基于EDEM-RecurDyn的指夹式取苗爪仿真优化与试验

为了实现自动移栽机高效、高质量取苗,提出整排取苗、同时投苗的工作方式。以指夹式取苗爪为研究对象,阐述了取苗爪的结构组成及工作原理。建立了取苗爪的运动数学模型,结合钵体力学特性及根系分布特点,对组成取苗爪的各构件进行尺寸参数优选,并在RecurDyn中建立其虚拟样机模型。通过试验进行钵体力学性能测量,对试验所得数据进行处理,得出钵体物理特性参数,进而在EDEM中建立钵体颗粒模型。通过EDEM-RecurDyn耦合仿真取苗爪插入、夹取、提离过程。分析取苗爪插入钵体苗深度、开始夹苗深度对取苗时钵体的影响,仿真优化得到当取苗爪插入钵体深度I_d=34 mm,插入钵体平均速度I_v=280 mm/s,开始夹苗深度C_i=4 mm,夹苗平均速度C_v=250 mm/s时,可以获得较好的钵体完整性。在16、20、24次/min的取苗速率下进行取苗爪取投苗试验,结果表明,所设计的指夹式取苗爪取苗成功率均在96%以上,钵体破碎率小于1%,具有良好的取苗、投苗效果,在取苗作业中可以保持良好的钵体完整性。     

履带式高地隙油茶果振动采收机设计与试验

针对油茶人工采收效率低,劳动力成本大,且油茶果成熟期短、花果同期等问题,设计了可实现连续振动落果和收集的履带式高地隙油茶果振动采收机。采收机采用骑跨式车架沿油茶树种植行行走,利用曲柄摇杆机构驱动多排阵列的指排杆按照一定的运动轨迹对树冠两侧同时击打作业,落果通过收集板汇集后输送到果箱。根据击打轨迹对采收机击打装置的曲柄摇杆机构进行设计,并用ADAMS软件验证指排架运动轨迹。通过ANSYS软件对击打装置机架和采收机车架进行有限元模态分析,获得其前6阶固有频率,确定其不会发生共振。为接收振动掉落的油茶果,设计了高低错落分布的收集板,不仅能接收落果,且能顺利避开树干,实现整机在运动中完成振动落果和收集作业。最后,加工装配振动采收机样机,在击打液压马达转速为360 r/min条件下进行油茶林地整机试验,试验结果表明,油茶果采收率为87.56%,花苞掉落率为25.86%,满足油茶果采收要求。     

基于DSSAT-CERES-Wheat的黄土高原西部春小麦干旱影响研究

为提出有效措施预防黄土高原西部地区春小麦生产受到气象和农业干旱的影响,估算了1961—2018年期间、时间尺度1～6个月标准化降水蒸散指数（Standardized precipitation evapotranspiration index, SPEI）以及深度0～10 cm和深度10～40 cm的土壤水分亏缺指数（Soil moisture deficit index, SMDI）,探究了气象和农业干旱时空变化规律;利用DSSAT-CERES-Wheat模型模拟了黄土高原西部7个站点春小麦1961—2018年的生长要素和产量数据,分析了其时空变化规律;并研究了气象和农业干旱对春小麦生长过程及产量的影响。结果表明：以甘肃临夏站为例,时间尺度1～6个月SPEI和SMDI的干湿状态总体上一致,SPEI总体呈现干湿交替,深度0～10 cm的SMDI以及深度10～40 cm的SMDI的变化基本一致,均呈现变湿润的趋势。DSSAT-CERES-Wheat模型模拟黄土高原西部春小麦生长过程和产量方面的效果良好（决定系数R²为0.65～0.84）;1961—2018年春小麦最...     

基于区块链跨链技术的水产品交易模型研究

为解决现有水产品供应链中各企业环节的区块链间信息孤岛的问题以及实现各企业间的安全交易,提出了基于区块链跨链技术的水产品交易模型。在分析水产品供应链交易业务流程的基础上,针对水产品跨链交易的功能需求,构建基于跨链技术的水产品交易模型;基于此模型设计跨链交易流程及相应的智能合约,实现水产品供应链中企业间的跨链交易;最后,利用Hyperledger Fabric平台实现了水产品跨链交易模型的原型系统。系统性能测试结果表明,平均交易成功率为99%左右,而平均交易延迟为0.2s左右。因此,所提出的水产品跨链交易模型既能够满足现有水产品供应链在区块链链上交易的需求,也保证了跨链交易的可行性。     

基于SupReMe影像重建和RF的玉米冠层LAI反演

针对Sentinel-2卫星影像拥有3个对植被生长状况非常敏感、空间分辨率为20m的红边波段（705、740、783nm）,其空间分辨率与可见光和近红外波段10m的空间分辨率不一致,使Sentinel-2影像应用受到限制的问题,基于多光谱多分辨率估计的超分辨率（Super-resolution for multispectral multiresoltion estimation, SupReMe）算法将空间分辨率20m的6个波段重建为10m;以重建后的影像为数据源,耦合PROSAIL辐射传输模型和随机森林模型反演玉米冠层叶面积指数（LAI）,并以野外实测LAI验证其反演精度。结果表明,采用SupReMe算法对Sentinel-2影像进行重建后,在保持光谱特性不变的同时提高了影像的空间细节;基于重建影像和原始影像的LAI反演决定系数R2分别为0.70、0.68,均方根误差RSME分别为0.240、0.262。研究表明,利用SupReMe算法重建后的Sentinel-2卫星影像,能够在提高玉米冠层LAI反演空间分辨率的同时提高反演精度,在挖掘高分辨率农作物生长信息方面具有很大潜力。     

全圆旋转射流喷头设计与水力性能试验

为了提高农业节水灌溉效率,提出了一种全圆旋转射流喷头。确定了喷头的CFD数值模拟方法,选取深宽比、位差比、劈距比、侧壁倾角作为试验因素,以射流附壁切换频率和流量振幅为指标,通过正交试验得到了喷头内流道的优化结构。通过高速摄影技术对喷头的射流附壁切换频率进行测定,同时监测喷头的进口流量,结果表明,模拟所得的流量压力关系与试验结果基本一致,相对误差范围为2. 1%～4. 0%,射流附壁切换频率随进口压力的变化趋势基本相同,相对误差范围为7. 7%～22. 2%。当进口压力为0. 15、0. 20、0. 25 MPa时,分别研究了PY210A型摇臂式喷头和射流喷头的水力性能,其中射流喷头的流量较小(1. 19～1. 53 m3/h)、射程较远(13. 0～15. 7 m)、平均喷灌强度较小(2. 85～3. 63 mm/h),转动周期较短(81～105 s),摇臂式喷头的喷洒水量呈"马鞍形"分布,射程近处和远处的喷洒水量相对较大,射流喷头的喷洒水量呈"三角形"分布,喷洒水量随射程增加而减小。     

基于全子集-分位数回归的土壤含盐量反演研究

为提高植被覆盖条件下卫星遥感对土壤含盐量的估测精度,以河套灌区解放闸灌域为研究区,以高分一号卫星影像为数据源,同步采集不同深度土壤含盐量,通过全子集筛选法(Best subset selection)分析不同波段和光谱指数对于不同深度土壤含盐量的敏感性,并采用人工神经网络(Artificial neural network,ANN)、支持向量机(Support vector machine,SVM)和分位数回归(Quantile regression,QR) 3种方法,构建全子集筛选前后0～20 cm、20～40 cm、0～40 cm、40～60 cm、0～60 cm等不同深度下的土壤含盐量反演模型。结果表明,B4、BI、SI1、SI3是0～20 cm、0～40 cm处土壤含盐量的敏感变量组合,B4、BI、NDVI为20～40 cm、40～60 cm、0～60 cm处土壤含盐量的敏感变量组合;在各深度下,分位数回归模型的精度最高,模型的决定系数R2c1、R2v1均在0. 4以上,均方根误差RMSEc1、RMSEv1均小于0. 4%,SVM次之,ANN最差;在20～40 cm深度下QR反演模型效果优于其他深度,为本文土壤含盐量估算的最优模型,其建模和验证的决定系数R2c1、R2v1分别为0. 611和0. 671,建模和验证均方根误差RMSEc1、RMSEv1分别为0. 177%和0. 160%。本研究可为卫星遥感大范围监测植被覆盖条件下土壤盐渍化程度提供参考。     

基于自适应滤波算法的树木年轮测量方法

为提高树木年轮测量仪的测量精度,提出了一种自适应低通滤波算法对年轮测量仪的直流电机电流信号进行滤波处理。普通低通滤波算法滤波系数固定,当树木年轮宽度发生变化时,既可能保留了部分噪声信号,又可能滤去部分有效的树木年轮信号,因此降低了年轮测量仪的测量精度。自适应低通滤波算法的滤波系数可随滤波器输入值和输出值的变化自动进行调整,提高了噪声滤除效果,减少了有效信号损失。使用自主研发的年轮测量仪测量了大、中、小3种径阶的60个落叶松圆盘,记录直流电机原始电流信号,分别采用自适应低通滤波算法和普通低通滤波算法对原始电流进行滤波处理,根据滤波后的电流波形图,预估圆盘年龄,并计算2种滤波算法的年轮识别正确率。结果表明,自适应低通滤波器年轮识别正确率的平均值为89. 66%,普通低通滤波器年轮识别正确率的平均值为75. 84%;当平均年轮宽度变窄时,自适应低通滤波器的年轮识别正确率从95. 61%下降到82. 02%,下降了13. 59个百分点,而普通低通滤波器的年轮识别正确率从86. 37%下降到62. 30%,下降了24. 07个百分点。表明自适应低通滤波器年轮识别正确率高,自适应能力强,年轮识别精度稳定。     

基于模型预测控制的农机主从跟随作业控制方法

针对实际环境中由于农业机械（简称农机）作业过程的作业量以及土壤条件的变化等不确定性因素的影响,导致协同作业跟随农机的行驶工况不稳定、跟随协同作业响应慢、控制困难等问题,在综合考虑不确定性以及响应性能的基础上,提出了一种农机跟随分层控制架构,搭建农机田间作业下的纵向跟随动力学模型,并以间距保持、速度跟随、燃油经济性、加速度跟随性能为目标,进行基于模型预测控制（MPC）算法的上层控制器推导,基于前馈以及PI反馈的控制器作为下层控制,以上层控制器获得的控制加速度为目标,进行力矩（电流）跟踪,在保证抗不确定性以及干扰噪声的同时,提高跟随农机的响应能力。通过Matlab/Simulink仿真和田间试验验证,结果表明,该控制方法可以有效解决农机作业的跟随控制问题,与滑模变结构控制器相比,能够实现稳定跟随行驶,且速度误差和加速度误差更小,速度误差控制在-0.29132~0.18001m/s,加速度误差控制在-0.05678~0.05628m/s2,稳定跟随距离误差为±0.45m,具有良好的跟随效果。     

基于响应面和遗传算法的尾座式无人机结构参数优化

设计了一种垂直起降尾座式无人机,利用中心组合试验(Central composite design,CCD)对无人机的翼展长、后掠角、小翼高和小翼厚4个结构参数进行设计,构建了25组样本点。利用ANSYS CFX进行升阻比和阻力数值模拟,通过Design-Expert软件建立无人机结构参数与升阻比、阻力的响应面模型,其中升阻比随着翼展长和小翼高的增加而增大,后掠角和小翼高对升阻比的影响较小,当攻角为4°～8°时,升阻比随小翼厚的增加而减小,当攻角为10°～12°时,升阻比随小翼厚的增加而增大;阻力随着翼展长和小翼厚的增加而增大,随小翼高的增加而减小,随后掠角的增加先增大后减小。以升阻比最大和阻力最小为优化目标,采用多目标遗传算法进行结构参数优化,得到最优结构参数为:翼展长1 123 mm、后掠角34°、小翼高39 mm、小翼厚3 mm,与原始样机相比升阻比提高了12. 4%,阻力降低了5. 3%。采用风洞试验对响应面模型进行了验证,其中升阻比和阻力的数值模拟相对误差小于8. 0%,响应面模型相对误差小于3%,表明响应面模型具有较高的精度和良好的通用性,可用于垂直起降尾座式无人机的优化设计。