双自由度多铰接仿形免耕精量播种单体设计与试验

针对2BMFJ系列原茬地免耕覆秸播种机播后镇压效果和播种深度一致性不理想的问题,设计了双自由度多铰接仿形免耕精量播种单体,应用保守系拉格朗日方程建立了种沟深度数学模型,初步确定了影响种沟深度的关键结构与工作参数。采用四因素五水平二次回归正交旋转中心组合试验方法,选取弹簧初始增量、初始牵引角、弹簧刚度、机具作业速度为影响因素,开沟深度合格率、土壤坚实度合格率和开沟深度变异系数为性能评价指标,得到影响开沟深度合格率各因素由大到小顺序为:弹簧刚度、机具作业速度、弹簧初始增量、初始牵引角,影响土壤坚实度合格率各因素由大到小顺序为:弹簧刚度、机具作业速度、初始牵引角、弹簧初始增量,影响开沟深度变异系数各因素由大到小顺序为:初始牵引角、机具作业速度、弹簧刚度、弹簧初始增量。对试验数据进行优化处理,结果表明,在初始牵引角0°、弹簧刚度10 N/mm条件下,弹簧初始增量15～19. 5 mm、机具作业速度6. 7～7. 8 km/h范围内,开沟深度合格率大于95%,土壤坚实度合格率大于95%,开沟深度变异系数小于10%。     

格点天气预报数据与机理模型耦合的冬小麦干旱预警方法

为了开展大范围的冬小麦干旱预警,以中国北方冬小麦区为实例,构建了土壤水分动态预报模型,结合未来10 d高精度天气要素预报、土壤自动水分观测和冬小麦发育期观测数据,建立了北方冬小麦区干旱预警系统。利用该系统对2018年4—5月进行逐日的冬小麦干旱预警,对干旱预警产品的分析表明:系统对未来10 d土壤相对湿度预报的决定系数在0. 63～0. 91之间,均方根误差在5. 6%～18. 2%之间,预报时效越近,准确率越高。从不同的干旱等级预测准确率看,对于干旱等级较高的重旱和特旱预报准确率较高,轻旱和中旱的预报准确率略低。该系统基本满足冬小麦干旱预警需求,对国家级农业气象部门大范围农业干旱监测和预警业务是有益的补充。     

生物炭对北方寒区农田土壤热性能参数的影响

为揭示生物炭对土壤热特性参数的影响规律,以施加不同生物炭的北方寒区农田土壤为研究对象,设置土壤含水率水平分别为0%、8%、16%、24%、32%、40%,利用ISOMET2114型热性能分析仪,测定土壤在15～-15℃温度范围内导热率、热扩散率和体积热容量的变异特征,探究生物炭调控作用下土壤热特性参数对水热环境的响应机理。研究结果表明:在冻结与非冻结状态下,随土壤含水率增加,土壤导热率、体积热容量和热扩散率均表现出增大趋势,在3℃条件下,生物炭含量为0 t/hm2、含水率为24%和32%时,土壤导热率相对于含水率为16%时分别增加0. 141 4、0. 580 5 W/(m·K)。随生物炭含量增加,土壤导热率和热扩散率呈降低趋势,体积热容量在非冻结情况下呈降低趋势,在冻结情况下则呈增大趋势,在-3℃条件下,含水率为32%、生物炭含量为4 t/hm2和6 t/hm2时,土壤体积热容量相对于0 t/hm2水平分别增加0. 16、0. 20 J/(cm3·K)。土壤导热率与含水率呈对数函数关系,土壤体积热容量与含水率呈线性函数关系,土壤热扩散率与含水率呈二次函数关系。本研究结果可为准确描述北方寒区农田土壤热性能和生物炭改良土壤技术提供理论依据。     

农用无人机移动补给平台自主降落算法与试验

为实现根据无人机作业位置改变中途补充能源或喷洒物的起降地点,增加无人机有效作业时间,提高无人机作业效率,设计了无人机移动补给平台。通过研究农用无人机自主降落过程,提出一种基于模糊逻辑和比例积分微分(Proportional-integral and derivative,PID)分段控制的农用无人机跟踪降落算法,该算法既拥有PID算法的高精度,又兼顾模糊控制算法响应速度快、超调量小、鲁棒性强的优点。目标轨迹跟踪预测由粒子滤波器跟踪算法和轨迹拟合算法相结合进行求解。仿真和现场试验表明,与单一的PID算法和模糊逻辑算法相比,分段控制算法能够把农用无人机对移动补给平台的跟踪误差缩小到6. 7 cm以内,在移动补给平台上的降落精度控制在7. 2 cm以内。     

柔性机械式大豆精量排种器设计与试验

针对免耕播种作业时沙土和碎秸等飘浮物被气吸式排种器吸入充种室内,导致排种工作部件损坏、排种质量降低等问题,设计了一种柔性清护种机械式大豆精量排种器。对排种器工作过程进行理论分析,确定了影响工作性能的主要结构与工作参数;通过单因素对比试验确定了对排种性能影响最小的护种毛刷材料;采用三因素五水平二次正交旋转中心组合试验方法,以作业速度、充种倾角、护种距离为试验因素,以合格指数、漏播指数、重播指数和破损指数为评价指标,应用Design-Expert 8.0.6.1软件对试验结果进行方差分析。结果表明：各因素对合格指数的影响显著性由大到小依次为作业速度、护种距离、充种倾角,各因素对漏播指数的影响显著性由大到小依次为护种距离、作业速度、充种倾角,各因素对重播指数的影响显著性由大到小依次为作业速度、充种倾角,护种距离影响不显著,各因素对破损指数的影响显著性由大到小依次为护种距离、作业速度、充种倾角;当作业速度为8~12km/h、充种倾角70°、护种距离为-1.5mm时,排种合格指数大于94%、漏播指数小于3%、重播指数小于3%、破损指数小于0.2%,满足免耕大豆高速精量播种作业要求。     

脉冲式烟雾水雾机热力雾化水剂农药效果分析

针对脉冲式烟雾水雾机在喷施水雾剂农药时常出现滴液、流液或较大雾滴群等雾化不良现象,通过改装6HYW-60S型脉冲式烟雾水雾机,将药液流量设置成可调的测试装置,设定5个油门开度及4个药液流量,测试了脉冲发动机喷药前后的气流速度、温度及各喷药工况下的雾滴粒径分布。结果表明,在最小的油门启动开度到最大的油门工作开度可调范围内,对应的脉冲发动机燃油消耗率变化范围较小（相对变化13.0%）,喷管内对应的气流温度与速度也发生同等程度的变化。喷药时,喷管口处的气流温度与速度发生明显变化,由不喷药时约700℃的高温气流下降为75℃左右的雾滴流,相应的气流速度下降了16%左右;油门开度及药液流量对雾滴流温度的影响非常小,但对雾滴流速度的影响非常明显,油门开度增大,雾滴流速度明显增加,药液流量增大,雾滴流速度明显下降。在各油门开度下,对最小药液流量20L/h的雾化效果均不佳,尤其距喷雾出口较近处存在大量的300μm以上的较大雾滴,这些大雾滴极易跌落至地面,无法有效喷施到目标物上;药液流量增大至40L/h及以上时,各油门开度下的雾滴体积中径均较小,同一工况下各位置点的平均值不超过60μm。热力雾化的雾滴粒径分布曲线不是单一峰值的正态分布形态,常会出现不同中心雾滴粒径的雾滴群,且这些雾滴群的中心雾滴粒径基本保持一致。从喷雾出口喷出的雾滴流中,喷管中心轴线上的雾滴细小均匀、雾化充分,中心轴线上方的雾滴一般比中心点处稍大,中心轴线下方雾滴明显增大,且距中心轴线越远的下方,雾滴增大越明显,即雾滴流中较大雾滴群的量逐渐增加。以药液流量60L/h及油门开度90°为最佳雾化工况,在整个喷施区域内均形成了良好的雾化效果。     

基于R2U-Net和空洞卷积的羊后腿分割目标肌肉区识别

针对前处理工序造成的羊肉智能精细分割目标肌肉区图像识别准确度低的问题,以羊后腿自动去骨分割工序为研究对象,提出一种基于R2U-Net和紧凑空洞卷积的羊后腿分割目标肌肉区识别方法。对传统的U-Net语义分割网络进行改进,以U-Net为骨架网络,采用残差循环卷积块替换原始U-Net的特征编码模块和解码模块中的卷积块以避免U-Net的梯度消失,在特征编码模块和特征解码模块之间增加一个紧凑的四分支空洞卷积模块对语义特征进行多尺度编码,实现缝匠肌图像分割模型的构建。一方面,针对缝匠肌这一核心目标肌肉区,采集羊后腿图像构建数据集训练与测试本文模型,以验证该方法的准确性与实时性;另一方面,通过旋量法标定夹爪坐标系、相机点云坐标系、机器人坐标系的齐次变换矩阵以计算分割路径,并采用主动柔顺的力/位混合控制方法操纵分割机器人进行目标切削运动,验证基于本文方法得到的目标图像开展目标肌肉分割的可行性。相关试验结果表明：当交并比为0.8588时,本文方法平均精确度为0.9820,优于R2U-Net的(0.8324,0.9775);单样本检测时间平均为82ms,说明本文方法可快速、准确分割出缝匠肌图像,满足机器人自主分割系统的实时性要求,优于U-Net、R2U-Net、AttU-Net算法。最后,在本文方法得到的缝匠肌图像基础上开展机器人实机分割试验,机器人对5条羊后腿的平均切削时间为7.9s,平均偏移距离为4.36mm,最大偏移距离不大于5.9mm,满足羊后腿去骨分割的精度要求。     

果园除草机研究现状与发展趋势

果园杂草是影响果树产量、果实品质的重要因素。重点阐述了典型果园除草机械的国内外研究现状,分析了典型果园除草机械的结构特点、工作原理和适用范围等,并指出目前我国果园除草机械化存在的问题和发展趋势,为我国果园全程全面机械化的发展提供参考。      

胡萝卜联合收获机高效减阻松土铲设计与试验

针对胡萝卜联合收获机作业时松土铲普遍存在作业阻力大、漏拔率高等问题,设计了一种高效减阻松土铲。以狗獾爪趾为仿生原型设计了仿生减阻铲尖,并分析了其减阻机理,建立了铲翼与土壤间的力学接触模型,确定了影响松土铲作业质量的铲翼结构参数。基于EDEM离散元仿真技术,建立了部件-土壤-作物多元仿真模型,通过单因素试验与正交旋转组合试验,确定了铲翼结构参数取值范围及其对指标的影响规律。建立了试验因素与指标间的多目标优化数学模型,运用Design-Expert 8. 0. 6软件确定了松土铲的最优参数组合,通过田间性能试验验证了高效减阻松土铲的作业性能。结果表明:影响胡萝卜联合收获机松土铲作业质量的主要结构参数为铲翼开角α和铲翼倾角β,当铲翼开角α和铲翼倾角β分别为120. 27°和47. 37°时,松土铲作业性能最优,最优组合下前进阻力与胡萝卜拔取力分别为1 908. 76 N和55. 37 N。经田间性能试验验证,田间试验结果与仿真优化结果基本一致,与凿式松土铲相比,高效减阻松土铲前进阻力降低了5. 79%,胡萝卜拔取力降低了20. 68%,漏拔率降低了3. 8个百分点,满足胡萝卜收获农艺要求。     

基于随机森林的高寒湿地地区土地覆盖遥感分类方法

高寒湿地是青藏高原典型独特的生态系统,是全球气候变化的敏感地带和预警区。利用遥感技术快速、准确地分类提取高寒湿地的土地覆盖信息,对当地生态安全监测和保护具有重要意义。本文以若尔盖湿地国家级自然保护区为研究区,首先,以高分一号(GF-1)遥感影像为数据源,融合光谱特征、水体指数、地形特征、植被指数和纹理信息等26个变量进行随机森林(Random forest,RF)分类实验;然后,根据袋外数据(Out of bag,OOB)的特征变量重要性得分和精度评价结果,选出高寒湿地地区土地覆盖类型的最优分类方案和特征;最后,对特征变量进行降维,并基于相同的变量,采用极大似然法(Maximum likelihood classification,MLC)、支持向量机(Support vector machine,SVM)、人工神经网络(Artificial neural network,ANN)和RF等方法进行分类,比较不同方法的优适性。结果表明:结合GF-1影像光谱、水体、植被、纹理特征和地形信息,使用26个变量的RF模型的分类精度最高,总体精度(Overall accuracy,OA)为90.07%,Kappa系数为0.86;通过RF模型的变量重要性分析可以有效选出重要的特征信息,在降低特征变量维度的同时,还能保证较高的分类精度; 4种分类方法中,RF算法是高寒湿地地区较合适的分类方法,OA比MLC基准方法高17.63个百分点,比SVM和ANN等机器学习算法分别高6.98、6.56个百分点。