基于迁移学习的GoogLeNet果园病虫害识别与分级

为提高果树病虫害危害程度分级精度进而更好地指导果园病虫害防治，采用迁移学习技术与GoogLeNet模型相结合的方法，对6种果园作物的25类病虫害样本进行识别与危害程度分级研究；同时，探究不同数据集大小以及不同优化算法对模型性能的影响；基于MATLAB平台设计了一款可视化的病虫害识别与分级系统。结果表明:1)基于迁移学习的GoogLeNet模型，对病虫害识别精度可达99.35%，危害程度分级精度可达92.78%；2)在相同训练参数下，本研究模型比AlexNet、VGG-16、ResNet-18、SqueezeNet、原GoogLeNet及MobileNet-v2模型验证精度提高了2.38%~11.44%，并且收敛速度最快；3)本研究模型识别精度随着数据集的增大而提高；在3种优化算法中SGDM算法耗时最短且精度最高，更适合本研究模型。通过拍摄果树叶片病害区域图像，本研究设计的系统能够在0.43 s左右准确识别出果树种类、病害类型以及危害等级等信息。     

基于Hertz接触理论的黑水虻幼虫碰撞恢复系数测定

为建立黑水虻幼虫与收集、输送、分离等机械工作部件间发生碰撞时的碰撞模型，基于黑水虻幼虫生物特性，应用Hertz弹性碰撞理论推导了黑水虻幼虫碰撞过程动力学方程，结合运动学方程原理构建了黑水虻幼虫恢复系数的测定装置并进行了黑水虻幼虫恢复系数测定试验。试验针对第5龄期的黑水虻幼虫，采用L16(44×23)混合正交试验方案研究了碰撞材料、材料厚度、下落高度、碰撞角、跌落方向、含水率等因素对黑水虻幼虫恢复系数的影响，然后对碰撞材料、材料厚度、下落高度、碰撞角、跌落方向进行单因素试验，并获得了材料厚度、下落高度、碰撞角对恢复系数的影响规律与回归方程，且方程的决定系数均不小于0.9427。试验结果表明，影响黑水虻幼虫恢复系数的因素影响由大到小为：碰撞材料、下落高度、碰撞角、跌落方向、碰撞材料厚度、含水率，其中含水率对恢复系数影响不显著。单因素试验结果可得：黑水虻幼虫与Q235钢、铝合金、有机玻璃、橡胶等碰撞材料间的恢复系数依次降低，随下落高度的增大而逐渐减小，随材料厚度的增加而逐渐增大，恢复系数随碰撞角的增大而整体呈增大趋势，且横向跌落方向大于纵向跌落方向。该文研究结果可为黑水虻幼虫收集、输送、分离等机械相关工作部件优化设计提供参考依据。     

根系修剪对枳生长及相关基因表达的影响

以枳实生苗为试验材料,通过两年重复试验分析了不切除主根、切除1/3主根、切除1/2主根、切除2/3主根等4个不同水平根系修剪处理下枳实生苗生长发育、根系构型和营养吸收的情况,并检测了不同水平根系修剪处理对侧根发育关键基因表达量的影响。结果表明,切除1/2主根处理增加了枳实生苗的株高、茎粗、地上部鲜重和根系鲜重,改善了根系构型参数(侧根数、总根长、根表面积和平均长度),增加了根系P、K、Ca、B、Fe、Na和Zn等营养元素含量。另外,实时荧光定量PCR(qRT-PCR)检测发现,根系修剪处理诱导了侧根发育关键基因HOX1和CYP2的积累,并抑制了IAA11和IAA13的表达。综上所述,适度根系修剪可能通过诱导HOX1、CYP2基因的上调和IAA11、IAA13基因的下调来调控枳实生苗侧根的生长发育,改善根系构型,从而提高枳实生苗对营养元素的吸收能力及植株的生长发育。     

串番茄采摘末端执行器的设计与夹持实验

基于串番茄生长特性和采摘要求,设计了一种适应于采摘成串番茄的末端执行器。基于螺旋理论,建立了夹持接触力学模型,分析了夹持的力封闭性;同时,建立了稳定夹持模型,对夹指的可靠夹持力进行了分析,得出夹持力F≥8.24N。制作了物理样机,并对直径为3~8mm的串番茄母枝进行了负重干扰性能的夹持实验,实验结果表明:夹指所能承受的动态负重随母枝直径的增大而增大,最小动态负重为1.015kg,完全满足采摘串番茄时的夹持能力需求。     

基于SOA的水轮机调速系统PID参数优化

针对现有优化方法复杂、易陷入局部最优等问题,为水轮机调速系统提出了一种基于人群搜索算法的比例-积分-微分控制参数优化方法.为验证该算法的可行性,建立了水轮机调速系统非线性模型,选取水轮发电机组转速偏差的积分时间绝对误差指标作为目标函数进行优化.为验证优化结果的有效性,将人群搜索算法的控制效果与参考文献中粒子群算法的控制效果进行了对比分析.仿真结果表明,在5%频率扰动下,人群搜索算法自第29次迭代起已收敛,经其优化的系统能在8秒内趋于稳定,此时系统的超调量为1.6%;在10%负荷扰动下,人群搜索算法自第25次迭代起已收敛,其优化效果与粒子群算法优化效果基本相同,两者均在10秒内让系统趋于稳定,但人群搜索算法优化的积分时间绝对误差指标比粒子群算法优化的积分时间绝对误差指标小,表明人群搜索算法具有更好的搜索功能,在一定程度上改善了孤网运行条件下机组的动态性能.     

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。     

TCD燃烧系统对柴油机燃烧和排放性能改善效果的试验研究

为探究道依茨TCD2015柴油机上配备的导流燃烧系统(简称TCD燃烧系统,T表示涡轮增压器,Turbocharger,C表示进气中冷,Charge air cooling,D为柴油颗粒捕集器,Diesel particle filter)对改善柴油机燃烧性能和降低污染物排放的效果,采用单缸机试验对TCD燃烧系统在不同转速、负荷和过量空气系数下的燃烧和排放性能进行研究。试验结果表明不同工况下TCD燃烧系统燃油消耗率和Soot排放量均低于传统ω燃烧系统,燃油消耗率最大降幅为7.01%,Soot排放量最大降幅为86.67%,且低过量空气系数(1.2～1.6)下TCD燃烧系统仍具有较好的性能。为揭示TCD燃烧系统改善油气混合促进燃烧的机理,采用AVL Fire软件建立了柴油机性能仿真模型。计算结果表明,TCD燃烧系统的环状凸起结构将燃油导向内外两室,从而促进了缸内燃油发展过程,燃油当量比大于4的浓混合气区域燃油质量比例相比ω燃烧系统降幅最大为9.75%,活塞下移时TCD燃烧系统内油束撞击浅盘侧壁形成撞壁射流扩大了燃油扩散面积,从而改善了缸内油气混合质量,燃油当量比小于1的均匀混合气区域燃油质量比例相比ω燃烧系统降幅最大为7.45%,因此TCD燃烧系统能够有效改善柴油机的燃烧和排放性能,可应用于柴油机高负荷和低过量空气系数工况综合性能提升。研究结果可为柴油机燃烧系统开发和改进提供参考。     

“藏粮于地”战略下高标准农田建设模式研究*

高标准农田建设是我国“藏粮于地”战略的重要抓手,是确保粮食产能的重要支撑。在梳理大量参考文献、政策文件和标准规范的基础上,针对现阶段高标准农田建设存在管理体制不完善、空间潜力不足、投资标准偏低、建设质量不高等问题,总结归纳高标准农田建设模式总体构架,通过对我国高标准农田建设综合评价结果排名靠前和提升较快的省份开展高标准农田建设模式调查研究,围绕管理体制、规划布局、建设标准、资金保障以及实施管理方面,提出系统构建高标准农田建设模式的对策建议,为提高高标准农田建设质量作有益参考。     

猪群抗应激的营养解决方案综述

应激是动物机体在多种环境、生理和心理等因素的刺激下，出现的生理与心理等全身性的非特异性的适应性反应。随着我国生猪养殖业规模化和集约化程度的提高，养猪生产者都追求以有限的养殖空间来生产更多的猪只，这导致了养殖密度的增加、猪群应激发生的概率不断上升。应激导致的危害日益突出，成为了阻碍猪只健康生长的重要的因素之一。本文回顾了应激的病理学概念、应激的种类与危害、抗应激的营养支持理论；针对应激问题的解决，本文提出了对猪群添加功能性的维生素和氨基酸来的方法，并介绍了该方法在猪场实际应用的案例。