Analysis on the migration of first-generation Mythimna separata (Walker) in China in 2013

Mythimna separata (Walker) is an important pest which can cause serious damages to cereal crops. In the past two decades, several heavy outbreaks have taken place in northern China. In order to develop a fine-scale method of forecasting outbreaks, population data were collected in northern China using searchlight traps and ground light traps. A background weather pattern analysis and trajectory analysis were performed via the Weather Research and Forecast (WRF) and FLEXPART models. Our results showed that heavy migration of first-generation M. separata appeared in northern China in 2013. In Yanqing District, Beijing, the cumulative number of captured adults in searchlight traps was around 250 000 and the daily maximum for trapped moths was 86 000. During the peak period, the majority of M. separata moths arrived after 00:00 every night. The sex ratio (female:male) at each monitoring site was greater than 1 and greatly fluctuated with population dynamics. During the migration peak, prevailing downdraft winds benefited M. separata moths to land passively. Trajectory simulation showed that immigrants were from Anhui, Jiangsu and Hubei provinces and most of them could continue to fly into the northeastern regions of China. These results provide technical support for fine-scale forecasting of the outbreak of M. separata at meso- and micro-scale.     

气象条件对内江地区水稻生长影响的分析

本研究旨在定量讨论气象条件对水稻穗—茎叶的影响。主要根据水稻的生理特征和生长规律，采用动力学的方法，分营养生长期和生殖生长期建立水稻生长模型。在此基础上，结合Forcal、Matlab等数值模拟工具，探索性的讨论气温、降水和日照3个综合因素对水稻穗—茎叶的影响。【结果】？核心部分，约150字（全面、概括、精炼）【结论】？结果表明：（1）营养生长所带来的能量优势并不能完全转化为稻穗的储存优势，而生殖生长期的环境条件对水稻的产量形成更为关键；（2）不仅营养不足对稻穗物质积累存在负面作用，而且旺长对稻穗物质积累也存在一定的负面作用；（3）该模型较好地反映了气象条件对水稻生长的影响，从能量的角度定量化的模拟四川内江地区的水稻生长情况。     

迷宫流道滴头内流场和颗粒运动的不同湍流模型数值模拟

为更好研究迷宫流道滴头的内流场水力性能和颗粒运动特性,该文采用k-ε模型和Eulerian-Lagrangian两相流模型进行了一系列数值研究。首先,通过3种湍流模型(标准k-ε、RNG k-ε与Realizable k-ε)预测迷宫流道滴头水力特性并与喻黎明等(2009)的试验结果对比分析,标准k-ε模型更适合于模拟迷宫流道滴头的内流场,与PIV试验数据相比,水力性能曲线平均模拟误差仅为2.32%。然后,基于Lagrangian的颗粒离散相模型,数值研究了齿形迷宫流道内不同密度和直径的单个颗粒运动轨迹及运动特性,并与喻黎明等(2009)的相关试验数据比较,结果表明,考虑了重力、浮力、虚拟质量力和曳力的随机轨道模型能够更加准确地模拟颗粒在迷宫流道内的运动,与PIV试验数据相比,颗粒运动速度后平均模拟误差仅为2.34%。颗粒直径变化较密度变化对颗粒运动影响大,随着颗粒直径或密度增大,颗粒运动速度减小,颗粒速度变化幅值大小依次为:速度极小值、平均速度、速度极大值,随着颗粒粒径增大,流经漩涡区时颗粒速度减小较大,颗粒的运动跟随性变差,颗粒在惯性力的作用下沉积在流道拐角内侧的漩涡区,由此可能造成迷宫流道堵塞。同时,以上对比分析表明,相关两相流模型和数值方法可很好预测滴头内部固液两相流动,可为滴头抗堵塞设计提供参考。     

自然水体中超声波标记鱼游动轨迹精密确定算法

针对鱼类关键生境位置确定的应用需求,该文提出了一套适用于自然水体的超声波标记鱼定位算法,解决了标记鱼定位以及存在粗差观测值,即水听器记录的超声波信号接收时间存在错误情况下算法的抗干扰性。宜昌黄柏河的实测结果表明,基于现有1 ms级精度的水听器,可在自然水体中获得2.15 m精度的信号标记鱼三维游动轨迹。如因气泡、遮挡等因素对水听器观测数据引入粗差,当粗差量级在10 m以上,该方法可接近100%探测出是否存在粗差。当粗差观测值在3个以内时,该方法的探测成功率可达84.3%以上,3个以上时粗差探测成功率明显下降,5个及以上,即粗差观测值个数占观测值总数的比例大于31.25%时,基本只能探测出观测数据中存在粗差而无法有效确定粗差。该研究可为渔业增殖、鱼类栖息地保护、鱼类洄游通道等研究提供参考。     

湘桂走廊白背飞虱早期虫源及灾变大气背景

为阐明湘桂走廊白背飞虱早期虫源及大气背景在其北迁过程中的影响,利用HYSPLIT软件模拟白背飞虱灾变性迁入高峰期、始见期后向轨迹,分别从个性及共性角度,分析湘桂走廊白背飞虱主要虫源地及其灾变大气背景。结果表明：（1）1991—2014年湘桂走廊白背飞虱的迁入始见期、首次迁入高峰期分别为0.9 d/10 a、1.6 d/10 a;（2）西南路径是湘桂走廊白背飞虱初始虫源迁入的主要路径,永福站、兴安站和全州站虫源西南路径占比分别为54%、50%、72%;（3）中南半岛白背飞虱借助微弱上升气流完成起飞,850 hPa高度上的强劲的西南气流、丰富的水汽条件有利于其北迁,降水是白背飞虱降落的重要大气动力机制。研究结果为白背飞虱的异地监测及科学防治提供科学依据。     

油菜基质块苗移栽机取苗装置设计与试验

针对现有油菜基质块苗取苗装置在取苗过程易脱苗和基质损失率高等问题，设计了一种往复夹取式取苗装置。根据垂直苗盘取苗、平行铅垂线投苗的取苗臂位置要求，确定了取苗装置各构件尺寸关系，构建了取苗臂的运动学模型，得出其位移方程及相对运动轨迹。以减小取苗轨迹水平间距及取苗轨迹高度为优化目标，基于Matlab软件优化取苗装置各构件参数为：主动杆长度75.10mm，取苗臂长度335.26mm，从动杆长度100.42mm，机架长度171.32mm，该参数组合下，取苗轨迹水平间距为173.20mm，取苗轨迹高度为29.56mm。构建了取苗回程苗块的动力学模型，分析了苗块临界脱苗方程，结合苗块力学特性参数测定试验，得出最小取苗夹持力为7.07N，确定了末端执行器气缸缸径为20mm。应用ADAMS软件获得仿真取苗轨迹，运用高速摄影技术测定实际取苗轨迹高度和取苗轨迹水平间距，经对比分析，实际值与理论值、仿真值的相对误差均小于3%，验证了取苗装置设计的合理性。台架试验表明，取苗成功率为93.33%，脱苗率为2.86%，基质损失率为3.75%，满足油菜基质块苗移栽要求。     

基于逆运动学降维求解与YOLO v4的果实采摘系统研究

为提高采摘设备的执行效率，采用六自由度机械臂、树莓派、Android手机端和服务器设计了一种智能果实采摘系统，该系统可自动识别不同种类的水果，并实现自动采摘，可通过手机端远程控制采摘设备的起始和停止，并远程查看实时采摘视频。提出通过降低自由度和使用二维坐标系来实现三维坐标系中机械臂逆运动学的求解过程，从而避免了大量的矩阵运算，使机械臂逆运动学求解过程更加简捷。利用Matlab中的Robotic Toolbox进行机械臂三维建模仿真，验证了降维求解的可行性。在果实采摘流程中，为了使机械臂运动轨迹更加稳定与协调，采用五项式插值法对机械臂进行运动轨迹规划控制。基于Darknet深度学习框架的YOLO v4目标检测识别算法进行果实目标检测和像素定位，在Ubuntu 19.10操作系统中使用2000幅图像作为训练集，分别对不同种类的果实进行识别模型训练，在GPU环境下进行测试，结果表明，每种果实识别的准确率均在94%以上，单次果实采摘的时间约为17s。经过实际测试，该系统具有良好的稳定性、实时性以及对果实采摘的准确性。     

吊杯式栽植器运动轨迹优化与试验

针对吊杯式移栽机膜上成穴移栽时膜面穴口大的问题，建立栽植机构的运动模型，通过分析栽植器的运动轨迹特性得出，当栽植器的运动轨迹为余摆线，且余摆线环扣最大横弦的距离等于轨迹线与地膜交点间的距离，栽植器在上拔阶段水平方向零速度点两侧打开，有利于减小膜面穴口尺寸。通过仿真分析和膜上移栽番茄盘苗试验得出，运动轨迹特征系数λ对膜面穴口的纵向尺寸影响显著，对横向尺寸和倾斜率影响不明显。随着λ值的增大，穴口纵向尺寸先减小然后增大，在移栽频率为50和55株·min^-1时，λ为1.093的穴口纵向尺寸分别为10.12 cm和9.49 cm，是最小值； 两种移栽频率条件下，随着λ值的增大，移栽株距分别从39.8 cm减小到33.5 cm和从39.1 cm减小到33.1 cm。该结论可用于指导吊杯式移栽机结构和工作参数的优选。     

仿人机器人头部设计与目标跟踪运动控制

针对仿人机器人视觉目标跟踪任务需求,设计了一种高精度、灵巧型仿人机器人头部系统,构建了视觉感知模块与3自由度机械臂运动机构。利用虚拟连杆方法对仿人机器人头部进行运动学建模,将目标跟踪问题转换为机械臂的运动学逆解问题,通过计算机构可操作度与条件数,显示机器人头部对目标跟踪任务具有良好的运动学灵活性。在此基础上,基于梯度投影法建立了目标跟踪运动学逆解与规避关节极限位置的同步优化算式,并针对视觉测量系统带宽较窄、容易造成较大跟踪误差的问题,提出了在两次视觉测量间隔内用轨迹预测的方法获得目标位置的估计值,以提高跟踪精度。仿真与实验结果表明,在测量盲区内采用轨迹预测方法,可将跟踪精度提高约80%,实现高精度目标跟踪。所提出的仿人机器人头部及控制方法,对动态目标具有良好的跟踪性能。     

基于RBF网络的果蔬采摘机器人运动轨迹控制研究

为了提高果蔬采摘机器人机械手运动的精确性,提高机器人移动的效率,提出了一种基于遗传算法和RBF网络的机器人运动轨迹控制方法,并对果蔬机器人机械手的活动和整体的移动轨迹进行优化,有效地提高了果蔬采摘机器人的工作精度和作业效率。为了验证设计的采摘机器人的可靠性,在大棚内对机器人的采摘性能进行了测试,包括机器人移动路径规划和机械手路径规划。通过测试发现:使用RBF神经网络算法可以有效地控制机械手在三维空间内的运动;在遗传算法控制下,机器人可以通过较少的计算次数利用神经网络算法搜索得到最优路径,计算精度达到了99%以上。其计算精度及效率高,为高效果蔬采摘机器人的设计提供了较有价值的参考。