基于离散元法玉米秸秆双层粘结模型力学特性研究

针对玉米秸秆外表皮与内穰力学特性存在显著差异问题,建立离散元玉米秸秆双层粘结双峰分布模型,通过力学试验与虚拟仿真试验对比,标定玉米秸秆外表皮和内穰力学参数,校正离散元模型,探究玉米秸秆力学特性.结果表明,采用离散元Hertz-Mindlin with bonding颗粒接触方法可建立玉米秸秆双层粘结双峰分布模型.完善DEM方法建立玉米秸秆颗粒粒度随机分布的双层粘结模型方法.通过力学试验得出青贮玉米秸秆外表皮弹性模量和剪切模量分别为982.52和387.58 MPa,青贮玉米秸秆内穰弹性模量和剪切模量分别为28.64和8.13 MPa,外表皮木质部与内穰纤维部力学特性差异显著.计算得出外表皮-外表皮、外表皮-内穰、内穰-内穰之间粘结参数.通过单轴压缩试验,剪切与虚拟仿真试验对比验证离散元模型可靠性.文章所建立玉米秸秆双层粘结双峰分布离散元模型表征两者力学特性差异,为青贮玉米饲料数值化研究提供理论依据.     

深翻、有机无机肥配施对稻田水分渗漏和氮素淋溶的影响

【目的】针对我国长江中下游地区稻麦轮作区常年浅耕与不合理施肥导致的土壤犁底层增厚与土壤板结的问题,研究深耕（打破部分犁底层）与施肥方式对稻田土壤容重、土壤紧实度、土壤水分渗漏量、氮素淋溶量及氮素形态的影响,阐明稻田氮素淋溶量与耕作、施肥方式的响应机制,为稻田合理耕层构建提供理论依据。【方法】（1）基于2015年安徽省舒城县设置两种耕作方式（旋耕12 cm、深翻20 cm）、3种等氮量施肥方式（仅施化肥处理T1、秸秆还田配施化肥处理T2、有机与无机肥配施处理T3）的田间定位试验,2019—2020年监测土壤容重与紧实度以及稻季水分渗漏与氮素淋溶量。（2）通过原状土柱模拟试验,研究深翻30 cm（打破犁底层）对稻田水分渗漏量的影响。【结果】（1）田间试验结果表明,深翻20 cm较旋耕12 cm降低了耕层土壤容重与紧实度,但没有显著增加水稻生育期的水分渗漏量,仅在分蘖期增加7.4%,孕穗期之后无显著影响。（2）土柱试验结果显示,深翻30 cm（打破犁底层）水分渗漏量较旋耕12 cm和深翻20 cm显著增加,淹水时分别增加19.0%与11.0%,非淹水时分别增加23.0%与21.5%。（3）田间试验水分渗漏液中的氮素主要以硝态氮的形式存在,T3较T1和T2处理在水稻进入孕穗期后显著降低渗漏液中硝态氮的浓度;各施肥处理间铵态氮浓度差异不显著。（4）从整个水稻生育期看,两种耕作方式对氮素淋溶量影响不显著,而3种施肥方式下氮素淋溶量存在明显差异,T3处理降低了氮素淋溶量。深翻条件下T1、T2与T3处理氮素淋溶量分别为10.69、11.74和9.14 kg N·hm^-2,旋耕条件下分别为9.83、11.21和8.58 kg N·hm^-2。【结论】深翻20 cm可以改善土壤物理性状,但不会增加土壤水分渗漏及氮素淋溶;相同耕作方式下,有机与无机肥配施不会增加土壤水分渗漏与氮素淋溶。因此,在长江中下游黏质且犁底层厚（如红黄壤型）的水稻土区,部分打破犁底层,有机与无机肥配施,可构建深厚肥沃的耕作层,且不会增加水分渗漏和氮素的淋溶。     

长期施肥对不同深度稻田土壤团聚体磷素分配的影响

长期磷肥投入显著增加了耕层土壤各团聚体组分中磷素累积,而作为评判磷素是否向地下水迁移的重要指标,深层土壤团聚体磷素分配对长期磷肥投入的响应仍缺乏系统评估。本研究依托始于1981年红壤稻田长期定位试验,选取不施磷肥（NK）、氮磷钾化肥（NPK）和氮磷钾化肥配施有机肥（NPKM）处理,在长期试验40年后（2020年）,分别采集0~20、20~40、40~60 cm深度的土壤样品,测定了全土和各团聚体组分的总磷和有效磷含量,并探讨了施肥-团聚体质量百分比-团聚体磷素之间的内在关系。结果表明,所有施肥处理均表现为>2 mm团聚体质量百分比随着土壤深度的增加而逐渐降低,与NK处理相比,磷肥施用显著提高了0~20 cm和20~40 cm全土和团聚体组分中有效磷含量,且NPKM处理的增幅最大。与NK处理相比,NPKM处理下0~20、20~40cm和40~60 cm各团聚体总磷含量分别提高了2.14~2.60、1.39~2.80倍和27.03%~180%,各团聚体有效磷含量增幅分别为12.95~18.29、7.57~12.31倍和70.67%~709%。同时,NPKM处理总磷和有效磷的增幅呈现出随着团聚体粒径的增大而逐渐增加的趋势。水稻吸磷量和磷素盈余量也表现为NPKM处理最高,NPK处理次之,NK处理最低。进一步分析发现,团聚体总磷和有效磷含量主要受磷素盈余量的影响,且团聚体中的有效磷含量还受总磷含量的直接调控。研究表明,40年长期有机无机肥配施显著影响红壤稻田表层和深层团聚体磷素分配,且>2 mm团聚体组分中有效磷含量的响应最为敏感,通过调控磷素盈余可以显著影响团聚体中磷分配。     

有机无机肥配施对精量穴直播水稻产量及氮素利用的影响

为探究有机无机肥配施对精量穴直播水稻产量及氮素利用的影响,2018—2020年,选用鸡粪型有机肥进行不同比例有机肥替代化肥田间小区试验。试验采用两因素裂区设计,主区为3个杂交水稻品种,分别是宜香优1108、F优498、德优4727;副区为不同比例有机肥替代化肥,在总施氮量150 kg·hm^-2水平下,设置100%化学N肥（M1）、75%化学N肥+25%有机肥（M2）、50%化学N肥+50%有机肥（M3）、25%化学N肥+75%有机肥（M4）和100%有机肥（M5）共5个处理,以不施N肥为对照（CK）。结果表明,随着有机肥比例的增加,3个品种的每穗粒数和产量均先增加后降低。对于宜香优1108,M2处理的每穗粒数最多、产量最高,2018、2019和2020年分别较M1处理增产2.92%、5.53%和8.07%。对于F优498和德优4727,M3处理的每穗粒数最多、产量最高,3年分别较M1处理平均增产9.13%、7.33%、7.21%和2.7%、6.03%、8.69%。施肥处理中均以M5处理的产量最低。对于氮素转运率,M2和M3处理水稻的氮素转运率增加,其中,宜香优1108在M2和M3处理下氮素转运率3年平均较M1处理提高9.40%和11.41%,F优498提高9.63%和19.18%,德优4727提高9.40%和18.03%。随着有机肥比例的增加,氮素表观利用率降低,氮素收获指数、氮素农学利用率和氮肥偏生产力均先增加后减少。宜香优1108在M2和M3处理下氮素收获指数3年平均较M1处理提高5.05%和5.54%,F优498提高4.53%和8.80%,德优4727提高4.88%和8.98%。由此表明,在精量穴直播下,有机肥与无机肥的合理配施能更好地调控水稻对养分的吸收利用,从而提高产量;宜香优1108采用25%有机肥替代化学氮肥时产量最佳,而F优498和德优4727采用50%有机肥替代化学氮肥增产效果更好。     

氮磷钾配施对戈壁日光温室基质槽培番茄产量和品质的影响

【目的】研究氮、磷、钾肥配施对戈壁日光温室有机基质槽培番茄产量和品质的影响,以探明基质槽培番茄高产优质的适宜氮、磷、钾施用量及配比。【方法】在戈壁日光温室有机基质槽培条件下,以番茄品种吉诺比利为试材,采用氮磷钾3因素5水平正交旋转组合设计,共计20个处理,测定不同施肥处理番茄的产量与品质,然后以氮、磷、钾肥施用量的编码值为自变量,番茄的产量与品质综合评分为因变量进行二次多项式回归分析,得到氮、磷、钾肥与番茄产量和品质之间的回归模型,在此基础上,对氮、磷、钾肥进行主效因子、单因子以及互作效应分析,最终确定了番茄高产优质的氮、磷、钾肥施用量及配比。【结果】建立了氮、磷、钾肥施用量编码值与番茄产量和品质综合评分之间的回归模型,经F检验可知回归关系达极显著水平。主效因子分析结果显示,3种肥料因子对番茄产量和品质的影响均以氮肥最大,钾肥次之,磷肥较小,表明氮是影响戈壁日光温室有机基质槽培番茄产量和品质的首要因素。单因子效应分析结果显示,随着氮、磷、钾施肥量的增加,番茄产量和品质综合评分均先增加后降低。互作效应分析结果显示,氮磷、磷钾、氮钾之间的互作效应对番茄产量的影响达到了极显著水平。利用模型决策分析表明,戈壁日光温室秋冬茬基质槽培番茄目标产量大于80 000 kg/hm²时的施肥方案为：N 284~367 kg/hm²,P₂O₅ 173~228 kg/hm²,K₂O 437~566 kg/hm²;番茄品质综合评分超85分的优化施肥方案为：N 311~407 kg/hm²,P₂O₅ 221~291 kg/hm²,K₂O 454~592 kg/hm²。【结论】戈壁日光温室有机基质槽培番茄产量大于80 000 kg/hm²、品质综合评分超85分的施肥方案为：N 311~367 kg/hm²,P₂O₅ 221~228 kg/hm²,K₂O 454~566 kg/hm²,适宜的 N、P₂O₅、K₂O施用量之比约为1∶0.66∶1.50。     

氮锌配施对水稻生长、产量和养分吸收分配的影响

为研究氮锌配施对水稻生长、产量和养分吸收分配的影响,采用大田小区试验,以籼型杂交稻品种广两优35和常规粳稻品种日本晴为研究材料,设置3个锌水平和4个氮水平的交互处理,分析了各生育期水稻的生物量,成熟期产量及构成因素,各部位氮和锌的含量、累积量和分配比例。结果表明,氮锌配施对水稻早期的生长和后期的产量形成均具有协同增效效应,这种效应在不同水稻品种中具有一定的差异性。氮锌配施对水稻每公顷穗数具有极显著的正向交互效应,每公顷穗数的显著增加是氮锌配施下水稻产量提高的主要原因。氮锌配施不仅提高了水稻植株中的氮和锌含量,同时还促进了氮和锌向生殖器官(小穗)中分配,这可能是水稻产量提高的主要生理机制之一。     

油菜精量联合直播机覆秸装置设计与试验

在长江中下游稻油轮作区,前茬水稻机收后秸秆全量留田,当接茬进行油菜精量联合直播作业时,浮秸易缠绕直播机触土部件,造成机具堵塞、种子落在秸秆上难以出苗等问题。为此,结合油菜覆草种植农艺措施,提出适于油菜直播水稻秸秆覆盖还田的机械化作业方案,设计了一种与油菜精量联合直播机配套的覆秸装置。通过理论分析,确定了覆秸装置关键环节工作部件的结构参数、安装位置与安装角及工作转速范围。控制秸秆喂入量分别为0.9、1.1、1.3kg/s,进行性能测试试验,验证了理论分析确定的各部件工作转速的适宜性和秸秆输送顺畅稳定性,结果表明,当播种覆秸作业机组配套69.9kW拖拉机、前进速度0.7m/s、捡拾装置滚筒转速80r/min、集秸装置螺旋输送器转速270r/min和链式提升装置转速270r/min时,机具作业顺畅,秸秆捡拾率达到90%以上。控制均匀铺放装置转速分别为210、240、270、300、330r/min,当转速为300r/min时,秸秆覆盖均匀率最高,超过92%。田间试验表明,覆秸直播机秸秆通过性能良好,各环节工作部件作业稳定,各项设计指标均满足技术标准要求,设计的覆秸装置与油菜精量联合直播机集成,一次作业可完成水稻浮秸的捡拾、堆集、输送、覆盖以及旋耕整地、开畦沟、施肥、油菜播种等工序,适宜在水稻机收后秸秆未作任何处理的稻茬田作业。     

离散元法在农业工程研究中的应用现状和展望

现代农业装备数字化设计是农业工程领域的主要研究方向之一,农业机械与各类农业物料的接触作用及其对农业机械设计工作的影响是现代农业装备数字化设计重要内容和难点。离散元法是一种基于不连续性假设的计算机数值模拟方法。研究表明,离散元法可以用于仿真分析农业散体物料与机械装备间的相互作用关系,为现代农业装备数字化设计提供了新手段,在农业工程领域具有良好的应用前景。本文对离散元法的基本概念、发展历程及常见程序软件进行了概述,归纳分析了离散元法在模拟农业土壤与农业物料接触时的模型确定及其参数标定方法,重点阐述了各作业环节典型农业机械的离散元法应用现状和发展动态。对基于离散元的数值模拟仿真及其工业化应用推广所面临的主要问题进行了分析和总结,指出通用参数标定方法缺失和模型过度简化是离散元法进一步发展的制约因素,加强接触模型和参数标定的基础研究工作,推动专业、通用的软件平台开发,提高计算机计算和存储能力及改进离散元算法结构,从而提升模型计算效率将是今后的研究方向和工作重点。     

基于残差BP神经网络的6自由度机器人视觉标定

基于视觉伺服控制的机器人手眼标定和逆运动学求解一直是视觉伺服领域的核心问题。随着应用场景的逐渐复杂,传统手眼标定方法已无法满足需求;随着网络深度的增加,单一BP神经网络逆运动学求解算法的误差趋于饱和甚至变大,无法进一步提升网络性能。针对以上问题,本文将手眼标定和逆运动学求解融合为拟合目标图像坐标到机器人各关节角之间的映射关系问题,提出了一种残差BP神经网络算法。使用多个残差网络模块的方式加深BP神经网络的深度,残差模块的输入信息可以在网络内跨层传输,较好地解决了因深度增加网络模型容易产生梯度消失而无法提升网络性能的问题;通过6自由度机器人雅可比方程对逆运动学解的空间进行划分,确定了8个独立的区域,基于独立区域方法对训练数据进行处理,从而避免了多自由度机器人逆运动学多解对网络学习的影响,网络训练精度提升了2个数量级,训练速度提高了2倍。在REBot-V-6R型6自由度机器人输送线分拣系统中进行二维平面抓取和三维实物抓取实验,实验结果验证了该方法的准确性。结果表明,该方法比1层BP神经网络、3层BP神经网络、5层BP神经网络的训练精度分别提高了4个数量级、2个数量级、5个数量级,测试精度提高2个数量级;与传统标定方法相比,本文方法节约了逆运动学求解过程的计算成本,抓取位姿精度提高了1个数量级。     

大空间运动3-RRRU并联机器人运动学标定与误差分析

并联机器人具有高速、高刚度和大负载等明显优势,被广泛应用到农业和工业领域,但多关节导致该类机器人控制精度不高。针对大空间运动3-RRRU并联机器人的运动学建模和误差标定方法展开了系统、深入研究。综合应用DH法和空间矢量法建立了机器人的运动学模型,在此基础上,借助偏微分理论推导并建立机器人的误差模型;应用激光跟踪仪进行不同轨迹下机器人的空间位置数据采集,对一般遗传算法进行改进,以等步距搜索策略实现主要遗传算子的优化,并通过全局数值寻优获取机器人的误差补偿数据,完成标定和补偿工作。实验表明：基于直线标定方式,补偿后直线轨迹跟踪误差控制在0.14～1.34mm,但不适用于曲线轨迹补偿,其实测补偿后的最大误差高达5.08mm。曲线轨迹标定精度高于直线轨迹标定,补偿后将直线和曲线两种路径下的最大误差分别降低至1.18mm和1.56mm。该标定方法自动化程度高,适用于含有大量关节并联机器人的误差标定工作。