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关键作业参数的合理选取和可靠获取是实现大田智能农机自主作业、智能决策与精准调控的重要基础,对提升田间复杂作业环境的感知能力和调控效率具有关键支撑作用。受作业环境多变、作业机理差异显著等因素影响,当前大田智能农机在参数采集过程仍面临数据冗余、感知结果与控制单元耦合度不足以及系统集成与通用性较弱等问题,制约作业决策精度与整机作业效能进一步提升。本文围绕大田作业耕作、播种、作物管理与收获4个阶段,系统梳理了大田作业不同环节关键作业参数类型、感知和主要检测方法,并对国内外相关学术研究成果与国际智能农机装备技术方案进行综合述评,在此基础上,归纳总结现有参数检测方法存在的问题,并从参数体系构建、感知与控制协同和系统集成等方面进行分析与讨论。最后,结合智能农机技术发展趋势,对多源数据筛选与融合、高鲁棒性感知系统设计、跨平台数据共享与标准化以及参数驱动的调控策略优化等研究方向进行展望,为大田智能农机关键作业参数高效感知系统构建提供参考。

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针对设施园艺旋耕作业存在的机具缺失、传统拖拉机牵引污染大、功耗高、运动灵活性差等问题,本文设计了一种新能源园艺纯电自走式旋耕机器人。基于作业场景与农艺需求,确定了整机结构方案,开发了隔离型DC-DC电气系统架构、模块化旋耕机组及电液提升系统。通过虚拟样机技术构建了考虑底盘俯仰角与旋耕机组倾角的耕深MAP图,并采用BP神经网络PID控制器调控耕深电液提升系统。为提高控制性能,提出了一种改进果蝇算法,融合自适应步长、高斯随机游走及种群浓度判定值优化策略,用于BP神经网络PID初始权值整定。结果表明,改进果蝇算法较传统方法减少9次迭代,目标函数值降低6.14%;在阶跃信号下基于该算法整定的BP神经网络PID控制器调节时间仅需0.31 s,无稳态误差与超调,且对正弦信号与动态斜坡信号具有快速响应特性。田间验证显示,机器人旋耕速度均值为2.81 km/h,平均偏移量为0.2112 m,偏移率为0.524%,最小转弯半径为458 mm,满足灵活行走转向要求;耕深50、100、150 mm工况下,稳定性系数分别为89.51%、88.47%、92.85%,土壤破碎率达70.51%、75.07%、89.14%,均优于碎土率大于65%、耕深稳定性系数大于85%的作业标准。研究结果为设施旋耕机械设计与精准控制提供理论依据。

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针对株间机械除草机器人株距适应性差、幼苗损伤率高等问题,本文设计一种基于视觉引导的智能株间除草机器人,由移动底盘、除草部件、视觉识别系统及控制系统构成。其中,除草机构采用非圆齿轮行星轮系传动,通过偏心轨迹规划实现避苗除草;视觉系统基于Otsu自适应阈值分割算法,建立基于面积阈值的作物-杂草识别定位;控制系统通过作物视觉识别结果控制除草机构驱动电机启停,实现株间作业轨迹控制。试验结果表明,机器人平均检测率为93.99%;当底盘前进速度为0.4 m/s时,不同工况下除草率不小于92.23%,整体平均除草率为93.70%,平均伤苗率为3.90%。试验结果验证了机器人对不同株距株间除草的适应性。

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针对温室芦笋采收机器人在湿滑土壤环境中驱动系统易打滑、环境噪声干扰大,导致定位精度下降的问题,本文提出了一种融合IMU、里程计和激光雷达等多源传感器数据自主导航方法：在局部定位层面,设计引入打滑系数的扩展卡尔曼滤波（EKF）算法,实现对IMU与里程计数据的高精度融合;在全局定位层面,引入变异交叉机制以优化自适应蒙特卡洛定位（AMCL）算法,提升粒子滤波器全局搜索能力与鲁棒性。路径规划方面,提出基于目标方向耦合的改进人工势场法,克服传统方法易陷入局部极小的问题,提高路径规划的稳定性与环境适应性。试验结果表明,改进AMCL算法在x、y方向定位平均偏差分别为0.060、0.027 m,显著优于传统方法;EKF融合算法在x、y方向定位标准偏差分别为0.120、0.022 m,优于纯IMU与Odom定位方式。当行驶速度为0.1、0.2、0.3 m/s时,机器人路径跟踪平均横向和纵向偏差在0.121 m和0.096 m以内,最大航向角偏差不超过17.027°。该方法具备良好的定位精度,有效提升了机器人在湿滑环境中作业可靠性,能够满足温室内自主行走系统高精度建图、定位和导航需求。研究结果为采收机器人在农业环境中的行走应用提供了理论与技术支撑。

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针对串番茄二次剪柄作业中存在的剪切点易被端部果实遮挡、定位精度不高和剪切易损伤果实的问题,本文提出基于改进YOLO v8-Pose的解决方法：利用主动识别的思想,依据4分类＋空间平面法向量的方法旋转果串以确定最佳观测角度;利用关键点信息定位二次剪切点。在网络结构方面,引入PSA部分自注意力机制以增强全局上下文建模能力;设计具有多尺度卷积核的Dyn_GSConv模块,并基于Slim-Neck结构构建Dyn_VoVGSCSP模块以替代原颈部的C2f结构,在降低模型复杂度的同时兼顾局部细节与全局特征;最后采用VCM模块替换特征提取层的标准卷积,进一步精简网络。试验结果表明,改进后网络在类别检测与关键点识别的mAP50均达到97.4%,较原模型提升1.4个百分点;精确率分别为93.3%和90.9%,提升5.3、5.0个百分点。同时,浮点运算量降低9×108,参数量减少1.9×105。在最佳观测视角选取方面,根据网络类别输出将随机姿态的果串调整至正面,并结合深度信息构建串番茄空间平面法向量,当法向量与相机yz面差角小于10°,即确定最佳观测视角,为关键点识别和二次剪切操作提供清晰观测条件。本研究为实现串番茄自动化、高精度、低损伤的二次剪柄作业提供了有效的视觉感知解决方案。

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为提高果园自主移动机器人在山区、丘陵等复杂地形环境下运动路径规划效果,增强机器人野外工作性能,针对果园非结构化布局和起伏地形,本文提出了一种基于改进PF-RRT*（Plane fitting-rapidly exploring random trees star）算法的果园机器人路径规划方法。利用自适应采样步长策略,在果园不同障碍物密度环境下能够灵活地调节随机树扩展步长。采用自适应目标偏置的势场引导采样方法,能够有效引导随机树避开障碍物并向目标点扩展。此外,在随机树扩展过程引入地形评估函数。通过平面拟合技术对地形坡度、稀疏度和粗糙度进行综合评估,确保规划的路径在复杂地形中可通过性和安全性。最后,采用三次样条插值与高斯过程回归对路径进行平滑和优化。在仿真环境中,改进PF-RRT*算法与RRT*、Q-RRT*和PF-RRT*算法相比,轨迹偏差最多减少46.97%,路径长度最多减少7.64%,规划时间最多减少23.58%,且成功率和避障效果均优于对比算法。真实果园行间试验结果表明,与RRT*、Q-RRT*和PF-RRT*算法相比,改进PF-RRT*算法与理想轨迹偏差量减少34.04%、26.19%、27.91%、路径长度减少6.58%、3.16%和4.10%、规划时间减少30.56%、18.25%和33.52%。表明本文算法在果园复杂地形下能够实现自主移动机器人最优路径规划与导航。

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针对团棵期前烟苗在田间视觉导航中检测准确率低、模型参数量大等问题,本文提出一种基于改进YOLO 11的垄作物行导航线提取方法,有效压缩模型规模并提升田间移动平台作业导航精度。面向烟苗目标检测任务,设计NewBlock模块并引入LightAttention机制,分别强化YOLO 11主干网络特征提取能力与轻量化性能,提升检测效果。构建BiFPN_ADown融合结构替代Neck中PANet结构,实现参数压缩与特征保持平衡。采用Canny边缘检测算法提取烟苗外接轮廓计算其生理学质心,结合最小二乘法实现作物行导航线精确拟合。消融试验结果表明,改进模型精确率、召回率和平均精度分别提高3.9、0.8、1.9个百分点,计算量降低47.62%。作物垄上导航线拟合验证结果表明,平均角度误差与距离误差分别为0.91°与11.78像素。在复杂农田环境下,本文算法综合性能优异,可有效平衡检测速度与精度,为烟草及其他垄作物田间机器人视觉导航提供了新思路。

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在小型遥控水下机器人(Remotely operated vehicle,ROV)运动控制中存在模型较难描述、抗扰动能力差等问题,线性自抗扰控制器（Linear active disturbance rejection controller,LADRC）因对模型依赖程度低,对扰动有较好的观测补偿能力等,常被用于解决以上问题。而LADRC控制器在复杂环境中如参数固定会导致抗扰能力下降,因此提出一种基于改进双Q学习的LADRC参数自适应控制算法。采用一种新型分段式奖励函数指导参数调节方向,以加快调节速度,提高算法控制精度;引入双Q算法降低训练中单Q学习的过估计问题;根据系统运动状态实时调节LADRC参数,增强系统对外界扰动的观测补偿能力。Matlab/Simulink转艏、定深试验结果表明:双Q-LADRC相较传统LADRC与PID控制器,阶跃扰动下最大超调量降低1.54%和39.78%,稳定时间降低38.2%和48.4%,在镇定控制上具有更快的收敛速度与更低的超调量,更小的跟踪误差。通过水池试验证明了双Q-LADRC算法的有效性,能较好跟踪预期信号。

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针对水田作业中履带拖拉机因差速转向非线性与履带滑移导致路径跟踪精度下降的问题,本文提出一种基于实时侧滑估计与模糊补偿的自动导航控制方法。建立了履带拖拉机运动学模型,通过转向系统参数辨识与中位标定,确立了转向控制参数与转向曲率的线性关系,并设计了自适应预瞄纯追踪算法。在此基础上,通过运动学分析进行了侧滑估计并构建了以实时滑移率与期望转向角为输入的模糊控制器,在线修正由履带侧滑与液压转向死区引起的决策偏差。Matlab/Simulink仿真结果表明,在跟踪S形与双扭路径时,相比传统纯追踪算法,该方法最大横向偏差降低54.1%、66.7%,平均绝对偏差减少34.4%、55.8%,表现出更优的跟踪精度与抗干扰能力。以1GLX-230型履带自走式旋耕机为平台的田间试验进一步验证了其有效性：连续作业行平均最大横向偏差为0.059 m,平均绝对偏差为0.025 m,且97.33%跟踪偏差被控制在±0.05 m范围内。该方法有效提升了水田复杂环境下履带拖拉机路径跟踪稳定性、对行精度与整体鲁棒性,满足精准农业自动导航作业要求。

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糖厂是甘蔗产业链的核心枢纽,糖厂的高效运转对于保障甘蔗从田间到厂区的顺畅运输与稳定供应、实现原料高效加工具有重要意义。针对榨季常见的车辆排队、司机收入不均等问题,本研究将实际调度过程抽象为排队卸蔗的多行程车辆路径问题(Multi-trip vehicle routing problem with unloading queue,MTVRP-UQ)。在此基础上,通过优化运输订单分配方式,构建了旨在最小化运输车排队等待时间和最小化运输车司机收入差异的多目标优化模型。为有效求解该模型,提出一种多策略改进的多目标遗传算法(Multi-strategy enhanced multi-objective genetic algorithm,MS-MOGA)。通过Sigmoid函数的动态交叉、变异率,提高搜索稳定性;集成大邻域搜索作为局部强化算子,有效提升模型解的质量;采用基于世代距离的自适应变异策略,避免算法陷入早熟收敛。以广西崇左南华糖厂及其辐射范围内的原料供应点为例,利用高德地图提取实际路网信息。基于真实地理数据集进行仿真试验,试验结果表明,与标准多目标遗传算法相比,MS-MOGA在等待时间和收入差异2个核心指标上分别降低5.29%与35.09%,与其他多目标优化算法相比也表现出更好的综合性能,可为糖厂榨季运输调度提供更加高效的公平性选择。

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小麦宽幅匀播技术有利于优化小麦群体结构,对于提高水肥利用效率及产量具有重要作用。增加播幅、提高匀播是宽幅匀播技术的核心,针对小麦幅宽300 mm、行距300 mm、滴灌带铺设在苗带中间位置的小麦宽幅匀播种植农艺要求,本文提出了一种基于多级分流原理的宽幅匀种装置,阐述其结构和工作原理,分析了种子流在输种管内运动情况,研究了分种圆柱、分种板运动模型,得到影响匀种性能的关键因素;利用EDEM建立了匀种装置动态模型,以排量一致性变异系数和播种均匀性变异系数为目标,分种圆柱半径、分种圆柱竖向距离和分种板倾斜角度为因素,进行不同播种量条件下单因素试验,获得各因素对排量、匀种性能的影响规律;以排量一致性变异系数和播种均匀性变异系数为评价指标,以分种圆柱半径、分种圆柱竖向距离和分种板倾斜角度为试验因素,进行二次正交旋转组合试验,获得最优结构参数为分种圆柱半径9 mm、分种圆柱竖向距离35 mm、分种板倾斜角度45°,在最优结构参数下排量一致性变异系数不大于3.72%,播种均匀性变异系数不大于21.6%。最优参数下进行匀种性能台架验证试验和田间验证试验,结果表明台架验证试验2项指标分别不大于3.16%和22.36%,田间验证试验2项指标分别不大于3.68%和20.69%。台架和田间验证试验结果与仿真试验相对误差小于5%,证明应用离散元法对宽幅匀种装置结构参数进行优化的结果可信。研究结果可为宽幅匀种装置结构参数优化以及提升播种效果提供理论参考。

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针对蔬菜自动移栽机苗盘不断移位送苗、多个取苗爪同时取苗投苗、分苗装置接苗分苗带来的工序多、结构复杂、协同控制难等问题,本文设计了一种苗盘固定不动、双模组纵横向驱动、双爪协调配合,集取苗、分苗、投苗于一体的双爪协同式自动取投苗机构。采用同步带直线模组纵向驱动左右取苗爪前后移动,正反牙滚珠丝杆模组驱动双取苗爪左右横向移动的设计方案,安装在滚珠丝杆左右滑块上的取苗爪采用主副气缸协调运动实现插夹拔取苗动作。基于取苗爪精确对穴取苗需要,对横向滚珠丝杆传动系统关键参数进行了仿真,建立滚珠丝杆进给系统动力学模型,确定了最优工作参数,对不同因素下滚珠丝杆振动特性进行了研究,确定了滚珠丝杆最优设计参数,保证了滚珠丝杆传动系统运动精度和工作性能;对双爪动态变距取投苗作业过程的运动控制方法开展了研究,以精准、可靠为目标,分析确定了取投苗最优运动路径和S形加减速运动控制策略,确定了纵向极限运动参数：速度v_max为1 m/s,加速度a_max为4 m/s^2,加加速度J_max为20 m/s^3。试验结果表明,机构取苗横向和纵向最大平均定位偏差分别为1.52、1.64 mm,投苗横向和纵向最大平均定位偏差分别为1.76、1.80 mm;当取苗速率为48株/min时,平均取苗成功率达95.83%,平均投苗成功率达97.10%,验证了该机构在运动稳定性和定位精准性方面的优越性能。

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针对大方捆机切碎装置在大喂入量工况下剪切功耗高、切碎长度偏长且离散等问题,以自制大方捆玉米秸秆切碎装置为研究对象,开展作业参数多目标优化。基于动、定刀剪切结构对秸秆切碎过程受力特征及切碎间隙对剪切状态的影响进行分析,并通过单因素试验确定切碎转子转速、喂入速度和切碎间隙取值区间。采用Box-Behnken响应面法建立作业参数与平均切碎长度、平均作业扭矩之间的二次回归模型,分析多因素及其交互作用对切碎质量与能耗的影响规律。结果表明,各因素对综合性能的影响由大到小为：切碎间隙、切碎转子转速、喂入速度。经多目标优化,确定最优参数组合为：切碎转子转速74 r/min、喂入速度1.4 m/s、切碎间隙66 mm;在该条件下,模型预测平均切碎长度为77.56 mm,平均作业扭矩为66.13 N·m。与典型高负载工况（切碎转子转速68 r/min、喂入速度1.6 m/s、切碎间隙56 mm）相比,平均切碎长度降低8.99%,平均扭矩降低21.5%。田间验证试验结果表明,优化参数下实测平均切碎长度为83.32 mm,与预测值相对误差为7.4%,作业过程稳定,满足大方捆打捆作业要求。

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甘肃全膜双垄沟播技术收获后大垄垄面和垄沟被板结覆土带覆盖,留茬高使得垄沟玉米根茬、须根与地膜相互交织造成残膜回收不彻底,导致土壤环境污染,影响作物根系生长和水肥运移。传统机型在该工况下存在含杂率高、地膜易缠绕、易壅土、垄沟地膜回收不彻底等问题,本文基于拨禾轮原理设计了一种全膜双垄沟旋齿式残膜回收机,实现残膜连续挑起、定向输送与膜杂分离。结合全膜双垄沟播技术种植农艺和残膜回收工况,确定了整机结构和关键部件参数,运用理论计算和数值分析,对挑膜装置、输膜装置、卷膜装置、膜杂侧输出装置等关键部件进行分析和参数设计,依照Box-Behnken试验设计原理,采用三因素三水平响应面分析方法对机具作业参数进行优化,并进行试验验证。结果表明,最优参数为：机具前进速度为1.5 m/s、挑膜深度为105 mm、挑膜角速度为15 rad/s,此时残膜回收率为93.3%。

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为解决新疆旱作板结土壤中传统除草机构入土性能差、除草率低、伤苗风险高的问题,以玉米行间与株间协同除草为目标,本研究设计了一种由铲齿和指轮式除草盘构成的组合式除草单体,包含人字除草铲、柔性橡胶指轮和刚性指盘。基于EDEM建立了土壤-除草部件的互作仿真模型,模拟分析了指轮式除草盘对土壤扰动、土壤颗粒运动和除草盘受力变化等过程,以除草盘直径、刚性指盘折弯角、柔性指轮齿数为因素,通过正交试验及SPSS分析获得指轮式除草盘最优结构参数：除草盘直径为200 mm、刚性指盘折弯角为130°、柔性指轮齿数为16。开展了组合式除草单体三因素三水平田间试验和作业参数优化,得到最优作业参数组合：人字除草铲距苗16 cm、入土深度8 cm、除草盘距苗20 cm。田间性能试验结果表明,优化后组合式除草单体除草率为82.4%、伤苗率为2.65%、碎土率为91.87%,平均耕作阻力为1 052 N,有效解决了指轮式除草盘入土难和伤苗的问题,满足旱作板结土壤的行间与株间协同除草作业的需求,为智能除草机械优化提供支撑。

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针对丘陵山区板栗在采收环节存在劳动强度大、传统采收机械适配性差等问题,本文设计了一种基于偏心激振落果原理转移方便、作业高效的摇振式板栗采收机。通过农业物料学手段获取了板栗相关物料参数,测得板栗木抗弯弹性模量为864 MPa,板栗果柄结合力为21.43 N。联合板栗树形参数建立了果树有限元模型。基于板栗树采收动力学对影响板栗果实脱落的主要因素进行计算分析,通过变量控制探求最佳参数范围并利用果枝-果实模型进一步分析,得到理论最佳偏心块转速为900~1 000 r/min。利用综合评分法对不同转速、夹持高度的数据进行分析,得到理论最佳值并通过田间试验进行验证,结果表明最佳参数组合为偏心块转速950 r/min、夹持高度970 mm,此时板栗采净率为96.6%,树体损伤率为4.2%,满足农业机械推广鉴定中干坚果采收机作业标准。

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针对我国北方露地葡萄种植区犁铲式葡萄埋藤机由于碎土效果差导致覆土不严实易透风,进而使葡萄藤冬季受冻的问题,本文设计了一种带有镇压辊的幅宽可调的葡萄埋藤压实一体机,并应用离散元法和田间试验对机具镇压辊进行选型和工作参数优化。利用EDEM建立土块和土壤基底离散元模型,对铁笼镇压辊、尖形橡胶镇压辊和弧形橡胶镇压辊碎土效果进行了仿真试验,最终选择铁笼镇压辊。设计三因素五水平二次回归正交组合试验探究铁笼镇压辊碎土最佳参数组合,根据仿真试验结果对机具作业参数进行优化;以仿真优化的工作参数进行田间试验,验证机具作业性能。仿真结果表明,对土壤粘结键断裂率影响由大到小为：圆管数量、前进速度、镇压力,且圆管数量与前进速度具有显著的交互作用;对土壤压力影响由大到小为：圆管数量、前进速度、镇压力;以土壤粘结键断裂率和土壤压力最大进行多目标参数优化,得到最优参数组合为：前进速度3.53 km/h、镇压力452 N、圆管数量21个。最优参数组合下进行田间试验,可得碎土率为82.3%,镇压辊镇压后比镇压前土壤紧实度提高11.6 kPa。对整机进行埋藤作业,可得覆土厚度为401 mm、覆土宽度为1 120 mm,试验结果满足葡萄埋藤碎土镇压作业要求。

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针对黄河高含沙水流工况下双吸离心泵叶轮渐进磨损与性能衰减问题,本文以黄河上游某提灌泵站工程泵为对象,构建基于欧拉-拉格朗日两相流、SST k-ω湍流模型、Zwart-Gerber-Belamri空化模型和E/CRC磨损模型的空化-颗粒协同侵蚀数值方法,并结合边界重构实现等效4 000 h运行过程叶片形貌动态更新及流场再分析。结果表明,高侵蚀区主要集中在压力面尾缘和叶片进口边,与高速度、高颗粒浓度及大冲击角区域相对应;随运行时间增加,进口边产生侵蚀坑,出口边钝化并形成锯齿状缺口,局部流道收缩和泄漏流增强,导致叶轮内部涡量和湍动能耗散显著提高。等效4 000 h内,泵扬程和效率分别降低约5.17%和12.17%,叶轮质量损失率约14.67%,性能演化呈缓慢"增长期-加速期-稳定期"阶段性特征,可为高含沙流域双吸离心泵抗磨设计和寿命评估提供依据。

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针对大田喷雾作业中喷洒液体利用率低和环境污染严重等问题,本文设计了一种自吸入式气液两相流喷头。采用单因素控制变量试验,分析工作压力、驱动喷嘴出口直径、吸气口数量以及V形槽切角对喷雾性能的影响。试验结果表明,压力升高会显著增大喷头流量、飘移量与沉积量,但也导致飘移潜力显著上升,尤其在侧风条件下更为明显;当压力为0.2 MPa时能在沉积性能与飘移控制之间取得较好平衡。气液两相流作用提升了喷洒液体沉积效率,驱动喷嘴出口直径和V形槽切角对雾化性能具有显著影响。喷雾角和沉积量均随出口直径增大而增大。当吸气口数量为2时,沉积量较单相流喷头提升14.0%。V形槽切角为20°时喷雾角最大,15°时防飘移性能最优。通过响应面试验及多目标优化获得了喷头最优参数组合,在压力0.2 MPa工况下喷雾角达90.20°且飘移潜力仅为6.35%,实现了宽喷雾角与低飘移潜力的协同优化。研究结果为大田喷雾作业提供了一种覆盖范围广、飘移损失小的解决方案。

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小麦灌浆期旗叶酶活性是影响籽粒产量和品质形成的关键因素。为提高冬小麦关键酶活性定量反演精度与效率,2023-2024年在河南省洛阳市汝阳县河南科技大学试验农场进行了冬小麦水肥梯度试验,供试品种为新麦26,设置11个水氮处理,利用无人机搭载RGB相机在冬小麦灌浆期获取遥感数据,提取可见光波段归一化绿红差异指数（NGRDI）、比值植被指数（RVI）、植被覆盖度（FVC）3个指标,与同期实验室测定的旗叶硝酸还原酶（NR）活性、1,5-二磷酸核酮糖（RUBP）羧化酶活性、超氧化物歧化酶（SOD）活性、过氧化物酶（POD）活性、过氧化氢酶（CAT）活性分别建立多元逐步回归模型,结果表明：该方法在预测NR活性、POD活性和RUBP羧化酶活性有较高精度,决定系数（R2）分别为0.909、0.770和0.683,均方根误差（RMSE）分别为3.457 μg/(g·h)、1.581 U/g和0.225 μmol/(g·min),平均绝对误差（MAE）分别为1.903 μg/(g·h)、1.235 U/g和0.757 μmol/(g·min)。研究结果表明无人机遥感在冬小麦酶活性反演中具有一定潜力,可为冬小麦酶活性反演提供参考依据。

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针对小麦籽粒外观品质传统人工检测方法效率低、标准不统一,现有检测设备功能单一、操作复杂且成本高昂的问题,本研究提出了小麦不完善粒自动识别及籽粒多表型参数精准获取方法。设计了小麦籽粒外观品质检测装置结构、工作流程及控制方案,构建了包含6类小麦样本（正常粒和5类不完善粒）的数据集。通过更换骨干网络及卷积模块,提出了基于轻量化深度学习网络的小麦不完善粒识别方法,在多数分类数据集上精确率及召回率均达到95%以上。对籽粒图像进行畸变校正处理,消除畸变对长宽比测量的影响,采用边缘检测及分水岭算法对籽粒轮廓进行分割,构建了基于图像处理的小麦籽粒多表型参数获取模型,粒长、粒宽及长宽比均方根误差分别为0.19 mm、0.14 mm和0.10。最后,集成了系统样机,对小麦籽粒外观品质检测装置的试验结果表明,小麦不完善粒识别及多表型参数获取模型具有较高的识别及测量精度,样机具有运行稳定、成本效益良好、检测参数全面的综合优势,研究结果可为小麦优良品种快速选育及性状改良提供参考。

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针对玉米雄穗实例分割任务中标注数据制作耗时费力、易受主观因素影响,以及田间复杂场景导致预测不确定性高的问题,本文提出一种自适应变分推理贝叶斯实例分割模型（AVB-IS）。AVB-IS将贝叶斯概率框架与深度学习相融合,通过变分推理学习玉米雄穗特征分布,并通过自适应先验优化潜在空间,使模型在单次前向传播中即可预测不确定性。AVB-IS利用不确定性信息增强特征表达,提升伪标签质量和模型鲁棒性。结果表明,AVB-IS在多种骨干网络中实现性能与效率的良好平衡,平均精度（AP）达到49.35%,实例分割能力优于当前主流模型;同时,通过调节KL散度权重,模型展现出更快且更稳定的收敛特性。基于AVB-IS模型半监督学习（AVB-IS-SSL）框架下,仅使用50%的标注数据可获得接近全监督的效果,显著降低了对标注数据的依赖。本研究为玉米雄穗智能检测提供了可靠技术方案。

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玉米茎秆直径是评估抗倒伏能力和整体植株健康状况的重要指标,然而,在田间环境下,叶片遮挡和相机拍摄角度偏差等复杂因素给玉米茎秆的准确检测和直径测量带来了巨大挑战。本研究提出了一种基于颜色和深度信息（RGB-D）的玉米茎秆直径估测方法,基于多源视觉检测数据建立改进玉米茎秆检测模型APCM-DETR,提高遮挡情况下视觉检测的可靠性。添加深度引导自适应边界框处理模块(Depth-guided adaptive bounding box,DABB),确保检测框内包含足够且完整的有效深度信息;提出基于点云的自适应校正直径估算模块(Point cloud-based adaptive diameter estimation,PADA),补偿由拍摄角度偏差引起的测量误差并实现茎秆直径的精确计算。通过引入基于APBottleneck构建的APCM骨干网络并融合卷积注意力模块CBAM,增强通道-空间联合特征建模能力,从而提升复杂田间环境下检测性能;DABB通过分析检测框边界处有效深度点比例,自适应调整边界位置,以提高检测框区域内深度信息的有效性;PADA通过拟合茎秆边界点云计算茎秆倾斜角,对检测框内点云进行角度补偿,并重建校正后的茎秆横截面凸包,实现玉米茎秆直径测量。试验结果表明,APCM-DETR检测模型精确率为88.2%,召回率为83.4%,F1分数为85.0%,模型内存占用量为54.6 MB,推理速度为121 f/s,平均精度均值为85.8%,与基线模型相比,内存占用量降低26.1 MB。玉米茎秆直径估计试验结果表明,R2为0.88,RMSE为6.19 mm。研究结果不仅在实地场景中提高了茎秆识别能力和拍摄角度出现偏差下的测量准确性,还为精准数字农业提高无损化实时分析效率提供了实用的理论基础。

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兰州百合是我国唯一的甜百合,其种球质量、体积是影响成活率、产量及商品价值的重要因素。为解决种球形态不规则、人工表型测量费时费力的问题,本文提出了一种融合最优视图选择和VGGT架构的三维表型估测方法。利用信息熵、新点率、颜色差异、全局特征、视角冗余构建多维评价指标,筛选出由3幅图像构成的最优视图集,作为VGGT输入,端到端的生成相机参数及三维点云,并结合Solov2分割掩码进行三维投影,实现种球点云分割;进而提取14个3D形状特征,通过逐步回归消除共线性影响,构建种球质量、体积线性预测模型,而且在随机森林特征重要性筛选的基础上又构建了SVR、KNN、GBR、BPNN等非线性模型。结果表明,3个最优视图可实现90%以上的几何与颜色覆盖;BPNN质量、体积预测模型的R2均超过0.95,MAPE低于10%。另外,在GeForce RTX 3090平台,本研究提出的种球三维重建仅耗时约3 250 ms,4 s内便可完成1个样本的三维测量。研究结果为兰州百合种球自动化分选与品质评估提供了技术支撑。

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针对非结构化农业环境下草莓果实常受枝叶、果柄及相邻果实遮挡,导致机器视觉系统难以获取完整几何轮廓,进而影响采摘机器人定位精度与抓取成功率的问题,本研究提出一种融合改进YOLO 26实例分割与沙漏网络的草莓相对轮廓级联预测方法。首先采用最新的YOLO 26n-seg模型作为视觉感知主干,通过引入轻量化GhostNetV2重构主干网络并嵌入注意力机制,在复杂背景下精准分割出果实可见区域的掩码。其次针对遮挡区域的形状推断难题,结合主成分分析旋转校正算法对轮廓特征进行标准化处理,并构建基于Hourglass Network的相对轮廓预测模型。该模型利用其对称的自底向上与自顶向下结构,有效整合果实可见部分的局部细节与全局语义特征,建立从可见区域特征到整体轮廓坐标的映射关系。试验结果表明,改进分割模型平均精度均值达到91.3%,参数量降至3×106;轮廓预测模型在4个遮挡方向的交叉测试中,测试集平均R2稳定在0.6500~0.6987,平均绝对误差（MAE）降至9像素左右,显著优于未校正及传统MLP（Multi-layer perceptron）模型。实现了对不同遮挡程度草莓果实精准形态补全,为果园智能采摘机器人避障规划与无损抓取提供了可靠的空间几何信息。

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香蕉叶斑病是香蕉生产危害叶片最常见的真菌性病害之一,其潜伏期诊断对于实现早期的精准防控与优化农药施用策略具有重要意义。本文提出一种结合光谱优化方法和Transformer的模型,构建了香蕉叶斑病早期诊断模型。模型基于健康、潜伏期和发病的香蕉叶斑病苗期叶片高光谱图像为研究对象,提取其感兴趣区域内平均光谱,通过对光谱预处理方法和特征波段选择方法进行研究,排列组合得到30种光谱优化处理方法,确定最佳光谱优化处理方法是卷积平滑法（SG）结合一阶导数（D1）预处理,再使用竞争自适应重加权算法（CARS）进行波段选择。基于优化光谱数据构建的Transformer模型总体准确率达91.78%,较未优化光谱模型提升12.21个百分点。试验结果表明,本文提出的SG-D1-CARS光谱优化处理方法能够有效地减少光谱数据间的影响,消除冗余信息,优化光谱谱带,为实现香蕉叶斑病早期检测提供了理论和技术支持。

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针对黄瓜病害检测中各类病斑难以区分和识别效率低等问题,提出动态尺度特征挖掘与双向注意力交互的黄瓜病害检测算法。在特征提取阶段引入感受野与通道注意力卷积RFCAConv,强化病斑区域的特征表征,提升模型对形态变异较大病害目标的识别能力;采用自适应特征增强模块AFEM,有效抑制背景噪声,增强目标与背景的区分度;设计C3k2-DSC模块,有效减少因目标形状变化导致的特征信息丢失。在构建的黄瓜病害数据集上进行消融试验,结果表明平均精度均值达到85.9%,相较于基线模型提升3.8个百分点,召回率提升5.1个百分点,各项改进均对模型识别性能有提升效果,其中,AFEM模块对模型提升效果最为明显;模型在包含3 070幅图像的公开数据集上试验结果表明,精确率和召回率分别提升2.3个百分点和4.4个百分点。将模型部署在Android手机端,自然环境下测试结果表明,平均识别准确率为84.8%,平均检测耗时为0.352 s。所建立的黄瓜病害检测系统能实现对黄瓜病害的精准快速识别,为黄瓜病害的及时防治提供有效方法。

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土壤资源数据具有量大、多源异构且敏感性高特点,在保障数据安全的同时实现高效访问与合理利用是核心挑战。针对现有土壤信息系统中存在的数据安全性不足、权限管理不完善和共享效率低等问题,本文构建了基于区块链的土壤资源数据可信访问模型,并进行系统测试。首先,在土壤资源数据特性分析与分级的基础上,构建基于主从多链架构和PKI框架的土壤资源数据可信访问模型。然后,结合用户身份证书分级管理和用户访问行为,设计了节点综合信誉值排序机制,并以此设计了跨域信息交互机制和RSPBFT共识机制。最后,使用Hyperledger Fabric平台设计并开发了土壤资源数据可信访问原型系统,并进行实验验证及系统应用案例分析。实验结果表明,跨域交互计算耗时为15.43 ms+10T0（每次通信所需时间）,相较现有方案计算开销平均降低约30%;在高并发场景下,RSPBFT共识算法系统吞吐量较PBFT算法提升约16.2%,并且访问控制等核心操作平均响应时延均控制在可接受范围内,体现出良好的可扩展性与实用性。综上所述,所提方法在安全性、性能和可扩展性方面具备良好表现,能够为土壤信息系统提供更加安全、高效、可控的数字化身份管理方案,在隐私保护与身份认证等方面具有广泛应用前景。

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灌溉是保障我国粮食增产稳产的重要途径,但未来多气候情景下主要粮食作物的灌溉需求及其发展潜力仍有待进一步研究。本研究选取SSP2-45、SSP3-70和SSP5-85 3种气候情景,利用降水量与作物需水量计算2030、2040、2050年中国耕地灌溉需求指数（IRI）;结合净灌溉需水量和可利用灌溉水资源量,量化主要粮食作物灌溉发展潜力。结果表明：2030-2050年,玉米、水稻和小麦灌溉需求均呈上升趋势,3种作物分别在SSP5-85、SSP3-70和SSP5-85情景下灌溉需求程度最高。空间分布上,西南和西北地区是3种主要粮食作物灌溉需求较高区域,此外华中地区玉米农田以及华北和华中地区小麦农田灌溉需求程度也较高。灌溉发展潜力由大到小依次为水稻、玉米、小麦。在3种气候情景下,玉米可充分灌溉地区占比从2030年的18.8%~21.8%降至2050年的4.0%~6.2%,集中收缩至川渝及华中地区;水稻可充分灌溉地区占比从30.0%~34.6%降至7.1%~8.2%,保留在长江中下游省份;小麦可充分灌溉地区占比从2.7%~4.1%降至1.5%,仅集中在西藏。针对灌溉需求与发展潜力的区域差异,玉米可通过推广节水技术提高用水效率缓解灌溉需求;水稻需通过加大农业水利工程建设,加强水资源精准分配;小麦主产区则需通过跨流域调水、节水技术集成和种植规模调控构建多维缓解机制。研究结果可为制定气候适应型粮食生产空间布局规划提供参考。

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为明确寒地黑土区不同秸秆还田形式对节水灌溉减施氮肥稻田碳氮足迹的影响,本文采用生命周期评价法(LCA),以FS0N1(常规淹灌+无秸秆还田+常规施氮水平)作为对照,设置DS0N1(浅湿干灌溉+无秸秆还田+常规施氮水平)、DS1N2(浅湿干灌溉+秸秆100%直接还田+氮肥减施10%)、DS2N2(浅湿干灌溉+秸秆100%炭化还田+氮肥减施10%)、DS3N2(浅湿干灌溉+秸秆50%直接还田+秸秆50%炭化还田+氮肥减施10%)、DS1N3(浅湿干灌溉+秸秆100%直接还田+氮肥减施20%)、DS2N3(浅湿干灌溉+秸秆100%炭化还田+氮肥减施20%)、DS3N2(浅湿干灌溉+秸秆50%直接还田+秸秆50%炭化还田+氮肥减施20%)等处理,观测稻田CH4、N2O排放量和NH3挥发量等数据,计算不同秸秆还田形式下节水灌溉稻田碳氮足迹及构成,并分析碳氮足迹间的关系。结果表明：水稻生产单位面积碳足迹(CFA)、单位产量碳足迹(CFY)、碳效率(CE)分别为6 694.56~14 042.32 kg/hm^2、0.77~1.61 kg/kg、0.62~1.29 kg/kg,单位面积氮足迹(NFA)、单位产量氮足迹(NFY)分别为12.55~17.13 kg/hm^2、1.41~2.10 g/hm^2;节水灌溉减施氮肥条件下秸秆炭化还田可以降低CFA、CFY、NFA、NFY,同时增加CE;而秸秆直接还田会增加CFA、CFY、NFA、NFY,同时降低水稻产量和CE;水稻产生碳足迹占比中CH4排放(65.3%～81.3%)最大,其次是化肥(7.2%～13.6%),然后是柴油(3.1%～6.5%)和灌溉用电(2.6%～4.4%),氮足迹占比从大到小依次为NH3挥发(72.3%～79.7%)、农资农事投入(9.9%~17.1%)、NO3-N淋失(5.2%～6.1%)、N2O排放(2.8%~3.5%);不同秸秆还田形式下节水灌溉稻田的CFY与NFY呈正相关关系。其中DS2N2处理最优,其碳氮足迹最小,且产量最高。研究结果可为国家或区域农业碳氮足迹核算提供可靠数据支撑。

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提升土壤养分利用效率和生产力是推动黑土地保护和农业绿色发展的重要途径。本研究通过盆栽试验探究不同生物炭施加深度配施沼液对黑土土壤养分分布及大豆生长的影响,共设置3个生物炭施加深度：未施加（H0）、浅施于0~20 cm（H1）、深施于0~40 cm（H2）,以及常规施肥（N0）和施加沼液（N3）2种施肥方式,共6个处理。试验结果表明：深施生物炭能显著提高土壤养分含量,促进大豆生长,同时随着生物炭施加深度增加,施加沼液能进一步促进土壤养分积累和大豆生长。与H0N0相比,整个生育期内,0~20 cm土层中,H1N3处理铵态氮和硝态氮含量分别提高26.14%和30.73%,土壤微生物量氮和全氮含量分别提高18.82%和13.21%;20~40 cm土层中,H2N3处理铵态氮和硝态氮含量分别提高25.85%和33.38%,土壤微生物量氮和全氮含量分别提高20.58%和12.21%。同时,H2N3处理显著改善大豆叶片生理特性,叶绿素含量、净光合速率、气孔导度和瞬时水分利用效率分别提高39.89%、32.45%、27.01%和19.88%,大豆产量提高28.67%。基于熵权TOPSIS模型的综合评价结果表明,H2N3处理综合效益最佳,既能有效活化深层土壤资源、扩容土壤养分库,又能显著提升沼液养分利用效率,实现土壤肥力与作物产量的协同提升,为黑土区生物炭与沼液深施还田模式优化提供了科学依据。

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为探明加气渗灌技术下土壤含水率、土壤含氧量与土壤温度对土壤呼吸速率（Soil respiration rate,SRR）的主导作用及协同机制,揭示加气渗灌（Aerated infiltration irrigation,AI）如何通过改善根区供氧条件,缓解高湿抑制效应,本文以国家土壤质量湛江观测实验站为平台,开展2023-2025年田间定位试验,测定加气渗灌（AI）和普通渗灌（CK）条件下SRR、土壤含水率、土壤含氧量、土壤温度季节性与昼夜变化规律,并探究其互动响应关系。结果表明：AI处理年均SRR分别提升21.0%（P＜0.05）、23.5%（P＜0.01）、22.7%（P＜0.05）,在降雨偏多年份（2025年）,CK波动更大而AI仍保持较高水平,不同处理下土壤温度差异不显著（P＞0.05）但趋势一致,土壤含水率高值出现频率降低且土壤含氧量持续提高;在典型晴好日24 h连续观测中,不同处理下土壤温度日变化与大气温度高度一致,且差异不显著（P＞0.05）,SRR均呈单峰型日变化,AI处理下日均SRR和土壤含氧量较CK分别提升22.22%和20.76%。三因子可解释SRR变化78%以上,土壤含水率与SRR呈显著正相关,土壤含氧量、土壤温度与SRR呈二次多项式负相关,且在特定温度阈值（27.5~27.6℃）后,SRR开始下降。土壤含水率与土壤含氧量是驱动SRR变化的主要因子。SEM结果显示,AI处理使氧气成为SRR的主导因子,增强“水分→氧气→SRR”的正向通路,降低土壤温度对SRR的主导效应。研究结果可为完善加气渗灌下土壤呼吸速率变化响应机理、合理制定有效的土壤碳排放调控管理措施提供理论依据。

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水分流经土壤大孔隙携带溶质运移进而影响土壤优先流区与基质流区的水盐运移特征。为探讨旱区盐碱地土壤优先流区与基质流区水盐分布及淋洗规律,本文采用原状土柱染色淋溶试验并结合结构方程模型,分析了盐荒地与葵花地土壤剖面水文连通性、淋溶特征与水盐含量特征及其作用关系。结果表明,葵花地土壤优先流发育程度与剖面水文连通性较盐荒地强,前者土壤垂直和水平剖面染色面积比为后者的1.05倍和1.56倍,染色面积比变异系数为后者的55%,前者染色通道细碎,后者染色集中于上层且呈狭长条带状。与盐荒地相比,葵花地累积出流量增加8.76%,开始出流时间提前68.32%,出流历时缩短88.95%,累积淋盐量和淋溶液含盐量减少83.08%和78.32%。淋溶后优先流区土壤含盐量均值低于基质流区33.38%,发生频率为89.38%。土壤剖面水文连通性直接影响土壤水盐含量和淋溶特征,亦可通过改变淋溶特征间接影响优先流区与基质流区水分分布。研究结果为深入理解盐碱土壤水盐运移机制和改良土壤结构提供了理论支持。

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精确预测温室内颗粒物浓度变化可为实时环境控制系统提供科学依据。基于中国东北地区典型温室生产场景,本文系统分析了温室内外不同粒径颗粒物（PM2.5和PM10）时序特征及其关联机制,构建了适用于不同通风模式的颗粒物动态运移模型。通过筛选关键环境驱动因子,建立了适用于温室环境的颗粒物浓度机器学习预测模型。研究结果表明：同一粒径范围内室内与室外颗粒物浓度变化相关性最强,室外颗粒物浓度是主导室内颗粒物浓度变化的主要驱动源;相比PM2.5,温室内PM10对室外颗粒物变化的响应较弱。所构建的动态运移模型在不同通风模式下颗粒物浓度计算值与实测值相对误差为0.68%~9.73%,能够较准确地量化温室内外颗粒物运移机制。在预测建模时,筛选室外颗粒物浓度、室内温度、相对湿度与风速等作为输入变量,建立的遗传算法-小波神经网络（GA-WNN）模型表现出优异的预测性能,PM2.5和PM10浓度决定系数分别为0.912~0.938和0.898~0.917,并且超过92.7%和90.3%的实测PM2.5和PM10浓度落在95%预测区间内,验证了模型的准确性与可靠性。提出的基于室外颗粒物浓度与室内环境参数相结合的分析框架,为理解与预测温室内颗粒物浓度提供了有效方法,为温室环境精准调控与作物生产的有效管理提供了重要支撑。

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针对北京南郊某11 000 m^2连栋温室300 kW级负荷的高可靠、低能耗供电需求,提出一种基于风光互补发电、磷酸铁锂电池储能及分布式能源智能控制的新型供电系统。通过负荷-资源耦合建模、关键部件优化选型、分层协同控制策略设计及全工况试验验证,构建了“发-储-调-荷”一体化供电系统。系统集成360 kWp单晶硅光伏组件、30 kW水平轴风力发电机组及200 kW·h磷酸铁锂电池储能单元,采用改进型扰动观察法最大功率点跟踪（Maximum power point tracking,MPPT）控制余荷电状态（State of charge,SOC）自适应平衡算法实现多能源动态调度。试验结果表明,系统年发电量达782 765 kW·h,供电可靠性99.75%,弃风弃光率（Curtailment rate）3.1%,充放电效率92.3%,响应时间0.32 s;与传统市电供电相比,年降低能耗成本31.5%,减少CO2碳排放713 t,投资回收期为6.6年。通过参数敏感性与多场景适应性分析,形成了适用于不同气候区域与温室规模的适配方案,完善了系统设计理论与工程应用体系,为规模化设施农业绿色低碳供电提供技术支撑。

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稻谷多段逆流干燥工艺呈现长时序、多阶段多参数耦合以及工况突变等复杂特性,致使干燥状态的精准预测仍面临挑战,稻谷爆腰问题突出。本研究提出了一种基于时序注意力增强型扩展长短期记忆网络的稻谷多段逆流干燥预测模型（xLSTM-TA-PD）,其通过交替集成扩展长短期记忆网络（Extended long short-term memory,xLSTM）残差块构建网络主干,以提取干燥时序信息,增强模型的历史参数信息记忆能力,以及在应对参数突变时做出准确响应的能力。同时,引入时序注意力（Temporal attention,TA）机制改进网络结构,解决了网络对干燥阶段权重均一化的问题。以5HNH-15型连续式稻谷干燥机为研究对象开展模型验证试验,发现xLSTM-TA模型均方根误差为0.068%,决定系数为0.988,预测性能优于深床干燥解析模型及其他数据驱动模型。在阶跃工况下,模型最大预测误差为0.44%,仅2.7%的样本绝对误差超过0.2%,证明模型能够准确识别参数阶跃变化与干燥状态响应间的滞后特性。此外,模型平均推理时间为0.0566 s,速度较深床干燥解析模型提升7.7倍,满足实时预测需求。通过时序注意力权重可视化分析发现,模型对不同时间步的权重分配与实际干燥机理高度一致,显著增强了模型的可解释性。本研究为粮食干燥的智能化调控提供了高精度、低延迟的决策支持工具。

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本研究以采自中国不同葡萄酒产区和子产区的马瑟兰葡萄为原料酿造葡萄酒,通过矿质元素指纹图谱对葡萄酒进行产地溯源。采用电感耦合等离子体质谱法（Inductively coupled plasma-mass spectrometry,ICP-MS）和电感耦合等离子体光学发射光谱法（Inductively coupled plasma-optical emission spectrometry,ICP-OES）测定了 37 款马瑟兰葡萄酒中 29 种矿物元素含量。综合主成分分析、聚类分析和判别分析结果表明,不同产区的葡萄酒可很好地通过特征元素进行区分。通过主成分分析,各产区葡萄酒的聚合度较高,不同产区之间的分离明显（PC1和PC2的累计贡献率为59.8%）。通过聚类分析,葡萄酒可很好地聚类为3个主要产区。通过逐步判别分析筛选出12种特征元素（As、Sr、Mg、B、Li、U、Fe、Pb、Co、Be、Al、Ge）,其中Co、Sr、Tl和Pb对子产区的鉴别起着重要作用。

Abstract:

针对传统视野测量方法依赖人工操作且测量强度大、效率低和精度差等问题,本文设计了一套拖拉机驾驶员视野自动测量系统。通过优化现有标准的数学模型,消除原假设带来的误差,并考虑遮挡物与瞳孔非平行情况,使其更精确用于视野参数测量。设计了包含Arduino Mega 2560、位移传感器、旋转平台等模块的硬件系统,可测量多个视野参数。开发低通滤波和分段样条插值拟合算法处理采集数据,确保结果准确并设计上位机软件实现数据可视化与结果展示。试验测试结果表明,系统能准确自动地测量拖拉机驾驶员视野遮蔽区的阴影弦长,与人工测量误差不大于9.3%,具有较高的测量效率和稳定性,可为实际农业生产提供有效的视野测量技术支持。

Abstract:

机构承载能力与其运动耦合性密切相关,而已有的型综合方法较少兼顾考虑机构运动耦合性和承载能力。本文基于驱动力螺旋理论建立运动解耦特性与驱动力螺旋之间的关系,提出了一种具有部分解耦运动特性的空间移动并联机构型综合方法。根据驱动力螺旋与关节运动之间的关系,建立机构运动耦合性方程;根据并联机构运动特性和支链连接度,综合得到具有空间移动运动的基础支链,并提出了构建产生不同驱动力螺旋支链的方法;将机构动平台所需力线矢分解成若干个力线矢,重新合成后得到了机构所需的驱动力螺旋矩阵;根据不同驱动力螺旋的支链类型,综合得到符合驱动力螺旋矩阵支链,组装得到所期望的机构;分析综合得到的机构自由度和运动学,验证了所提方法的正确性。研究结果为设计不同承载能力的解耦并联机构提供依据。