引黄灌区不同肥料类型和施肥技术对稻田氮磷流失的影响

为减少引黄灌区稻田退水导致的农业面源污染,寻找水稻稳产和环境友好的最佳结合点,研究了大田示范条件下不同肥料类型和施肥技术对稻田田面水和排水沟退水氮磷变化特征的影响。结果表明,与常规施肥处理比较,优化施肥和侧条施肥均可以显著降低稻田田面水和排水沟中TN质量浓度,其中以侧条施肥处理效果最好,田面水和排水沟中TN质量浓度仅为常规施肥的47.4%和34.3%,各施肥处理间田面水和排水沟中TP质量浓度变化差异不显著。优化施肥和侧条施肥处理在肥料减量的条件下水稻产量并没有降低,其中有机种植处理产量最低,相对产量仅为常规处理的73.5%。综合考虑水稻产量和环境因素,优化施肥和侧条施肥技术可以作为环境友好型施肥技术在引黄灌区进行推广。     

基于蚁群算法的六自由度采摘机器人轨迹规划研究

在现代农业生产中,果蔬采摘作业复杂而繁重,采摘机器人在作业过程中常常需要经历成千上万个果蔬采摘点,面对这样巨大的工作量,采摘机器人移动路径规划显得非常重要。为此,以采摘机器人运动轨迹为研究对象,以其运动轨迹总长最短为研究目标,针对机器人各关节机构运动速度变化情况及机器人运动特性,利用基本蚁群原理对六自由度采摘机器人的路径进行规划。实验结果表明:所设计的采摘机器人轨迹优化技术不但路径优化能力强、运动轨迹平滑,还具有可靠性强及稳定性好的优点。     

摆动分离筛薯土分离机理分析与参数优化试验

针对摆动分离筛薯土分离机理不明确,作业参数匹配不合理导致明薯率与马铃薯破皮率矛盾突出等问题,利用高速摄像机实时拍摄不同曲柄转速、筛面倾角和机器前进速度时摆动分离筛上薯土混合物的分布状态,统计并分析薯土混合物分布高度的变化规律,揭示薯土分离机理,并获得影响分离筛性能主要因素的取值范围。以明薯率和破皮率为评价指标,采用Box-Behnken响应面试验方法进行试验,建立各指标与因素间的回归数学模型,对影响摆动分离筛性能的结构与工作参数进行优化。结果表明,各因素对明薯率、破皮率影响由大到小为曲柄转速、筛面倾角、机器前进速度。摆动分离筛优化参数组合为:曲柄转速230 r/min,筛面倾角21.1°,机器前进速度2.03 km/h,优化后明薯率和破皮率分别为98.94%和0.21%,明薯率较优化前提高1.68个百分点,破皮率较优化前降低9.6个百分点,参数优化试验结果满足国家标准要求。     

基于改进蚁群算法的服务组合研究

在服务计算过程中，服务组合问题是其中关键的技术之一。在原子候选服务数目巨大的情况下，经典的算法一般都是寻找问题的最优解，存在运算量大，运行时间长的缺点，蚁群算法并不是寻找服务组合问题的最优解，而是得到用户能够认同的可行解。为了能够更有效的为用户提供各种服务，在静态的服务组合建立过程中，以服务发现的候选原子服务集合中的服务质量为权重，将服务组合问题分解成一个有向无环图，在组合代价为最小的原则下，采用改进的蚁群算法为搜索方法，迭代一定的次数或者达到用户设定的服务质量为算法的终止条件，找到能够组合为用户需要的原子候选服务集合，进而快速、准确的得到用户期望的服务。     

草莓奶片配方的优化研究

本文是在原味奶片的基础上添加了草莓粉、草莓香精、柠檬酸和食用色素等原料，并通过单因素实验、正交实验和感官评定的方法确定草莓奶片的最佳产品配方。结果表明最佳配方参数为草莓果粉添加量为20‰、草莓香精添加量为3．5‰、柠檬酸添加量5．0‰、食用色素添加量0．0025‰。     

1株解淀粉芽孢杆菌B7快速液态发酵优化工艺研究

本试验以1株饲用益生菌解淀粉芽孢杆菌B7（Bacillus amyloliquefaciens B7，B.amyloliquefaciens B7）为研究对象，为了增强其在液态条件下的发酵水平，提高其芽孢发酵工艺优化效率，拟采用测定芽孢吡啶二羧酸（dipicolonic acid，DPA）浓度的方法来代替传统的平板芽孢计数法，以探讨此测定方法在芽孢发酵优化工艺中的可行性。首先，通过单因素试验筛选出对菌株产孢有显著促进作用的因子，进一步通过正交优化试验确定蛋白胨、玉米粉、大米蛋白粉和Mn²⁺组合的最优水平。结果表明，发酵液中的芽孢浓度与测定的DPA荧光强度呈线性相关，在蛋白胨20 g/L、玉米粉10 g/L、大米蛋白粉20 g/L、Mn²⁺1.0 mmol/L时发酵48 h，检测到DPA荧光强度达到最大，其相应的芽孢浓度达到7.0×10⁹ CFU/mL。与实验室常用的LB培养基相比，芽孢浓度提高了3.3倍；与工业生产用培养基相比，芽孢浓度提高了2.2倍。本研究为芽孢杆菌发酵过程中芽孢浓度测定提供了一种快速方法，为工业菌株B.amyloliquefaciens B7的发酵提供了一种成分简单且高产芽孢的培养基。     

基于混合狼群算法参数优选的泵站群运行优化

对于求解复杂的并联泵站群优化运行模型,狼群算法(wolf pack algorithm,WPA)存在收敛性和鲁棒性差等问题。为改善这些问题,该文以某典型并联泵站群为例,以泵站系统主机组运行能耗最低为优化目标,考虑流量、叶片角度、开机台数等约束条件,建立了并联泵站群优化运行模型。将模拟退火算法引入WPA算法中,提出混合狼群算法(hybrid wolf pack algorithm,HWPA)用于求解建立的优化模型。选择最小值、平均值和标准差作为算法性能的评价指标。相较于粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)和WPA算法,HWPA算法求解典型并联泵站群优化运行模型得出的运行能耗最小值平均降低了15.60、10.23 kW,平均值平均降低了36.94、14.30 kW,标准差平均降低了84.82%、72.90%。在HWPA算法的基础上,对算法中的游走步长、奔袭步长、围攻步长的最小值和最大值4个参数进行单因素分析和拉丁超立方抽样设计计算,确定出4个参数的最优组合为0.33、1.53、0.672和4.8×10^5,进而提出改进混合狼群算法(improved hybrid wolf pack algorithm,IHWPA)。相较于HWPA算法,IHWPA算法求解典型并联泵站群优化运行模型得出的运行能耗最小值和平均值平均降低了4.66和13.26 kW,标准差平均降低了94.02%。应用IHWPA算法确定典型并联泵站群6个不同运行工况优化方案,结果表明,采用引入模拟退火算法、优选WPA算法参数的方法提高了算法的全局收敛性与计算鲁棒性,泵站运行最优决策方案较实际方案的运行能耗平均降低9.80%,可为泵站工程提供合理有效的运行方案,降低运行能耗。     

植保无人机昼夜作业的雾滴沉积特性及棉蚜防效对比

针对无人机在棉蚜防治过程中夜间作业雾滴沉积特性和防效未知、目标喷洒区域雾滴沉积规律不明确等问题,该研究采用P20植保无人机进行棉蚜防治试验,对比了无人机白天和夜间作业时棉花植株不同部位的雾滴沉积规律及棉蚜防效,以常规喷杆喷雾机和喷枪为对照。结果表明,无人机白天和夜间作业的雾滴沉积数量及覆盖率差异显著,相同作业参数下,夜间作业的雾滴沉积数量平均比白天多42.82%,覆盖率平均比白天增加51.04%;夜间作业的雾滴穿透性较好,棉花植株的中下层及叶片背面雾滴沉积数量均多于白天。夜间作业时,棉花植株中、下层的雾滴沉积数量平均占垂直方向上雾滴总数量的比例分别为34.79%和22.07%,白天平均占33.27%和21.89%,喷枪为29.50%和19.98%,喷杆喷雾机为43.30%和15.84%;无人机夜间作业的叶片背面雾滴沉积数量平均占正反面总雾滴沉积数量的19.80%,白天作业占14.18%,夜间比白天多39.63%,各层叶片背面的雾滴沉积数量表现为上层下层中层;总体上,无人机作业的叶片背面雾滴沉积数量比例不超过25%,喷枪及喷杆喷雾机作业的叶片背面雾滴数量少,分别占7.09%和0.20%;在棉花花铃期和蕾期作业时,为提高雾滴沉积数量和雾滴穿透性,建议将无人机作业参数设置为飞行高度1.5～2 m,飞行速度3～4 m/s,选用较大的喷洒量,因为只有无人机下压风场不削弱、雾滴不大量损失的前提下,旋翼风场才能有效促进雾滴穿透性。就雾滴沉积数量和棉蚜防效关系而言,药后第1天棉蚜减退率与叶片背面雾滴沉积数量呈正相关关系,因受天敌影响药后第10天二者关联性不高。试验表明,无人机夜间作业更有利于棉蚜防治,其防效显著优于白天作业和其他2种常规设备,且农药剂量减少20%对棉蚜防效无显著影响。该研究结果可为植保无人机作业参数的合理设置提供参考,为棉蚜有效防控提供科学依据。     

稻麦联合收获机分段式脱粒装置设计与优化

针对纵轴流联合收获机在收获稻麦时出现的脱粒不彻底、分离不完全等问题,该研究设计了一种分段式纵轴流脱粒分离装置。该装置主要由锥形脱粒滚筒、脱粒强度可调式凹板筛、360°分离式凹板筛、作业参数电控调节系统等构成。通过单因素试验,分别获得了脱粒强度可调式凹板筛的开关板针对小麦和水稻脱粒的最佳开关状态。为寻求装置作业参数对脱粒效果的影响规律及最优参数组合,进行了多目标优化试验。以滚筒转速、导流板角度、凹板筛脱粒间隙、凹板筛分离间隙及喂入量作为影响因素,以破碎率、损失率、脱出物含杂率为试验指标,建立了破碎率、损失率、脱出物含杂率的数学模型。试验结果表明:各因素对破碎率影响的显著性大小顺序为滚筒转速、凹板筛脱粒间隙、导流板角度、喂入量、凹板筛分离间隙;对脱出物含杂率影响的显著性大小顺序为滚筒转速、导流板角度、凹板筛脱粒间隙、喂入量、凹板筛分离间隙;对损失率影响的显著性大小顺序为滚筒转速、导流板角度、凹板筛脱粒间隙、喂入量、凹板筛分离间隙。通过多目标参数优化分析,确定装置进行小麦脱粒的最优作业参数组合为脱粒滚筒转速905 r/min、导流板角度69°、凹板筛脱粒间隙18 mm、凹板筛分离间隙19 mm、喂入量4 kg/s。在该参数组合条件下进行了田间验证试验,结果表明,与常规纵轴流脱粒装置相比,整机作业破碎率由1.46%降为1.00%,含杂率由1.85%降为1.43%,损失率由1.72%降为1.20%,各指标实测值与模型优化值的相对误差均小于5%,满足国家相关标准要求。该装置有效解决了破碎率高、脱粒不干净、分离不彻底的问题,研究结果可为纵轴流联合收获机脱粒装置的结构改进和作业参数优化提供参考和依据。     

基于MFO-LSTM的母猪发情行为识别

及时准确识别母猪的发情行为可以有效增加受胎率和产仔量,对提高养殖企业的繁育水平和经济效益具有重要意义。该研究针对生猪养殖过程中母猪发情行为识别存在主观性强、智能化水平低、假警报和错误率高、识别不及时等问题,提出了一种基于飞蛾扑火算法(Moth-Flame Optimization,MFO)优化长短时记忆网络(Long Short Term Memory,LSTM)的母猪发情行为识别方法。利用安装在母猪颈部的姿态传感器获得母猪姿态数据,然后使用姿态数据训练MFO-LSTM姿态分类模型,将母猪姿态分为立姿、卧姿和爬跨3类。通过对姿态分类结果进行分析,确定以爬跨行为和活动量2个特征作为发情行为识别依据,使用MFO-LSTM分类算法判断母猪是否发情。以山西省太原市杏花岭区五丰养殖场的试验数据对该方法进行验证,结果表明,该方法在以30 min为发情行为识别时间时的识别效果最好,发情行为识别的错误率为13.43%,召回率为90.63%,特效性为81.63%,与已有的母猪发情行为识别方法相比错误率降低了80%以上。该方法在保证识别准确率的情况下有效降低了错误率,可满足母猪养殖生产过程中发情行为自动识别要求。