弹齿滚筒式捡拾器捡拾性能试验

在弹齿滚筒式捡拾器试验台上,以紫花苜蓿为捡拾对象,滚筒转速、机器前进速度和牧草含水率为试验因素,功率消耗与捡拾损失率作为性能检测指标,进行了正交试验和弹齿端部加速度试验,旨在探索弹齿滚筒式捡拾器的工作参数、结构参数与牧草收获条件对捡拾性能的影响。试验结果表明:凸轮廓线对捡拾器工作性能有较大影响;滚筒转速和牧草含水率均对捡拾器工作性能影响极显著,机器前进速度对工作性能影响显著;捡拾器工作性能的影响因素主次顺序为滚筒转速、牧草含水率、机器前进速度,最佳性能参数组合为滚筒转速42 r/min、机器前进速度4.0 km/h、牧草含水率15.1%。弹齿端部加速度频谱分析表明:在滚筒转速、机器前进速度保持一定的情况下,随着牧草含水率的增加,弹齿端部加速度呈上升趋势,捡拾器功率消耗增加,捡拾效率下降。     

基于机器视觉的鸡胴体质量分级方法

提出一种基于机器视觉技术的鸡胴体质量分级方法。使用数码相机在肉鸡屠宰厂随机采集95幅鸡胴体图像,对采集图像预处理后,提取出鸡胴体投影面积、轮廓长度和胸宽等6个图像特征。然后以这6个特征参数为输入,利用95个样本为训练集,通过回归分析的方法,分别建立预测鸡胴体质量的一元线性回归模型和多元线性回归模型,找出预测质量的最佳模型,最后采集5组共100个样本为验证集,对最佳分级模型进行验证。结果显示,鸡胴体图像的6个特征参数中,基于投影面积的一元线性模型决定系数最大,为0.827;基于投影面积等4个特征量的多元线性模型决定系数最大,为0.880。根据样本数据的学生化残差剔除了8个异常点的数据,修正后的多元线性模型决定系数为0.933,并将其作为最佳模型。利用最佳模型对验证集样本进行质量分级,模型对鸡胴体质量等级判定的平均正确率可达89%。结果表明基于图像特征的鸡胴体自动分级方法是可行的。     

宰后牦牛肉保水性变化与差异蛋白的生物信息学分析

牦牛肉营养丰富,但保水性较低,影响了食用加工品质。为了探究牦牛肉保水性影响机制,利用蛋白质组学及生物信息学方法对高、低保水性组间差异蛋白质进行了研究。以牦牛背最长肌为实验材料,根据滴水损失和蒸煮损失,将18份样品分为高保水性组（HWHC）和低保水性组（LWHC）,利用双向电泳（2DE）技术筛选出6个差异倍数大于3倍且达到显著水平（P<0.05）的蛋白点,通过基质辅助激光解吸/电离飞行时间（MALDI-TOF/TOF）质谱进行鉴定,并利用生物信息学方法对差异蛋白质进行了疏水性分析和亚细胞定位分析。结果表明,HWHC和LWHC组间的差异蛋白分别是乳酸脱氢酶（LDH）、肌酸激酶M型（CKM）、磷酸丙糖异构酶（TIM）、肌球蛋白轻链（MLC）、肌钙蛋白T（TnT）和热休克蛋白27kDa（HSP27）。对影响牦牛肉蒸煮损失的6种关键蛋白质进行了疏水性分析,结果显示LDH、CKM和TIM蛋白疏水性较高,构成蛋白质的氨基酸的高疏水性可以增强蛋白质和水之间的排斥,这可能是导致牦牛肉中保水性差异的原因之一。亚细胞定位分析显示,差异表达的蛋白质在细胞中分为5个位置,差异蛋白质均位于细胞质和细胞核中。研究结果明确了宰后牦牛肉保水性变化趋势,并通过差异蛋白的生物信息学分析揭示了蛋白质影响牦牛肉保水性的作用机理。     

双断根嫁接机自动搬运与回栽装置设计与试验

为提高嫁接流程的自动化程度,设计了一种适用于双断根嫁接机的自动搬运及回栽装置,以解决嫁接后嫁接苗依靠人工搬运、回栽作业的问题。阐述了搬运及回栽装置工作原理,并对关键机构进行了仿真和运动学分析。通过嫁接苗贴接夹紧区域统计和嫁接苗搬运试验,确定搬运机构对嫁接苗的最佳夹持位置;当机构夹持嫁接苗夹子下端搬运,搬运成功率可达94%,平均耗时为2.5 s/株。通过镇压三因素三水平正交试验,确定嫁接苗镇压效果最优条件;当打孔孔径10 mm、打孔深度15 mm、镇压块形状为对分锥面镇压时,嫁接苗回栽试验成功率可达92%,平均耗时为4 s/株,满足目前全自动嫁接机的嫁接速度要求。试验表明,设计的嫁接苗自动搬运及回栽装置与嫁接机配套使用,可提高嫁接流程的自动化程度。     

基于EnKF-3DVar模型的海淀区地表温度模拟

以城市化程度较深的北京市海淀区为研究区,基于2005年、2010年和2015年的遥感影像数据,利用基于影像(IB)的算法反演城市地表温度空间分布。将数据同化算法EnKF-3DVar与CA/Markov模型集成,将海淀区的多年平均臭氧浓度空间分布数据同化进行城市地表温度的模拟预测。结果表明海淀区的城市地表温度10年间呈现先下降后上升的趋势,但总体呈现下降趋势,其中2015年的平均温度为31.139 3℃。引入EnKF-3DVar的预测模型能够显著提升模型的模拟精度,所预测的2015年的数据结果 Kappa系数达到0.821 6。在有城市公园绿地的模式下,地表温度高值区呈现缓解趋势,在无城市绿地公园的模式下,城市地表温度高值区呈现出明显的扩张趋势,最高温度达到了56.142 3℃,城市生态绿地对于城市地表温度的空间分布影响巨大,合理布局城市绿地公园意义重大。     

压力补偿式灌水器补偿腔结构参数对颗粒运动的影响

为解决颗粒在迷宫流道压力补偿式灌水器内大量沉积或堵塞以致影响灌水器正常工作的问题,采用FSI模拟固定垫片变形后,基于CFD-DEM耦合模拟,经试验对比验证其可靠性后,设计单因素及Box-Behnken响应面试验,分析了压力补偿腔内副流道截面积、压力补偿腔出口直径、压力补偿腔直径3个结构参数及其交互作用对灌水器抗堵塞性能的影响,通过建立回归模型预测灌水器颗粒停留率,综合判断灌水器的抗堵塞性能。结果表明：副流道截面积由0.018 mm²提升至0.054 mm²时,颗粒停留率降低5.09个百分点;压力补偿腔出口直径由1.4 mm下降至0.8 mm时,颗粒停留率降低2.87个百分点;且颗粒沉积受副流道截面积和压力补偿腔出口直径、副流道截面积和压力补偿腔直径两种交互作用影响显著,交互影响下颗粒停留率最低为7.67%。拟合出颗粒停留率与压力补偿腔内副流道截面积、压力补偿腔出口直径、压力补偿腔直径3个结构参数的回归方程,可用于评判和预测灌水器抗堵塞性能,且推荐了一组副流道面积为0.051 mm²、压力补偿腔出口直径为0.894 mm、...     

基于工业互联网的大米供应链数字孪生系统构建

粮食生产供应关乎国家安全稳定,针对目前粮食供应链存在的数据共享水平低、管控智能化程度不高等问题,构建基于工业互联网标识解析技术的粮食供应链数字孪生系统。以大米供应链为典型对象,首先设计涵盖收购、运输、加工、仓储、包装、销售的大米全供应链数字化模型,研究基于标识解析体系的各环节全要素标识编码和数据开放共享,建立实物对象与信息系统之间的数字桥梁;提出包含物理层、网络层和孪生层的数字孪生体系架构,形成基于工业互联网的数据流通共享基础,明确孪生体系架构的关键模型;并详细阐述设备、产线、物料等对象的全要素精准建模过程,构成集几何模型、物理模型、行为模型和规则约束模型为一体的数字孪生模型;最后借助Unity3D软件以及C#编程技术搭建大米供应链数字孪生原型系统,实现对产线的三维可视化监控。实验结果表明,该系统在供应链全要素数据充分共享基础上,通过三维展示、预测控制和智能决策一定程度上提升了大米供应链智能化监管能力,为工业互联网等技术赋能产业数字化转型提供参考。     

干法厌氧发酵装备同步升温发酵及微生态网络研究

干法厌氧发酵是提高农业农村废弃物处理效率及资源高效循环的重要技术之一。先前围绕该技术产甲烷效率低、传质传热不均匀等问题,提出了微好氧同步预升温干发酵技术,设计了配套装备,开展了小试和中试试验,产甲烷效率得到改善。为进一步提高放大装备的实际应用质量,在对发酵装置密封、进出料、喷淋循环系统等关键部件优化的基础上,探明了最优曝气量及实际应用中微好氧预升温阶段物质转化特性,揭示了微生物生态网络关系,评价了实际运行效果。结果表明：对关键部件的优化显著提升装备运行稳定性,微好氧同步预升温阶段最优曝气量为10 L/min,容积产气率达到1.20 m³/(m³·d)。物料在第40小时升温至42℃,曝气组各层物料温度较未曝气组均提高45.54%、32.46%和52.06%。同步预升温促进了物料各层纤维素和半纤维素的降解,提高了酸化效率,有机酸质量浓度分别提高59.83%、50.69%和20.85%,物料产气潜力提高34.9%。探明了微生物网络关系以及与发酵环境因子变化的相关性,发现微好氧预升温阶段具有协同作用的功能微生物SBR1031、Synergistale...     

基于WGAN和MCA-MobileNet的番茄叶片病害识别

针对番茄病害识别模型参数量大、计算成本高、准确率低等问题,本文提出一种基于多尺度特征融合和坐标注意力机制的轻量级网络（Multi scale feature fusion and coordinate attention MobileNet, MCA-MobileNet）模型。采集10类番茄叶片图像,采用基于Wasserstein距离的生成对抗网络（Wasserstein generative adversarial networks, WGAN）进行数据增强,解决了样本数据不足和不均衡的问题,提高模型的泛化能力。在原始模型MobileNet-V2的基础上,引入改进后的多尺度特征融合模块对不同尺度的特征图进行特征提取,提高模型对不同尺度的适应性;将轻量型的坐标注意力机制模块（Coordinate attention, CA）嵌入倒置残差结构中,使模型更加关注叶片中的病害特征,提高对病害种类的识别准确率。试验结果表明,MCA-MobileNet对番茄叶片病害的识别准确率达到94.11%,较原始模型提高2.84个百分点,且参数量仅为原始模型的1/6。该方法较好地平衡了模型的识别准确率和计算成本,为番茄叶片病害的现场部署和实时检测提供了思路和技术支撑。     

基于无人机高光谱遥感的水稻氮营养诊断方法

氮亏缺量能够直接反映作物氮营养缺失程度,快速、大面积获取水稻氮亏缺量信息对实现水稻精准施肥具有重要意义。而现有的研究大都集中于利用无人机遥感监测水稻氮营养情况,对氮亏缺量本身的研究较少。本研究基于无人机高光谱遥感获取冠层光谱数据、通过田间采样获取水稻农学数据,研究东北地区水稻临界氮浓度曲线构建方法,在此基础上确定水稻氮亏缺量;以氮亏缺量约等于0状态下光谱为标准光谱,分别对光谱反射率进行比值、差值、归一化差值变换,通过竞争性自适应重加权采样法对原始光谱反射率与变换后光谱反射率进行特征波长提取,并以二者提取的特征波长为输入变量,氮亏缺量为输出变量,分别构建基于多元线性回归、极限学习机与蝙蝠算法优化极限学习机3种算法的水稻氮亏缺量反演模型。结果表明：基于田间数据构建东北地区水稻临界氮浓度曲线方程系数a、b分别为2.026与-0.460 3,和以往研究基本一致;相比其余变换方法,对水稻冠层光谱进行归一化差值变换与特征波长提取显著提高了冠层光谱反射率与水稻氮亏缺量的相关性,也提高了后续反演模型的反演结果;以归一化差值光谱为输入的蝙蝠算法优化极限学习机反演模型预测效果显著优于其余模型,验证集R