拖拉机动量飞轮主动防侧翻控制与模型试验研究

针对拖拉机侧翻致死致伤事故仍时有发生的问题，基于旋转刚体加速时的反向施矩原理，以反作用动量飞轮为执行元件，提出了从主动安全角度解决拖拉机侧翻问题的研究方法。通过构建拖拉机动力学系统数学模型，解析了整机侧翻行为的动态演变机理。为保证拖拉机主体结构的完整性，将动量飞轮置于拖拉机前部，取代传统静态配重的同时可主动提供防侧翻力矩。应用Matlab/Simulink软件，对反作用飞轮的回稳过程进行了基于PID控制的有效性仿真分析，同时设计并搭建了比例模型试验平台，对主动施矩飞轮的回稳控制效果进行了试验验证。结果表明，装备飞轮的拖拉机与无控制组对比，在一次试验中可多次实现整机的防侧翻控制，使整机防侧翻性能得到明显改善，且不同行驶工况下的试验数据与仿真结果的相关性较强，充分验证了本文拖拉机侧翻动力学模型的有效性。     

基于互惠共生原则的滁州南屏山公园生态景观及雨洪管理构建策略

以滁州南屏山公园规划建设为背景,构建生态景观各要素,形成雨洪管理系统,在具体生态要素规划上利用公园绿地形成城市生态廊道构筑公园内外联系,利用自然资源与人工设施,构建道路、绿带和水系等生态景观要素。通过整体布局,使公园基质内外完整统一,重点在园内建设透水性铺装、植草沟、雨水花园、下沉式绿地和植被缓冲带,利用雨洪管理系统中的雨水策略、净化策略、涵养策略、恢复策略和植物生态群落策略实现公园绿地环境内的可持续并体现"互惠共生"的包容互通。     

基于部首嵌入和注意力机制的病虫害命名实体识别

为了解决农业病虫害命名实体识别过程中存在的内在语义信息缺失、局部上下文特征易被忽略和捕获长距离依赖能力不足等问题，以农业病虫害文本为研究对象，提出一种基于部首嵌入和注意力机制的农业病虫害命名实体识别模型(Chinese agricultural diseases and pests named entity recognition with joint radical embedding and self attention, RS-ADP)。首先，该模型将部首嵌入集成到字符嵌入中作为输入，用以丰富语义信息。其中，针对部首嵌入设计了3种特征提取策略，即卷积神经网络(Convolutional neural network, CNN)、双向长短时记忆网络(Bidirectional long short term memory network, BiLSTM) 和CNN-BiLSTM；其次，采用多层不同窗口尺寸的CNNs层提取不同尺度的局部上下文信息；然后，在BiLSTM提取全局序列特征的基础上，采用自注意力机制进一步增强模型提取更长距离依赖的能力；最后，采用条件随机场(Conditional random field, CRF)联合识别实体边界和划分实体类别。在包含11个类别和24715条标注样本的农业病虫害自制语料上进行了实验。结果表明，本文模型RS-ADP在该数据集上精确率、召回率和F1值分别为94.16%、94.47%和94.32%；在具体实体类别上，RS-ADP在作物、病害、虫害等易识别实体上F1值高达95.81%、97.76%和97.23%。同时，RS-ADP在草害、病原等难以识别实体上F1值仍保持86%以上。实验结果表明，本文所提模型能够有效识别农业病虫害命名实体，其识别精度优于其他模型，且具有一定的泛化性。     

四端法土壤电导率传感器恒流源设计与试验

土壤信息对于指导农业生产有着极为重要的作用，土壤电导率反映了土壤含水量、盐分、粘粒含量和类型等土壤信息，准确获取土壤电导率对于实现农业精细化生产意义重大。在各种土壤电导率测量方法中，四端法因其成本低、精度高、测量快速和操作简便而大量应用于实际测量；恒流源是四端法测量仪器的重要组成部分，其性能直接决定着测量仪器的精度以及测量范围。本文对比了3种恒流源对测量仪器测量性能的影响，发现采用Howland恒流源的四端法测量仪器高电导率测量能力强而低电导率测量范围较小，测量精度最高；采用改进型Howland恒流源的四端法测量仪器低电导率测量范围有所扩大，测量精度良好；采用基于差动放大器的恒流源的电导率仪低电导率测量范围最大，高电导率测量范围较优，测量精度良好。     

基于微信公众号构建“形势与政策”课高效互动平台

新媒体在挑战传统“形势与政策”课教学效果的同时，也为其教学改革提供了丰富的手段和机遇。微信公众号作为新媒体的强势代表，为改进“形势与政策”课教学互动，构建高效互动平台提供了可能性与优越性，能够有效改进“形势与政策”课形式大于内容的现状，其内生的互动活力、活泼多样的互动形式、符合学生话语特点的交流方式，在一定程度上可以破除学生参与课程互动的惰性和抵触心理，保护瞬间即逝的学习积极性，其三大功能还有助于实现课程教学中一对多、一对一和多对多的教育和引导。而优秀推送内容的编排和高效互动平台的构建，都应当以专业性更强的教研室为中心。     

蔬菜嫁接机器人柔性夹持搬运机构设计与试验

针对现有蔬菜嫁接机器人单手爪夹持搬运机构作业时需要在上苗、切削和对接工位往复旋转作业，限制了机器嫁接生产效率，存在夹持伤苗、操作人员上苗等待时间过长、易疲劳等问题，设计了一种四手爪柔性夹持搬运机构，能够实现上苗、切削和对接工位同步作业，以及秧苗柔性夹持与快速搬运，有助于提高机器嫁接效率。提出了基于缓冲材料的柔性夹持手爪和夹持力调节方法，分析了不同厚度EVA缓冲材料的压缩力学特性，得到缓冲垫完全闭合夹持条件下对不同秧苗的夹持力。利用ADAMS软件建立夹持搬运机构动力学仿真模型，分析了秧苗不同夹持力与旋转位移的变化规律，得出当夹持力小于0.4N时秧苗脱离了夹持手的束缚，夹持力大于3.5N时秧苗夹持与旋转作业稳定。机构性能试验结果表明：选取白籽南瓜苗和黄瓜苗为测试对象，柔性夹持手爪平均夹苗成功率为98.5%，比弧形夹持手提高4.5个百分点，伤苗率降低3.5个百分点，柔性夹苗效果显著；该机构嫁接平均速度为1052株/h，是同类型单手爪嫁接机作业效率的1.72倍，嫁接成功率为96.67%，大幅提高了嫁接机器人生产效率，能够满足工厂化嫁接育苗生产需求。本文研究结果可为高速嫁接机器人的夹持搬运机构设计和优化提供技术参考。     

基于R2U-Net和空洞卷积的羊后腿分割目标肌肉区识别

针对前处理工序造成的羊肉智能精细分割目标肌肉区图像识别准确度低的问题，以羊后腿自动去骨分割工序为研究对象，提出一种基于R2U-Net和紧凑空洞卷积的羊后腿分割目标肌肉区识别方法。对传统的U-Net语义分割网络进行改进，以U-Net为骨架网络，采用残差循环卷积块替换原始U-Net的特征编码模块和解码模块中的卷积块以避免U-Net的梯度消失，在特征编码模块和特征解码模块之间增加一个紧凑的四分支空洞卷积模块对语义特征进行多尺度编码，实现缝匠肌图像分割模型的构建。一方面，针对缝匠肌这一核心目标肌肉区，采集羊后腿图像构建数据集训练与测试本文模型，以验证该方法的准确性与实时性；另一方面，通过旋量法标定夹爪坐标系、相机点云坐标系、机器人坐标系的齐次变换矩阵以计算分割路径，并采用主动柔顺的力/位混合控制方法操纵分割机器人进行目标切削运动，验证基于本文方法得到的目标图像开展目标肌肉分割的可行性。相关试验结果表明：当交并比为0.8588时，本文方法平均精确度为0.9820，优于R2U-Net的(0.8324，0.9775)；单样本检测时间平均为82ms，说明本文方法可快速、准确分割出缝匠肌图像，满足机器人自主分割系统的实时性要求，优于U-Net、R2U-Net、AttU-Net算法。最后，在本文方法得到的缝匠肌图像基础上开展机器人实机分割试验，机器人对5条羊后腿的平均切削时间为7.9s，平均偏移距离为4.36mm，最大偏移距离不大于5.9mm，满足羊后腿去骨分割的精度要求。     

真空复合轧制自磨锐割刀与其结合界面组织性能研究

采用真空复合轧制工艺，将3种钢板（GCr15、Q420、IF）轧制成梯度复合材料，对其结合界面处的微观组织、成分及硬度分布、抗剪强度进行了检测，并对梯度材料自磨锐割刀进行了田间试验。结果表明，不同板层界面处材料间相互咬合形成较为紊乱的冶金结合方式，界面处元素相互扩散形成过渡区，组织缺陷较少。结合界面处的抗剪强度均超过了国标要求，且断裂方式为韧性断裂，不同界面间存在较为平缓的硬度梯度变化。梯度材料自磨锐割刀后刀面、刀尖及刃口材料为GCr15钢，硬度高、耐磨性好，前刀面的硬度呈梯度变化，磨损均匀，作业过程中可始终保持刀尖前凸，刃口曲率半径变化较小，能够长时间保持刃口的锋锐性与再生作物的低损伤切割。田间试验结果表明，相同作业条件下，梯度材料自磨锐割刀耐磨性是市售割刀的3倍以上。     

基于模型预测控制的农机主从跟随作业控制方法

针对实际环境中由于农业机械（简称农机）作业过程的作业量以及土壤条件的变化等不确定性因素的影响，导致协同作业跟随农机的行驶工况不稳定、跟随协同作业响应慢、控制困难等问题，在综合考虑不确定性以及响应性能的基础上，提出了一种农机跟随分层控制架构，搭建农机田间作业下的纵向跟随动力学模型，并以间距保持、速度跟随、燃油经济性、加速度跟随性能为目标，进行基于模型预测控制（MPC）算法的上层控制器推导，基于前馈以及PI反馈的控制器作为下层控制，以上层控制器获得的控制加速度为目标，进行力矩（电流）跟踪，在保证抗不确定性以及干扰噪声的同时，提高跟随农机的响应能力。通过Matlab/Simulink仿真和田间试验验证，结果表明，该控制方法可以有效解决农机作业的跟随控制问题，与滑模变结构控制器相比，能够实现稳定跟随行驶，且速度误差和加速度误差更小，速度误差控制在-0.29132~0.18001m/s，加速度误差控制在-0.05678~0.05628m/s2，稳定跟随距离误差为±0.45m，具有良好的跟随效果。     

基于转矩模型的柴油机功率在线测试方法研究

针对拖拉机耕作过程柴油机输出功率不易精准测量的问题，基于柴油机燃油控制策略的转矩模型，对雷沃拖拉机在理论速度为5.7km/h和8.9km/h的耕地过程的柴油机功率进行了在线测量。将在线测量的指示功率与燃烧分析仪测量的指示功率进行了对比，结果表明：在拖拉机耕作速度较稳定的一段区间内，在线测量的指示功率平均值误差为2.99%，但瞬时值严重失真；分析发现喷油量和喷油时刻的变化是引起功率测量偏差较大的主要原因。为了提高柴油机输出功率在线测量的精准度，利用GT-Power模型得到了该柴油机12个典型工况的空燃比和喷油时刻与转矩的定量关系，并提出利用喷油量修正系数和喷油时刻修正系数对在线测量方法进行修正。优化后方法的测试结果表明：拖拉机稳定运行阶段柴油机功率平均值误差为0.88%，瞬时值误差明显改善。