自动导航拖拉机的农机具作业精度研究

针对自动导航拖拉机带农机具作业时农机具跟踪误差会被放大的问题，提出了1种能够提高农机具作业精度的拖拉机导航算法。采用路径跟踪误差最小的优化控制方法，研究拖拉机自动导航作业时引起机具误差大的因素及改进方法，设计具有农机具误差项的拖拉机模型预测控制算法，对该算法进行可行性试验及对比试验。试验结果表明采用带机具误差项的算法使农机具横向偏差平均降低了42.36%，横向偏差标准差平均降低了40.91%，航向角最大偏差平均降低了6.11%,航向角偏差标准差平均降低了31.04%。结果表明增加农机具误差项的模型预测控制算法能有效提升农机具的作业精度。     

不同数据情境的耕地土壤重金属污染监测点位布设方法

利用基础数据指导监测点位布设成为近年来的研究热点。以北京顺义区重金属Cd污染监测为例,研究耕地土壤重金属污染监测在不同数据情境下的点位布设方法。首先划分了耕地土壤重金属污染监测的基础数据情境,其次探讨了点位布设方法的特点及适用数据情境,最后利用均匀变异指数和偏离指数评价点位布设的均匀性。研究结果表明：（1）存在“无历史,无辅助”、“无历史,有辅助”、“有历史,无辅助”、“有历史,有辅助”、“历史充足”5种基础数据情境,并分别推荐了系统/随机采样布局、无偏采样布局、加密采样布局、加密/无偏采样布局、去冗精化布点策略。（2）顺义区西部属于“无历史,无辅助”数据情境,采用系统采样布局;顺义区东部属于“历史充足”数据情境,采用去冗精化处理。顺义区的均匀变异指数由原始0.546下降到0.490,尤其是顺义区东部均匀变异指数下降到0.468,且偏离指数小于原始样本点布局,验证了不同数据情境的耕地土壤重金属污染监测点位布设方法的可操作性和可行性。该研究可为耕地土壤重金属污染监测点位布设方法的选择提供理论基础和技术支撑。     

城轨车辆辅助控制模块结构设计与分析

为满足城轨车辆模块化设计要求,设计了一种制动系统辅助控制模块集成结构。首先利用有限元分析软件依据EN12663标准对该集成结构进行静强度分析,然后采用Goodman疲劳曲线图对结构疲劳强度进行评估。结果表明,集成化的辅助控制模块结构符合EN12633标准,能够满足车辆使用要求,后续同类项目可以直接采用该集成结构。     

多旋翼无人机辅助籼粳杂交稻制种授粉研究

水稻是浙江省最主要的粮食作物，而籼粳杂交稻品种已成为浙江省的主要水稻种植品种类型。但籼粳杂交稻制种是一种劳力密集型技术，其中水稻授粉阶段主要依靠人工采用绳索、竹竿或木杆振动父本和自然风力辅助授粉。随着近年来中国农用无人机的发展与研究，为杂交水稻制种辅助授粉机械化提供了可能。以四旋翼无人机为例，通过田间授粉试验、花粉密度观测、结实率测算，考察农用无人机和人工拉绳的授粉效果。结果显示，无人机辅助授粉与人工拉绳相比效果相当，即花粉统计为95个/视野左右，平均结实率为27%左右。但无人机辅助授粉效率是人工的10倍以上，节约50%的人力成本，同时克服种植地形环境等困难，有助于机械化水平的提升。     

A MICRO-COMPUTER AIDED DIAGNOSIS SYSTEM FOR CHILDREN''S RICKETS

This paper introduces imitation of the expert experence, whole procedures for establishing mathematical model and clinical effects. The system has higher level and clinical effects in diagnosis.     

马铃薯收获与气力辅助残膜回收联合作业机设计与试验

针对大面积推广大垄双行覆膜马铃薯栽培模式所造成的田间残膜污染问题,设计了马铃薯收获与气力辅助残膜回收联合作业机,一次作业可同步实现薯块挖掘铺条与残膜回收。通过对样机关键作业部件进行设计选型,确定了阶梯挖掘铲、土薯抖动升运装置及浮动式气力卷膜装置结构及作业参数,分析了浮动式气力卷膜装置作业过程,得出确保该装置不产生残膜滞留堵塞、拉断及打滑现象的必要条件,对地轮田间行走产生不滑动的滚动条件进行了分析计算,并完成了样机相关作业性能试验。田间试验结果表明,当联合作业机作业速度为1.8~2.0 km/h时,残膜回收率为91.6%,明薯率为96.8%,伤薯率为2.3%,试验指标均达到了国家和行业标准要求,试验结果满足设计要求。     

基于特征代表性的土壤环境质量监测点布局优化方法

为提升土壤监测点代表性以更准确获取土壤信息并实施有效管理措施,本文提出一种基于特征代表性的土壤环境质量监测点布局优化方法。该方法基于多个与监测目标变量相关性强的辅助变量的属性分布构建特征空间,采用条件拉丁超立方体方法将特征空间分层并进行编码,并通过计算特征空间分层影响度以确定抽样顺序,逐点抽样优化获得高代表性的布样方案。本研究以北京顺义区为例,以土壤类型、土壤质地、土地利用类型和坡度作为辅助变量进行监测点布局优化,并与简单随机采样方法、空间分层采样方法、条件拉丁超立方体采样方法(cLHS)进行比较。结果显示:相较于其他3种方法,本文提出的方法的特征空间覆盖率平均提高15%左右,耗时远小于cLHS,略高于简单随机采样和空间分层采样,所获取的监测点布设方案的不确定性明显低于其他3种方法,重金属含量分布特征与总体数据更为接近。综上,本研究提出的方法能够显著提升监测点在特征空间的代表性,可有效反映调查区域土壤属性总体分布特征,能为后续调查监测土壤信息提供参考手段。