摘要:针对我国丘陵山区林木种植密集、地形复杂导致的移树机适应性差、液压系统能效低等问题，对移树机动臂结构进行了设计以及液压缸选型，建立了移树机机-液-离散元联合仿真模型，对整机结构及液压系统性能进行了分析。采用Recurdyn软件，对移树机行走底盘以及动臂进行了动力学仿真，确定了移树机最大抬升负载质量为2t，动臂最大应力集中在抬升油缸孔前部，最大应力为72.5MPa。基于移树机机-液-离散元联合仿真模型，对移树机抬升工况、铲刀切削土壤工况、土球摆动工况进行了模拟计算，分析了各执行元件油缸内压力变化曲线以及铲刀切削土壤阻力变化曲线，仿真结果表明：机臂在抬升过程中，抬升油缸压力稳定，压力为5.2MPa；铲刀在切削土壤过程中，阻力逐渐增大，最大阻力为28900N；土球摆动工况下翻板油缸内压力随倾斜角度增大而增大，最大压力为8MPa。开展了移树机林地液压系统测试试验，测试结果表明：机臂抬升过程中抬升油缸压力稳定在5.5MPa；切削土壤工况下，铲刀油缸压力差为10MPa，间接计算得出切削阻力为28260N；土球摆动工况下，翻板油缸压力随倾斜角度增大而增大，最大压力为7.7MPa。通过移树机仿真试验与液压测试试验对比分析，得到抬升、切削土壤、土球摆动工况下仿真值与实测值相对误差分别为 5.5%、2.3%、3.9%，验证了移树机联合仿真模型准确性以及移树机动臂结构与整机液压系统的稳定性。

摘要:针对三七收获作业时挖掘铲存在挖掘阻力大和能耗高等问题，以穿山甲前足爪趾为仿生原型，设计了一款高效减阻仿生挖掘铲。以三七根茎及种植土壤为研究对象，计算得本征物理参数，设置 Bonding 键参数建立三七根茎离散元模型，分析根土黏结机理，利用Hertz-Mindlin with JKR 建立三七根茎-种植土壤离散元复合模型;通过三维扫描获取穿山甲爪趾点云模型，并运用Solidworks建立仿生挖掘铲三维模型，根据爪趾三维模型设计仿生挖掘铲外形结构;对挖掘铲铲尖与铲柄进行力学分析，确定影响作业质量的设计参数;基于EDEM离散元法建立部件-土壤-作物多元仿真模型，以土壤颗粒速度矢量、土壤扰动率及挖掘阻力为评价指标进行仿真试验，得到不同指标的影响规律;通过台架试验验证仿生挖掘铲作业性能，获取仿生挖掘铲和平面挖掘铲平均挖掘阻力分别为1 171.69、1 442.36 N，平均减阻率为18.81%，台架与仿真试验结果基本一致。试验结果表明仿生挖掘铲具有良好减阻降耗特性，仿生结构设计合理，能满足酸性红土条件下三七收获挖掘作业。

摘要:针对目前肉苁蓉诱导机制不完善而需要多轮补种以及传统肉苁蓉排种器散播面窄和散播面内均匀性差的问题，设计了一种多螺旋杆式丸粒化肉苁蓉精量排种器，采用螺旋杆机构使种子沿螺旋叶片前进并横向安装10根相同螺旋杆扩大了散播面，建立了丸粒化肉苁蓉种子与螺旋杆的动力学模型并通过理论分析和离散元仿真确定了螺旋杆的关键结构参数。基于肉苁蓉种植农艺和特定规格丸粒化肉苁蓉种子参数计算了理论排种量并运用离散元法分析了螺旋杆螺距、螺纹深度和螺旋杆转速等关键参数对排种性能的影响，应用EDEM软件构建丸粒化肉苁蓉种子和排种器离散元模型，以排种均匀变异系数和排种量变异系数为试验指标，通过单因素试验确定排种均匀性较优的螺旋杆螺距、螺纹深度和螺旋杆转速取值范围，仿真试验结果表明最佳螺距为15~20 mm，最佳螺纹深度为7~9 mm，最佳螺旋杆为60~100 r/min;进一步开展三因素三水平 BoxBehnken中心组合试验，利用Design-Expert软件建立多元回归模型并进行方差和响应面分析，以排种均匀变异系数和排种量变异系数最小为目标进行参数优化，求解得最优螺旋杆螺距为 17.77 mm、螺纹深度为 7.81 mm、螺旋杆转速为 83.32 r/min;依据优化后参数进行台架验证试验，结果表明在最优参数设置下排种均匀变异系数为 3.75%，排种量变异系数为5.33%。该设计满足丸粒化肉苁蓉诱导机制不完善下进行的散播作业农艺要求。

摘要:针对现有传统螺旋排肥器排肥量波动大、稳定性差等问题，设计了一种四头倾斜螺旋式精准排肥器。通过运动分析和理论计算，确定了影响排肥量稳定性的主要参数及其取值范围。以螺旋叶片头数、排肥器倾角、螺旋叶片直径、螺旋叶片螺距和螺旋叶片转速为试验因素，以排肥量变异系数为试验指标，开展了单因素和多因素离散元仿真试验。单因素仿真试验结果表明，螺旋叶片头数、排肥器倾角、螺旋叶片直径和螺旋叶片转速等4个因素对排肥量稳定性有显著影响，采用四头倾斜排肥螺旋输送肥料，可以提高排肥量稳定性。多因素仿真试验结果表明，当采用四头排肥螺旋时，最优参数组合为：排肥器倾角38°、螺旋叶片直径46mm、螺旋叶片转速31 r/min。在该组合下，排肥量变异系数达到最小值，为1.65%。最后，在最优参数组合基础上，通过排肥量稳定性台架试验验证了仿真结果。结果显示，实测排肥量变异系数为 3.69%。进一步优化得到，当螺旋叶片转速为33 r/min时，排肥量变异系数达到最小值，为2.92%。仿真和台架试验表明，经过改进优化后的四头倾斜螺旋式精准排肥器在排肥稳定性方面表现良好，符合果园施肥规定标准，能够满足果园施肥作业要求。

摘要:西南地区长期的传统耕作方式使犁底层上移，且土壤贫瘠等现象日益严重，传统的深松和施肥装置作业效率较差。本文结合仿生学原理设计了一种分层深松分类施肥装置，基于EDEM软件建立土壤和肥料离散元模型，并进行仿真试验。仿真试验结果表明，深松装置最优参数组合为深松作业速度1.54 km/h、前后铲水平间距500 mm、前后铲竖直间距300 mm;排肥器装置最优参数组合为槽轮半径30 mm、弧心距离28.5 mm、螺旋升角81°。基于仿真结果进行田间试验，结果表明分层深松分类施肥机对土壤扰动率为 52.4%，土壤膨松度 19.7%，碎土率 78%，均达到深松机设计要求，且优于单铲深松作业;排肥性能试验结果表明，有机肥排肥量分别为120.8、182.8 g，无机肥排肥量分别为620.3、916.9 g;有机肥排肥稳定变异系数为2.38%、4.93%，无机肥排肥稳定变异系数为2.04%、3.01%，达到排肥要求，实现有机肥和无机肥分层施用。本文设计的分层深松与分类施肥一体化装置，提升了犁底层土壤破碎效果与施肥效率，为保护性耕作机械结构优化提供参考。

摘要:针对阀控液压马达液肥变量施肥控制系统稳态精度低和响应速度慢等问题，提出了一种基于粒子群优化 RBF?PID（PSO?RBF?PID） 控制的液肥变量施肥控制算法。首先建立液肥变量施肥控制系统闭环传递函数，利用粒子群算法对RBF神经网络关键参数进行寻优，并以传统PID控制和RBF?PID控制为对照，采用Matlab/Simulink软件进行仿真分析。仿真结果表明，PSO?RBF?PID控制下系统调节时间和跟踪误差均最小，验证了算法的可行性。搭建液肥变量施肥控制系统试验台架并进行室内试验，对系统流量测量精度进行验证，结果表明系统测量相对误差小于4%，满足测量要求。不同算法控制下进行系统静态和动态特性试验，试验结果表明，传统 PID控制、RBF?PID控制和 PSO?RBF?PID控制下系统流量最大相对误差分别为5.33%、3.83%、2.50%，目标流量突变时系统平均调节时间分别为5.16、3.80、2.19 s。所提出的PSO?RBF?PID控制算法各个指标均优于传统PID和RBF?PID控制算法，能够保证系统具有良好的静态和动态特性，满足液肥变量施用要求。

摘要:为保证收获机作业效率的同时，降低马铃薯收获机在集薯装袋过程的伤薯率，设计了一种集薯卸袋装置，并基于离散元仿真研究马铃薯在该装置上的碰撞过程和受力情况。该装置可完成集薯、装袋、卸袋工序，保证作业过程不停机，提高机器作业效率。通过理论分析获取了升降液压缸的受力关系式并确定了升降液压缸的选型及布置形式。分析了薯块碰撞过程，获取了碰撞应力的关系表达式，并确定了应力的影响因素为箱壁与水平面的夹角和法向冲击速度;通过分析计算得到了集薯箱的结构参数范围，结合集薯卸袋装置的工作需求设计了相应的液压系统。为验证所选工作和结构参数范围的合理性及集薯装袋过程中马铃薯的受力情况，通过测定马铃薯的物料特性，赋予相应部件运动属性，进行离散元仿真试验。利用堆积角验证了颗粒模型的准确性并进行了相应的单因素仿真试验，选取各时间步颗粒所受最大力及各阶段所受力均值作为评价指标。通过分析仿真试验结果，明确了各因素对马铃薯颗粒受力的影响规律，并对工作顺序进行了相应的仿真试验，确定了马铃薯收获机集薯装袋的顺序。仿真试验结果表明，先集薯后装袋的伤薯率为1.07%、先装袋后集薯的伤薯率为3.04%。并通过田间试验验证先集薯后装袋工作顺序的正确性，田间试验结果表明，先集薯后装袋的整机作业伤薯率为2.59%，低于先装袋后集薯的整机作业伤薯率（3.71%）。

摘要:随着制造业对于产品质量的要求越来越高，机器学习技术在制造质量控制中的应用开始受到关注。针对联合收获机制造质量检测过程自动化和集成化程度较低、缺乏定量评价手段等问题，设计开发了一套联合收获机制造质量终检系统，在此基础上提出了“终检系统+二次分级”的制造质量混合检测方法，通过终检软件排查合格区间以外的异常数据，筛选劣质产品；通过分级模型对合格产品进行二次检测，标记质量隐患。在整合和分析联合收获机制造质量检测需求的基础上提出了检测流程并通过Visual Components数字车间仿真平台对总体方案进行仿真和测试。根据实际需求和检测功能开发了基于LabVIEW平台的联合收获机终检系统软件，并设计了人机交互界面。试验结果表明系统可以满足各项检测需求并实现产品质量检测功能，初步验证了系统可行性。结合使用场景选用局部异常因子（Local outlier factor，LOF）作为二次分级算法，根据异常检测原理将其集成到检测流程中，并建立了制造质量检测与分级算法架构，依据处理结果将初筛合格的产品二次分类并标记为“good”和“tracked”，进而完善制造过程质量检测-评价体系。训练结果表明LOF可以在差异性不显著的数据集中识别异常样本，性能验证过程中该方法可以准确识别并标记测试数据集中的“tracked”样本，且与四分位图的分布一致，进一步验证了该混合检测方法的有效性。本研究开发的联合收获机制造质量检测系统和提出的分级方法具有应用价值，将数字车间架构与机器学习方法应用于农机装备产品制造质量检测，为复杂农机装备制造质量控制提供了解决思路和方法。

摘要:为减少玉米收获机在复杂时变作业环境下的不确定性扰动及时滞问题，提高收获机控制系统抗扰性及玉米收获质量，以摘穗损失率为控制目标，以拉茎辊转速、作业速度和割台高度为主要控制子系统，提出一种基于扰动观测的玉米摘穗收获自适应调控方法。首先，针对收获机作业环境和系统特性，构建了玉米收获机摘穗系统模型;其次，采用并联型的加权PI控制器对各子系统预期目标值进行优化;然后，以自抗扰控制（Active disturbance rejection control，ADRC）作为反馈环节，采用扩张状态观测器在线估计系统内外部扰动，并进行补偿;最后，搭建了收获机自适应控制系统模型，对系统控制策略及各子系统控制性能进行仿真试验和田间试验验证。试验结果表明，各子系统均可以按照既定的控制规则协调工作，并能够快速稳定地实现控制目标，稳态误差最终收敛为0，具有较强的抗干扰性能力，控制效果良好。

摘要:杭白菊采收一直以人工采摘为主，面向高质量发展要求，亟需开展杭白菊机械化采收关键技术研究，推动产业发展。通过对杭白菊生长特性和采摘要求的深入分析，设计了一种基于曲柄滑块机构的往复式梳齿菊花采摘装置。该装置采用一对偏置式曲柄滑块机构驱动梳齿排进行采摘，通过传动轴传递动力实现两侧曲柄同步转动并利用毛刷将菊花聚拢完成采摘以及输送至料仓中。为优化装置结构和工作参数，首先分析采摘装置工作原理，确定了梳齿和曲柄滑块机构结构参数。随后，基于ADAMS软件建立菊花与采摘装置的刚柔耦合模型，对采摘过程进行仿真，确定了作业深度、曲柄转速和行驶速度为影响采摘效果的3个因素。为了进一步验证设计的有效性，采用二次回归正交旋转组合试验，并对试验数据的多元回归拟合分析，得出各指标回归方程，并优化装置工作参数。试验结果表明，当曲柄转速为 42 r/min、作业深度为216 mm、行驶速度为0.2 m/s时，采摘率为90.06%，破损率为0.59%，含杂率为7.21%。往复式梳齿菊花采摘装置稳定性良好，能够有效提高杭白菊采摘效率，降低劳动强度。

摘要:针对国内矮化密植核桃树采收机械适应性差、采摘效率低等问题，设计了一台履带自走式摇床采收机。通过建立树体振动模型，并进行机构运动学分析，设计了摇床关键部件。通过摇床进行了振动试验，使用统计学方法分析了振动参数与脱落率之间的显著性关系，得到了满足高脱落率作业要求的振动参数下限。结果发现，在一定范围内频率影响脱落率的显著性高于振幅、作业时长，并且当振幅小于60 mm，增大频率难以提高脱落率。最后，通过试验检验了脱落率为80%时对应的振动参数下限，验证了结果准确性及可靠性。研究结果为摇床开发以及核桃采收作业提供了理论基础。

摘要:针对工业大麻机械化收获过程中割台作业性能和割铺质量差、效率低、故障率高、成本高、割台易堵塞和割刀装置易损坏等问题，对扶禾装置进行理论分析，得到了麻秆不被推倒或折断和多株拨送条件下理想状态甩麻转速为 107.17~283.09 r/min;对割刀装置进行了运动学和动力学分析，并设计了配重块平衡曲柄惯性力，配重块质量6.672 kg;基于响应曲面分析法进行田间试验，得到最佳参数组合：甩麻转速为628.08 r/min、行车速度为7.28 km/h、割刀转速为502.73 r/min，此时麻秆铺放角、角度差和根差分别为89.02°、5.16°和17.46 mm;基于最优参数组合，试验测定割台麻秆铺放角为88.20°，角度差为4.95°，根差为18.35 mm，与理论优化值相对误差均不大于4.85%。田间试验结果表明，设计的割台各项性能参数满足标准技术要求，能够实现较好的割铺效果，可以满足工业大麻机械化收获要求。

摘要:针对艾草人工脱叶劳动强度大、现有机械脱叶装置损伤率高、作业效率低等问题，开展了基于DEM-MBD的低损捋叶式艾草脱叶装置设计与试验优化研究。首先，建立了脱叶装置运动学和动力学模型，通过理论分析对输送带、压茎带、捋叶齿、拉茎对辊等关键部件进行了结构设计。其次，通过EDEM?RecurDyn耦合开展了脱叶装置联合仿真，验证了装置设计的合理性，并确定影响艾草脱叶的主要作业参数及其取值范围。最后，以捋叶孔隙高度、输送滚筒转速和拉茎辊转速为试验因素，艾叶脱净率、损伤率、含杂率为评价指标开展样机试验，并利用Design-Expert软件分析最优作业参数。结果表明，当最优参数组合为捋叶孔隙高度6.8 mm、输送滚筒转速25 r/min、拉茎对辊转速383.7 r/min时，艾叶脱净率、损伤率、含杂率分别为83.59%、4.27%、4.74%，满足艾草脱叶要求。

摘要:目前在辣椒移栽、果实收获等领域已有相关机械化产品，但对能够实现辣椒果实增产增收的整枝打杈环节仍需人工操作。结合辣椒种植环境的多样化，本文设计了一种能够实现自主调平、切削侧枝的辣椒整枝打杈机构，并对其调平控制方法进行了研究。根据辣椒整枝打杈农艺，设计了对辊式离心多刀整枝打杈末端执行器。利用EDEM软件建立了辣椒植株的柔性体离散元模型，进行了对辊式离心多刀整枝打杈末端与植株的互作仿真试验。选取进给速度、打杈机构倾角、辊子转速 3个对打杈性能影响较大的参数进行了正交试验分析，最终得到整枝打杈末端的最优参数组合：为进给速度 1.5 m/s、打杈机构倾角15°、辊子转速1187r/min。设计了整枝打杈末端自主调平机构，利用ADAMS软件对所设计的调平机构进行动力学仿真。提出了基于模糊PID的调平控制方法，利用Matlab/Simulink仿真模块对比了传统PID算法与模糊PID算法的响应速度。最后，搭建了辣椒整枝打杈样机，进行了田间试验。试验结果表明，当作业速度为 1.5 m/s时，侧枝切除率达到86.3%，辣椒植株损伤率控制在 6.7% 以内，最终辣椒打杈成功率为 76.7%，验证了本文所设计的辣椒整枝打杈机构的可行性。

摘要:针对我国鲜食玉米机械脱粒过程中存在籽粒破损率高的问题，在已有脱粒装置结构的基础上，设计一种“柔性陀螺辊型 + 轴向滚筒变径脱粒”组合式的柔性变径脱粒装置，以实现高效脱粒。在鲜食玉米果穗力学特性研究基础上，采用包切的设计理念，建立果穗力学模型并进行理论分析，同时针对鲜食玉米脱粒装置的核心脱粒部件进行有限元仿真分析，确定影响脱粒性能的主要因素。根据理论分析和仿真结果设计脱粒样机，开展脱粒性能试验。利用Design-Expert软件设计三因素五水平二次回归正交旋转组合试验，以滚筒转速、陀螺辊转速和转轴轴距作为试验因素，以籽粒破损率、果穗未脱净率作为试验指标。结果表明: 对籽粒破损率影响最大的因素为转轴轴距，对果穗未脱净率影响最大的因素为滚筒转速;根据回归方程模型，最优组合为：滚筒转速106.630 r/min、陀螺辊转速230.001 r/min、转轴轴距54.00 mm。在此最优组合下根据实际工况开展验证试验，经3次平行试验得到实际籽粒破损率为（4.956±0.152）%、果穗未脱净率为（4.158±0.085）%，与预测值籽粒破损率5.033%、果穗未脱净率4.303%相差在5%范围内，与参数优化结果基本一致，满足鲜食玉米脱粒要求。该研究可为鲜食玉米脱粒装备优化设计和选择提供技术支持。

摘要:针对咖啡机械采摘过程中因作业参数不准确导致采摘质量偏低的问题，利用离散元软件EDEM构建采收期小粒咖啡带果枝条离散元柔性模型，通过对比果实-果柄拉伸分离力和枝条三点弯曲折断力的仿真与试验结果，验证模型设置参数的准确性;采用EDEM-Recurdyn耦合的方法构建小粒咖啡带果枝条与振动式采摘装置互作的离散元模型，通过单因素仿真试验分析小粒咖啡采摘过程中采摘装置的作业参数对采摘质量的影响规律，确定了各作业参数范围。以振频、调幅机构倾角和振动时间为试验因素，采净率、采熟率、枝条损伤率为试验指标，进行三因素五水平的二次回归正交旋转组合仿真试验，结果表明：因素对采净率和采熟率影响由大到小为振频、振动时间和调幅机构倾角，对损伤率影响由大到小为振动时间、振幅和调幅机构倾角，参数优化得到当振频为64 Hz、倾角为40°、振动时间为1.5 s时，采摘效果最佳。在优化作业参数下进行田间采摘试验，得到采净率、采熟率、枝条损伤率平均值分别为92.54%、95.47%和5.01%，与仿真试验结果相对误差分别为4.23%、3.39%、6.37%，验证了仿真试验的可靠性，为咖啡采摘机作业参数研究及结构优化提供理论依据和技术参考。

摘要:饲草揉碎机工作时存在功耗大、生产率低等问题，制约着该类设备向低能耗、绿色化方向发展。为了准确预测饲草揉碎机的功耗情况，进而进行低能耗优化设计，本文基于饲草揉碎机的工作原理与DEM-BPM-CFD耦合方法，将揉碎机消耗能量分为物料与物料、气流、机械结构 （铡刀、锤片以及齿板） 之间相互作用所消耗的能量、使揉碎机内空气具有一定静压和流速所消耗能量、轴承摩擦所消耗能量以及整机振动所消耗能量4部分，并分别建立了各部分能耗以及生产率的数学模型。采用DEM-BPM-CFD耦合方法对饲草揉碎机破碎物料的耗能情况进行数值模拟，并结合功耗试验对所建立的功耗预测模型进行验证。研究结果表明：揉碎机功耗预测模型的理论计算值与功耗实测值相对误差为6.94%，可见饲草揉碎机功耗预测模型基本准确。饲草揉碎机揉碎物料过程中主要能耗为物料与物料、气流、机械结构（铡刀、锤片以及齿板）之间相互作用所消耗的能量，占总能耗3/5以上;其次为使揉碎机内空气具有一定静压和流速所消耗的能量，占总能耗1/4以上;再次为机体振动所消耗的能量，占比接近1/10;占比最小为转子与轴承摩擦所消耗的能量。研究结果可为饲草揉碎机低功耗设计提供基础依据。

摘要:为降低果园风送植保机械飘失量并提高冠层内部沉积量和均匀性，在果园风送式防飘喷雾机基础上提出了一种基于改进麻雀搜索算法（Tent sparrow search algorithm，TSSA）优化PID参数的调控系统。该系统通过在麻雀搜索算法中引入Tent混沌映射、随机跟随策略和逐维透镜成像反向学习，提高对PID参数的寻优能力，避免PID系统陷入局部，提高风幕风速自动化调控水平，进而降低雾滴飘失量并提高冠层沉积量和均匀性。仿真试验结果表明，该算法与对比算法相比，响应时间降低 45.77%，超调量降低 13.22%，具有更优的自动调节能力。田间试验结果表明，调节风幕风速平均误差和最长响应时间分别为2.11%和0.8 s，相对于其他算法分别降低24.1%和20%以上。相比于果园风送式防飘喷雾机，应用该系统后，平均雾滴飘移、地面流失量和雾滴沉积量分布变异系数分别减少13%、16.13% 和29.62%，平均冠层沉积量提升11.97%。研究成果为解决果园农药飘失和冠层内部沉积问题提供了新的技术方案。

摘要:苜蓿草收获装备作业性能影响草捆品质，需对苜蓿草物料的物理特性参数、接触特性参数和力学特性参数等特性进行实验测定。采用离散元方法，基于柔性纤维颗粒模型构建苜蓿茎秆离散元模型，基于柔性薄壳颗粒模型构建苜蓿叶片离散元模型，基于线弹性力学模型构建茎秆与叶片关节模型。以物料茎秆休止角、茎秆三点弯曲、叶片滑移角和叶片圆筒压缩实验结果为目标，通过Plackett-Burman实验、最陡爬坡实验、中心复合实验和单因素实验，对影响仿真实验结果的茎秆与叶片的力学和接触参数进行标定。结果表明,仿真茎秆挠度与物理实验平均值相等;仿真茎秆休止角与物理实验平均值相对误差为 0.46%;仿真叶片圆筒压缩密度与物理实验平均值相对误差为0.82%;仿真叶片滑移角与物理实验平均值相对误差为0.15%。标定的参数能够真实反映苜蓿草的物料特性，研究结果可为苜蓿草收获机械优化设计提供理论依据和模型基础。

摘要:针对现有玉米喷药机器人存在转向响应慢、作物行检测方法以及跟踪控制器稳定性差等问题，设计一种基于激光雷达导航系统的四轮驱动、差速转向式线控底盘喷药机器人。首先设计机器人整机结构，根据工作原理对关键部件进行设计。提出一种基于3D激光雷达的作物行检测方法，经过点云预处理和地面点云滤波得到机器人前方的作物点云，根据点云在横向坐标轴的分布数量划分不同的作物行，并利用分段几何中心拟合作物行中心线。同时，设计一个双输入单输出的模糊控制器，以作物行中心线获取的偏航角和横向偏差为输入，利用49条模糊规则和Mamdani法进行模糊推理，再通过重心法将输出量解模糊为线控底盘两侧车轮轮速差。在苗期玉米田进行机器人行驶性能试验和导航性能试验。试验结果表明，机器人能够爬越坡度20°以下斜坡，差速原地转向360°时几何中心位置平均偏差为7.66 cm，具有足够的驱动力和较好的转向灵活性;激光雷达检测三叶期和小喇叭口期的玉米作物行时，平均误差角分别为0.93°和0.85°，平均检测时间为0.031 s，据此确定的定位信息具有较高的精度且满足实时性;通过定位信息和模糊控制器跟踪作物行时，机器人平均跟踪误差为0.061 m，标准差为0.038 m，能够满足苗期玉米田的自动导航需求。

摘要:针对传统无差别连续式喷药存在农药浪费、喷施低效的问题，以玉米为研究对象，设计一套基于视觉识别的病虫害检测及精准变量喷药系统。结合图像处理和机器视觉技术，对玉米田间病虫害自动、快速和准确识别，并根据识别的病虫害种类及严重程度，自动调整喷药剂量，实现精准农业管理。将自主设计的变量喷药系统集成并部署于计算机控制系统中，并对其检测性能进行验证，试验结果表明，相较于基准模型 YOLO v5s，改进后模型精确率（P）、召回率（R）、mAP值分别提升1.6、1.3、0.7个百分点，降低了病虫害误检，避免对非病虫害区域的误喷，同时减少漏检确保了病虫害区域得到及时有效处理，综合反映了系统在不同病虫害类别上的整体识别能力;对于玉米螟、黏虫、灰斑病、叶斑病和锈病，模型识别准确率稳定在60%以上，而对于红蜘蛛、蚜虫识别准确率则在40%以上。于田间进行喷药性能试验，并对雾滴沉积、雾滴漂移及省药率等关键指标进行测试与分析，结果表明，最低雾滴覆盖率为52%，最低平均沉积密度为71.3滴/cm2，均达到病虫害防治要求;省药率与地面流失率最低值分别为32.1%和22%，显著降低了农药总体消耗量和地面流失率。本文设计的玉米病虫害检测及精准变量喷药系统，显著提升了病虫害识别准确性，提高了农药利用率并降低环境污染，为病虫害防控提供科学高效的解决方案。

摘要:针对扰动饱和水田土壤环境下触土工作部件与土壤间相互作用关系需要，对高含水率、高流变性和高粘附性的扰动饱和水田土壤离散元仿真模型开展了研究。基于坍落度试验，利用EDEM软件中的Hertz-Mindlin with JKR接触模型构建了土壤颗粒和水颗粒二相混合模型，对扰动饱和水田土壤进行离散元仿真参数标定。以坍落拓展度w为试验指标，利用Plackett-Burman试验从 8个相关参数中筛选出对拓展度影响显著的 3个参数，其中土壤-水间 JKR表面能和土壤-土壤间滚动摩擦因数对拓展度影响极显著，土壤-土壤间恢复系数对拓展度影响显著。根据Box-Behnken试验建立并优化拓展度与显著性参数的二阶回归模型，获得最优参数组合为：土壤-土壤间恢复系数为0.402，土壤-土壤间滚动摩擦因数为0.136，土壤-水颗粒间JKR表面能为0.920 J/m2。基于标定后的参数组合，以滑板牵引阻力为指标，进行水稻直播机播种滑板模型与扰动饱和水田土壤间互作关系仿真模拟及土槽试验验证，结果表明仿真与试验获得的滑板模型阻力误差为6.46%，扰动饱和水田土壤离散元仿真模拟与试验一致，表明本研究参数标定方法准确可行。研究可为该类型土壤下的农业机械及触土部件的相关研究奠定基础与提供支撑。

摘要:江西省是全国重要的水稻主产区，但水稻机械化生产效率低下，制约了水稻单位种植面积生产能力的提升。本文以不同经营规模水稻机械化生产模式为研究对象，从作业成本角度选取耕整地、种植、植保、收获和干燥5个环节作业费用为投入指标，选取产值为产出指标，使用超效率SBM模型和Cobb-Douglas生产函数两种方法测算不同生产规模和不同地形条件下的水稻全程机械化生产模式技术效率。结果表明，纯技术效率低下是制约水稻全程机械化生产模式技术效率提高的主要原因;赣中、赣南丘陵山区生产模式技术效率逐渐降低，赣中和赣南丘陵山区是技术效率提升的薄弱区域;随着生产规模的扩大，生产模式技术效率呈先上升后下降的趋势，技术模式与生产规模配置合理是提高水稻全程机械化生产模式技术效率的重要途径。鼓励赣北平原地区应用大中型拖拉机、乘坐式插秧机和大型干燥机等高性能机械。在赣中和赣南丘陵山区可通过先成立家庭农场/专业大户，辐射周边带动小农户机械化发展，再发展大型合作社并建立育秧和干燥中心，最终成为综合农事服务中心的路径，促进江西省丘陵山区水稻机械化生产模式技术效率提高。赣北平原生产规模大的经营主体可发展“自营+对外服务”与“全产业链延伸”模式，赣中、赣南丘陵山区生产规模小的经营主体可发展“自营”及“托管”模式，有效整合机械化技术，提升生产效率，促进农民增收。

摘要:农业机械化是转变农业发展方式、提高农村生产力的重要基础，是实施乡村振兴战略的重要支撑。没有农业机械化，就没有农业农村现代化。习近平总书记指出要大力推进农业机械化、智能化，给农业现代化插上科技的翅膀;党的二十大提出要加快建设农业强国，实现中国式现代化，为新时期农业机械化全程全面高质量发展提出了更多更新更高要求。为加快广西农业机械化向全程全面高质高效发展，本文在总结全球与我国农机化发展现状趋势的基础上，通过对广西甘蔗、水稻、柑橘和茶叶等主要作物生产机械化的调研，分析了广西农机化发展的现状和需求，梳理了广西农机化存在的问题，提出了发展思路、重点任务和举措建议，以推进广西多样性特色作物生产机械化更快更好发展，提升农业综合生产能力和竞争力。

摘要:针对番茄采摘机器人识别算法包含复杂的网络结构和庞大的参数体量，严重限制检测模型的响应速度问题，本文提出一种改进的轻量级YOLO v5 （EDH-YOLO） 算法。为了能够在保持较高识别精度的同时大幅降低计算复杂度和模型内存占用量，引入EfficientNet-B0的轻量级网络作为YOLO v5算法的骨干网络;为了在训练过程中更好地定位目标物体的同时提高检测算法精度，引入DIoU损失函数;为了降低模型计算复杂度和提高模型表达能力，引入一种轻量化的Hardswish激活函数。实验结果显示，EDH-YOLO模型在识别效果损失较小的情况下，精确率、召回率和平均精度均值分别为95.9%、93.1%和96.8%，模型内存占用量仅为7.3 MB，检测速度为53.2 f/s，对比YOLO v5原模型内存占用量降低55.3%，EDH-YOLO模型检测速度提升60.0%。对比Faster R-CNN、YOLO v7和YOLO v8，EDH-YOLO模型在不同光照和遮挡等情况下具有较高鲁棒性。同时，将EDH-YOLO模型通过模型转换部署到安卓（Android）平台中，优化模型推理过程，满足温室复杂环境下番茄目标果实实时识别需求，可为设施环境下基于移动边缘计算的机器人目标识别及自动采收作业提供技术支持。

摘要:基于叶绿素分子在可见光和近红外光谱区间（波段400~1 000 nm）对光的吸收和反射的敏感特性，设计了一种接触式作物叶绿素检测系统，来实现作物叶绿素含量的无损、快速和准确检测。使用高光谱相机采集玉米叶部397～1003 nm反射光谱，并使用分光光度法萃取叶片叶绿素含量真值，开展叶绿素敏感响应波长筛选。经蒙特卡洛无信息变量消除(MCUVE)算法在10～50个特征波长内进行变量筛选，发现采用30个特征波长时具有最优的叶绿素含量检测能力，同时通过连续投影(SPA)算法进行特征波长筛选，2种算法共得到7个重合特征波长，又通过对波段和叶绿素含量进行相关性分析，剔除低相关性波段，最终得到6个特征波长。根据筛选出的特征波长对接触式图像传感器波段进行选型，设备的硬件主要包括传感器图像采集、主控制器、电源等模块，实现作物叶部近红外和可见光反射光谱数据采集、处理、显示和存储功能。开展传感器性能测试和田间应用测试，通过分析获取的多光谱图像的反射率构建叶绿素含量偏最小二乘(PLS)检测模型，验证集决定系数为 0.705;通过分析各植被指数与叶绿素含量的相关性，选取了相关性较高的归一化红边植被指数(NDRE)、绿红差值植被指数(GMR)和地面叶绿素指数(MTCI)进一步组合建模，检测模型精度提高到0.713，最终将模型嵌入系统实现了田间叶绿素含量快速检测，为作物长势分析提供了技术支持。

摘要:为了能够提高田间作物三维信息获取的准确性与效率，以小麦为研究对象，开发了一套田间多传感器数据采集装置，以自走式车辆为移动载体，利用三轴云台作为增稳载体，构建了一套激光雷达和IMU紧耦合点云采集系统。通过研究传感器的成像特性和采集方式，提出了一种基于激光SLAM的采集方法来构建田间高精度点云地图，从而准确获取田间作物点云信息，能够以1.5 m/s的速度完成地图构建，不需要额外增加田间标靶，节约了后期点云匹配的资源。在点云地图的基础上，使用直通滤波、基于Octree的下采样和统计滤波完成了前处理。提出一种基于垂直度和高度模型的地面区域精准提取方法，针对小麦生长期间根部点云难以获取，使用点云PCA分析计算点云法向量进行垂直度提取，经过二次结合高度模型成功分割出不规则的地面点，再次利用地面稳定拟合平面计算新的冠层高度模型。通过统计分析，与人工测量真值相比，基于SLAM的田间小麦三维地图，其建图精度均方根误差可以达到0.04 m;同时本文的冠层高度提取算法与人工测量真值相关系数达到了0.979。研究可以为小麦田间三维性状采集系统设计和性状分析提供有力工具。

摘要:苹果树种植区域提取有利于农业资源高效管理。为解决苹果种植区域提取中存在的分类精度不高、时效性滞后等问题，提出一种基于Sentinel-2和MODIS融合影像的卷积神经网络-长短期记忆网络 （CNN?LSTM） 时序分类模型。首先采用ESTARFM 时空融合算法构建融合影像，对不同卫星影像在空间和时间监测能力优势和缺陷进行互补，得到高空间和高时间分辨率共存的影像数据。在特征选择方面，通过随机森林模型进行重要性分析并结合后向特征消除法从25个原始特征中选15个关键特征变量作为最优特征组合。分类模型方面，卷积神经网络（Convolutional neural network, CNN）可以很好地在空间域、光谱域提取有效特征。长短期记忆网络（Long short-term memory, LSTM）作为循环神经网络（Recurrent neural network, RNN）的改进，可以处理不等长的输入序列。二者结合能够提取“时空谱”有效特征，实现更精准的图像分类和遥感数据分析。以烟台市牟平区观水镇为研究区，利用时空融合弥补原始 Sentinel-2的影像缺失，使用 CNN?LSTM模型进行苹果树种植区域提取，并与常用的机器学习分类算法进行对比，进而确定最优分类模型。研究表明在苹果种植区域提取方面 CNN?LSTM 模型总体精度为 97.98%，Kappa 系数为 0.958 6，总体精度对比其他 4 种机器学习算法 CART、SVM、RF、GBDT分别高15.43、5.25、4.00、3.31个百分点，与LSTM模型总体精度和Kappa系数相比分别提高2.11个百分点和0.0148。所提出的苹果树种植区域精准遥感提取方法可为制定科学合理的农业管理措施提供有力支持。

摘要:除杂是杂交水稻制繁种过程中保证种子纯度的关键步骤。为了防止杂株产生异常花粉影响杂交优势，除杂作业需要反复人工操作，耗费大量的人工和时间。田间杂株的自动化地识别是实现机械化和自动化除杂的基础。为了实现杂交水稻制繁种杂株的自动化精确检测，首先使用无人机航拍采集含有杂株的杂交水稻制繁种田俯拍图像，通过中心裁剪获得无畸变的高质量图像，标注出图像中的杂株目标后经过几何变化和颜色变化进行数据增强，获得杂交水稻制繁种田间杂株数据集。针对图像数据集中杂株和正常植株之间的高相似度，提出了一种杂株目标检测网络模型T-CenterNet2，在 CenterNet2网络的特征金字塔网络中添加纹理感知模块，这一模块通过重组通道信息获得特征图中的纹理特征，进而增强杂株目标和背景的特征差异;并重新设计了损失函数，添加测量纹理特征和标签真值之间差异的纹理损失，用于控制纹理感知模块;针对除杂的实际作业情况引入 DIoU作为边界框损失，通过增加预测框和标签中心点的距离惩罚项以提高网络预测的目标中心点准确度。为了验证各项改进对模型的性能提升，首先使用mAP和召回率作为评价指标描述模型对杂株目标的检测效果，将改进后模型与原始模型 CenterNet2以及 4种典型模型(Faster R-CNN、FCOS、YOLOX、DeTR)进行对比，实验结果表明改进后 T-CenterNet2模型 mAP达到 86.4%，较原始模型提高 11.0个百分点，召回率达到 82.5%，较原始模型提高 11.6个百分点，而典型模型最高 mAP和召回率仅为 73.1%和 66.2%，T-CenterNet2模型取得明显的优势。其次对比了不同损失函数组合对模型收敛速度和检测精度的影响，其中具有权重的纹理损失和 DIoU组取得最佳结果，证明重新设计的损失函数有效适用于杂株检测任务。改进后模型具有较高的检测精度和鲁棒性，能够实现良好的杂株检测效果。

摘要:鱼体质量对于评判鱼类生长状况、促进精准投喂和提高水产养殖效益至关重要。为实现精准无损的鱼体质量估算，本文提出一种基于双目相机的双维度特征提取和自然梯度提升 （Natural gradient boosting，NGBoost） 方法。首先通过双目相机获取鱼体图像，并进行相机标定和图像校正操作;其次利用图像处理技术对校正后的图像分割获得鱼体目标，提取出鱼体目标的二维特征;在此基础上进行立体匹配获得鱼体视差图，提取鱼体左右图像的对应关键匹配点，并利用三角变换原理计算三维空间特征点坐标，实现鱼体目标三维特征的提取;最后采用基于NGBoost的方法预测出鱼体质量。本文不仅提取二维平面特征，还提取体长、体宽和鱼体深度比值三维空间特征，实现了鱼体多维特征的提取，丰富了模型的特征表示，解决了单平面维度特征导致的质量预测不准确问题。本文以鲫鱼为实验对象，在真实数据集上进行实验，结果表明，平均绝对误差为0.006 3 kg，均方根误差为0.008 7 kg，决定系数为0.928 7。此外，与多种质量估算方法进行对比，本文方法的各评价指标均有较大幅度提升，能够较为准确地预测出鱼体质量。

摘要:河蟹作为我国重要的水产养殖物种之一，深受消费者喜爱，在河蟹养殖过程中，科学的投饵量是保证河蟹健康生长及提高养殖效益的关键因素。本文通过综合分析影响河蟹养殖投饵量的多种因素，采用集成学习算法建立河蟹养殖投饵量预测模型。搭建数据采集系统，采集包括河蟹生物量、河蟹数量、性别比例、水体pH值、温度、溶解氧含量以及河蟹摄食量等关键参数数据，建立投饵量数据集;运用数据预处理技术对数据集进行平滑处理以及归一化，减少异常值对预测结果的干扰，同时消除特征数据不同量纲的影响;引入粒子群优化算法改进集成学习，建立了河蟹养殖投饵量预测模型，实现河蟹养殖投饵量的准确预测。实际应用测试结果表明本文模型平均绝对误差为0.34971 g，均方根误差为0.49114 g，决定系数达0.903 58。

摘要:秸秆作为我国最主要的农林废弃物，是制备生物炭的主要原料，秸秆原料的固定碳、挥发分、灰分含量是影响成炭品质的关键指标，也是炭化热解工艺参数的调控依据。针对当前秸秆炭化产线上对秸秆固定碳、挥发分、灰分成分含量的快速检测需求，设计了一种秸秆原料成分检测模块。首先基于近红外光谱技术开展秸秆炭化成分检测方法的研究，基于在线检测需求选择便携式光谱传感器并设计漫反射检测光路，搭建面向产线的光谱采集单元，采集粗切秸秆在1100~2500 nm范围内的漫反射光谱，结合Savitzky-Golay卷积平滑 （SG）、多元散射校正（MSC）、标准正态变换（SNV）预处理方法和偏最小二乘法（PLS），分别建立了基于全波长和基于竞争性自适应重加权法（CARS）筛选的特征波长的秸秆固定碳、挥发分、灰分含量预测模型，结果表明特征波长的建模效果优于全波长，对固定碳、挥发分、灰分质量分数预测的最优模型分别为SG+MSC-CARS-PLS、SG-CARS-PLS、SG+MSC-CARS-PLS，测试集决定系数R2分别为0.891 6、0.931 7、0.929 7，预测集均方根误差分别为1.46%、1.39%、0.42%，相对分析误差分别为2.54、3.44、3.18，能够实现精确预测。然后进行秸秆成分在线检测模块设计，模块分为光谱采集单元、供电单元、控制与传输单元，嵌入已构建的秸秆成分预测模型，基于Raspberry Pi 4B开发板和其自带的Wi-Fi模块实现秸秆在线光谱采集、模型计算、数据传输等功能，通过样机试验证明该模块设计及开窗位置选择可以采集满足在线分析要求的近红外光谱曲线，同时采用斜率/截距校正的方法，将实验室模型转移到产线进行在线应用，固定碳、挥发分、灰分含量预测精度均得到提升，可以达到在线分析需求，为热解工艺参数的调控提供数据支撑。

摘要:为改善氨吹脱技术处理餐厨垃圾沼液时碱剂利用率低、气液接触效果差和氨吸收率低等问题，提高餐厨垃圾沼液氨回收效率和工艺经济性，提出两段式沼液氨吹脱处理工艺，探究了不同氢氧化钙添加量和气流量对餐厨垃圾沼液氨吹脱效果的影响;研究了不同预吹脱（进液速度、预吹脱时间、曝气速度）和氨吹脱条件（投碱量、气液比）对两段式氨吹脱工艺运行效果的影响;并进行了餐厨垃圾沼液氨吹脱工艺经济性评价。结果表明，当氢氧化钙添加量为4.0、8.2、8.7 g/L时，沼液氨氮去除率提升显著（P≤0.05），氨氮去除率分别为85.00%、87.64%、91.79%;当气流量为1、2、3 L/min时总氮去除率分别为 81.80%、82.45%、83.46%（P>0.05）;通过氨吹脱装置试验确定两段式氨吹脱工艺处理餐厨垃圾沼液最适条件为第1段预吹脱8 h（进气速度20 L/min），第2段投碱吹脱12 h （Ca(OH)2投加量8.7 g/L、进气速度40 L/min），最终氨氮去除率为86.61%，总磷去除率为22.21%;对两段式氨吹脱处理餐厨垃圾沼液工艺运行进行评价，投碱氨吹脱条件下处理每立方米沼液成本为7.584元、每千克NH+4-N成本为2.68元。研究结果为两段式氨吹脱工艺处理餐厨垃圾沼液应用提供了参考。

摘要:餐厨垃圾沼液富含丰富的营养物质，沼液经过氨氮吹脱后的剩余液仍然含有大量的氮磷养分，是微藻培养潜在的优质培养基。选取小球藻和四尾栅藻两种微藻为研究对象，对餐厨垃圾沼液氨吹脱后的剩余液（本文中称为“氨吹脱沼液”）进行微藻培养处理，研究其在不同浓度沼液 （质量分数20%、40%、60%、80%和100%） 中的生长特性、对沼液中污染物净化效果以及胞外聚合物的分泌情况。研究结果显示，两种微藻在中低浓度沼液（质量分数40%～60%）中生长状态良好，小球藻在质量分数 40% 的沼液中可获得最高生物量 1.0 g/L，四尾栅藻在沼液质量分数为60%时获得最大生物量0.9 g/L，但是在高浓度沼液（质量分数80%～100%）中微藻生长受到一定抑制，氮磷的去除效果降低。利用中低浓度沼液（质量分数20%~60%）培养小球藻和四尾栅藻时，对总氮、硝态氮、总磷和化学需氧量的去除效果较好，小球藻对应的去除率最高分别为41.14%、48.64%、77.70% 和 62.08%;四尾栅藻对应的去除率最高分别为59.10%、58.39%、82.65%和63.43%，高于小球藻。经过胞外聚合物分析，发现随着培养时间的延长，微藻的胞外聚合物含量先增加后减少;小球藻在40%沼液中含量最高，而四尾栅藻在80%沼液中含量最高，且通过三维荧光光谱分析发现，胞外聚合物主要有机物为溶解性微生物副产物和富里酸。因此，综合考虑微藻生物量、氮磷养分去除效率和沼液稀释成本，四尾栅藻在餐厨垃圾沼液处理中表现出较高的适应性。

摘要:开发了一种基于近红外光谱技术的便携式多品种花生种子活力无损检测装置。该装置以近红外光谱仪为核心，具有成本低廉、检测速度快等优势，可实现对多品种、多状态花生种子的高效非破坏性活力评估。研究发现，种子老化过程中，脂肪和水分等营养成分明显消耗，与种子活力呈显著关联性。为提高检测准确性，采用竞争自适应重加权抽样算法精确识别了水分和脂肪的特征波长，主要分布在1 000~1 150 nm、1 250~1 350 nm和1 400~1 500 nm。基于这些特征波段，建立水分和脂肪质量分数的定量预测模型。对于含水率，采用 SNV预处理方法的模型在预测集上达到 0.948 6的相关系数和0.292 7%的均方根误差。对于脂肪质量分数，使用SG-MSC预处理后获得了0.852 1的预测集相关系数和2.569 9%的均方根误差。在上述基础上，引入稀疏偏最小二乘判别分析建立了花生种子活力判别模型。结果表明，改进后的模型在所有状态种子的分类准确率均有显著提高。鲁花 8号、粒粒红、落日红和小白沙分类准确率分别达到 91.20%、90.80%、90.00%和90.00%。相比不考虑特征波长的建模分类准确率 （小白沙，74.40%），改进后的分类方法提高15.60个百分点。特别地，当脂肪质量分数低于45%且含水率低于4%时，判定为非活性种子。本研究开发的无损检测装置为花生种子活力的快速、准确评估提供了创新方法，具有在种子质量控制、育种选择以及农业生产中广泛应用的潜力。

摘要:针对我国暂无裙带菜茎叶分离专用设备，人工作业存在劳动强度大、人工成本高、工作环境恶劣的问题，以盐渍裙带菜为研究对象，设计了一种立式对辊裙带菜茎叶分离设备。通过对裙带菜茎叶分离过程进行运动学分析和受力分析，确定了影响裙带菜茎叶分离的主要结构参数与作业参数。利用ANSYS/LS-DYNA建立了裙带菜茎叶分离刚柔耦合模型，对茎叶分离过程进行仿真分析，以剥叶辊长度、嵌入棒直径、嵌入棒个数为仿真试验因素，以剥净率为评价指标进行正交仿真试验，根据试验结果利用Design-Expert软件对茎叶分离装置结构参数进行优化，求取剥净率最高对应结构参数分别为：剥叶辊长度 140 mm、嵌入棒直径 15 mm、嵌入棒个数 10 个。以上述结构试制裙带菜茎叶分离设备样机，并开展试验研究，以夹持辊转速、剥叶辊转速、啮合深度为影响因素，以剥净率和破损率为评价指标，开展了正交试验。设定剥净率最高、破损率最低为约束条件得到最佳作业参数为：夹持辊转速60 r/min、剥叶辊转速400 r/min、啮合深度2 mm，此时剥净率为84.3%，破损率为 5.5%。以此最优参数进行样机试验验证，得到裙带菜茎叶分离设备的剥净率为 87.0%，破损率为 5.0%，试验结果与响应面优化后结果相似。综上所述，该裙带菜茎叶分离设备能够满足生产需求，且对裙带菜损伤较小，为裙带菜茎叶分离提供了有效的解决方案和设计参考。

摘要:针对我国滩涂贝类机械化程度低、理论研究匮乏等问题，设计了一种履带式滩涂贝类筛-刷协同振动采收设备，设备采用双层振动筛-多级滚刷协同采收技术完成贝类挖掘、筛分、输送与分级等作业。以四角蛤蜊为研究对象，对双层振动筛与一级人字形双螺旋采收滚刷进行理论分析，推导其主要结构参数与运行参数范围。基于离散元法与多体动力学耦合仿真方法开展滩涂贝类振动采收仿真研究，确定设备关键结构参数：双层振动筛曲柄长度10 mm，一级人字形双螺旋采收滚刷螺旋升角30°。在辽宁省锦州市对样机开展滩涂贝类采收田间试验，以设备曲柄转速、一级人字形双螺旋采收滚刷转速、二级清理滚刷转速为试验因素，以贝类采收效率、破碎率与漏采率为试验指标完成滩涂贝类采收正交试验，求解设备运行参数最佳组合：曲柄转速为 870 r/min、一级人字形双螺旋采收滚刷转速为 65 r/min、二级清理滚刷转速为 110 r/min，贝类采收效率为133.80 kg/h、贝类破碎率为5.25%、贝类漏采率为7.46%。采收后50 mm深滩涂底质剪切强度降低65.13%，稚贝回滩率为92.29%，有利于贝类可持续化养殖。该设备满足滩涂贝类采收生产需求，为我国滩涂贝类机械化采收装备的设计提供了参考。

摘要:干燥效率低导致的能耗高、品质劣变是浆果类热风干燥加工面临的严峻挑战。在前期基于变温控湿的热风干燥研究基础上，为提高枸杞的热风干燥品质，采用不同碱性介质浸泡法（3%Na2CO3，碱性电解水分别处理1、10、20 min）对枸杞进行预处理，探讨其变温控湿干燥特性、微观结构、色泽、复水率、收缩率和营养成分。结果表明：相较于对照组，碱性电解水预处理促使枸杞热风干燥速率提高，显著降低了热风干燥过程中枸杞到达干燥终点所需时间 （P<0.05），碱性电解水预处理10 min，枸杞热风干燥时间最短，有效水分扩散系数为 5.020×10?8m2/min;碱性电解水预处理后，表皮蜡质条带间隙变大，甚至出现条带溶解、断裂的现象;碱性电解水预处理10 min 时，热风干制枸杞的色泽最接近于枸杞鲜样，复水率较高，收缩率较低，多糖质量分数、总酚含量和总黄酮含量均显著高于对照组 （P<0.05），分别为 9.79%、4.18 mg/g、6.42 mg/g;碱性电解水预处理后，枸杞果胶的组成发生显著变化，包含水溶性果胶、螯合性果胶和碱溶性果胶。枸杞鲜样中果胶主要为碱溶性果胶，碱性电解水预处理干燥后，螯合性果胶含量上升。综上，以碱性电解水对枸杞预处理10 min后干燥，枸杞热风干制品品质最佳。该研究为改善枸杞热风干燥提供了一种简单有效的预处理技术，同时也为其他浆果在干燥过程中的提质、增效提供了一种绿色、环保的技术方法。

摘要:为提高乘坐式采茶机作业舒适性，基于人体生物力学原理，通过建立符合人体振动特性的人体模型，分析人体模型参数对垂向动态等效质量、水平动态等效质量和座椅-头部传递函数的影响，并通过垂直传递率、转动传递率和表观质量仿真后得出低频段共振发生在4~6Hz、8~10 Hz和20~30 Hz范围内。对整车进行茶田试验，利用加速度传感器获取驾驶员振动加速度等客观数据，分析高频以及低频段共振频率范围内的传递率、时域与频域特性。通过加装聚氨酯泡沫座椅等减振手段，降低传递率，避免产生共振，达到提高乘坐式采茶机舒适性的目的。试验结果表明：在低频段内，座椅处传递率从在0~1.0降低到0~0.2，峰值降低80%，从而改善乘坐式采茶机的噪声和振动性能。该人体模型具有一定的预测精度，可为动态环境下人机界面设计提供重要参考，对在振动环境下舒适性以及进一步研究有关人体振动有一定指导意义。

摘要:针对农业机械龙门式宽幅作业平台超重问题，开展了结构轻量化设计研究，提出了一种克服结构分析模型复杂度过高的结构轻量化实现方法，并给出了相应的实施流程。首先面向完整模型复杂且细节多的问题，借助代理模型发展了一种等效弹性支撑建模方法，实现了非关键分析区域的分析模型大幅简化，在保证核心区域仿真分析精度的同时有效降低计算成本。进而，面向零部件多样导致的设计参数过多的问题，采用灵敏度分析识别出影响设计区域应力与质量的关键参数。最后，采用响应面优化方法获得了轻量化设计方案。较现有设计，优化后的纵梁结构设计质量减少约1 424 kg，实现整车质量减少 4.31%，结构比质量降为 118.67 kg/kW，同时满足强度和刚度需求，本文所建立的复杂农机平台轻量化设计方法可为龙门式宽幅作业平台的研制提供参考。

摘要:针对农用轮胎垂向载荷获取困难以及传统模型估算精度低等问题，提出了一种基于胎侧弯曲应变的农用轮胎状态估计方法，根据轮胎胎侧受垂向载荷后的弯曲应变规律，设计了一套集成高精度胎侧弯曲应变传感器、胎温胎压传感器的轮胎状态估计系统。搭建弯曲应变信息采集试验平台并开展多种典型工况测试试验，获取非道路轮胎滚动过程中不同胎压、速度以及负荷下胎侧的应变信号，建立了其滚动过程中轮辋胎侧弯曲应变、胎温、胎压数据集。对应变信号进行降噪、筛选与特征提取获取周期应变曲线与周期特征，构建了多特征加权载荷预测网络与轮速预测网络，对轮胎垂向载荷与速度进行精确且实时估计。结果显示，多特征加权载荷预测网络平均相对误差为1.26%，均方根误差为18.42 kg，相对于传统浅层BP 神经网络平均相对误差降低 27.17%，均方根误差降低 26.32%;速度预测网络平均相对误差为 1.16%，均方根误差为0.10 km/h，相较于BP神经网络平均绝对误差与均方根误差分别降低24.18%与16.67%。通过10折交叉验证试验，证明载荷预测与速度预测网络具有良好的泛化能力。研究表明，提出的基于胎侧弯曲应变的农用轮胎状态估计方法，实现了对农用轮胎垂向载荷与速度等状态信息准确估测。

摘要:为了提高冷链装备的精准调控性能，建立了 PCM （Phase change material） 蓄冷式冷藏车实验台，研究了蓄冷板数量、开门次数、环境温度、货物量及行驶速度等因素对保冷性能的影响。实验结果表明：增加蓄冷材料、减少开门次数、降低环境温度和行驶速度，以及减少货物质量均会延长保冷时间。在上述研究因素中，行驶速度与货物质量对保冷时间的影响小于5%，为非主要因素。蓄冷材料质量从120 kg增加至220 kg时，保冷时间延长715 min;环境温度升高14 ℃时，保冷时间缩短135 min;开门1至4次会缩短保冷时间6.39%至50%。为了更好地量化多因素对保冷时间的影响，基于理论推导构建了相对误差小于9%的高精度冷量算法模型，并依托该模型开发了剩余冷量和保冷时间显示模块，为制定蓄冷式冷藏车控制策略提供了理论依据。

摘要:为提升铁基自磨刃的耐磨性能并改善农机零部件的使用寿命，在自磨刃模具(65 Mn)表面采用光纤同轴送粉激光熔覆技术，通过调控熔覆扫描速度，对Fe901硬质合金涂层的耐磨性和硬度进行了系统分析;利用XRD、SEM-EDS、摩擦磨损试验等手段，分析熔覆涂层的截面形貌、相组成、硬度及耐磨性能。研究结果表明，Fe901铁基硬质合金涂层显微组织主要是由奥氏体柱状晶和等轴枝晶组成，周围存在针状(Cr, Fe)7C3碳化析出物。涂层主要相包括α-Fe固溶体、(Cr, Fe)7C3混合碳化物和CrFeB硬质相。在高速激光熔覆扫描速度为3.0、4.2 m/min时，涂层平均硬度为767.80、829.97 HV0.3，是65 Mn弹簧钢基体(275.2 HV0.3)硬度的2.79、3.02倍。同时，涂层单位面积磨损量较无涂层磨损质量分别降低27.39%、32.78%，显著提升了耐磨性。本研究有效提高了Fe901铁基硬质合金涂层的硬度和耐磨性，并在改善铁基自磨刃的使用性能方面展现出应用潜力。