基于TRIZ理论的温室大棚卷膜机的创新设计

针对传统温室大棚卷膜机存在卷膜效率低和劳动量大的问题,基于TRIZ理论方法,对温室大棚卷膜机进行了创新设计。分析其功能原理和结构,开发了一种可根据需要自动卷膜及复位的卷膜机。该卷膜机不需要人或外拉电源驱动,而是利用其自身携带的太阳能电池板来产生驱动力,可代替或减轻人的劳动,省时省力,是现代农业机械中的创新产品。     

塑料温室齿条开窗与卷膜开窗的对比与选用

介绍两种开窗形式的工作原理及其特点，总结了这两种开窗形式在实际使用中的一些经验，对它们的选用提出一些建议。     

温室遥控卷膜器的设计

设计了一种电动遥控卷膜器控制系统,其采用了单片机作为控制核心,并与遥控控制技术相结合,保留了传统手工控制功能,新增了遥控控制功能。试验表明,该系统操作简单,成本低廉,可以很好地完成卷放膜作业。推广该系统,可以降低人工工作强度,减少农业生产中的资金投入。     

温室灌水膜的研究

温室是北方冬季蔬菜生产的主要设施。现代化的温室内采用落后的灌溉设施,是影响温室蔬菜生产的主要因素之一。本研究在地膜栽培基础上,结合温室的特点研究一种新的灌溉设施——温室灌水膜。该灌水膜主要是根据不同作物需水量的大小和土质,在地膜上打特定的渗水孔,其孔口位于膜中的单排孔或距作物根部一定距离的双排孔。由于水量易控制、流程时间短、灌溉均匀,且地膜具有保墒、保温和抗冲蚀作用,省水30％～40％,灌水效率提高20％以上,并使蔬菜作物早熟和增产。本文通过试验研究,对灌水膜的概念、原理、特点、应用形式和研究成果等,进行介绍和探讨。     

基于D-S证据理论的智能温室环境控制决策融合方法

在无线传感器网络下的智能温室环境控制系统中,农作物的生长通常受多种环境因子共同作用。根据温室环境控制系统的实际需求建立基于Dempster-Shafer(D-S)证据理论的决策框架,并提出了一种数据预处理和决策融合方法。首先,使用箱线图检测量测数据中的异常值,考虑到现有直接剔除异常数据处理方法的弊端,提出了一种异常数据自适应修正方法;然后,利用加权平均距离聚类处理更新后的数据;最后,根据所提出的基于加权相似度的基本概率分配方法结合D-S证据理论进行融合,为温室环境控制做出正确决策。实验结果表明,箱线图检测异常数据更为准确,其检测率比狄克逊准则高近19.2%,对于不确定性融合结果,本文提出的基于加权相似度的基本概率分配方法相比现有方法降低了1~2个数量级,不仅可以提高温室环境参数融合精度,加快收敛速度,同时还能有效地降低决策风险。     

基于信息融合的温室CO2调控量决策方法

提出一种以利润最大化为目标的温室CO2调控量决策方法.以生菜为研究对象,运用神经网络建立非线性的植物生长速率预测模型,采用多项式函数拟合得到植物市场价格规律模型,并考虑CO2施肥的成本,寻求最优CO2体积比的调控量.以生菜生长过程中的实验数据和2004～2006年凌家塘批发市场提供的生菜价格季节性变化规律为依据,结合实际情况建立预测模型并实现了多信息的融合,为温室测控系统CO2调控量的决策提供了依据.     

温室卷铺机构研究

温室生产在我国发展迅猛,研制一种可实现机械化作业且操作轻便省力的卷铺机构已成为农民的迫切需要.介绍温室大棚草帘或保温被卷铺机构的形式及安装方法,阐述卷铺机构的优点及其使用效果和效益,为大棚草帘或保温被机械卷铺机构的研究提供参考.     

基于Elman神经网络的温室环境因子预测方法

针对目前温室环境系统中,环境监测数据只能反映当前环境状况,无法预测温室环境变化趋势,导致温室环境控制效果差的问题,提出一种基于Elman神经网络的温室环境因子预测方法.以采集的温室内温度、湿度以及二氧化碳浓度的历史数据作为预测模型的输入,建立Elman神经网络预测模型,进而实现精确的温室环境因子变化预测.结果 表明,E...     

温室膜面集雨新型材料应用效果研究

针对传统砖砌混凝土膜面集雨系统存在的施工速度慢、防渗效果差、雨水易滋生绿藻、使用寿命短等问题,引进了温室膜面集雨新型材料,具有安装方便省工、对耕地属性破坏性小和可回收利用等优点。全年共收集雨水284.3m~3,全年平均集雨率为83.7%。收集的雨水与井水相比,呈弱酸性,电导率降低了28.5%,总硬度(以CaCO_3计)降低了41.9%,溶解性总固体降低了28.2%,水质较好,适宜采用滴灌施肥设施进行高效利用。     

基于Simulink的温室热环境仿真模型研究

为了在改变温室通风口开度的条件下模拟室内气温,根据热量平衡原理,考虑太阳辐射、长波辐射、对流、通风及作物蒸腾等5个主要模块,对温室系统的热量交换进行描述,构建了温室气温动态变化的数学模型,然后通过Simulink仿真平台搭建了以通风为输入以室温为输出的模型仿真框图,并利用典型天气条件下的实测数据对仿真结果进行检验。仿真结果证明了该模型的有效性:在晴天和阴雨天,标准误差分别为0.755 8℃和0.096 3℃,仿真有效性指数分别为92.29%和92.76%。     

基于BP-NN的温室膜下滴灌茄子蒸腾速率预测模型

通过田间试验,对温室膜下滴灌茄子冠层叶片蒸腾速率的变化规律进行了深入研究。通过分析温室内地面温度、相对湿度、植株冠层温度、气压、水面蒸发、太阳辐射等6个环境参数与茄子蒸腾速率的综合影响关系,确定了网络拓扑结构为6-9-1。并应用MATLAB软件,选择Levenberg-Marquardt(L-M)优化算法,建立了基于Back Propagation(BP)神经网络的温室膜下滴灌茄子蒸腾速率预测模型。经模型验证得出,BP神经网络模型预测值与蒸腾速率实测值间拟合效果较好,平均相对误差为0.029 8,达到预测精度要求。该研究成果对温室膜下滴灌作物需水规律及需水量研究具有较好的参考价值。     

基于LPC2132和GSM的智能温室远程控制系统的研究

设计了以LPC2132为主控芯片、GSM短信模块为无线数据传输媒介,利用温湿度传感器、水位检测、AD转换、液晶显示等一系列外围元件,实现集系统的数据采集、传输和控制为一体的智能温室远程控制系统。通过实际应用表明,该系统运行可靠、操作简单,且对湿帘用水实现了循环利用,具有一定的应用前景和推广价值。     

残膜卷拾机的设计与试验

针对国内现存残膜回收机回收效率低、含杂率高及卸膜困难等问题,设计了一种适用于玉米窄膜覆膜田作业的残膜卷拾回收机具.整机由起膜装置、膜杂分离装置和卷膜装置组成,一次作业可完成起膜、送膜、膜杂分离、卷膜及卸膜等作业项目.田间试验结果表明:在机具前进速度为2 km/h时,机具残膜拾净率为92％,且作业性能较稳定,满足农业行业...     

基于数据库的温室环境调控效果模型

提出了基于数据库的温室环境调控效果模型的建立方法,利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)回归方法实现了模型的提取,并给出了模型的修正、数据记录和模型的更新。以BCB6.0为开发平台建立了相应的软件系统,系统能够实现对温室环境调控效果模型的自动提取、分析和更新。试验结果表明,该系统能够进行温室环境调控效果模型的预测,并提高了模型的通用性和自学习功能。     

基于通径分析的膜下滴灌温室甜瓜高产指标研究

利用通径分析方法研究了膜下滴灌不同灌水下限条件下温室甜瓜主要植株性状指标(干物质重、鲜物质重、茎粗、叶面积和根冠比)与单果重的定量关系,建立了基于可视植株形态特征的温室作物高产调控指标。通径分析结果表明,鲜物质重对单果重产生重要的直接影响,充足的灌水量是保证温室甜瓜高产的必要前提,同时植株地上和地下部分的协调生长也有助于产量的提高。对于本试验处理,75%θf是温室甜瓜高产的最优灌水下限处理。     

基于Spark框架XGBoost的林业文本并行分类方法研究

针对当前互联网+技术与林业的交叉融合,涌现出海量待挖掘的涉林文本,而林业文本分类的相关研究尚不成熟的问题,使用网络爬虫技术面向互联网采集涉林文本,基于丰富的语料重新构建分类标签,提出基于Spark计算框架的XGBoost并行化方法,对林业文本进行分类。经由交叉验证,构建的XGBoost并行分类算法准确率为0. 923 4,在各类别中最低F1为0. 860 4,最高为0. 998 4;其在2. 1万条、4. 2万条、8. 4万条数据集上的训练加速比分别为2. 13、3. 47、3. 82。结果表明,基于该标签设定的分类模型对现存互联网中涉林文本的适应性较好;Spark环境下实现的XGBoost并行化算法的准确率显著优于其他4种机器学习(朴素贝叶斯、GBDT决策树、BP神经网络和ELM神经网络算法)的并行化算法,算法执行效率远高于单机版本,且数据量越大,其加速比越高,能有效应对海量林业文本的实时、准确分类。     

基于信息融合的温室CO2调控量决策方

提出一种以利润最大化为目标的温室CO2调控量决策方法。以生菜为研究对象,运用神经网络建立非线性的植物生长速率预测模型,采用多项式函数拟合得到植物市场价格规律模型,并考虑CO2施肥的成本,寻求最优CO2体积比的调控量。以生菜生长过程中的实验数据和2004～2006年凌家塘批发市场提供的生菜价格季节性变化规律为依据,结合实际情况建立预测模型并实现了多信息的融合,为温室测控系统CO2调控量的决策提供了依据。     

屋面全开启拱形连栋膜温室设计与应用

该文以屋面全开启拱形连栋膜温室项目为例,详细论述了屋面全开启拱形连栋膜温室的结构设计。研究表明,屋面全开启拱形连栋膜温室排风口接近温室顶部,大大提高了通风面积,可快速除去温室内的高温高湿空气,达到快速交换空气的效果,同时可为作物生长提供自然光照。