摘要:养殖水体硝氮（NO-3N）浓度是影响水产养殖生态平衡与经济效益的关键参数，其精准预测对水质调控至关重要。水体硝氮浓度变化受众多因素影响，精准预测极其困难。相比传统机理模型依赖复杂方程，机器学习方法能有效挖掘水质参数间的非线性关系，展现出显著优势。本文系统综述了机器学习驱动的养殖水体硝氮浓度预测技术与研究进展，包含传统机器学习方法、神经网络方法和混合机器学习模型，并阐述了各类方法性能与应用场景，在此基础上探讨了当前研究面临的挑战，并对未来研究趋势进行展望，为养殖水体硝氮浓度预警与调控提供方法参考。

摘要:为了应对柔性氧化铱(IrOx)电极在pH值测量过程中易过度水合和韧性不足导致检测电位波动的问题，本文提出了一种液态金属纤维(SBS-EGaIn)修饰的柔性IrOx电极，并对其进行了制备与测试。通过组分分析和微观形貌表征，比较分析了SBS-EGaIn功能涂层的疏水特性对IrOx水合反应的抑制效果及其作用机制。进一步系统评估了SBS-EGaIn修饰的柔性IrOx电极在灵敏度、响应时间、重复性、长期稳定性等电化学性能参数方面的表现，并通过疲劳测试验证了其在长期使用中的耐久性。试验结果表明，当pH值为3.3~9.8时，该电极灵敏度为-62.50 mV/pH，响应时间为60 s，电位漂移小于1×10-3 mV/s，对土壤中大量及微量离子的选择性系数小于1×10-7，表现出良好的重复性、抗干扰性和稳定性。此外，为进一步评估其在实际应用中的性能，进行了为期30 d的土柱监测试验。柔性pH电极检测值与标准玻璃电极测量值高度一致，误差不超过0.1。不同土壤含水率条件下，柔性pH电极与标准pH电极监测值Cronbach's α均不小于0.969，表明存在较高一致性。

摘要:针对棉秆拔除过程起拔力无法精准获取问题，本文基于蛛网共振感知原理，设计一种新型棉花茎秆可穿戴仿生柔性应变传感器，对棉秆起拔力进行原位检测。使用Solidworks软件设计2种蛛网仿生结构，并通过有限元仿真确定最佳蛛网结构几何参数（半径梯度为36、38、40 mm，线宽和间距均为1 mm），以热塑性聚氨酯（TPU）为弹性基底，采用丝网印刷技术制备并封装柔性传感器，搭建数据采集系统对传感器的灵敏度、响应时间、漂移和稳定性等性能进行测试。测试结果表明，传感器灵敏度系数（GF）随应变呈线性增长，响应时间为250 ms，恢复时间为590 ms，经过100次拉伸循环，电阻变化表现出良好的稳定性，应变在0%~12%范围内最大迟滞误差为3.6%，且温度波动-15~25℃时电信号变化微弱。通过传感器-棉秆静态载荷标定试验，将棉花茎秆的力信号转换成电信号，两者输出信号变化趋势一致，并建立了起拔力-电阻变化模型（R2=0.998），验证试验结果平均相对误差不大于4.78%。田间测试结果验证了传感器在棉秆拔除过程能实时监测，准确感知起拔力动态变化。研究结果可为棉秆收获装备优化改进提供数据支撑，为柔性传感技术在各种作物原位检测的应用提供参考。

摘要:茎粗是作物长势的关键表型参数，其原位实时无损监测对优化农业生产管理具有重要意义。本研究利用集成VPU加速单元的OAK-D相机获取番茄茎秆RGB-D数据，对以MobileNetV2为主干的DeepLabV3+语义分割模型实施剪枝与微调，构建轻量化网络。依托该轻量化网络输出的高保真二值化分割掩膜，利用骨架线算法提取茎秆平面像素宽度，并融合区域深度信息解算真实茎粗。试验结果表明，与原DeepLabV3+、U-Net、PSPNet及BiSeNetV2模型相比，轻量化DeepLabV3+展现出卓越的工程部署优势。参数量减至1.48×10^6，模型内存占用量仅4.03 MB，在OAK-D端帧率为5.50 f/s。在参数规模大幅缩减的同时，模型像素级感知力并未退化，精确率、召回率、F1分数与IoU分别达96.03%、96.19%、96.11%与92.51%。基于该高质量分割基底，茎粗计算值均值与中值决定系数R2分别达到0.987和0.990。所提面向边缘设备的轻量化测量方法，可为温室移动在线巡检装备的嵌入式感知系统设计及智慧灌溉管理提供理论依据与技术支撑。

摘要:由于草莓果实受枝叶遮挡以及光线变化的复杂背景影响，草莓果实识别精度较低，影响自动化采摘效率。为实现复杂环境下的草莓果实目标快速识别，本文提出基于YOLO 11改进的GGWL-YOLO成熟草莓识别模型。首先，引入多层次特征提取的HGNetV2网络，并加入多尺度池化技术的SPPF模块和结合多头自注意力与前馈神经网络的C2PSA模块，构建GhostHGNetV2网络作为特征提取主干网络，适用于草莓果实检测，更进一步提取草莓果实的未遮挡部分细小特征。其次，在颈部网络引入GFPN网络，用DySample改进上采样模块，构建GDFPN网络实现多层次跨尺度特征融合，与GhostHGNetV2网络细小特征提取能力相结合，改善草莓果实识别的遮挡问题。然后，选用WIoUv3改进边界框回归损失函数，改善因光照影响草莓果实识别问题，减少草莓图像低质量样本的影响。最后，使用Lamp方法对改进的整体模型进行通道剪枝和模型微调，减少冗余通道数保留关键的通道信息。试验结果表明，改进的GGWL-YOLO模型的精确率、mAP@0.5、参数量、检测速度分别为92.5%、94.3%、3.28×10^6、91.5 f/s，与YOLO v8s、YOLO 11s、RT-DETR-r18模型相比精确率分别提升1.4、1.2、2.4个百分点，参数量减少70.4%、65.1%、83.4%，并且在平均精度均值和浮点运算量也存在优势。改进后的模型可以快速、准确地识别复杂环境下的草莓果实，进一步推动草莓自动化采摘。

摘要:植物蒸腾量（ETc）的准确估算对于温室精准灌溉和水分管理至关重要。传统彭曼-蒙特斯方程（Penman-Monteith）虽已包含净辐射（Rn）、温度（T）、湿度（RH）、风速等关键驱动因子，但在温室特殊环境下，方程结果存在误差，作物系数（Kc）难以确定；而纯数据驱动模型缺乏物理机制约束，泛化能力有限。为解决这一问题，本文提出一种基于物理信息神经网络（PINN）的温室黄瓜ETc估算新方法。以改进的彭曼公式作为物理硬约束，构建包含物理机理分支和数据驱动修正分支的并行混合网络结构，通过物理一致性损失函数作为软约束同时优化数据拟合精度和物理一致性。在玻璃温室开展试验，采集净辐射、空气温度、相对湿度及蒸腾量实测数据。结果表明，与全连接神经网络（FCNN）基准模型相比，PINN模型决定系数R2从0.7847提升至0.8377，均方根误差（RMSE）为0.4596 mm/d，降低13.17%，平均绝对误差为0.1923 mm/d，降低35.12%。研究结果表明，将物理先验知识融入神经网络，不仅提高了ETc估算精度，也使结果更符合物理机制，增强了模型可解释性与可靠性，从而为智慧农业精准灌溉决策提供了新的技术方案。

摘要:针对密集粘连小麦籽粒高通量检测存在籽粒计数精度与效率难以兼顾、嵌入式部署困难的问题，本文提出一种基于LMA-DEIM的轻量化密集粘连小麦籽粒目标检测模型。构建了包含5种小麦品种共2.3×10^5粒籽粒目标框的WSD数据集，为模型训练与评估提供数据基础。在DEIM框架基础上，设计轻量化全局建模主干网络Lite-Mamba，以线性计算复杂度增强对粘连区域的区分能力；提出基于选择性状态空间的MIFI模块替换原AIFI模块，实现高效特征交互的同时降低计算复杂度；引入轻量化下采样模块ADown，缓解下采样过程细节丢失，提升细节特征保留能力。试验结果表明，LMA-DEIM模型在WSD测试集上精确率、召回率与mAP@50分别达到92.7%、91.5%和92.0%，检测速度达143.1 f/s，相比原DEIM框架，在精度显著提升的同时，参数量减少66.9%，速度提高240%，在高密度测试子集上计数平均相对误差仅为3.08%，满足嵌入式设备对高通量籽粒实时、高精度检测的部署需求。

摘要:针对奶山羊姿态多变导致边缘轮廓特征提取困难、体尺关键点误检漏检等问题，本文提出一种基于改进YOLO v8n-pose的奶山羊体尺关键点检测方法。在主干网络构建C2f_Ghost模块，保持模型轻量化的同时增强特征提取能力；引入双域选择机制（DSM）提高模型对关键点所在边缘信息的关注，增强对边缘轮廓特征提取能力；引入全局注意力机制（GAM）获取全局特征，增强对关键点之间特征的提取。试验结果表明，改进模型mAP0.5为94.5%，相较YOLO v8n-pose提升3.3个百分点，并降低参数量和浮点运算量。与主流模型HRNet、Lite-HRNet、YOLO v5-pose、YOLO v7-W6-psoe、YOLO v8s-pose、YOLO-NAS-pose-N和YOLO 11n-pose相比，mAP0.5分别提升4.3、5.0、5.9、3.7、3.2、3.0、3.5个百分点。奶山羊体高、十字部高、体长、胸宽、腹宽和胸围平均绝对误差分别为3.43、3.21、3.27、1.33、1.34、5.64 cm；平均绝对百分比误差分别为4.72%、4.36%、4.26%、6.21%、4.84%和5.83%，经坐标系矫正后胸围误差可降低至4.63%。本文方法能有效提升体尺关键点检测精度，为奶山羊体尺关键点检测和体尺获取提供技术支持。

摘要:针对大鲵夜间活动、生境偏好所导致野外行为数据难以实时精准获取的问题，提出一种基于改进 YOLO 11n-Pose 的关键点检测模型与LSTM-BP级联网络相结合的大鲵行为识别方法。首先构建包含16个关键点的大鲵骨架模型，为提升模型复杂环境下检测精度，提出多维度协同注意力模块（Multi-dimensional collaborative attention，MDCA），通过方向感知、通道增强和空间聚焦 3 个并行分支协同增强特征表示，同时引入Wise-IoU损失函数优化边界框回归质量，以及采用基于L1范数的通道剪枝技术压缩模型体积。在此基础上，提取关键点坐标、关节角度、相对距离和关键点数量等42维特征，形成行为识别的输入数据集，采用LSTM-BP神经网络实现大鲵行为分类，试验结果表明，改进的YOLO 11n-LWM-Pose模型召回率达93.69%、精确率达96.38%、mAP50达95.78%、帧率达88.90 f/s，模型内存占用量仅为6.35 MB。LSTM-BP神经网络识别精确率达96.3%，计算时间仅为3.0 ms。该方法满足野外环境下大鲵行为的实时监测需求，为野生大鲵保护与行为学研究提供有效的技术支撑。

摘要:针对人工观察小鼠行为存在费时费力、主观性强的问题，提出了一种适用于Jetson Orin NX平台的多目标小鼠行为分析方法。经比较，YOLO 11n-Pose在多个姿态关键点模型中效果最优，精确率为94.1%、召回率为94.5%、平均精度均值为96.4%，单幅图像推理用时36.04 ms。提出WIoU损失函数改进，精确率提升2.1个百分点，平均精度均值提升0.7个百分点。基于结构简化和量化模型并部署到Jetson Orin NX，压缩后模型的精确率、召回率和平均精度均值分别为93.93%、94.18%和95.88%，单幅图像推理用时11.01 ms，缩短69.46%。对比4个多目标跟踪模型，结果表明OC Sort的效果优于其他模型，单幅图像推理用时2.18 ms。基于OC Sort多目标跟踪模型进行改进，改进后的IDF1、MOTA和MOTP分别为83.5%、92.0%和27.6%，ID跳变比原模型减少41.18%, 单幅图像推理用时2.32 ms，结果表明改进OC Sort在不影响实时性的同时对于准确性有明显提升；采用基于阈值法的小鼠行为预测，将人工值和预测值对比，结果表明蜷缩、弯曲和伸长行为判断准确率分别达到95.12%、81.71%和80.49%；采用该方法对比青年鼠与老年鼠24 h的行为活动，结果表明青年鼠的活跃度明显高于老年鼠，青年鼠更多时候处于休息状态，而老年鼠则更多处于睡觉状态。研究表明，改进YOLO 11n-Pose和OC Sort相结合的多目标小鼠行为分析方法，在提升跟踪与关键点准确性的同时，经量化部署后可实现便携、实时的多目标小鼠行为分析。

摘要:在甘薯产业由粗放生产向现代化、智能化转型背景下，构建覆盖育苗、起垄、移栽与田间管理、收获及产后衔接的全程机械化体系，是缓解劳动力约束、降低生产成本并提升作业质量的关键途径。本文系统梳理国内外甘薯机械化作业模式与技术路径，总结关键装备的发展现状与适配特征，比较不同国家机具配置与工艺链协同的差异；并归纳智能化与信息化赋能甘薯机械化的关键技术方向与发展趋势。我国甘薯机械化总体呈现"前端环节基础较好、中后端短板突出、区域适配不足"结构性失衡，瓶颈主要集中在农机农艺关键参数与标准体系不健全、丘陵山区与小地块场景成套装备供给不足，以及复杂工况下关键部件工况适应性与可靠性偏低等方面。面向高质量与规模化需求，提出以轻简化与成套化为基础、以智能化闭环与信息化协同为牵引的系统集成路径，推动甘薯机械化由单环节优化向全链条稳定提质升级，为粮食安全、绿色生产与智能农机产业发展提供支撑。

摘要:菊花作为药食两用的农作物发展迅猛，已被人们常用在日常饮食生活中。菊花花形独特、生长情况复杂，采摘难度大、易受机械损伤，而采摘技术可反映花类作物收获机械化和现代化的发展水平。为此，本文综述国内外菊花统采式和选择性智能采摘2类采摘技术与机械装置的研究现状及发展动态。首先介绍国内外菊花品种、种植模式和采摘农艺等方面的差异性，然后从工作原理、结构形式、性能参数等维度对国内外菊花统采式收获机械进行对比分析，从采摘目标感知、末端执行器结构设计、材料选型与力控策略等方面对选择性智能采摘技术进行综述。最后总结2类采摘技术面临的主要问题，并分别提出相应的发展对策，展望以智能化、低损化、高适应性为方向的采摘部件创新路径，并强调应深化农机农艺融合，以推动菊花采摘机械的技术升级与产业应用。

摘要:针对长江中下游地区降雨时空分布不均常引发油菜旱涝胁迫风险以及稻油轮作体系下油菜直播面临秸秆量大和土壤黏重板结等问题，本文提出一种犁翻埋茬、旋耕抛土制垄、主动滚压整形、微垄表面播种的油菜微垄直播工艺，设计了一种稻茬地油菜微垄精量联合直播机埋茬制垄装置。基于直纹面法设计了翻垡类铧犁体曲面，分析了土垡沿犁面运动过程，建立了土垡运动学模型，并得出土垡在三轴方向最大位移为lx=0.213 m、ly=0.479 m以及lz=0.197 m。为实现均匀分垡后制垄，确定了旋耕刀排布方式，并配合分垡制垄装置实现犁翻后均匀制垄。为提高垄形一致性，基于微垄农艺要求，设计了微垄整形牙辊结构参数，分析并确定了旋耕刀轴与整形牙辊较优转速比为0.39。翻垡类铧犁组和整机作业性能田间试验结果表明：翻垡犁组平均耕深为188~195 mm、耕深稳定性系数不小于85.29%、翻垡率不小于80.19%；整机埋茬率不小于80.32%、碎土率不小于81.69%、微垄高度为146~149 mm、微垄底宽为348~352 mm、微垄顶宽为121~128 mm、垄体稳定性系数不小于80.33%，作业质量满足稻茬地油菜微垄直播要求。研究结果为犁翻埋茬和稻茬地油菜机械直播微垄种床制备提供了参考。

摘要:针对钵苗机械化移栽过程由于机器与土壤相对运动稳定性差造成的株距不均匀、直立度控制难等问题，本文以多连杆栽植机构为对象，提出了适用于不同株距的零速移栽方法，设计了基于模糊PID的蔬菜移栽机直立度控制系统。建立栽植机构运动学模型、分析水平补偿机构与行驶速度的运动关系，构建直立度控制系统模型，实现对水平速度补偿电机自适应调节，从而控制整个栽植机构水平移动。对栽植器水平速度进行实时补偿，使栽植器末端点水平速度与移栽机前进速度合速度为零，达到了优化栽植轨迹的目的。在Matlab/Simulink中搭建控制系统仿真模型进行效果验证，仿真结果表明，使用模糊PID优化的控制系统响应更快，精度更高、鲁棒性较好，响应时间为0.012 s，超调量为4.737%。在Matlab中使用控制规则优化栽植轨迹，控制系统工作后，在不同株距条件下栽植器末端点入土轨迹得到优化，鸭嘴栽植器进入土壤后的轨迹较为垂直，土壤内水平位移减小到12 mm以下，有利于种苗被零速栽入土壤中。当栽植频率为48株/min、栽植株距为200~700 mm时进行种苗移栽试验。试验结果表明，对比常规组，控制组中种苗直立度受株距和行进速度的影响明显降低，随着土槽速度增加，大多数种苗直立度为75°~90°，控制组平均直立度合格率为95.50%，平均直立度优良率达91.25%，优良率相对于常规组提升23.85%，满足不同株距条件对种苗栽植直立度的控制要求。

摘要:针对丘陵茶园坡地行间狭窄、地表残茬导致施肥机失稳、施肥不均、通过性差及开沟困难等问题，本文设计了一种同轴螺旋开沟深松施肥一体机，可同时实现深松、开沟、施肥和覆土作业。对开沟装置和排肥装置等关键部件进行了优化设计，建立了螺旋施肥土壤颗粒运动学与力学模型，确定了螺旋开沟刀具临界转速；提出了一种基于离散元法的土壤-机具互作模型，开展了单因素与 Box-Behnken 中心组合试验，建立了开沟性能参数的回归模型，采用多目标优化方法优化作业参数。优化结果为前进速度0.20 m/s、螺旋刀具转速193.23 r/min、刀具螺旋角30.12°。在优化组合参数下，仿真开沟深度稳定性系数为98.56%，沟底宽度一致性系数为97.32%，覆土率为83.14%，排肥稳定性系数为98.76%，排肥均匀性系数为98.05%。田间试验结果表明，开沟深度稳定性系数、沟底宽度一致性系数、排肥稳定性系数、施肥均匀性系数和覆土率平均值分别达到 95.01%、93.07%、97.73%、97.49%、81.67%，各指标满足茶园施肥农艺要求。研究结果为丘陵茶园机械化高效精准施肥提供了一种有效的技术装备参考。

摘要:为满足水稻直播同步侧深施肥深度及其稳定性要求，结合水稻种植农艺特点，本文提出一种基于大颗粒肥精准点施的电磁脉冲式水稻侧深射肥装置。通过射肥装置撞针机构电磁能量转化与冲击后颗粒肥运动学分析，结合所建立的侵彻模型明确了动、定磁铁长度、半径及励磁线圈长度、外半径等结构参数为射肥深度的影响因素，并根据撞针机构吸附条件与运动临界条件，确定影响因素取值范围与励磁线圈最小输入功率；基于射肥装置进行ANSYS Electronics电磁仿真，开展Plackett-Burman与Box-Behnken试验，构建射肥装置关键因素与射肥深度二次回归模型，确定最优组合为动磁铁半径12.5 mm、动磁铁长度10 mm、定磁铁半径10 mm、励磁线圈长度56 mm；验证试验结果表明，撞针机构冲击速度与仿真值最大误差为0.34 m/s，射肥深度与侵彻模型理论值相对误差±7%；射肥装置性能试验结果表明，射肥深度合格率为91.01%、深度均值为4.48~5.14 cm、深度变异系数为7.78%~17.61%，电磁脉冲式水稻侧深射肥装置在实现深度要求的前提下具有良好稳定性。

摘要:针对全自动移栽机在日光温室作业面临的环境复杂、自主行走能力不足及轨迹跟踪精度较低等问题，本文提出一种轮边电机驱动的履带式电驱移动平台架构，构建了多自由度运动学模型，提出了一种结合模糊控制的变时域MPC策略，并设计了相应的TC-MPC控制器，在Matlab/Simulink仿真环境中完成U形轨迹仿真试验并进行了温室试验验证。U形轨迹仿真试验结果表明，电驱移动平台以3种不同速度0.6、0.8、1 m/s进行轨迹跟踪时，TC-MPC控制器横向最大绝对误差分别为2.55、3.12、3.71 cm，MPC控制器横向最大绝对误差分别为2.80、3.73、4.51 cm；温室场景中U形轨迹试验结果表明，TC-MPC控制器在速度0.6、0.8、1 m/s下横向平均绝对误差分别为0.82、1.12、1.28 cm，相较于MPC控制器降低21.15%、17.04%和15.23%，轨迹跟踪效果明显提升，研究结果可为温室移栽机电驱移动平台轨迹跟踪控制提供参考。

摘要:为解决大葱收获阶段挖掘易拥堵、损伤大等问题，本文确定集挖掘、抖土、夹持和输送工序为一体的收获方案及工作原理，设计一种适应垄作种植模式的大葱联合收获机。机具采用旋耕刀与挖掘铲组合的挖掘机构，通过旋耕刀切割和抛送，去除葱垄大部分多余土壤，可有效降低挖掘铲作业时挖掘阻力；采用偏心式抖土机构，可有效解决壅土问题；采用扭转机构，便于后续大葱铺放。借助理论分析及仿真试验，确定了挖掘、抖土、夹持输送等关键机构结构及参数。以损伤率、含杂率、损失率为试验指标，以偏心轮转速、抖栅振幅及夹持带倾角为试验因素进行三因素三水平正交试验设计，优化参数得到最优参数组合，并通过田间试验验证，试验结果表明：当偏心轮转速为295 r/min、抖栅振幅为28 mm、夹持带倾角为38°时，自走式大葱联合收获机损伤率为1.41%、含杂率为3.02%、损失率为0.44%，满足大葱低损机械化收获要求。

摘要:针对人工水力挖藕劳动强度大、雇佣成本高，以及现有采藕机存在无自走功能、采挖效率低等问题，本文设计了一种基于水力-机械组合的自走式挖藕机，设计了履带底盘、水力冲刷系统、水力-机械组合式采挖装置、液压与动力系统等关键部件。建立了螺旋输送器与泥土间相互作用的力学模型，明晰了影响螺旋输送器清泥效果的因素主要为叶片升角、叶片高度、螺旋输送器有效长度、螺旋输送器轴径、螺旋输送器转速、螺旋输送器前进速度和入泥深度，利用EDEM仿真开展了单因素试验和正交试验，结果表明，当叶片升角为25°、螺旋输送器转速为125 r/min、螺旋输送器前进速度为0.05 m/s时，螺旋输送器清泥效果最佳。基于台架开展了以莲藕挖净率A为试验指标，以喷嘴相对螺旋输送器高度h1、喷嘴射流角θ1、水泵吸水深度h2、台架前进速度v2、螺旋输送器入泥深度d和转速n为试验因素的单因素试验和以喷嘴射流角θ1、台架前进速度v2、喷嘴相对螺旋输送器的高度h1为试验因素的Box-Behnken中心组合试验，台架试验结果表明：当喷嘴射流角为24°、台架前进速度为0.048 m/s、喷嘴相对螺旋输送器高度为55 mm时，莲藕挖净率最佳，优化与验证结果分别为97%和95%。田间试验结果表明，基于水力-机械组合的自走式挖藕机挖净率为93.9%，损伤率为2.7%，作业效率为340 m2/h。相比于人工水力挖藕，挖净率提升8.3个百分点，作业效率提升近6倍。

摘要:针对丘陵山地复杂工况下常规秸秆打捆机进行秸秆捡拾作业时，存在秸秆捡拾率低、捆包含土率高等问题，本研究以德沃科技9Y-2230轻简型秸秆捡拾打捆一体机为载体，设计了一种基于PLC主动式仿形浮动秸秆捡拾控制系统，通过分析田间起伏地面复杂工况下秸秆捡拾过程，指出常规打捆机捡拾装置的局限性，明确仿形浮动秸秆捡拾方案的总体规划设计，确定控制系统关键部件的结构参数及工况范围。建立打捆机仿形浮动捡拾控制系统模型并设计模糊PID控制器，搭建控制系统Matlab/Simulink仿真模型验证控制策略可靠性。田间试验结果表明，在丘陵山地区域农田进行玉米秸秆捡拾打捆作业过程，当机具前进速度3 km/h、捡拾滚筒转速110 r/min、捡拾高度100 mm时，仿形浮动捡拾控制系统介入下秸秆捡拾率平均值为96.039%、捆包含土率平均值为3.485%，且作业稳定性及捡拾效果优于手动模式控制，满足设计目标及相关国家标准要求。

摘要:针对棉秆收获机粉碎装置粉碎效果差、棉秆损失率高的问题，本文设计了一种自走式棉秆收获打捆机动定刀组合式粉碎装置。通过对旋转刀辊、甩刀以及螺旋输送器等关键部件进行理论分析，确定了相关设计和工作参数；运用EDEM软件进行棉秆粉碎抛送的离散元模拟仿真试验，分析得到刀辊转速较优参考值，然后通过田间试验对装置进行验证。以棉秆粉碎合格率和棉秆损失率为评价指标，以刀辊转速、刀具离地高度、前进速度为试验因素，进行单因素试验确定三因素合理参数范围，再运用Design-Expert 13.0软件进行三因素三水平Box-Benhnken试验，获得较优工作参数：刀辊转速2 100 r/min、刀具离地高度80 mm、前进速度8.5 km/h。在此参数组合下进行3次田间验证试验，棉秆平均粉碎合格率为96.82%、棉秆平均损失率为3.64%，与理论优化值误差均小于5％，结果符合作业标准，可为后续机型开发提供理论参考。

摘要:作物茎秆切割是机械化收获的关键环节，刀具材料直接影响刀具寿命和作物切割质量。本文采用激光熔覆Ni-WC制备自磨刃刀具，分析WC质量分数对熔覆层组织性能的影响。利用农机部件摩擦磨损试验机对刀具试样进行试验，结合偏光显微镜与二值化图像处理技术，定量分析了刃口磨损后的微观形貌，获得刀具磨损量和刃口钝圆半径演化规律。熔覆层耐磨性和厚度是刀具耐磨性及刃口锋利保持的主要影响因素。试验结果表明，当WC质量分数为20%~30%、熔覆涂层厚度为0.6~0.8 mm时，刀具在工作过程中能够形成自磨刃，并据此提出了自磨刃形成的判定标准和形成机制。研究结果为农用自磨刃刀具设计优化提供参考。

摘要:空气诱导喷头是农业施药常用的雾化部件，通过文丘里效应吸入空气，使喷雾过程呈气液两相流特征，从而改变雾滴粒径分布。气液比（Air-to-liquid mass ratio，ALR）是影响喷头雾化特性的重要参数，但空气诱导喷头的ALR难以作为独立变量进行调控。为研究ALR对喷雾雾化特性的影响，本研究基于空气诱导喷头的结构特征，通过改变气体供给方式，设计了一种ALR可独立调节的两相流喷头，并采用激光粒度仪对不同ALR条件下喷头的雾滴体积中径（Volume median diameter，VMD）及粒径分布特性进行了测试与分析。结果表明，当ALR为0~0.005时，VMD随ALR增大而增大；当ALR为0.005~0.01时，VMD随ALR增大而快速减小；当ALR高于0.01时，VMD下降速率显著放缓并趋于稳定。基于ALR大于0.005试验数据，建立了VMD与ALR的关联模型，模型决定系数（R2）不小于0.91，能够有效表征不同工况下雾滴粒径的变化趋势。粒径分布结果表明，ALR变化可显著影响雾滴粒径小于150 μm的累积体积分数，从而改变喷雾潜在飘移风险。研究结果为农业施药两相流喷头雾化行为理解及喷头设计提供了理论依据。

摘要:田间机器人是当下研究热点，机器视觉导航以成本低廉、效果可靠成为农业机器人全自主田间导航重要发展方向。在机器视觉导航线提取方法中，基于图形学的方法存在适用性差、准确率低、易受噪声干扰等缺点，基于目标检测方法受制于作物重叠，识别难度大，基于语义分割的方法检测速率慢、实时性差、易出现作物行缺失的情况。针对上述问题，以玉米田间除草机器人视觉导航为研究对象，本研究提出应用实例分割算法（Lightweight corn row instance segmentation，LCR-IS）玉米作物行检测方法展开试验工作。模型融合轻量化主干网络，引入了边缘注意力融合模块（C2f edge EMA module，C2f-EEMA）加强特征融合能力，同时利用参数共享机制、重参数化原理结合集成卷积模块（Conv_GN）设计了轻量化实例分割检测头（Rep shared-convolutional segmentation head,RSCS）。利用LCR-IS模型完成作物行提取后，通过最小欧氏距离确定作物行中心位置，最后利用最小二乘法拟合作物行中心线为导航线。试验结果表明，LCR-IS模型在精度方面，F1分数为95.3%、平均交并比为86.1%，在导航精度方面平均角度误差仅有1.17°、距离误差为6.10像素，优于基于YOLO v8-seg、ESNet、VGG-UNet、Moblie-UNet、Mobile-DeeplabV3+的导航线提取方法。LCR-IS模型在边缘设备Jetson Nano上推理速度为18.6 f/s，且无需高精度数据标注即可实现较为准确的导航线提取任务。研究结果能满足玉米田间自动除草机器人的实际需求，在农业机器人实时视觉导航领域具有重要的应用前景。

摘要:为解决自然环境下茶叶嫩芽密集分布、多尺度特征以及小目标导致的识别与定位难题，本文提出融合改进注意力机制的茶叶嫩芽实例分割模型，并基于轮廓最低点查找算法（Contour bottom search algorithm, CBS）精准定位茶芽采摘点。首先，在YOLO v8n-seg主干网络引入改进的自适应卷积注意力机制（Selective kernel attention mechanism, SKAM），将空间金字塔快速池化（Spatial pyramid pooling-fast, SPPF）模块替换为感受野模块(Receptive field block, RFB)，通过扩展感受野，增强模型对多尺度茶芽特征的捕获能力。其次，在颈部网络设计浅层特征融合结构，采用动态上采样算子（Up-sampling by dynamic sampling, Dysample）保留小目标细节，提高密集嫩芽分割精度。最后，基于mask轮廓分析提出最低点定位算法。试验结果表明，本文模型边界框检测指标（准确率93.9%、召回率87.2%、平均精度均值(mAP50)93.6%）较基准模型分别提升3.7、6.5、4.0个百分点；掩膜分割指标（90.9%、84.1%、88.6%）相应提升4.9、7.4、6.0个百分点。在密集与尺度多变场景下，提出的茶芽采摘点定位算法平均定位准确率达到76.4%，验证了本文方法能够稳定识别密集多尺度茶芽并精确定位采摘点，为智能采茶装备开发提供了理论依据。

摘要:针对知识图谱多跳问答存在推理路径偏差导致推理性能下降的问题，本文提出一种基于多教师蒸馏的猕猴桃种植知识图谱多跳问答模型。该模型由并行推理模型、混合推理模型和学生模型构成，分别用于整合双向推理路径中的潜在信息、提供完整的上下文信息以及高效继承教师模型的推理能力。学生模型基于神经状态机实现，通过置信度分布机制从多个教师模型及其中间推理过程中选择性学习信息，并引入标准化的Logits函数动态调整蒸馏温度，以平衡信息传递精度与模型学习效果。模型在自建的猕猴桃数据集KiwiKG（Kiwi kowledge graph multi-hop dataset）及PQ（Pathquestion）、PQL（Pathquestion-large）多跳数据集中开展试验，试验结果表明：该模型在KiwiKG上命中率Hit@1达到90.92%，与EmbedKGQA模型相比提高1.82个百分点；在公开多跳数据集PQ、PQL也达到了最佳效果，模型还兼顾推理性能与参数效率，验证了其在多跳问答中的有效性与泛化能力。

摘要:为提高烟苗移栽机移栽过程烟苗移栽质量识别精度和检测速度，解决设备计算资源有限的问题，本文提出一种改进YOLO v8n的轻量化识别模型，实现烟苗移栽质量检测。在骨干网络（Backbone）中引入基于动态卷积C2f_Ghost(CSP Bottleneck with 2 convolutions_ghost)模块替换C2f(CSP Bottleneck with 2 convolutions)模块，保持精度的同时减小模型内存占用量和参数量，使模型更好地部署在移动设备上。引入ODConv(Omni-dimensional dynamic convolution)替换传统卷积堆叠结构，以新的卷积层替换传统的卷积层，减少因传统卷积层堆叠导致的梯度消失、模型退化，增强了烟苗与地面的判别能力。添加EMA(Efficient multi-scale attention)注意力机制，通过动态特征加权、长程依赖建模与轻量化计算的核心优势，解决烟苗移栽质量检测田间背景干扰强、关键特征尺度差异大、实时检测需求高的问题，提升网络对多尺度目标检测的适应性和准确度。试验结果表明，在自制数据集上改进YOLO v8n模型相比YOLO v8n基线网络模型，精确率、召回率、mAP0.5、mAP0.5-0.95、检测速度分别提高11.3%、17.4%、11.4%、11.8%、4.62%，并且模型内存占用量、参数量和浮点运算量分别下降17.1%、18.3%、31.7%。研究结果为农业作物表型检测模型轻量化设计提供了可行思路，尤其对烟苗移栽质量量化指标的精准提取具有实践价值，推进现代烟草农业数字化管控的落地应用。

摘要:针对复杂群养环境下不同日龄生猪姿态复杂、个体相似度高及相互遮挡导致的检测精度低和跟踪难等问题，本文提出一种基于EL-YOLO v8n的轻量化群养生猪姿态识别跟踪方法。在YOLO v8n模型基础上引入EfficientRepBiFusion结构增强多尺度特征融合，设计LSDGCD轻量化检测头提升特征提取能力，同时采用优化的EIoU损失函数提高正样本的学习效果。在轨迹跟踪方面，结合ByteTrack算法实现了复杂场景下猪只身份保持和连续性跟踪，有效减少因遮挡和姿态切换带来的ID切换和漏检。试验结果表明，该模型对群养猪只的站立、躺卧、犬坐和趴卧等姿态识别精确率分别为98.7%、93.2%、99.3%及92.3%，与YOLO v8n相比，平均检测精确率提升6.24%，召回率提升7.61%，mAP@0.5提升8.49%，参数量降低15.28%，模型内存占用量仅5.45 MB；与ByteTrack结合，IDF1达到90.7%，MOTA和HOTA分别为88.6%和66.2%，优于DeepSORT和BoT-SORT。该模型基于Jetson Nano在猪场侧边缘部署，实现了猪只姿态的持续检测跟踪，为生猪智慧养殖管理提供了技术支撑。

摘要:散养模式下，禽蛋采收机器人存在识别精度不足和抓取过程碰撞中断等问题。本文以YOLO v8n-OBB模型为基础，引入MobileNet轻量化结构并提出方向感知增强的SimAM注意力机制，同时，结合基于分布焦点损失的旋转角度精细回归改进，进一步提升了禽蛋锚框定位精度与角度回归准确性。相较于YOLO v8n-OBB模型，改进模型精确率从97%增长到98.5%，平均精度均值从98.9%增长到99.1%，对禽蛋角度推理准确度从86.3%增长到91.2%，模型参数量缩减13%，能够很好地适配边缘计算设备的硬件资源限制。在对禽蛋识别与定位后，通过深度相机生成环境点云，针对机械臂姿态的3个旋转自由度，采用差异化策略生成角度候选序列，对候选姿态下的工具点云以及环境点云进行碰撞检测，得到最终的有效无碰撞吸取姿态。经点云处理后，系统点云碰撞检测机制稳定生效，而单枚禽蛋碰撞检测平均耗时缩短至0.23 s。在实际吸取场景中，禽蛋总体吸取成功率达78%。本文方法适用于禽蛋采收机器人禽蛋快速识别与定位，有效解决了视觉感知系统在性能受限设备上部署，以及实际场景中可能存在碰撞的技术挑战，构建了禽蛋采收全过程的高性能鲁棒模型，为智慧型自动化农业生产流程的进一步发展提供理论支持与实践参考。

摘要:为明确水氮炭协同对干热区番茄生长与产量品质的影响，本研究通过2年大田试验，开展不同灌水量（W1（100%ETc）和W2（75%ETc），ETc为作物蒸发蒸腾量）、施氮量（N1（300 kg/hm2）和N2（150 kg/hm2））和生物炭施加量（B0（0 t/hm2）和B1（20 t/hm2））3因素全面试验，综合评估水氮炭协同对番茄植株生长、土壤养分含量、产量形成及果实品质的综合影响。试验结果表明，在相同灌水量与施氮量条件下，与不施加生物炭处理相比，施加生物炭显著提高果实可溶性糖、可溶性固形物和番茄红素含量（分别达13.8%、14.6%和50.0%），同时，还显著促进根系生长，根长、根表面积和根干质量2年分别平均增长7.0%、16.0%和11.0%。在相同生物炭施加量与灌水量条件下，氮肥减施产量虽降低8.7%，但IWUE和PFPN分别提高8.5%和72.0%，根长和根表面积分别增长6.0%和8.0%。在相同施氮量与生物炭施加量条件下，当灌水水平由75%ETc提高至100%ETc时，产量、根干质量、单果质量和可溶性固形物含量分别平均提高10.1%、37.0%、21.0%和6.2%，且番茄红素含量未出现显著下降。产量构成因子（单果质量与果径）是决定最终产量的核心要素，可解释产量变异的88.37%，其中产量构成对产量的标准化路径系数达0.8957，效应极显著。B1W1N1处理（生物炭20 t/hm2+灌水量100%ETc+施氮量300 kg/hm2）能够优化植株生长、提高水氮利用效率、产量与品质，是适宜于干热区番茄绿色高效的水氮炭协同管理策略。

摘要:为探索云南干热区不同施氮量下番茄短期轮作对土壤微生物群落结构的影响，本研究于2023-2025年开展轮作-后茬系统试验，设4种轮作系统（玉米-番茄（CT）、大豆-番茄（ST）、花生-番茄（PT）、番茄-番茄（TT）），每茬均设3个施氮水平（常规施氮量的50%（N1）、75%（N2）和100%（N3））。利用Illumina测序技术扩增子测序，探究不同施氮量下土壤微生物群落结构对不同轮作的响应特征。结果表明，收获期各处理土壤细菌群落以变形菌门、绿弯菌门、放线菌门和酸杆菌门为优势菌门，真菌群落以子囊菌门为优势菌门。在属水平下，镰刀菌属为各处理最大优势真菌菌属，TT处理相对丰度最高且随施氮量增加而增加（TTN3：44.47%），STN2（14.76%）和PTN1（14.71%）处理均较低，且不同轮作处理下，相对丰度随施氮量的变化趋势存在差异。CTN1处理真菌有益菌属木霉菌相对丰度（11.36%）最高。轮作显著提高了微生物群落多样性，STN2处理细菌、真菌Shannon、Simpson指数均达到最高，且显著高于其他处理。而TT处理细菌、真菌Shannon指数显著低于轮作处理，且均随施氮量增加呈先增后减趋势。不同轮作处理和连作处理间的细菌群落结构存在显著差异（P=0.001，R2=0.398，应力为0.127），而真菌群落无显著差异（P=0.597，R2=0.308，应力为0.197）。轮作显著增加番茄产量，且同一轮作模式下，番茄产量随施氮量增加呈先增后减趋势。与TT处理相比，轮作处理产量平均显著增加3.19%，CTN2处理获得最高产量（116.6 t/hm2）。综上所述，短期连作可增加连作障碍风险，而短期轮作有助于抑制病原菌增殖和改善土壤微生物群落结构，进而提高番茄产量，可为该地区的农业可持续发展提供理论支撑。

摘要:为探究生物炭-秸秆混施与氮肥后移协同调控对苏打盐碱土壤养分含量、水稻生长的影响，于2024-2025年开展2年水稻田间试验。试验采用裂区设计，设置4种还田方式：对照组（CK，无秸秆还田）、9 t/hm2秸秆单独施用（F）、1 t/hm2生物炭+6 t/hm2秸秆（M1）和2 t/hm2生物炭+3 t/hm2秸秆（M2）。并设置2种施氮处理：基肥∶分蘖肥∶穗肥4∶4∶2(N1，氮肥后移)、基肥∶分蘖肥4∶6（N2，常规施肥）。研究结果表明：与F处理相比，生物炭与秸秆混施提高了土壤养分含量与水稻光合特性，且M1处理优于M2处理。其中，M1处理返青期土壤铵态氮含量较F处理增加5.43%。氮肥后移进一步提高了拔节孕穗期土壤氮素含量，并显著增强水稻光合性能，M1N1处理叶绿素含量、气孔导度和净光合速率较M1N2处理分别显著增加8.83％、9.79％和10.42％。此外，M1N1处理同步优化了水稻籽粒氮含量、氮肥利用效率及产量，2年最高产量达到7 614.05 kg/hm2。基于熵权TOPSIS模型的综合评价结果表明，M1N1处理相对贴近度最高，评价等级为"优"。综上，采用生物炭与秸秆1∶6混施耦合氮肥后移，是协同改良苏打盐碱土壤、提升水稻光合能力、实现高产与氮肥利用的有效模式。

摘要:为探究杯罩覆盖模式对烟田土壤水热效益与烟苗生长的影响，通过田间试验分析杯罩覆盖模式（ZF）与传统地膜覆盖模式（DF）的土壤水热调控效益及对烟苗长势的影响。试验结果表明：ZF处理冠层净辐射日累积量达18.2 MJ/m2，较DF处理（16.5 MJ/m2）提高10.3%；DF处理因与土壤间隙较小，深度8 cm土壤热通量白天峰值（185 W/m2）较ZF处理（123 W/m2）高33.5%，但夜间ZF处理热通量散失更快；土壤含水率呈现"表层ZF处理高、深层DF处理高"的分布特征，深度10 cm ZF处理含水率较DF高1%~6%，深度30 cm低3%~5%；温度分布表现为ZF处理深度10 cm昼高夜低（白天高6.3%、夜晚低9.3%），深度20~30 cm全天低5.3%~6.1%；烟苗长势方面，ZF处理叶片数较DF处理多1.4片，根系占比显著提高1.24个百分点，但最大叶长短2.22 cm，株高与叶宽无显著差异。结果表明，杯罩覆盖模式在维持烟田表层土壤水热效益的同时，可提升烟苗长势，为干旱半干旱地区农业微环境调控提供了环保型技术方案。

摘要:为解决北方连栋温室冬季供暖能耗高、调控精度低，夏季降温效果差、耗水量大，且长期运行易引发土壤热失衡问题，本研究设计了一套基于太阳能热补偿的连栋温室高效地源热泵集成系统（简称高效地源热泵系统）。通过多维度协同优化，实现地埋管换热、变频热泵机组、"顶置辐射板+侧墙对流散热器"复合散热末端与太阳能热补偿的全链条高效匹配，采用复合散热模式适配温室空间特性，构建太阳能热补偿机制。以北京通州11 000 m2的Venlo型连栋温室为研究对象开展全年试验，结果显示：冬季室外平均温度-5℃时，系统平均制热能效比（COP）达5.7，室内日间适宜作物生长温度18~25℃、夜间时段稳定不低于16℃，波动不大于±1.5℃；夏季室外平均32℃时，系统平均制冷能效比（EER）达7.0，室内温度低于26.7℃，相对湿度维持65%~75%。相较于传统"燃煤+风机湿帘"模式，系统综合节能率达54.2%，单位面积运行成本降至10.8元/（m2·季）；太阳能热补偿对土壤热平衡的调控作用，使土壤年温度变化4.4~5.9℃，热失衡系数降至8.7%，有效抑制深层土壤冷累积，且稳定的温湿度环境使番茄单株产量提升19.4%。研究结果为北京及华北同类气候区连栋温室绿色低碳节能调控提供了技术可行、经济合理的解决方案。

摘要:针对农业园区、种养基地等蔬菜尾菜、畜禽粪污等农业废弃物处理不及时、发酵效率低的问题，设计了一种高效连续式好氧发酵智能装备，由自动上料、破碎脱水、轴向推流搅拌、分层可控曝气、渗滤液回流、尾气净化及智能温控等组成，核心发酵仓采用多仓室串联结构，有效容积为1.67 m3，日处理能力不小于110 kg/d。通过特制桨式搅拌器实现物料混匀、破碎与轴向推进，依次完成升温、高温与腐熟3阶段的连续发酵。装备集成分层独立可控曝气、底部电加热保温、菌剂喷洒与渗滤液回流喷淋装置，并通过基于PLC智能控制系统对温度、湿度、氧浓度等参数进行实时监测与联动反馈控制，保障发酵过程稳定高效。以蔬菜尾菜、小麦秸秆和牛粪为原料开展连续运行试验，结果表明装备可实现物料的梯级发酵与连续进出料，运行性能稳定；发酵过程堆体温度快速升至50℃以上，最高达64.23℃；发酵产物含水率降至35%~40%，有机质降解率最高达45.10%，种子发芽指数稳定80%以上，电导率降至1.54~1.96 mS/cm。研究结果表明，该装备能高效降解有机物、去除植物毒性，达到腐熟标准，且自动化与智能化水平显著优于传统批式发酵装备，适应连续生产场景。

摘要:代表性体积单元（Representative volume element, RVE）是量化非均质材料有效参数的基础，也是应用等效连续介质理论表征好氧堆肥细观行为的前提。本文采用微计算机断层扫描（Micro-CT）和9点立方体覆盖采样窗口法，测量牛粪-麦秸好氧堆肥原状堆体的多元结构特征（包括总孔隙率、连通孔隙率、封闭孔隙率、分形维数、比表面积和连接密度），形成基于统计的细观结构Micro-CT-RVE分析方法。结果表明，堆体结构特征在边长0~51.2 mm范围内存在显著尺寸效应，且效应响应程度会随特征变化。当判定结构特征统计稳定时变异系数为5%，样品尺寸51.2 mm×51.2 mm×51.2 mm可满足RVE技术要求。研究结果揭示了堆体结构细观异质性与宏观均匀性的关系，为好氧堆肥微环境互作机制多尺度研究提供了理论依据和技术支撑。

摘要:为解决纳米足球状富勒烯C60作为催化剂载体易聚集的问题，研究添加分散剂对负载铂的富勒烯C60（C60/Pt）催化剂的影响，利用固体聚合物电解质（Solid polymer electrolyte, SPE）电化学氢化反应装置对大豆油进行氢化。通过沉降试验、粒径及电位分析、透射电子显微镜、X射线衍射分析、催化剂活性分析等技术和方法，探究了不同分散剂的分散效果和化学修饰后富勒烯催化剂活性。结果表明：分散效果较好的分散剂为吐温-80（最佳添加量为0.25%）。根据X射线衍射分析可知，加入分散剂的催化剂衍射峰强度增加，结晶度变好。催化剂活性结果显示，氢化2 h后，添加0.25%吐温-80 C60/Pt（C60/Pt+）催化的氢化油碘值均低于C60/Pt催化所得到的氢化油碘值，表明加入分散剂有效提高催化剂的催化效率。研究结果为足球状富勒烯C60的高效氢化应用提供了数据积累。

摘要:针对大功率液压机械无级变速（HMCVT）拖拉机在复杂田间作业工况下纵向动力学模型精度不足、传统机理模型适应性受限等问题，在AMESim-Simulink联合仿真模型与实车试验数据基础上，本文提出了一种融合图卷积网络（GCN）与时间卷积网络（TCN）的混合纵向动力学建模方法。该方法以拖拉机动力系统实际结构为约束，将发动机、传动系统及整车纵向状态抽象为动力学状态图，通过GCN表征动力学状态间的结构耦合关系，并利用TCN描述纵向动力学状态的时间演化特性，实现时空特征的联合建模。在多种典型田间作业工况下对所建模型进行了试验验证，并采用工况加权灰色关联评价方法对瞬态与稳态预测误差进行统一量化评价。结果表明，所提出的GCN-TCN混合模型在不同工况下均表现出较高预测精度与稳定性，多工况综合预测精度达到97.693%，在负载突变和非稳态工况下优势尤为明显。研究结果可为大功率拖拉机传动系统控制策略优化与整机性能分析提供可靠的纵向动力学模型支撑。

摘要:湿式离合器作为拖拉机传动系统的核心动力控制部件，接合过程摩擦副片间油膜的瞬态粘性流动与热流固耦合效应，直接决定传动可靠性与热稳定性。针对湿式离合器油膜动态特性对摩擦副温度演化的影响机理不明晰的问题，本文通过分析湿式离合器接合过程流体控制与生热规律，研究动网格与热边界条件约束，构建热流固耦合模型；利用Fluent仿真摩擦副接合过程，得到油液流速、压力、温度和体积分数分布，揭示摩擦副瞬态热生热与热传递机制；开展湿式离合器台架温度试验，以决定系数（R2）、均方根误差（RMSE）以及平均绝对百分比误差（MAPE）为评价指标，验证热流固耦合模型对摩擦副接合热行为表征的有效性。结果表明：接合过程摩擦副片间油液流速在离心力与剪切作用下呈径向递增，中内径区域油液占比小，承载压力大，导致润滑效果差。因此，高温区持续集中在摩擦副中内径,最高温度位于钢片从外向内75%深度处，整体温度呈径向梯度分布。试验验证热流固耦合模型温度预测性能（R2为0.971、RMSE为2.11℃、MAPE为2.23%）优于热固耦合模型（R2为0.931、RMSE为3.47℃、MAPE为3.00%），具备更高预测精度。本文揭示了油膜动态特性对热生成与热传递的调控机制，为拖拉机湿式离合器结构优化及传动系性能提升提供了理论依据与技术支撑。

摘要:针对并联机构运动学耦合性强和转动能力弱等问题，本文提出了一种含有混合运动支链的无耦合2R1T并联机构型综合方法。根据机构输出运动特性，利用螺旋理论构建了运动等效分支基础结构形式，即PRR分支。通过引入1条等速比分支运动链，构造运动等效的混合分支运动链，并基于位移流形理论实现了等速比分支运动链结构综合，获得诸多新型混合支链。根据分支驱动力螺旋理论确定单开链分支驱动力螺旋、主动运动螺旋和非主动运动螺旋形式，根据连接度不同完成了单开链分支结构综合。根据建立的分支装配条件，实现了具有期望运动特性的2R1T并联机构型综合和创新设计。最后，对所综合的PRRRR/(PR-RURU)-R并联机构进行了自由度、运动学及转动性能分析，结果表明该机构可实现二维转动、一维移动，雅可比矩阵为对角阵，而动平台2个姿态角转动范围分别达103.48°和125.24°，因此该机构为三自由度2R1T无耦合并联机构，且具有良好的转动能力，从而验证了所提出型综合方法的正确性与可行性。

摘要:宏微驱动系统可有效解决数控转台因精密电机自身固有最小运动误差限制而无法实现亚角秒级精密定位问题，然而数控加工需承受大载荷，限制了宏微驱动回转系统在数控转台上的应用。针对上述问题，本文设计了一种大载荷宏微驱动回转系统轴向支承结构，可有效承载系统轴向载荷，并研究该支承结构载荷性能。设计了一种宏微驱动回转系统，在建立系统复合载荷力学模型基础上分析了系统载荷性能，提出了单排四点接触式回转支承作为系统轴向支承结构设计方案，并完成了回转支承结构参数设计及大载荷宏微驱动回转系统轴向支承工作原理分析；采用赫兹接触理论和有限元法完成了对回转支承内外滚道上的接触应力分析，结果显示回转支承具有良好的承载力、可满足设计要求；采用理论计算、有限元法和实验验证3种方法完成了回转支承的大载荷承载性能分析，结果表明大载荷宏微驱动回转系统在最大轴向输入载荷1 500 N下轴向承受载荷最大为9.88 N、最大轴向承受载荷误差为0.69%，证明了大载荷宏微驱动回转系统支承结构设计的有效性及精密性。研究结果对推动亚角秒级数控转台及宏微驱动回转系统研究具有重要意义。