农田排水暗管系统施工方法和装备研究现状与展望

农田排水具有防涝、控水和排盐等多重功能，其中暗管排水是当今最有效的大面积农田排水解决方案。暗管系统的施工从完全人工安装、人工结合机械安装，发展到全机械化安装，实现了基于激光/卫星定位系统的坡降和高程（埋深）控制，作业质量和效率显著提高。然而，暗管排水技术专业性强，施工装备复杂，系统实施难度大、一次性投资高。因此，在施工过程中必须结合生产实际选用最宜技术和装备，进一步完善施工规范，积极探索和开发新工法、新材料和新装备，提高施工装备作业能力、效率和质量，依靠技术创新不断降低工程造价和投资风险，提高技术可接受性。此外，还需加强技术培训与国际合作，广泛汲取国际先进经验和教训，将我国暗管排水技术应用提升到世界先进水平，大规模提升我国盐渍和涝渍化土地质量，逆转或恢复日益恶化的盐碱土地生态环境，确保农林产业可持续发展。      

云-雾-边-端协同的农业装备数字孪生系统研究

数字孪生是一种实现虚实融合的先进理念,能够解决农业装备全生命周期中的复杂性和不确定性问题,促进农业机械化和农业装备产业的转型升级。目前,农业装备数字孪生尚处起步阶段,缺乏实用解决方案和典型应用案例。为此,基于数字孪生和农业装备的特点,融合五维模型和移动边缘计算技术,提出一种云-雾-边-端协同的数字孪生系统架构与运行机制。以籽粒直收型玉米联合收获机为对象,针对脱粒过程中籽粒破碎率高的问题,开发大型联合收获机的数字孪生原型系统,实现模型预测、模型更新、实时监测和优化决策等功能,并开展田间试验。试验结果显示：数字孪生系统有效提高了虚拟模型的适应能力,使虚拟模型保持良好的预测效果;基于数字孪生的决策优化方法有效降低了籽粒破碎率,相较于手动收获模式,籽粒破碎率平均值降低24.24%;相较于反馈控制模式,籽粒破碎率平均值降低15.78%,说明原型系统能够有效改善玉米籽粒收获质量,所提出的系统架构和实现方法可行。     

V形犁式无沟铺管机牵引力需求

V形犁式无沟铺管机结构简单、施工效率高、成本低,是黄河冲积平原适宜的暗管施工装备,其牵引力需求与暗管埋深的关系是整机设计的理论基础。该研究基于V形犁式无沟铺管机结构与原理,通过分析犁具工作阻力与履带行驶阻力,构建牵引力需求力学模型。结合现场特定的土壤物理性质,采用有限元与光滑粒子流体动力学耦合法,完成显式动力学仿真,得出暗管埋深为0.4、0.6、0.8、1.2和1.6m时的犁体工作阻力分别为35.65、55.71、111.06、201.80和313.22 kN,回归结果验证了理论分析。结合机器传动系统特点,通过检测牵引功率和车速获取不同埋深作业时的牵引力大小,基于中心复合设计方法开展牵引力试验研究。试验结果表明,暗管埋深与其平方项对牵引力需求的影响显著(P0.001),作业速度及其与埋深交互项影响不显著(P0.05);犁体工作阻力的试验与仿真回归模型的最大相对误差不超过20%,表明仿真结果真实可信。研究方法与结论可为针对不同土壤条件、不同管径和不同埋深,研发V形犁式暗管铺设机器提供设计参考。     

农业机械作业大数据清洗方法与试验优化

针对农业机械大数据平台中,已有数据清洗算法不适用于大规模、多源异构、高维度和强时空相关实时数据的问题,分析了复杂田间环境下农机作业数据异常来源及特征,研究了异常数据检测及修正技术,提出一种基于滑动窗口机制的农机作业数据在线清洗方法。该方法基于方差约束原则识别异常数据,基于最小变动原则生成候选修正数据,基于数据时间相关性通过AR、ARX模型迭代优化得到最终修复值,依托Flink分布式计算平台,从而适应农机数据吞吐量大、并发度高的特点。基于某省农机作业数据对算法进行了有效性验证,结果表明,在数据规模达到1×105条、数据异常率为5%的情况下,算法异常识别率达到0.94,且与已有清洗算法相比均方根误差更小。基于Box-Behnken方法设计试验,通过响应面分析得到回归模型,分析算法参数对均方根误差和运行时间的影响。基于二进制编码的混合遗传算法对参数进行优化,优化后的参数组合可使算法均方根误差达到0.16、运行时间达到0.13s。该数据清洗方法能够为农机大数据平台的实时处理提供高质量数据支撑。