基于近红外光谱的土壤氮含量模型及生物炭对土壤光谱的影响

采集添加生物炭的土壤（标记为ABS）和不添加生物炭的土壤（标记为CS）,获取其近红外光谱,通过预处理算法和偏最小二乘法（partial least squares,PLS）建立两种土壤氮含量预测模型。试验结果显示,CS和ABS分别经过Baseline和Smoothing预处理的预测模型效果最好,定向系数（determination coefficient,R2）分别为0.913和0.753,预测均方根误差（root mean square error of prediction,RMSEP）分别为0.093和0.753,利用近红外光谱可对两种土壤氮含量建模预测。研究了生物炭对土壤光谱及建模的影响,结果表明,添加生物炭会改变土壤成分含量,使近红外光谱和建模不同于普通土壤,而联合建模可减小差异的影响,取得较好的预测效果,联合建模结果显示,经过Smoothing预处理的预测效果最好,R2为0.907,RMSEP为0.086。     

基于近红外光谱的面粉灰分含量快速检测方法

针对目前面粉灰分含量的检测方法存在操作繁琐、耗时长、费时费力和检测效率低等问题,运用近红外光谱分析技术检测面粉的灰分含量,选择最优的光谱预处理方法和光谱范围,采用偏最小二乘法(PLS)及BP神经网络算法进行定量分析研究。结果表明:采用偏最小二乘法(PLS)所建的定量分析模型的决定系数R2为90.66,预测均方根误差RMSEP为0.055 3,总偏差为0.0279 3;用BP神经网络预测总偏差为0.036 7。研究发现,近红外光谱技术用于快速无损检测面粉灰分含量是可行的,且PLS、BP神经网络算法可进行面粉灰分含量预测。     

基于ORYZA_V3模型的海涂水稻生物炭施肥优化措施研究

【目的】探索施肥管理对沿海垦区盐渍化土壤水稻产量影响。【方法】利用测桶试验数据对ORYZA_V3作物生长模型进行率定与验证,利用验证后的模型定量评估了7个不同施氮肥情景模拟对水稻产量的影响。【结果】ORYZA_V3模型具备模拟不同施肥管理措施下盐渍土水稻生长情况与产量的能力。在低施氮量情景模拟下,施用生物炭对水稻产量影响明显,而高施氮量情景模拟下(施氮量超过235kg/hm~2),土壤中养分达到饱和,施用生物炭对产量影响不明显。添加2%生物炭和5%生物炭处理产量分别在235、141 kg/hm~2施氮量情景模拟水平上达到8 680.1、8834.1kg/hm~2,在此基础上持续添加氮肥对产量影响不明显。【结论】低施氮量情景模拟下,添加5%生物炭对水稻产量促进作用最大,高施氮量情景模拟下,2%生物炭和氮肥联合施用成本相对低,且产量高。     

基于激光诱导击穿光谱的土壤钾素检测

为满足大田土壤钾素养分在线检测的迫切需要,设计了一种基于激光诱导击穿光谱原理的土壤养分在线检测的系统平台装置,并开展了土壤养分快速测定的实验研究,对采用激光诱导击穿光谱定量分析土壤钾素养分含量的可行性与准确度进行了探索。实验表明,土壤钾元素的特征谱线在波长766.49 nm和769.90 nm处,钾素养分含量与特征谱线强度呈正相关,但当钾素质量分数大于0.3%时,存在明显自吸收现象,谱线强度与样本质量分数呈非线性关系。为了消除土壤光谱检测的基体效应,选定土壤样本锂元素为内标元素,对土壤钾元素等离子光谱特征谱线进行内标校正处理。利用土壤样本钾元素的敏感特征波长766.49 nm和769.90 nm处的光谱强度对土壤钾元素含量进行二元线性建模分析,建模曲线拟合效果良好,模型决定系数达到0.933 7,相对均方根误差仅为0.276 1。利用该实验系统,土壤钾素养分最低检测限为212μg/g,初步具备土壤钾素养分在线检测的要求。     

基于激光诱导荧光光谱分析的黄瓜叶片叶绿素含量检测

利用反射式激光诱导叶绿素荧光光谱分析技术对黄瓜活体叶片叶绿素含量进行检测实验研究。通过对中心波长为473nm和660nm 2种激发光的4种激发强度(2.5、5.0、7.5、10.0mW)条件下荧光光谱的分析,结果显示:在强度7.5 mW、波长473 nm的光源下激发产生的荧光光谱具有很好的准确性和稳定性;在此条件下,荧光参数F_(732)/F_(685)与植物活体叶片内叶绿素含量成极显著线性关系,并以此为基础建立了数学回归模型(R~2>0.93,p<0.001),模型回归系数显著,模型可靠性极好,准确地反映了荧光参数与叶绿素含量的关系。     

基于ZRM-MDH模型转换的串联机器人运动学参数标定

运动学参数误差是影响工业机器人绝对定位精度的主要因素,通过误差标定能够有效地提高工业机器人的精度.运动学模型的完整性、连续性与冗余性对运动学参数的辨识精度影响较大.为尽可能地提高机器人的标定精度,并易于实现机器人误差补偿,本文提出一种基于ZRM-MDH模型转换的机器人运动学参数标定方法.首先,基于零参考模型(ZRM)建...     

小麦秸秆中K和Na元素LIBS同步定量分析研究

快速分析小麦秸秆中K和Na元素含量对提高其燃烧效率具有重要的现实意义。选用华北地区29个小麦秸秆代表性样本作为研究对象,以电感耦合等离子体质谱法(ICP-MS)量测结果作为标准值,探讨激光诱导击穿光谱(LIBS)技术对小麦秸秆中K和Na元素含量进行定量预测分析的可行性。为提高模型定量分析精度,首先分别选取K和Na分析线附近波段光谱作为定标模型原始光谱数据,对比基线校正(BC)、归一化(Norm)与中心化(MC)相互组合算法对LIBS光谱降噪效果影响,分析比较线性建模方法:偏最小二乘回归(PLSR)和非线性建模方法:增强型反向传播人工神经网络(BP-ADaboost)对预处理后光谱数据的适用性。研究结果发现,与PLSR模型相比较,小麦秸秆中K和Na的BP-ADaboost最优模型效果均较好,其预测决定系数R2p分别为0. 908和0. 979,预测均方根误差分别为2. 388 g/kg和0. 138 g/kg,相对分析误差分别为2. 358和4. 203。结果表明,LIBS技术能用于小麦秸秆中K和Na的同步快速定量分析。     

皇冠梨糖度可见/近红外光谱在线检测模型传递研究

在水果内部品质检测分级实际生产中往往存在多通道测量,由于仪器不同或加工精度不同而存在多通道间检测模型不具通用性问题,应用多种模型传递方法研究了在线检测条件下两个不同可见/近红外光谱仪间的皇冠梨糖度预测模型传递及预测比较分析。结果表明:从仪器的光谱数据经直接校正算法(DS)和基于平均光谱差值校正的DS算法(MSSC-DS)转换后用于主仪器所建模型的预测结果相对较好,预测均方根误差小于0.5°Brix,可以满足实际生产。但通过模型转换后的预测结果均比利用从仪器数据直接建模的预测结果要差(预测均方根误差为0.381°Brix),因而在实际生产中,需要从成本和分级精度的要求来考虑选择建模的方式。     

扬州地区TDR法田间测定不同土壤含水量的标定

使用美国Spectrum TDR 100便携式水分测定仪,在扬州地区不同土壤,找出TDR法和烘干法测定土壤含水量之间的关系。通过试验证明,容重在1.3 g/cm3处TDR测定值接近真实值,容重越小或越大,其偏差就越大。粘粒含量为0~200 g/kg,砂粒含量在300~500 g/kg范围内,TDR测定值接近于烘干法。利用TDR测定土壤水分,砂土和壤土可以不用调整,而粘壤土和粘土要进行系数换算,粘壤土的测定结果要除以1.18,粘土的测定结果要除以1.44。     

基于Tavares模型的多面体棉籽离散元参数标定与试验

针对基于离散元法的棉籽压缩破碎过程中缺少准确仿真模型的问题,本文以新陆早84号棉籽为研究对象,结合物理试验与仿真试验,对棉籽参数进行标定。基于三维扫描技术,使用Solidworks 2022中的网格建模功能,快速建立棉籽多面体模型。采用堆积角试验对棉籽种间参数进行标定,得到棉籽-棉籽碰撞恢复系数、棉籽-棉籽静摩擦因数、棉籽-棉籽滚动摩擦因数的最优参数组合为0.106、0.248、0.105,仿真堆积角与实际堆积角相对误差为0.28%,证明棉籽种间参数准确。通过单颗粒压缩试验对Tavares模型参数进行标定,以棉籽破碎力与破碎能为指标进行验证,结果表明棉籽破碎力与破碎能相对误差分别为2.37%和2.87%,说明构建的棉籽模型和Tavares模型参数可以表征棉籽压缩破碎过程。     

土壤含盐量对TDR含水率测试结果的影响及校正方法

利用多种TDR仪器测试不同盐分质量浓度条件下的含水率,与烘干法测得的结果进行比较,探讨了土壤盐分对各种TDR仪器的测量精度的影响。针对TDR100仪器,采用多种探头,分析不同长度、不同间距的探针对测试结果的影响。结果表明,所选5种仪器测试结果均受盐分影响,随盐分质量浓度的增加,测得的含水率值增大或是无法得出合理数值。TDR100所用探头,其探针越长、间距越宽受盐分影响越大。在含盐率较低的土体中,各仪器测试结果与烘干法测量结果变化趋势基本一致,可采用线性函数进行标定,R2均在0.94以上。试验结果可为野外试验的选点、测试和含水率校正提供参考。     

香蕉秸秆离散元仿真粘结模型参数标定与试验

为提高离散元法对指导香蕉秸秆粉碎还田装备设计与优化的准确性与可靠性,本文利用Hertz-Mindlin with bonding接触模型建立香蕉秸秆离散元粘结模型并进行参数标定。运用高速摄影技术开展碰撞恢复试验、静摩擦及滚动摩擦台架试验,确定了香蕉秸秆碰撞恢复系数、静摩擦因数和滚动摩擦因数等基本离散元模型接触参数。开展香蕉秸秆物理与仿真剪切试验,获得破坏香蕉秸秆外皮的力学特征曲线,确定物理最大剪切力为122.41N;通过中心组合设计（Central composite design, CCD）响应面法确定香蕉秸秆粘结模型的法向接触刚度、切向接触刚度、临界法向应力与临界切向应力的最佳参数组合为5.89×107N/m、2.49×106N/m、1.39×105Pa、1.34×105Pa。以参数标定结果进行仿真验证,结果表明,仿真剪切力结果与物理剪切力相对误差仅为2.34%,验证了该粘结参数标定方法的可行性,可为香蕉秸秆粉碎还田机设计与研究提供理论参考。     

基于透射光谱的玉米叶片含水率快速检测仪研究

为快速、无损检测玉米叶片含水率,根据透射光谱原理设计一款便携式植物叶片水分快速检测仪。检测仪主要由数据采集节点和数据接收节点两部分组成,数据采集节点采用夹持叶室结构,由信号采集、处理和发送模块组成,数据接收节点由信号接收模块和PDA组成。测量时玉米叶片被放入采集节点的夹持叶室,两路LED主动光源(890 nm和980 nm)发光照射叶片,采用PIN型Si光电传感器在叶片的另一面进行透射光探测,透射光信号经调理电路放大、滤波后,通过ZigBee网络发送至数据接收节点。根据采集的光信号计算透射率(T890和T980)、比值植被指数(RVI)和调整型归一化差异水分指数(MNDWI)等参数,分析了各植被指数与不同叶位含水率之间的相关性,结果显示仪器应用的最佳叶位为完全展开叶片的倒二叶中部,含水率检测范围为70%~80%,且分辨率为0.3%。选取了T890、T980和MNDWI建立了含水率检测模型,其R_C~2为0.854,R_V~2为0.849,RMSE为0.010 3。     

水果糖度近红外光谱在线检测装置

采用短波近红外光谱仪,进行机械传送、光谱采集处理、自动控制等系统的设计和集成,研制水果糖度近红外光谱在线检测装置。在550~850nm范围,采用偏最小二乘法,建立了苹果糖度近红外光谱在线检测数学模型。经比较,标准正交校正和一阶导数处理后的光谱建立的数学模型预测效果最优,模型的相关系数为0.78,模型预测均方根误差为0.67°Brix。实验表明:水果糖度近红外光谱在线检测装置可准确地检测苹果糖度含量。     

基于JKR粘结模型的蚯蚓粪基质离散元法参数标定

为确定不同含水率下蚯蚓粪基质的多种参数,提出了通过测定基质含水率,预测休止角,通过休止角合理推测其他参数的思路,并提出了一种散体休止角测定方法。以休止角作为参照,基于JKR粘结模型,使用离散元参数标定的方法,从与蚯蚓粪基质颗粒有关的10个参数中,筛选出颗粒间静摩擦因数、颗粒间滚动摩擦因数和JKR表面能3个对休止角影响显著的参数,建立了休止角与这3个显著参数之间的二次多项式回归模型。试验结果表明,该模型可以根据休止角预测蚯蚓粪基质参数,根据预测得到的参数建立离散元模型,休止角仿真结果与实际试验结果较为接近,差异分别为1.53%和0.22%。同时测定了不同含水率下蚯蚓粪基质的休止角,建立了休止角与含水率之间的关系模型。研究结果可为其他类似散体物料休止角的测定提供参考,并提供了一种通过测定易于测定的参数(如含水率)来推导其他难测参数的思路。