摘要:离散元法是研究农业装备作业机理及机具参数优化设计的重要方法之一，其通过可靠的模型构建实现农业装备-农业物料互作关系仿真。近年来，国内外学者借助离散元法建立了系列农业物料模型，对农业生产各环节中农业装备与农业物料相互作用的离散元仿真分析取得了新进展。本文总结了土壤、种子、茎秆、肥料等常见农业物料的离散元模型构建技术与关键参数标定方法，综述了耕整地、播种、田间管理、收获及农产品加工与贮藏等农业装备典型作业环节中离散元法的应用案例，以及基于离散元仿真开展的农业装备参数优化设计研究。分析了离散元法在农业装备领域应用中存在的主要问题，包括模型精度和通用性有待提高、模拟仿真速度有待提升及离散元的耦合仿真有待拓展等，最后对离散元法在农业装备领域的未来发展进行了展望，包括：提高模型精度和通用性，加强基础理论和本征模型研究，提高仿真效率，拓展与其他方法的耦合应用。

摘要:耦合仿真技术作为一种先进的数值仿真方法，能将多个独立的物理场或物理现象的仿真模型结合，实现不同领域或不同物理学模型的数值仿真方法相互结合，彼此交换信息并相互影响，在农业工程领域展现出广阔的应用前景，为现代农业装备的数字化与智能化设计提供了新途径。为了系统总结耦合仿真技术在农业工程领域的应用现状和分析该技术的未来发展趋势，概述了耦合仿真技术的基本原理、仿真流程与类型以及相关数值模拟技术与软件，梳理了离散元-结构有限元耦合、离散元-计算流体力学耦合、离散元-多体动力学耦合、连续介质流固耦合以及刚柔耦合在农业工程领域的应用实例。同时，结合耦合仿真技术的应用现状，分析了目前该技术在模型构建与精确性、算法与计算资源、数据集成与处理、仿真软件设计和标准化等方面存在的问题，提出了耦合仿真技术应用发展趋势：多尺度建模与智能验证体系、高性能算法与算力、数据治理与交互模式智能化、标准化建设以及智能融合与场景扩展等，为耦合仿真技术在农业工程领域进一步应用发展提供参考。

摘要:小麦宽苗带匀播是提高小麦单产的有效途径，针对现有小麦排种器用于宽苗带播种存在种子均匀性差、苗带宽度不够等问题，设计了一种气力斜盘式小麦宽苗带匀播排种器。建立了充种、携种和投种过程中小麦种子动力学模型，明确了影响排种性能的主要因素。借助仿真试验和台架试验，确定了排种器的最优结构和工作参数。仿真试验结果表明，当型孔直径为1.91mm、型孔类型为柱型孔、负压抽气口直径为32.18mm和排种盘倾斜角为20°时，型孔内流速和型孔两侧压强差处于利于排种状态，种群扰动效果较好；通过台架试验确定了最佳工作参数组合为工作转速30r/min、吸种负压4500Pa，其各行排量一致性变异系数（RCV）、总排量一致性变异系数（TCV）、排种均匀性变异系数（SUV）分别为2.04%、1.45%、9.87%，满足小麦宽苗带精量播种要求。研究结果可为小麦宽苗带匀播排种器的设计与应用提供技术支撑。

摘要:针对百合鳞茎机械化收获程度低且茎-土分离效果差、损伤严重等问题，本文基于百合鳞茎基本物理力学特性，运用仿生学原理，设计了一种弹性多趾揉搓辊组。通过测量百合鳞茎基本物理力学参数，得到其平均尺寸为83.7mm×74.6mm×49.0mm，密度为1.09g/cm3，与聚氨酯材料静、动摩擦因数分别为0.50、0.42。根据百合鳞茎采收要求，建立百合鳞茎在弹性多趾揉搓辊组上的动力学微分方程，得到影响其收获性能的关键因素包括：揉搓趾长L、辊轴转速ω和单周趾数N。在EDEM软件中建立弹性多趾揉搓辊组-土壤-百合鳞茎互作用仿真模型，以百合鳞茎明茎率Y1、最大碰撞力Y2为评价指标，运用Box-Behnken中心组合设计方法开展三因素三水平正交试验，通过构建目标函数以及约束条件进行优化逼近，确定最优参数组合：L为52mm、ω为54r/min、N为6，在最优参数组合下，Y1为97.25%、Y2为12N。田间试验结果表明，明茎率与最大碰撞力仿真值与试验值相对误差分别为1.51%和21.05%，且试制的弹性多趾揉搓式百合收获装置较传统输送链式收获装置明茎率提高3.3%、损伤率降低13%，具有优异的收获性能，能够满足根茎类中药材收获机质量评价相关要求。研究结果可为根茎类中药材机械化收获提供方案。

摘要:针对外槽轮排肥器在高速作业中存在肥料供应不足、脉动断条，造成肥料连续性、均匀性不足等问题，设计了一种叶轮供肥、离心分肥、辅以气流输送的气送式高速排肥系统。对叶轮供肥装置结构、离心分肥装置导流头和凹面圆盘进行设计；通过EDEM仿真试验，验证了所设计的叶轮供肥装置供肥变异系数小于3.2%，明确了导流头曲线为带摩擦最速降线时肥料颗粒流速最快，确定了直线型、二次多项式曲线型、三次多项式曲线型3种凹面圆盘曲线的最优结构参数；开展3种曲线结构的凹面圆盘台架试验，确定直线型凹面圆盘作业效果最优。以仿真确定的供肥装置、带摩擦最速降线导流头和直线型凹面圆盘开展叶轮转速与离心圆盘转速工作参数匹配试验，结果表明，在各行排肥量一致性变异系数低于7%条件下，当叶轮转速为14.00~21.23r/min即前进速度为9.00~10.24km/h时，离心圆盘转速应大于168.2r/min；当叶轮转速为21.23~25.00r/min即前进速度为10.24~12.00km/h时，离心圆盘转速应小于150r/min。田间性能验证试验结果表明，在较优匹配工作参数下排肥系统总排肥量稳定性变异系数均不大于4.11%，各行排肥量稳定性变异系数均不大于6.94%。该研究为油麦兼用高速播种机高速施肥装置设计提供了参考。

摘要:针对现有小麦小区育种脱粒机在多穗脱粒作业工况下籽粒破碎率与未脱净率高等问题，基于纹齿-刀齿组合式脱粒元件小区育种脱粒系统，本文开展脱粒元件结构设计与小麦脱粒分离接触力学分析。构建小麦柔性空心茎秆离散元模型，以籽粒未脱净率和破碎率为评价指标，探究脱粒元件前倾角、凸棱宽度和凸棱高度对小麦育种脱粒性能的影响。采用Box-Behnken分析方法构建小麦脱粒损失回归模型，确定纹齿-刀齿组合式脱粒元件最优结构参数为前斜角56°、凸棱宽度13.9mm和凸棱高度3.4mm。样机试验结果表明，当滚筒转速800r/min、喂入量15穗/次时，小麦籽粒未脱净率为0.71%，破碎率为0.14%，验证了设计的纹齿-刀齿组合式脱粒系统在小麦多穗育种脱粒作业工况下的有效性与优越性。

摘要:针对以贵州为代表的丘陵山区小麦收获时含水率高，传统小麦脱粒机因动力不足难以有效实现高湿小麦清选分离的难题，本文提出一种独立电驱清选技术，以降低高湿小麦分段式收获清选含杂率与损失率。结合清选系统工作原理与空气动力学理论，开展籽粒运动过程分析，确定小麦清选性能关键影响因素。融合计算流体力学和离散元法（CFD-DEM）构建清选系统的流固耦合数值仿真模型，以含杂率、损失率为评价指标，探究导流管道倾斜角、吸杂管道横截面积与吸杂口负压对清选性能的影响规律。采用非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）开展关键参数匹配优化设计，当导流管道倾斜角为24.0088°、吸杂管道横截面积为179.8062cm2、吸杂口负压为873.6316Pa时，清选系统含杂率与损失率分别为0.92%和0.96%。试制样机并开展试验验证，结果表明，清选含杂率与损失率分别为1.21%和0.82%，对比传统小麦脱粒机，损失率基本保持不变，含杂率降低35.98%。研究成果可为丘陵山区高湿小麦清选系统装备研发提供理论与技术支撑。

摘要:为解决马铃薯分级装置结构较大、传动复杂、易伤薯问题，设计了一种变螺距式马铃薯滚筒分级装置，明确了其工作原理，通过对马铃薯在分级装置内的动力学和运动学分析确定了其关键结构参数。运用RecurDyn软件构建分级装置动力学模型，基于马铃薯的物理特性在EDEM中构建马铃薯模型，采用EDEM-RecurDyn耦合仿真模拟了分级装置实际工作过程中多构件间的运动、约束和接触。选择进薯量、分级滚筒转速和分级段长度为影响因素，以马铃薯分级准确率、分级效率作为评价指标进行性能验证，并基于上述因素进行单因素与二次正交仿真试验，确定分级装置的最优结构和运动参数。仿真试验结果表明，当进薯量为3.68kg/s、分级滚筒转速为34.50r/min、分级段长度为1600mm时，所获得的分级准确率和分级效率最优，分别为91.6%和3.0kg/s。样机试验结果表明，在最优解参数下分级装置平均分级准确率大于89%，平均分级效率大于3.18kg/s，伤薯率小于1%，与仿真试验相对误差为2.10%，说明仿真试验具有较高准确性且本文设计的分级装置工作性能较好，可以满足中小规模的马铃薯分级要求。

摘要:针对传统离心式酿酒葡萄破碎机作业时破碎度不均匀且破碎率重复性较低，导致葡萄果皮破碎率和出汁率不稳定影响后续浸渍发酵质量，设计一种同轴差速式葡萄离心破碎机，通过导流叶轮分流并导流葡萄粒群、冲击叶轮撞击破碎葡萄。构建了导流、冲击破碎过程中的葡萄受力模型，分析确定了影响破碎性能的关键结构参数。采用EDEM离散元仿真建立了破碎机和葡萄互作仿真模型，并进行三因素三水平正交试验，分析了导流叶轮转速nd、冲击叶轮转速nc和喂入量wr对分流不均匀性系数和冲击稳定指数的影响，确定了最优工作参数组合：导流叶轮转速nd为80r/min、冲击叶轮转速nc为600r/min、喂入量wr为6kg/s。酿酒工厂内机械性能破碎试验结果表明，葡萄平均破碎率和出汁率分别为96.37%和7.05%，相应变异系数分别为1.23%和19.76%，相较于传统破碎机，破碎率变异系数降低58.3%，出汁率变异系数降低23.4%，整机作业效果满足葡萄酒酿造工艺要求。

摘要:基于离散元法的小麦植株切割过程仿真，对于小麦收获机械切割部件分析与优化具有重要的意义，而准确测量及标定小麦植株力学参数是仿真重要前提。本文基于Hertz-Mindlin with Bonding模型在自主研发的AgriDEM软件中建立小麦茎秆模型。搭建单摆切割试验装置并进行了茎秆动态切割试验，探究了茎秆相关物理特性及切割参数对茎秆切断力的影响，同时，基于AgriDEM软件进行了茎秆单摆动态切割仿真并与实际试验进行对比，结果表明利用准静态粘接力学参数进行动态切割仿真时，茎秆切断力仿真误差随着切割速度增大而增大。为降低不同切割速度下仿真误差，提出了2种茎秆粘接力学参数标定方法。①以刚度和临界应力为试验因素的多变量中心组合优化标定方法，得到摆切线速度为1m/s的情况下，法向刚度、切向刚度、临界法向应力和临界切向应力优化值分别为2.82×1011N/m3、1.32×1011N/m3、9.50×106Pa和6.46×106Pa。②以粘接半径放大因子为单变量的标定方法，得到摆切线速度为0.5、1.0、1.5、2.0、2.5、3.0m/s时，粘接半径放大因子优化值分别为0.997、1.106、1.163、1.213、1.323、1.439，并得到切割速度与粘接半径放大因子标定值间的拟合方程。通过最大切割速度为1m/s的往复式切割试验与仿真对比可知，采用刚度和临界应力组合优化标定方法，茎秆切断力仿真误差由22.55%降低到9.13%；采用粘接半径放大因子的方法，当粘接半径放大因子为1.068时，茎秆切断力仿真误差由22.55%降低至6.58%。证明了本文提出的两种参数标定方法可有效降低茎秆动态切割仿真误差，且利用有效切割速度中间值对应的粘接半径放大因子标定值开展往复式切割作业仿真是准确且可行的方法，研究结果为小麦切割作业过程仿真和关键切割部件优化设计提供参考。

摘要:针对目前缺乏水稻钵苗多株根系交织于基质形成独立钵体复合体基础模型研究的问题，同时为后续开展水稻钵苗移栽机构栽植过程探究机械-钵体互作规律提供理论基础，本文依据水稻钵苗根系物理机械特性与生长规律，提出了一种基于Matlab根系数值模拟生长的水稻钵苗钵体复合体离散元模型建立方法。通过破坏性检测对移栽期水稻钵苗根系的几何形态与根系拓扑关系及基质相关参数进行测量与分析，结合钵盘边界因素及根-根、根-钵盘间交互生长特性，建立水稻根系生长规律相关特性函数，并通过Matlab程序设计获取水稻钵苗根系生长拓扑轨迹。利用分割排序法求解完整粒子中心坐标，依托EDEM软件平台分别将所建立的水稻钵苗根-基质离散元几何模型与EdinBurgh Elasto-Plastic Adhesion with Bonding接触力学模型结合，实现水稻钵苗钵体复合体离散元模型的建立。开展水稻钵苗钵体压缩和剪切试验对比研究，结果表明，仿真结果与试验结果趋向保持一致，误差满足相关要求，验证了水稻钵苗钵体复合体离散元模型的可行性。

摘要:针对类芦缺少切割粉碎仿真模型，以类芦为研究对象，建立茎秆的离散元模型并完成具体参数测定与标定。首先，搭建测试平台，测定了类芦茎秆与钢的碰撞恢复系数、静摩擦因数与滚动摩擦因数等接触参数，建立了类芦茎秆模型并开展仿真堆积角试验，根据Box-Behnken试验方案以及物理堆积角（23.47°），标定了茎秆间接触参数。其次，开展物理剪切与压缩试验，得到茎秆最大剪切力Fd=155.18N，最大压缩破坏力Fc=844.36N；为进一步建立柔性类芦茎秆模型，选取Hertz-Mindlin with Bonding为颗粒间粘结模型，通过Central Composite试验方案开展该模型的仿真剪切、压缩试验，以Fd与Fc为优化目标，完成粘结模型参数标定。得到类芦茎秆离散元模型参数：茎秆间的碰撞恢复系数、静摩擦因数和动摩擦因数分别为0.35、0.60和0.0049；粘结模型中单位面积法向和切向刚度分别为6.13×1010N/m3和3.96×1010N/m3，法向应力和切向应力分别为3.5×107Pa和4.0×107Pa。开展仿真验证试验，物理与仿真试验结果最大偏差为4.81%，表明所建立的类芦茎秆离散元模型较为合理，研究结果可为类芦剪切粉碎装置的设计提供理论基础。

摘要:针对利用离散元法进行大蒜精准播种及收获等关键作业过程仿真分析时，蒜种内部黏结参数缺乏的问题，选取邳州白蒜为研究对象，利用EDEM软件建立了一种可破碎的蒜种离散元柔性模型，并对其黏结参数进行标定。以处理后不带皮蒜种块临界破碎载荷（105.5N）及位移（4.7mm）为参考依据，通过Plackett-Burman、最陡爬坡试验和Box-Behnken试验，对蒜种离散元模型进行显著性筛选和寻优。结果表明：最优参数中单位面积法向刚度、单位面积切向刚度、法向强度、剪切强度和黏结半径比例分别为5.115×108N/m3、2.3×107N/m3、1.265×106Pa、54454.594Pa、1.716。此时，仿真不带皮蒜种块临界破碎载荷和位移分别为116.6N、5.13mm，与前期不带皮蒜种试验误差分别为9.5%、12.7%，与带皮蒜种试验（临界破碎载荷和位移分别为107.5N和4.8mm）误差分别为7.8%、7.4%，验证了模型的准确性。建立的蒜种离散元模型可为后续振动充种受力分析及姿态调整提供参考。

摘要:为探究北方露地葡萄砂性土在纵深方向上的性质差异及其与开沟触土部件的互作机理，本文针对砂性土上、中、下3层土壤建立了离散元仿真模型，并选用滞后弹性模型（Hysteretic spring contact model, HSCM）和线性粘聚力模型（Liner cohesion model，LCM）作为接触模型。通过圆筒提升试验及图像处理技术测得各层土壤堆积角。利用小球滚动和碰撞反弹试验测定了滚动摩擦因数和恢复系数。以土壤颗粒间接触参数为试验因素，以堆积角为试验指标，进行三因素三水平试验，建立土壤堆积角回归预测模型，得到3层土壤滚动摩擦因数为0.07、0.17和0.21，恢复系数为0.47、0.52和0.62，粘聚能量密度为2694、4266、4432J/m3。通过对土壤屈服试验和斜面试验，测得各层土壤屈服强度和滑动摩擦角，并进行通用旋转中心组合模拟试验，确定各层土壤与触土部件静摩擦因数、滚动摩擦因数和恢复系数。在标定参数下，3层土壤堆积角仿真与物理试验误差分别为1.7%、2.6%、5.0%。为验证土壤与触土部件标定参数准确性，在开沟装置后方增设半边罩壳（一侧有罩壳一侧无罩壳），进行田间抛土试验。试验结果表明，有罩壳和无罩壳一侧土壤抛掷距离分别为101.4、235.3mm，与仿真值误差仅3.34%和8.73%，表明仿真模型准确可靠。研究结果可为后续土壤与触土部件互作分析提供理论基础。

摘要:由于缺乏柔性薄膜离散元模型构建方法，对薄膜类物料在机械装置上运动特性的模拟研究受到限制，提出了一种基于柔性变形特性、摩擦特性及空气动力学特性的多特征综合分析的薄膜类物料离散元模型构建方法，以农用塑料残膜为例对其有效性进行了评价。通过物理试验测得单片塑料残膜悬垂系数、静摩擦因数、摩擦角、动摩擦因数及悬浮速度分别为0.397、0.417、22.636°、0.373及2.327m/s。利用Rocky仿真软件的Shell模型建立了残膜离散元模型，以悬垂系数、摩擦角及悬浮速度为响应指标，采用因子筛选试验、最陡爬坡试验和中心组合试验确定最佳参数组合为：基本壳体单元面积174.017mm2、弹性比0.850、密度238.583kg/m3、杨氏模量5.676MPa、膜间静摩擦因数0.437和膜间动摩擦因数0.397。最后，通过残膜料群流动试验开展了模型可靠性验证。结果表明，残膜料群悬浮速度模拟值与物理值相对误差为3.18%，吻合较好；残膜料群在气流作用力、膜间摩擦力及重力作用下表现的团聚迁移、悬停、膨胀松动及料群解体等动态行为与物理试验结果一致，证明了建立的残膜柔性模型具有可行性和适用性。

摘要:气力输送是水产饲喂的主要方式之一，然而目前气力输送过程中颗粒运动机理尚不清晰，以致气力输送系统的作业效率难以提升。本文以膨化颗粒饲料为对象，采用CFD-DEM气固耦合数值分析方法，构建双弯管颗粒饲料气力输送过程的数值分析模型，采用Box-Behnken响应曲面法量化分析喂料速率、入口风速、弯管数对颗粒饲料料气输送比、出口速度和悬浮程度的影响。方差分析结果显示：喂料速率显著影响料气输送比。各因素对颗粒饲料末端速度影响由强到弱为入口风速、弯管数、喂料速率，各因素对颗粒饲料悬浮程度影响由强到弱为入口风速、喂料速率、弯管数。入口风速与颗粒的出口速度和颗粒在竖直方向的坐标、标准差成正比，当喂料速率小于35g/s时入口风速对料气输送比无显著影响。随着入口风速提高，颗粒的出口速度提高，颗粒悬浮程度上升，表明气力输送系统的输送性能增强。当入口风速为20m/s、喂料速率为27.232g/s、无弯管时，料气输送比为0.966，颗粒出口速度为12.48m/s，竖直方向坐标为-3.944mm，标准差为8.805mm。研究结果为提升气力输送系统的效率和优化设计提供了理论依据。

摘要:基于有限元（FEM）构建的绳索模型结构复杂，主要用于绳索结构力学分析，其准确性受绳索结构影响大，导致模型适应性不好。基于离散元（DEM）构建结构简单、适应性强的绳索模型仍是一个难题。提出了一种基于DEM的绳索建模及参数标定方法。构建的绳索模型为圆柱形，内部包含不同尺寸的三角壳体元件及其关节。三角壳体元件之间的力与弯矩分别以线弹性模型和双线性模型连接。通过拉伸和三点弯曲试验，分别以抗拉强度、弹性模量为响应值对绳索模型的离散元参数进行了标定。通过抗拉强度和弹性模量回归方程求解确定了绳索模型离散元参数最优组合。验证试验结果表明，绳索模型抗拉强度误差、弹性模量误差分别为2.32%、1.74%。拉伸、弯曲曲线平均误差分别为6.65%、7.35%。力学分析表明，DEM模型可用于分析绳索受力过程中的局部力学响应。构建的DEM基绳索模型为单股结构，与FEM基绳索模型相比，结构简单，具有普适性。

摘要:针对现有草莓移栽装置缺乏弓背定向功能的问题，设计了一种具有弓背定向的草莓穴盘苗自动移栽装置。该装置由送苗装置、取苗定向装置、传送装置及直立下栽装置等组成，可实现穴盘输送、取苗、弓背定向及下栽作业。分析适栽期草莓穴盘苗外形参数，设计适用于草莓大苗钵特征的气动楔形弹性自复位取苗爪；开展直立下栽装置运动参数匹配分析，确定下栽鸭嘴开合角为0°~30°；基于匍匐茎与弓背反向关系，提出融合超绿算法与DBSCAN密度聚类的弓背识别算法进行弓背识别定向。以插入速度、取出速度、钵体含水率为试验因素，取苗成功率为指标进行正交试验。试验结果表明，影响取苗成功率因素主次顺序为：钵体含水率、插入速度、取出速度，最优参数组合为：插入速度150mm/s、取出速度124mm/s、钵体含水率50%~60%。整机试验结果表明，最优参数组合下移栽效率为16 株/min，取苗成功率为91.4%，平均株深为98.8mm，平均株距为194.3mm，定向成功率为95.7%，移栽成功率达87.5%，符合草莓移栽农艺要求。本研究为草莓高架栽培自动移栽装备研发提供了技术参考。

摘要:水培生菜是植物工厂主要栽培作物，菜叶柔嫩且分散交错，机械采收易出现菜叶损伤等问题。本文提出水培生菜叶展及叶面交错点视觉检测方法，并用于生菜柔性抓取参数调控。开展了基于水培生菜边缘轮廓提取的叶展视觉检测方法研究，实现相邻水培生菜重叠状态下叶展视觉检测。为提升水培生菜叶面交错点识别效果，分析了YOLO v5s、YOLO v5s-SimAM、YOLO v5s-SENet、YOLO v5s-CA对叶面交错点识别准确率等参数的影响，并结合生菜叶展检测结果筛选叶面交错点，获取生菜柔性抓取角度。结果表明：水培生菜叶展视觉检测相对误差平均值为2.46%；YOLO v5-CA模型对叶面交错点视觉识别效果最佳，识别准确率为94.1%,召回率为91.0%，平均精度均值为93.8%。在水培生菜特征视觉检测基础上，开展了采收验证试验并利用高速摄影进行分析，试验结果表明，采收成功率为97.23%，采收损伤程度为4.08%，实现了水培生菜低损伤柔性采收。

摘要:番茄是设施农业中种植面积较大的农作物之一，在农业生产劳动力紧缺的背景下，实现其自动化采摘具有重要意义。针对设施单果番茄采摘的需求，设计了一款设施番茄智能采摘平台，主要由升降机构、采摘机构、识别与定位系统等部分组成。平台整体结构由低压一体化伺服滚珠丝杠副升降机构、六轴协作机械臂和力控末端执行器组成，实现了自动化、精确高效的采摘作业；基于改进YOLO v5-HSV融合算法来识别检测，通过对H分量进行图像阈值分割，提高了对成熟目标果实识别的准确率，有效排除未成熟番茄和枝叶背景的干扰；通过眼在手外的标定方法，使用ZED双目相机进行定位，来实时获取目标果实在机械臂基坐标系下的空间坐标。搭建的设施番茄采摘机样机平台在现场采摘试验中，识别准确率达到95.01%，采摘成功率为87.96%，单果平均采摘时间为14.56s。结果表明，YOLO v5-HSV融合算法能够减少对番茄的识别误差，使用眼在手外算法计算出转换矩阵，实现对目标果实准确识别与定位，设施番茄智能采摘装置的识别定位和采摘能力满足实际工作需求。

摘要:在温室穴盘育苗过程中，存在种苗漏播、长势不良等现象，为保证出厂苗品级，需要将这些劣苗的苗坨剔除并补栽健康钵苗。现有的取苗末端执行器主要适用于大苗龄钵体苗，对小苗龄、弱根系钵体苗适应性差，为此设计了一种适用小空间取植苗的柔性末端执行器及其成排多末端补苗作业机构。柔性末端执行器可单独控制，在取苗时爪片下降过程中逐步收拢，对苗坨形成渐进式夹紧作业。以一串红、石竹、四季海棠、矮牵牛穴盘苗为研究对象，对柔性取植末端执行器进行刚柔耦合动力学分析，开展柔性取植末端执行器的三因素三水平补苗移植正交试验。结果表明：影响苗坨完整度的试验因素由大到小为爪片间距、爪片宽度、基质含水率，确定最优参数组合为爪片间距21mm，爪片宽度18mm，基质含水率55%~60%。在最优参数组合下对穴盘苗进行末端执行器补苗移植性能验证试验，结果表明，钵苗移植成功后其苗坨完整度在85%以上，满足补苗移植作业需求，整机补苗效率为2105株/h（约为68盘/h），该研究可为温室穴盘育苗自动化补苗作业提供参考。

摘要:目前适于我国生产的蔬菜种苗高效嫁接机型较匮乏。设计了一种茄果类蔬菜立式半自动嫁接机。机器由六工位旋转工作台、同步切削、对苗上夹、回栽等关键机构组成，砧穗木在上苗工位采用上下叠层垂直布局，单人进行上苗操作后，机器自动完成切削、上夹和回栽。通过ADAMS-ABAQUS建立了砧穗木夹持机构的刚柔耦合模型，仿真结果表明，相较于刚性夹持，柔性夹持能有效降低对苗的夹持力，夹持力最大降幅为84.5%。进一步开展夹持机构的三因素三水平正交优化试验，得出影响嫁接成功率最优结构参数组合为：夹持弹片厚度0.6mm、工作气压 0.3MPa、弹片连接长度10mm；此时，嫁接机平均成功率为97.3%，平均嫁接效率为717株/h，是人工嫁接效率的2倍，满足工厂化茄果类蔬菜育苗自动化嫁接作业需求。

摘要:自动上夹是机械嫁接过程中的关键环节。针对目前瓜类嫁接夹力学参数不明确、夹子瞬间释放易对幼嫩苗茎造成冲击损伤的问题，本文通过有限元瞬态结构仿真模拟自动上夹全过程，分析嫁接夹动态力学特性，明确了嫁接夹结构参数对苗茎夹持过程中瞬时冲击力及稳定夹持力的影响规律。构建了以不同钢圈直径下嫁接夹夹臂完全闭合时的夹口位移、夹口张开角度为结构参数，以瞬时夹持力和稳定夹持力为评价指标的五因素数学模型，实现了对任意苗茎直径条件下夹持力的理论计算。依托自主研制的嫁接机及其渐进式上夹机构，进行了嫁接夹指定角度渐进式释放与传统夹口张至最大瞬间释放两种方式对比试验。结果表明，在嫁接夹指定角度渐进式释放过程中，当钢圈直径为0.7mm时，嫁接苗表面瞬时冲击力为5.29N，小于接穗安全压缩力，上夹成功率达94%，苗茎表面未出现明显机械损伤，满足机械嫁接上夹环节对安全性和稳定性的要求。研究结果可为嫁接机器人自动上夹机构设计与优化提供理论支撑和参考依据。

摘要:针对小型育苗场内地面摆放软质穴盘劳动强度大、人工费用高的问题，提出了一种穴盘错位层叠存储形式，有效解决了穴盘层叠存储基质土受压及种子移位的问题；设计了错位解垛装置和平移-回转关节变换式摆放装置，实现了育苗穴盘的错位解垛与摆放功能；研发了一种育苗穴盘错位层叠储运式摆放机，并对机器的关键部件进行了设计计算与工作情况分析。通过单因素试验确定优化试验中各因素选取范围，进行Box-Behnken Design响应面优化试验设计，探究了穴盘托板倾角、穴盘托板前端离地高度、平移-回转关节变换式摆放装置中的丝杠滑块下降速度、整机移动速度4个试验因素对摆正合格率、纵向偏距合格率、横向偏距合格率3个评价指标的影响规律，利用Design-Expert 13.0软件对试验结果进行参数优化，为验证优选出的组合参数的可靠性，考虑机器的实际工作参数，设定优选出的摆盘参数为：穴盘托板倾角28.0°、穴盘托板前端离地高度44.5mm、丝杠滑块下降速度38.5mm/s、整机移动速度59.0mm/s进行试验验证，可得摆正合格率93.3%、纵向偏距合格率93.3%、横向偏距合格率94.4%，与预测值误差绝对值均小于5%，试验与优化结果基本一致，满足穴盘摆放农艺要求。

摘要:准确预测日光温室的环境参数对实现精准环境调控至关重要。在日光温室中，温度、相对湿度和光照强度是关键环境参数。利用监测平台采集了日光温室内1年环境数据，包括温度、相对湿度和光照强度，以及同时段的室外温度、室外湿度和室外光照强度等气象数据。通过深入分析，研究了这些参数的特征及相互关系。分析表明，日光温室环境参数具有时序性、非线性和周期性特征，且存在复杂耦合关系，且在不同季节存在着显著性差异。 本研究提出日光温室多参数多步预测模型（MPMS-SGH），用于精确预测3种关键温室环境参数，且具有一定季节适应性。MPMS-SGH包括输入层、预处理层、特征提取层和预测层。输入层用于生成包含室内温度、室内湿度、室内光照强度以及室外温度和室外光照强度的原始序列矩阵；预处理层对原始序列矩阵进行归一化、分解和位置编码；特征提取层分别使用时序注意力机制和频域注意力机制从趋势分量和季节分量中提取特征；预测层利用多层感知机对室内环境参数（温度、相对湿度和光照强度）进行多步预测。参数选择实验评估了在不同输入输出序列长度下MPMS-SGH的预测性能。结果表明：当输出序列长度固定时，MPMS-SGH预测精度随输入序列长度增加呈先升后降趋势，输入序列长度为100时预测精度最高，此时温度、相对湿度和光照强度RMSE分别为0.22℃、0.28%和250lx；当输入序列长度固定时，随着输出序列长度增加，模型对3种环境参数的预测精度持续下降，输出序列长度超过45时MPMS-SGH预测精度显著降低。综合考虑模型的规模与性能，将MPMS-SGH的输入序列长度设为100，输出序列长度设为35。通过与SVR、STL-SVR、LSTM和STL-LSTM 4种预测模型对比实验表明，MPMS-SGH性能最优，其温度、相对湿度和光照强度RMSE分别达到0.15℃、0.38%和260lx，且序列分解有助于提升预测性能。进一步测试MPMS-SGH在不同季节的预测精度发现：该模型对室内温度预测精度最高，对相对湿度预测精度最低，且预测精度随季节波动。其中，春季晴天温室温度预测精度最高（R2=0.91），冬季晴天相对湿度预测精度最高（R2=0.83），秋季阴天光照强度预测精度最高（R2=0.89）；夏季晴天3种环境参数预测精度均为最低。

摘要:准确预测日光温室内环境参数可有效降低温室控制的滞后性，是实现日光温室智能化控制的关键，对于实现日光温室生产过程的精细化智能管理具有重要意义。本文通过设置多层LSTM网络模型并结合SVM设计用于预测温室环境参数的混合模型，在模型预测过程中加入未来一段时期的天气信息辅以修正模型，以提高模型预测结果的准确性，实现在复杂天气条件下温室内环境参数预测。实验结果表明，该模型充分利用了LSTM在序列数据长期依赖关系处理上的特长以及SVM在特征提取和分类上的优势，实现了在复杂变化的室外环境条件对日光温室内关键环境参数的精确预测，预测决定系数R2均不小于0.93。实验验证对比结果表明，提出的加入未来一段时间天气信息修正的LSTM-SVM混合预测模型在复杂天气条件下对日光温室环境参数预测准确性和稳定性明显优于单一模型和其他传统方法。

摘要:营养液动态调控是无土栽培系统重要环节，监测回用溶液的营养状况，确保将养分有效地补充到最佳浓度，以实现循环利用并降低经济成本至关重要，但营养液组分在线检测较为困难。本研究提出了一种基于pH值、电导率（Electrical conductivity, EC）、NO3-和NH4+离子活度的其他主要离子软测量方法，并设计了相应的软硬件调控平台。首先，水培生菜全周期采用园试通用配方，依据离子活度和EC贡献率计算公式，研究营养液组分的变化规律。结果表明，离子活度对营养液EC的影响具有可叠加性以及离子EC贡献率具有相对稳定的特性；随后，利用支持向量机回归算法（Support vector regression，SVR) 和遗传算法（Genetic algorithm，GA)分别建立Ca2+、Mg2+、K+离子活度回归模型，模型最优决定系数与均方根误差分别为0.9651、0.9724、0.9540和0.0146、0.0262、0.1437mmol/L；其次，设计该配方下的多离子浓度调控策略；最后，搭建软硬件调控平台，实现水肥状态检测和肥液补充。验证试验显示，定植后0~10d养分吸收量较少，均为补液后第5天执行调控指令；定植后10~30d养分吸收速率迅速增加，依据吸收量明显增加的钾、氮元素进行调控；至收获期养分总吸收量虽然增加，但吸收速率显著下降，依据吸收速率相对最快的钙元素进行调控。结果表明，本研究将固定配方的营养液EC控制水平提高到离子浓度控制水平，为满足作物生产对营养液离子浓度的动态需求提供理论依据。

摘要:植物工厂作为设施农业的高级发展阶段和形态，可实现作物高度可控的周年无间断工业化生产，随着植物合成生物学、农业人工智能等技术发展应用，通过工程化手段对植物基因、代谢通路和生理功能进行系统性设计与改造，逐步在植物次生代谢天然产物、分子农业制品、资源利用效率、碳汇植物创制等方面与植物工厂结合应用，正从实验室走向产业化。本文围绕植物工厂的高价值可持续发展、产业与技术的协同创新，详细论述植物合成生物学及植物工厂生产技术在生物制造、药物开发、濒危植物保护、未来空间站等领域的结合应用，以及未来延伸的方向及挑战，为拓展农业生产的可能性边界，实现高价值农产品有效供给和农业资源多元化开发，提供全新解决思路。

摘要:针对高速播种作业工况下种子运移不稳定的问题，本文提出了一种轮式导种装置，以玉米高速精量排种器作为载体，阐明了该导种装置工作原理，分析了该装置对排种器排种性能的影响机理。在此基础上开展了单因素试验，探究了轮式导种装置底座约束运移弧面圆心角、导种轮转速对排种性能的影响。基于高速摄像技术对不同结构与工况下玉米种子运动进行轨迹与速度分析。结果表明：约束运移弧面圆心角的增大提高了玉米种子投种稳定性，使投种速度更加稳定；采用两因素三水平正交试验得到轮式导种装置最佳工作参数为约束运移弧面圆心角65°、导种轮转速120r/min，此时，合格指数为98.35%，变异系数为8.13%，重播率为1.18%，漏播率为0.47%。研究结果为机械式导种装置研发提供参考，同时为提高高速作业下排种质量机理探究提供借鉴。

摘要:棉花田间播种过程中常有漏播情况发生，人工监测难以保证精度，且劳动量大，目前针对棉花精量穴播机播种监测研究较少，难以有效地监测穴播器取种状态。本文提出了一种基于光纤传感和电感传感耦合的多源数据获取精量播种参数的监测方法，相比传统监测方法具有更高的精度和安装灵活性。播种监测系统以光纤传感器和电感式传感器为信号捕获源，采用LabVIEW软件作为控制平台，工控机为监测控制终端，完成了播种监测系统硬件、软件等设计，开展了信号滤波、数据采集计算模块设计，实现对播种量、漏播量、成穴数、漏播率、作业速度等播种作业参数的实时监测。台架试验标定了光纤传感器光强度挡位和阈值，获得黑色取种齿盘背景下最优光强度挡位和阈值；检验了电感式传感器监测精度，成穴数台架试验监测精度大于98.21%。田间试验结果表明，当播种机前进速度为2.5~3.8km/h时，成穴数监测精度不小于98.10%，播种量监测精度不小于98.21%，漏播量监测精度不小于95.00%，监测系统监测精度高，可用于实际播种作业。研究结果对提升棉花播种智能化程度，实现棉花产业提质增效具有重要意义。

摘要:针对传统变量施肥系统存在起步阶段化肥颗粒输送时间长，产生施肥空白区进而影响施肥量精度的问题，设计了斜体式螺旋排肥系统，包括斜体螺旋排肥器、步进电机、驱动器、人机交互屏、单片机、编码器测速模块、矩阵光线传感器等；理论分析了颗粒运移受力过程，采用EDEM模拟了排肥均匀性及肥料颗粒在加速排肥和未加速排肥条件下的运动过程，得出所设计排肥器排肥连续均匀，无断点排肥现象。同时加速排肥条件下化肥颗粒排出速度由0.017m/s提高至0.162m/s，垂直方向上的分速度由0.005m/s提高至0.057m/s，化肥可快速运移排出，避免了排肥器与排肥管接口部位的阻挡，提高了排肥稳定性。进行了台架试验，结果表明加速排肥条件下的滞后距离随着作业速度增大而增大，未加速排肥的滞后距离与作业速度无明显关系；加速排肥条件下存在实际排肥量超过理论排肥量现象，但仍低于未加速排肥所导致的排肥波动量。进行了田间试验，结果显示未加速排肥时的平均施肥滞后距离为1.06m，施肥精度77.6%；加速排肥条件下，平均施肥滞后距离为0.40m，施肥精度提高至96.5%。排肥系统可以明显缩短施肥滞后距离，提高施肥精度。

摘要:针对目前玉米籽粒收获机在搭配13行及以上玉米割台以16kg/s的喂入量进行收获作业时，过桥输送能力不足，且在输送过程中喂入量波动较大时易出现堵塞的情况，设计了一种可变间隙式过桥，阐述了可变间隙式过桥的工作原理，并对浮动机构和链耙输送机构等关键部件进行了参数设计和运动分析。利用多体动力学软件RecurDyn建立了可变间隙式过桥虚拟样机模型，运用三维扫描技术获得果穗的物理模型从而在离散元软件EDEM中建立了果穗离散元模型，通过EDEM-RecurDyn耦合仿真的方法获得了果穗在可变间隙式过桥中的运动轨迹以及各个输送阶段的速度和受力变化情况，明确了果穗的输送规律，确定了影响输送效果的主要影响因素。以螺旋输送器转速、输送链轮转速和输送间隙为试验因素，以果穗输送率和损伤率为评价指标，进行三因素三水平仿真试验，并利用仿真试验获得的最佳工作参数进行田间试验，田间试验结果表明，当喂入量为16kg/s、螺旋输送器转速为160r/min、输送链轮转速为460r/min、输送间隙为60mm、脱粒滚筒转速为400r/min、凹板间隙为30mm、风机转速为1200r/min、振动频率为5Hz、上筛筛孔开度为18mm时，可变间隙式过桥的输送率为98.98%，整机籽粒破碎率为1.37%，籽粒含杂率为0.85%，总损失率为1.09%,田间验证试验与仿真试验结果基本一致，满足过桥的工作要求。

摘要:针对安装在自走式马铃薯捡拾装袋机上的马铃薯捡拾装置作业时，前方易壅土导致薯土混合物输送不畅，因此驾驶员需频繁手动调节捡拾铲入土深度，易出现误判而造成整机伤薯率、漏薯率和含杂率关键作业指标达不到作业要求的问题，研究了一种马铃薯捡拾装置作业参数自调节系统。在装置作业过程中，根据超声波传感器实时测量的壅土高度，通过液压驱动无级调节捡拾铲入土深度、输送链线速度以及薯土分离振动强度，达到较优的作业质量。基于DEM-MBD耦合仿真对捡拾装置不同作业参数组合下的作业质量进行仿真研究，明确了作业参数影响作业质量的一般规律。基于该规律，设计了作业参数自调节方法。根据装置作业参数的控制需求，基于AMESim-Matlab/Simulink开展电液控制系统仿真研究，对比了模糊PID与经典PID的控制效果，仿真结果表明，模糊PID控制较经典PID控制在阀控缸系统和阀控马达系统的响应速度均有所提高。最终将使用该模糊PID控制的作业参数自调节系统搭载在捡拾装置上开展田间试验，试验结果表明搭载作业参数自调节系统的捡拾装置作业时的漏薯率为2.17%、伤薯率为2.51%、含杂率为1.64%，各项指标均满足作业要求且优于手动控制，验证了搭载作业参数自调节系统的马铃薯捡拾装置较手动控制的优越性。

摘要:针对国内茶园地形复杂、蓬面不规整以及机械化采摘大宗茶质量差等问题，本文结合大宗茶蓬面生长特点和收获技术要求，设计了一种切割器位姿可调整的自走式仿形采茶机。确定了大宗茶仿形采收技术要求，进行了自走式大宗茶仿形采茶机总体结构设计和工作原理分析。设计了仿形采收装置、风力输送装置、传动系统和仿形控制系统，使整机在作业过程中结构更加紧凑、工作效率更加稳定。为提高仿形状态下茶鲜叶采收质量，进一步对切割器进行优化设计；通过计算机仿真和响应面试验，根据切割图中不同切割区域面积占比评价切割性能，最终确定切割器关键参数组合为前桥宽度3.44mm、刀齿高度20.63mm、刀机速比1.2；该参数组合下漏割率为3.90%，重割率为16.36%，有效降低漏割率的同时重割率也相对较低，表明参数优化有效。田间试验结果表明，仿形采收机作业性能良好，平均鲜叶完整率为85.66%，平均漏集率为1.17%，平均漏采率为0.79%，3项指标均满足采茶机作业质量行业标准。此外，作业后茶树蓬面状况良好，不影响后续茶叶生产，符合采茶机设计需求。

摘要:针对现有菠菜收获机作业时存在的有序性差、茎叶损伤大等问题，设计了一种土下切根聚拢式菠菜有序收获机，可将4行菠菜土下切根后聚拢为2行横向有序收集，缩小横向收集尺寸。对根切铲机构和夹持输送装置进行了设计与分析，对夹持切割瞬时和聚拢输送过程中植株姿态变化进行了理论分析，获得了影响菠菜植株姿态变化以及不发生掉落和不产生茎秆损伤的关键参数。运用Box-Behnken试验设计方法进行了台架试验，以机器前进速度、夹持轨道倾角、夹持带输送速度为因素进行三因素三水平正交试验，建立以收获损失率和菠菜伤茎率为响应指标的二次回归模型。通过响应曲面法分析各因素对响应指标的影响，验证试验结果表明：机器前进速度为1.1km/h，夹持轨道倾角为18°，夹持带输送速度为0.45m/s时，收获损失率为2.47％，伤茎率为3.05％，各项性能满足菠菜机械化收获要求。

摘要:针对目前西兰花采收末端执行机构存在结构尺寸大和质量大的问题，本文设计了一种结构紧凑、运动空间小、质量小的六杆式西兰花采收末端执行机构。测量西兰花物理特性，对西兰花茎秆组织的切割力进行评价，设定刀具入切角为90°、刀具切割力为100N。根据西兰花物理参数和生长状态确定六杆式采收末端执行机构方案，建立末端六杆机构运动学与动态静力数学模型，采用遗传算法以外部驱动力最小和理论轨迹实际轨迹差值最小为目标对末端执行机构参数进行双目标优化，优化后得到六杆结构杆长及末端六杆机构最小驱动力矩，其扭矩为1.37N·m，得出优化后刀具切割轨迹且轨迹优化差值为1.29mm，其单侧刀具与最大花球距离为25mm。最后，根据优化结果选定额定功率为400W伺服电机作为动力源，以优化后机构参数设计验证了样机并开展了采收末端执行机构试验。试验结果表明，末端执行机构试验采收成功率为92.5%，验证了六杆式西兰花采收末端执行机构具有良好的采收性能。

摘要:针对茭白产业人工收获劳动强度大、成本高且机械化收获技术与装备缺乏等问题，在分析茭白种植农艺、植株特性与机械化收获要求基础上，对茭白机械化收获关键技术进行了研究，并设计了一种履带自走式单行茭白收获机，可一次性完成茎秆切割、夹持输送、割叶、壳茭收集等工序，实现了茭白机械化收获。阐述了整机结构与工作原理，开展了履带动力底盘、双圆盘刀切割装置、夹持提升输送装置、纵向输送割叶装置等关键零部件结构设计与理论分析，确定了主要结构与工作参数。完成了样机试制并开展了田间试验，试验结果表明，收获机在茭田的行驶性能和通过性较好，当机器前进速度约为0.4m/s、夹持输送速度约为0.7m/s、双圆盘刀切割装置液压马达转速设置为500r/min时，平均总损失率为5.2%，平均壳茭损伤率为7.3%，平均作业生产率为0.14hm2/h，收获机各关键部件运行稳定，收获效果较好，满足茭白机械化收获要求。

摘要:针对直播甘草机械化收获作业存在的深根挖掘阻力大、大土量分离能耗高、收获作业效率低等问题，设计了变幅摆振式甘草收获机。阐述了整机结构与工作原理，设计了激振装置、挖掘分离装置等关键部件，建立了铲栅工作面特征点的运动学、动力学方程，分析了特征点的运动特性并研究了各参数对作业性能的影响；根据土壤破碎理论建立了铲栅工作面碰撞冲击作用下的土壤单元破碎能耗方程，明确了新增破碎面积与作业参数间的数学关系；分析明确了圆盘切割装置的运动特性并探讨了其对浅层甘草的切断作用。田间试验结果表明：甘草收获机作业过程流畅，能够一次性完成含草土垡挖掘破碎、草土混合物分散分离、甘草运移铺放等工序；当振幅10mm、振动频率9Hz、前进速度0.07m/s时，甘草收获机收获深度约609mm、甘草收净率96.38%、牵引阻力约95kN、有效驱动转矩约1185N·m、总功率约75kW，满足直播甘草收获要求。

摘要:针对棉秆粉碎与残膜回收机存在的自走式机型缺失、联合作业性能差、智能化水平低、残膜拾净率低等问题，综合运用机械、液压和电子控制等领域关键技术，设计了自走式棉秆打捆残膜打包联合作业机，可实时监控作业参数。采用Y形刀片式棉秆粉碎装置、刮板式输送装置和活塞式棉秆打捆装置用于棉秆粉碎和收集；采用螺旋式排杂装置、钉齿式拾膜装置和无芯卷膜式残膜打包装置回收残膜，可实现膜秆分离，一次性完成秸秆粉碎、输送和压缩打捆，残膜拾取、输送和打包等作业。田间试验结果表明，当整机作业速度为 7～10km/h、起膜齿作业深度为40～60mm、打包带表面状态为粗糙面和打包带线速度为1.2m/s时，秸秆损失率为3%，秸秆粉碎长度合格率为97%，秸秆捆密度为120kg/m3，秸秆捆成捆率为98.5%，残膜拾净率为90%，残膜包密度为110kg/m3，残膜成包率为99%，膜秆分离率为90%，生产率为1.4hm2/h。研究可为秸秆和残膜集中处理与再利用提供装备支撑。

摘要:针对雪茄烟叶种植生产中打顶抑芽人工劳动强度大、作业效率低、抑芽剂喷施不均匀等问题，本文设计了一种背负式雪茄烟草打顶抑芽机，提出了依次夹持、剪切、施药工艺流程，该打顶抑芽机主要由同步夹持机构、剪切机构和抑芽剂喷施装置组成。开展了同步夹持机构稳定夹持状态下力学分析，确定了其关键结构参数；结合顶芽植株性状分析结果，依据滑切原理得出剪切刀片关键结构参数；抑芽剂喷施装置采用环形对心射流式的喷施作业方式，根据射流喷嘴内部流量特性分析了喷施装置关键结构参数范围。基于Fluent开展了喷施装置喷口流量特性单因素仿真试验，结果表明，当主流道直径为5~7mm、喷口数量为5~7、喷口直径为1~2mm时，各喷口间平均流速变异系数较小。以雪茄烟叶叶片染药率为指标进行了喷施装置结构优化田间试验，结果表明，当主流道直径为6mm、喷口数量为6、喷口直径为1.5mm、喷射角度为60°时，叶片染药率为0.37%；田间性能试验结果表明，背负式雪茄烟草打顶抑芽机平均顶芽切断率为92.40%，切断后顶芽掉落率为3.20%，抑芽剂喷施流量为25mL/s时平均腋芽浸染率为93.75%，背负式雪茄烟叶打顶机可完成打顶抑芽工序，抑芽剂喷施均匀。研究结果为雪茄烟叶打顶抑芽机研制提供新途径。

摘要:针对高含水率玉米籽粒收获时存在破碎率高的问题，本文设计了一种可脱粒式仿真电子玉米果穗，电子果穗内部嵌入了IMU模块和柔性薄膜压力传感器，可以对脱粒过程中电子果穗受到的动态冲击力和静态挤压力进行实时检测，为探究脱粒过程中籽粒破碎原理提供新的技术方法。为验证该电子果穗工作性能，分别开展了动态冲击力检测试验和挤压力检测试验。动态冲击力检测试验结果表明，该电子果穗动态冲击力检测平均误差为0.91N，最大误差为2.25N，平均检测精度为98.15%。静态挤压力检测试验结果表明，电子果穗挤压力平均检测误差为2.47N，最大检测误差为7.25N，与万能试验机曲线拟合度较高，R2为0.9874。利用纵轴流脱粒装置开展了电子果穗实际工况下的脱粒试验，结果表明，电子果穗能够有效检测出其在脱粒装置中的受力情况。当喂入量为2.5kg/s、脱粒滚筒转速为450r/min、脱粒间隙为40mm、导流角度为45°时，电子果穗受到的平均冲击力为17.40N，最大冲击力为70.73N；平均挤压力为34.49N，最大挤压力为96.30N。研究结果为解析高速绕流群体果穗脱粒工况下玉米果穗受力参数提供新的技术手段，为探明籽粒发生破碎的原理提供新的研究方法。

摘要:甘蔗种质量检测是甘蔗预切备种过程中的关键环节。针对实际备种场景中环境复杂、边缘设备计算资源受限的问题，提出一种基于改进YOLO v8n的轻量化甘蔗种质量检测方法。通过引入混合局部通道注意力（Mixed local channel attention，MLCA）和部分卷积(PConv)改进网络结构，有效减少模型的冗余计算并增强对关键特征的关注能力；在颈部网络使用DySample动态上采样，以更准确地获取特征点的边界和细节信息；此外，采用重参数化的共享卷积结构对检测头进行改进，进一步减少模型的复杂度；最终形成了甘蔗种质量检测模型YOLO v8-SD，将其结合单目相机测距算法，实现蔗种切口与相邻蔗节的距离测算。试验表明，YOLO v8-SD模型的mAP50达98.3%，帧检测速率为142.9f/s，模型内存占用量为3.45MB，相较原始模型参数量和浮点运算量分别减少47.8%和33.3%，模型内存占用量减小41.9%，帧率提升7.8f/s。此外，使用本文方法的切口距离测算平均相对误差小于6.1%。将改进后的模型部署在NVIDIA Jetson Orin NX开发板上配合甘蔗种筛选系统进行样机试验，试验结果表明，对于不同品种甘蔗种质量检测的平均准确率为97.33%，满足实际应用需求。

摘要:含沙水流条件下水轮机内部泥沙颗粒与湍流两相介质相互作用对水轮机壁面冲蚀磨损机制有重要影响。基于GPU加速耦合颗粒离散元与计算流体力学方法求解混流式水轮机内部颗粒-流体系统。通过泥沙颗粒真实外形建模，DEM-CFD耦合模拟获得水轮机泥沙颗粒流磨损特性。结果表明：GPU加速可节省计算成本，粗沙水流下泥沙颗粒受水流影响在尾水管内小开度工况以“短螺旋”方式运动，而大开度工况则以“长螺旋”方式运动；小开度工况球形多面体泥沙颗粒曳力最大值比球体颗粒大34.78%。大开度工况颗粒对活动导叶的碰撞强度比固定导叶大74.13%，说明其冲击磨损强于固定导叶；粒子对固定导叶的滑动距离平均最大值比活动导叶大21.43%，说明其剪切磨损强于活动导叶。活动导叶、转轮叶片和尾水管壁面磨损情况与文献试验结果及电站实际磨损一致；在汛期控制水轮机在小开度工况运行是有利的。研究结果可为改善水轮机泥沙磨损破坏提供理论参考。

摘要:家禽养殖业是畜牧业的重要组成，家禽的养殖方式正在向数字化和智能化迈进。精准高效地感知家禽健康信息是家禽数智化养殖的基础。人工智能技术的发展和信息采集设备的不断更新完善，为家禽健康多模态信息的感知提供了精准高效手段。本文阐述了基于图像、加速度信息、无线射频、音频等多种模态在家禽的外表形态、行为和体温3方面信息感知的研究进展。对国内外家禽健康多模态信息感知的设备和技术进行了系统分析，在此基础上总结了不同模态的感知优缺点，并结合采集设备的适用情况，对各类模态感知研究所面临的问题进行了讨论。最后从提高算法的感知精度、实时性和鲁棒性等方面指出了家禽健康信息智能感知的发展趋势。

摘要:为提升商品果品质，及早进行机械损伤检测至关重要。针对苹果初期损伤部位光谱演化机理不明，导致损伤检测模型识别准确性和鲁棒性较低的问题，本文采集蛇果机械损伤初期（0~2h）损伤演化过程的损伤区域和未损伤区域的温差时序数据，并结合敏感波段（1255~1314nm）的光谱特征，利用Granger因果检验方法揭示和论证了温度变化导致光谱特征演化的机理：随着苹果损伤时间推移，温差先上升后下降，而后趋于平稳，且损伤越严重，温差越大；Granger因果检验结果表明，苹果损伤部位温度变化是导致其特征波段1255~1314nm的光谱特征发生变化的主要原因；损伤越严重，温差对图谱特征的影响越强；光谱特征R在损伤后苹果表面温度表征上更具有代表性和全面性。通过对蛇果损伤后光谱特征演化机理研究，为后续更可靠地进行苹果初期轻微损伤检测提供了研究思路和理论依据。

摘要:自然环境中烟叶成熟度不同步的特性对选择性采摘提出了挑战，现有的烟叶成熟度判别算法在复杂光照条件下鲁棒性不足，且未能有效平衡轻量化程度和分类精度。本研究提出一种融合视觉显著性算法与自适应光照校正的深度学习方法，以实现田间烟叶成熟度的精准判别。使用经过轻量化的YOLO v8n检测图像中的烟叶区域；其次，对检测出的烟叶区域使用自适应Gamma校正，减少光照变化对成熟度判别的影响；利用改进的视觉显著性算法生成烟叶的显著性图；利用改进MobileNetV2网络对烟叶成熟度等级进行判别。试验结果表明，轻量化后的YOLO v8n检测模型内存占用量为原模型的29%，平均精度均值达94.8%。在输入图像为RGB三通道时所提方法的判别准确率为91.93%，加入显著性增强算法后，准确率达到95.07%，比目前最好的分类模型(MobileNetV3Large)高2.03个百分点。加入自适应Gamma校正算法后，高光照情况下烟叶图像信息熵提升7.5%。结果证明了所提出的自适应Gamma校正与显著性增强结合的烟叶成熟度判别方法的有效性，可为烟叶采摘机器人提供技术支持。

摘要:冬小麦拔节期叶绿素状况估算对于冬小麦营养诊断非常重要。本文利用无人机遥感平台获取冬小麦拔节期长势遥感信息，提取多光谱植被指数、RGB影像纹理特征及覆盖度信息，基于多元线性回归（Multivariate linear regression，MLR）、随机森林回归（Random forest regression，RFR）构建了冬小麦SPAD值估算模型。分析多光谱植被指数、纹理特征和覆盖度信息，以及相互结合对于冬小麦SPAD值估算的影响。结果表明：多光谱植被指数、纹理特征、覆盖度的结合（2种类型或3种类型参数结合）可以用于冬小麦拔节期SPAD值的估算，而且相较于单类型参数或两类型参数结合，更多类型参数结合提高了冬小麦拔节期SPAD值的估算精度。而基于相同参数利用随机森林构建的冬小麦拔节期SPAD值估算模型精度均高于多元线性回归构建的模型精度。其中，基于3种类型参数构建的冬小麦SPAD值估算模型精度最高，R2为0.78，RMSE为2.08。各类型参数对冬小麦拔节期SPAD值估算精度的影响由大到小依次为多光谱植被指数、纹理特征、覆盖度。其中，多光谱植被指数构建的模型精度与纹理特征构建的模型精度相近（R2和RMSE分别为0.71、2.36及0.70、2.45）。覆盖度虽然对于SPAD值的估算精度提升最小，但结合其他特征可提高冬小麦SPAD值估算精度（对于RFR模型，R2提高0.02~0.03）。多光谱植被指数、纹理特征、覆盖度的结合提高了模型估算精度，为冬小麦拔节期SPAD值快速估算提供了技术参考。

摘要:针对多种类水稻种子识别过程中，形态特征较多、分类难度较大的问题，本文提出了一种基于深度特征局部重采样融合（Depth feature local resampling fusion，DFLRF）的分类网络，对36种水稻种子进行分类识别。首先，该方法使用ConvNeXt作为骨干网络提取水稻种子特征；其次，采用特征强化注意力模块（Feature intensification attention module，FIAM）构造全局特征采集分支，使用多通道卷积局部重采样模块（Multi-channel convolutional local resampling module，MCLRM）和FIAM构建局部特征采集分支；最后，将输出的全局特征和局部特征进行融合，在CosFace损失约束下准确识别出具有近似特征的不同种类水稻种子。本研究使用自采数据集，实验得出，新模型ConvNeXt-DFLRF总体准确率达到86.90%，较基础模型提高5.88个百分点，与InceptionResNetV2和EfficientNetV2等主流模型相比，总体识别准确率提升2.92~8.80个百分点，整体识别效果最优。本文所提出模型能够有效地对36种水稻种子进行分类，为多种类水稻种子分类识别的研究提供了一种新颖且有效的方法。

摘要:以水稻为研究对象，获取波长400~1000nm范围内的水稻冠层高光谱反射率。采用Savitzky-Golay卷积平滑方法对高光谱数据进行预处理，并通过连续投影算法（Successive projections algorithm, SPA）选择特征波长。在此基础上，提出了一种基于多目标鲸鱼优化算法（Non-dominated Sorting whale optimization algorithm, NSWOA）优化的极限学习机（Extreme learning machine, ELM）模型，用于反演水稻冠层氮素含量。利用误差反向传播神经网络（Back propagation neural network, BPNN）和ELM模型，与NSWOA优化后的ELM模型进行对比。结果表明，SPA算法筛选出的特征波长为400、440、487、542、589、660、675、739、766、808、878、912、949nm。使用筛选后的特征波长反射率构建NSWOA-ELM水稻冠层氮素含量反演模型效果最好，训练集R2为0.8593，RMSE为0.2002mg/g；验证集R2为0.8543，RMSE为0.2069mg/g。与BP神经网络和ELM模型相比，NSWOA-ELM在预测能力和模型稳定性方面具有显著优势。综上，基于NSWOA-ELM的水稻冠层氮素含量反演模型能够为水稻生长状况的描述及精准施肥提供可靠支持。

摘要:土壤温度是农业科学中一个非常重要的变量，其时空变化具有随机性、非线性和非平稳性的特点，极大影响了预测的准确性，为此，提出一种改进黑翅鸢算法（Improved black kite algorithm, IBKA）优化集成注意力机制的卷积神经网络（attention convolutional neural networks, ACNN）和树突网络（dendrite net, DD）的短期土壤温度预测模型。首先，通过自适应分层学习策略改进黑翅鸢算法，以增强算法的优化能力；接着，将集成注意力机制的卷积神经网络和树突网络两种模型融合得到新模型ACNN-DD，用于挖掘土壤温度与特征变量之间的关系，进而输出未来6h内的土壤温度预测结果。最后，为了验证该模型，将重庆市南川区峰岩乡风云村蔬菜种植基地、内蒙古奈曼农田生态系统国家野外科学观测研究站和陕西安塞农田生态系统国家野外科学观测研究站监测的土壤温度数据代入该模型，结果表明，该模型决定系数高达0.98、0.98、0.99，均方根误差低至1.12、1.35、1.37℃，平均绝对百分比误差降到3.83%、5.54%、5.41%，均优于ILSTM_Soil、MLP-FFA和SPA-GA-SVR等传统的土壤温度预测模型。该模型可以有效预测未来6h内的土壤温度，可为智慧农业领域的应用提供理论基础。

摘要:针对当前储粮结露风险预测主要依赖简单粮温监测和经验判断、缺乏准确预测工具的问题，本文提出了一种结合三维卷积神经网络（3DCNN）和时间融合变换器（TFT）的储粮结露风险预测方法。该方法通过3DCNN提取粮堆内部温度场的空间特征，结合TFT处理时间序列数据，基于历史气象数据和未来气象预报数据，实现了粮堆温度场的高精度预测，并利用预测结果与未来7d气象预报数据进行结露风险预判。研究采用新疆塔城地区8个粮仓的实测数据进行了模型训练和验证，获得了精确的粮温预测模型。在测试集上进行了模型性能对比实验，结果显示，3DCNN-TFT模型在粮堆温度场预测中的平均绝对误差(MAE)为0.16℃，均方根误差(RMSE)为0.18℃，显著优于其他预测模型。最后通过实仓实验验证了模型泛化能力，实验结果显示，3DCNN-TFT模型具有较高的预测精度，平均MAE为0.16℃，RMSE为0.19℃。同时，模型成功预测了结露风险并提前发出预警。本文方法显著提高了粮堆温度场预测精度，准确预测了结露风险，为储粮粮情监管与预测系统开发提供了有力支持。

摘要:由于地域、文化差异，农业文本中实体名称混乱，使得自动识别和提取信息变得复杂，限制了农业信息化发展。为提高农业信息提取效率，本文提出了基于mBART的农业命名实体规范化方法mJoint。首先，基于农业领域专家的知识经验，构建了一个以农作物为主的农业文本数据集，涵盖豆类、谷物和油料三大农作物，共包含22440条高质量的农业标注数据。其次，农业实体规范化问题涉及农业非规范化实体的检测与识别2个问题，本文提出基于mBART的统一生成式框架来联合检测、识别出农业非规范实体，直接完成农业命名实体规范化任务。为了提高农业实体规范化效果，在模型中额外引入农业非规范实体检测和农业非规范实体识别2个辅助任务。最后，在提出的农作物数据集上进行大量实验，结果表明，本文提出的mJoint在农业命名实体规范化任务上的P、R与F1值都达到0.99以上，相较于其他对比方法，各项指标均为最优。与大语言模型相比，本文提出的方法同样具有显著优势。

摘要:奶牛个体身份识别是实现精准智能养殖的前提和基础，但基于图像信息的身份识别方法容易受环境和拍摄角度的影响。为了实现顶视条件下奶牛身份的精准识别，提出了一种基于PointNet++和改进ConvNeXt模型的奶牛个体身份识别方法。首先，采集奶牛顶视RGBD图像，使用PointNet++模型对奶牛的腰角骨点和臀角骨点进行粗定位；然后，分析腰角骨和臀角骨区域的曲率变化精准定位腰角骨点和臀角骨点，根据腰角骨点和臀角骨点距离关系确定关键区域，将关键区域转为二维体斑图像；最后，基于改进ConvNeXt模型进行图像分类，实现奶牛身份的精准识别。对30头奶牛的总共6800幅顶视图像构建数据集，以比例7∶2∶1构建训练集、验证集和测试集。结果表明，点云分割模型平均精确率AP50为92.5%，奶牛身份识别准确率可达94.67%，改进ConvNeXt模型与原始模型相比，在权重基本一致的情况下，分类精度提高4.83个百分点。该方法对顶视视野中奶牛位置和角度具有较高的鲁棒性。

摘要:针对疾病诊断模型仅依靠语义特征而缺少结构特征，导致弱化诊断效果的问题，本文提出了基于知识图谱和语义与结构融合的羊病诊断方法。该方法采用双向门控循环单元（Bidirectional gated recurrent unit，BiGRU）获取症状文本的语义特征，采用图卷积网络（Graph convolutional network，GCN）获取症状知识图谱中潜在的结构特征。为更好地融合语义特征和结构特征，引入改进的注意力特征融合（Attentional feature fusion，AFF）模块。在羊病症状数据集Sheep上进行实验，结果表明本文模型的准确率、精确率、召回率、F1值、平均倒数排名分别达到96.86%、97.73%、97.32%、97.25%、97.49%，与TextCNN、TextRCNN、TextRNN、DPCNN、LASA、HSAN-capsule、DCDKG、CNN-BiLSTM-Attention等模型对比，准确率提升0.19~1.76个百分点，精确率提升0.18~0.84个百分点，召回率提升0.14~1.21个百分点，F1值提升0.21~1.50个百分点，平均倒数排名提升0.15~0.23个百分点。同时在公开数据集Dxy和Muzhi上进行实验，模型表现出较好的鲁棒性。为增强疾病诊断的可解释性，本文提出了改进的基于梯度的显著性方法以解释诊断结果。该研究提出的融合语义和结构特征的方法有效提高了疾病诊断准确率，为羊病诊断提供技术支撑。

摘要:在现代畜牧业中，生猪的呼吸心率是评估其健康状态的关键指标之一。因此，开发一种非接触式、高精度的多目标生命体征监测技术对于推动畜牧业的现代化发展具有重要意义。毫米波雷达技术通过发射线性调频连续波（Linear frequency modulated continuous wave，LFMCW），能够实现极高的脉冲压缩比，从而显著提升雷达的距离分辨率和目标检测能力。针对现有方法在多目标呼吸心率同步监测能力上的不足，本文提出一种联合机器视觉与毫米波感知的多生猪目标呼吸心率同步监测方法。通过YOLO v8算法识别图像中的生猪目标，有效去除非生猪目标振动源，为毫米波雷达提供先验条件，进而通过LFMCW的相量均值相消算法和二维傅里叶变换方法进行静态目标去除和多目标回波解耦，提取回波信号后，通过带通滤波、短时傅里叶变换、周期性评估指标等方法提取目标呼吸心跳时频图并计算呼吸心率。为了验证该方法的有效性，在养殖场实际场景下进行多次实验，结果表明，该方法对生猪呼吸频率测量的平均相对误差为4.57%，心跳频率平均相对误差为9.26%，同步监测准确率较高且对环境中非目标振动源信号具有一定抗干扰能力。

摘要:肉鸽雌雄鉴别是种鸽养殖、配对过程的关键工作。为实现肉鸽雌雄智能化检测，本研究提出了一种基于肉鸽鸣叫声的雌雄鉴别方法，并设计了基于EGLKA模块的肉鸽鸣叫声端点检测模型EGVAN_VAD和雌雄鉴别模型EGVAN。该方法将肉鸽一维音频信号转换为二维的梅尔语谱图作为EGVAN_VAD模型的输入数据，检测肉鸽鸣叫声的音频区域，进而使用噪声门限和巴特沃斯低通滤波器过滤环境中的稳态和非稳态噪声，再将降噪后音频的梅尔语谱图作为EGVAN模型的输入数据，采用EGVAN、LSTM、GRU、TDNN、VAN模型对不同鸽龄（包括1~3月、3~6月和大于6月）的肉鸽鸣叫声进行识别。结果显示，EGVAN_VAD模型的准确率、召回率分别为93.4%、94.3%，每检测4s时长的音频耗时10ms，较其他端点检测模型综合性能最优。EGVAN模型对肉鸽雌性和雄性鸣叫声的综合识别准确率最高，分别为90.7%、90.3%，每检测3s时长的音频耗时14.1ms。经系统测试，对3~6月鸽龄的雌雄鉴别成功率可达99.5%，对各个鸽龄段平均鉴别成功率为89.0%。研究表明，EGVAN对雌雄肉鸽鸣叫声具有优异的识别性能。本研究为利用音频技术实现其他单态鸟类性别的智能化精准识别提供了技术参考。

摘要:为揭示中国苹果生产水资源消耗的时空变化规律及其经济效益，基于CLIMWAT 2.0和CROPWAT 8.0软件，计算了2003—2022年中国苹果主产省苹果生产水足迹，并运用通径分析、重心迁移法和水足迹效益评价等方法，深入剖析了苹果生产水足迹时空变化的关键因素及其经济效益。结果表明，中国苹果主产省苹果生产水足迹在时间上呈先上升后下降发展趋势，空间上则呈“西高东低”格局。主产省年均苹果生产水足迹为1.41×1010m3，其中蓝、绿、灰水足迹分别占20.5%、52.1%、27.4%，绿水足迹主导变化。进一步分析表明，农药使用量、农业机械总动力和农业用水量是影响苹果总水足迹的三大核心因素，且农业机械总动力、相对湿度、农药使用量分别对水足迹具有正向驱动作用。此外，水足迹产值呈下降趋势，表明苹果生产的水足迹经济效益有待提升。基于此，建议各苹果主产省优化种植布局与结构，推广节水灌溉技术，提升水资源利用效率，推动苹果产业绿色可持续发展。

摘要:节水抗旱稻对实现农业可持续发展和保障粮食安全具有重要作用，西南地区是节水抗旱稻的主要推广地区之一，气候变化会显著改变节水抗旱稻种植的水资源和热量资源，从而对适生区产生影响。本文通过构建地理信息系统(GIS)和多准则决策(MCDM)模型(BCM-GIS)，考虑气候、地形和土壤因子对节水抗旱稻种植分布的影响，综合分析了当前（2000—2019年）和未来（2020—2099年）不同气候变化情景下（RCP4.5和RCP8.5）中国西南地区节水抗旱稻适生区变化特征。研究结果表明，BCM-GIS模型预测精度较高，AUC(Area under curve)值为0.884，表明其适用于节水抗旱稻适生区分析。年降雨量、生育期内大于等于10℃积温、坡度和土壤质地对节水抗旱稻的适宜种植分布有显著影响。当前节水抗旱稻高适生区主要分布在云南德宏、临沧、普洱、西双版纳、文山、曲靖，贵州黔西、安顺、黔南、铜仁、黔东南，四川成都、内江、自贡、达州、广安和重庆中西部等地区，占西南地区耕地面积的20.82%，约3.279×104km2。中适生区和低适生区面积分别占西南地区耕地面积的43.83%和35.24%，约为6.903×104km2和5.551×104km2。在未来RCP4.5和RCP8.5气候情景下，2020—2099年节水抗旱稻的高适生区面积显著增加，并呈向北移动趋势，中适生区和低适生区面积则出现一定幅度下降。研究结果可为节水抗旱稻种植和推广提供重要科学依据，并减少气候变化对农业生产的影响。

摘要:为探究不同CO2施肥方式对设施葡萄光合作用和产量的影响，以欧亚种葡萄‘弗雷无核’为试验对象，结合加气灌溉技术和CO2注气系统，利用封闭式人工气室，设置CO2加气灌溉施肥（结合加气地下滴灌管道施加CO2，IW）、CO2传统施肥（利用化学反应袋施加CO2，TW）、不施肥（空白对照组，CK）3种处理，测定不同CO2施肥方式下葡萄叶片光合色素含量、光合生理特性、叶片酶活性及果实产量。结果表明：在同一灌水周期内，2种CO2施肥方式均显著提高了设施葡萄叶片叶绿素含量、叶绿素a含量与叶绿素b含量比值（叶绿素a/b）、类胡萝卜素含量、净光合速率和水分利用效率，其中IW处理增效显著高于TW处理。在同一灌水周期内IW处理均显著降低了葡萄气孔导度和蒸腾速率。IW处理葡萄光饱和点和最大净光合速率分别比CK处理高18.4%和21.0%，光补偿点则降低13.3%。此外，IW处理显著提高了叶片CO2饱和点、CO2补偿点、超氧化物歧化酶（Superoxide dismutase, SOD）、过氧化氢酶（Catalase, CAT）、过氧化物酶（Peroxidase, POD）和二磷酸核酮糖羧化酶（Ribulose diphosphate carboxylase, Rubisco）酶活性，且葡萄产量最高，为13875.61kg/hm2。综上所述，CO2加气灌溉施肥方式显著提升了设施葡萄叶片光合色素含量和光合性能，提高了葡萄产量，且效果最佳。该研究结果可为设施葡萄生产中CO2施肥技术应用提供理论依据。

摘要:为揭示不同灌溉制度下河套灌区典型夹砂层农田水分运移机制，在砂层埋深大于40cm农田设置高水（W1）、中水（W2）、低水（W3）3个灌水水平，高氮（F1）、中氮（F2）、低氮（F3）3个施氮水平，观测土壤含水率，基于田间试验结果，利用HYDRUS-1D模型对典型夹砂层农田土壤水分运移过程进行模拟，分析了不同砂层埋深及不同灌溉制度对根区土壤水分通量与玉米根系吸水量的影响规律。结果表明：根区土壤水分渗漏损失量随砂层埋深增加而减小，可提高根系对砂层以上根区水分的利用。随灌水量增加，根区土壤水分渗漏的减少效果更加明显。当砂层埋深为20~40cm时，砂层上边界土壤水分向下迁移量占灌水量的12.39%~98.19%；当砂层埋深大于 40cm 时，土壤水分向下迁移量降为灌水量的2.73%~7.00%，水分有效利用率显著提高。根系受到的最大水分亏缺发生在第2次灌水后至第3次灌水前，占总亏缺量的56.04%~68.56%，拔节期至第1次灌水的水分亏缺最小。根系受到的总水分亏缺量随砂层埋深增加而逐渐降低，砂层埋深越深，水分亏缺量越低，与砂层埋深20~40cm相比，根系受到的总水分亏缺量降低10.76%~45.63%。不同生育阶段根系受到的最大水分胁迫均在砂层埋深20~40cm，随砂层埋深增加，水分亏缺量逐渐降低，最大降幅达82.61%。综合考虑夹砂层土壤水分迁移、根系受到的水分亏缺，建议在夹砂层土壤农田春玉米灌溉时根据砂层分布因地制宜定灌溉制度，砂层埋深20~40cm，推荐春玉米在生育期灌溉定额为189~216mm，砂层埋深40~60cm，推荐灌溉定额为243~270mm，砂层埋深大于60cm，推荐灌溉定额为216~270mm。研究结果可为河套灌区典型夹砂层土壤农田水分高效利用与灌溉制度制定提供理论依据。

摘要:机械压实是导致土壤结构和功能改变，进而制约农业可持续发展的重要因素之一。本文采集砂土、壤土和粘土3种不同质地土壤，采用机械加压方式模拟制备了不同压实程度的土壤样品，并使用先进的Skyscan 1275 Micro-CT系统进行样品扫描。比较了主动轮廓（AC）、标记分水岭（MBW）和K-means 3种不同算法对土壤孔隙和团聚体结构样品Micro-CT 图像的分割效果，结果表明K-means图像分割算法最优。采用形态学分水岭算法和Canny 边缘检测算法有效实现了土壤团聚体和孔隙个体的原位分离。基于K-means分割算法，优化提出了一种土壤物理结构Micro-CT原位、三维、可视化量化表征方法，原位三维可视化呈现了不同压实土壤样品孔隙和团聚体结构分布量化信息。Micro-CT成像表征结果与实验室分析结果具有很好的一致性。研究结果为土壤压实以及土壤结构数字化图谱等相关研究提供了快速分析方法。

摘要:设计了一款物料可翻堆的卧旋式生物有机肥发酵罐，为获得最优有机肥腐熟品质及效率的翻堆工艺参数，以Hertz-Mindlin with JKR作为物料与设备间的离散元接触模型，利用离差系数评价其混合均匀度。试验表明，当发酵罐转罐2r时物料基本混合均匀，故将单次转罐翻堆的频次设置为2r，在4种分阶段变频次的翻堆模式下，对发酵物料含水率、温度、腐熟度进行分析，结果表明，采用模式4（升温期不翻堆，高温期每天翻堆1次，保温期每天翻堆1次，翻堆处理7d后静置陈化至15d）得到的最高发酵温度可达68.4℃，有机肥处理的萝卜种子发芽指数为107.6%，达到腐熟要求且发酵过程稳定可靠。研究结果可为生物有机肥的制备提供装备及工艺支撑，保证有机肥腐熟品质，有效解决目前发酵工艺不明确的问题。

摘要:油菜是我国第一大油料作物，生产中常采用联合收获机一次性收获，因此收获的油菜籽叶绿素含量差异较大，影响油品质量和油脂加工成本，油菜籽中的叶绿素含量现场实时检测在油菜籽收购、加工等环节中具有重要意义。以研发便携式、低成本油菜籽叶绿素无损快速检测装置为目的，根据油菜籽堆放储藏等特性，设计插入式检测探头，并研制了一种基于多光谱传感器的低成本油菜籽叶绿素无损检测装置。基于所研制检测装置建立了油菜籽叶绿素含量的偏最小二乘预测模型，经光谱形状特征（Spectral shape feature, SSF）和连续投影算法（Successive projections algorithm, SPA）预处理后预测模型决定系数和均方根误差分别为0.9414和2.0261mg/kg。同时，基于Raspberry Pi 3B和QT5开发工具，采用C++语言开发了实时分析控制软件，实现了一键式人机交互控制。最后，选取25组未参与建模的油菜籽样品对装置检测精度和稳定性进行了外部验证，装置对每个样品重复检测3次叶绿素含量平均变异系数为3.27%，装置预测值与实际理化值决定系数和均方根误差分别为0.9358和1.9071mg/kg。

摘要:针对传统显微镜检法在鱼粉掺假识别中面临的肉眼辨别难度大、识别效率低的问题，提出一种改进Masked-attention Mask Transformer（Mask2Former）的鱼粉显微图像掺假识别模型，以实现高分辨条件下、复杂鱼粉背景中对异状多目标掺假特征的自动化识别与分割。以鱼粉中掺杂动物源性肉粉为研究对象，构建了Fishmeal掺假鱼粉显微图像数据集，通过形态学分析将掺假特征细分为异常肌肉、骨骼、皮肤、血液和毛发5类组织；开发基于颜色阈值相似性的交互式标注软件，实现逐像素的提示性精确标注；改进Mask2Former分割模型架构，融合ResNet50骨干网络、多头注意力机制和多尺度特征处理机制，增强了鱼粉多样化特征的融合效果；引入重复加权双向特征金字塔网络（Bidirectional feature pyramid network, BiFPN）改进像素解码器，提升了小目标分割能力；引入可学习的尺度级嵌入和掩码注意力（Masked Attention）模块，通过限制交叉注意力关注范围提高了模型细节表现力；在Multi-head Attention层后加入dropout操作防止过拟合。实验结果表明，改进后的Fishmeal-Mask2Former在样本真伪判别阶段整体分类准确率达到98.56%，在精细分割阶段对异常掺假特征定性识别平均精确率达到80.52%、召回率为76.01%、F1分数为78.86%，分割模型平均准确度提升至82.08%，较传统方法具有显著优势。此外，设计分割结果可视化界面，为鱼粉品质检测中的掺假检测环节提供了一种直观、准确与高效的显微视觉自动化识别方法。

摘要:针对氢燃料电池电动拖拉机（Hydrogen fuel cell electric tractor，HFCET）能量管理策略在线运行时对工况适应性差的问题，提出一种基于深度Q网络（Deep Q-networks，DQN）学习的混合能量管理策略。将深度强化学习方法用于氢燃料电池（Hydrogen fuel cell，HFC）电动拖拉机对提高燃料经济性和延长燃料电池使用寿命具有重要作用。首先，以燃料电池氢耗量为目标，将Q-学习算法与DQN算法进行对比，并与动态规划（Dynamic programming，DP）方法进行比较。将燃料电池性能退化因子纳入目标函数，通过调整性能退化因子与氢耗量实现氢燃料电池经济性和系统性能退化之间的动态平衡。通过电动拖拉机实际运行工况验证所提策略的有效性。实际运行工况试验结果表明，在训练中纳入氢燃料电池性能退化因子时，能量管理策略（Energy management strategy，EMS）能耗下降2.46%，达到实际运行工况DP方法EMS的87.63%，有效抑制了氢燃料电池性能衰退。同时，与DP方法相比，计算效率提高78%以上。

摘要:结构参数优化对机构性能有重要影响，本文以一种面向复杂曲面加工的五自由度混联机构为研究对象，对其进行运动学分析及结构参数优化。运用数值迭代法和解析法建立机构运动学模型。采用分层搜索法求解可达工作空间并计算由每层最大内切圆构成的规则工作空间体积。定义全域性能指标并采用正交试验法分析机构尺寸对性能的影响。通过参考目标距离法建立多目标优化模型，采用遗传算法进行优化设计。仿真结果表明，优化后机构尺寸均有所减小，而全域运动性能指标、全域运动性能波动指标以及全域可操作度性能指标分别提高40%、45%和77%。