位山灌区渠系优化配水决策支持系

根据位山灌区位于黄河下游、引水含沙量高、测流断面变化大的特点，编制了位山灌区渠系优化配水决策支持系统，主要内容包括来水管理、需水管理、水情资料管理、实际配水统计、配水方案拟定和系统设置等，创新性地进行了多站水量平差计算。     

基于PCA-GA-SVM的甘蔗收获机运行状态识别

由于甘蔗收获机在收获过程中智能化水平较低,依靠人工操作很容易对甘蔗收获机的运行状态产生误判,从而造成物流通道堵塞、能源浪费、收割效率低。针对这些问题,提出一种基于主成分分析(PCA)、遗传算法(GA)和支持向量机(SVM)状态识别模型。首先,通过实地采集甘蔗收获机刀盘轴、行走轴、切段轴和风机轴扭矩和行驶速度特征信息,然后通过PCA进行数据降维,最后利用GA优化参数C、γ,使用每个特性信息来训练SVM,对甘蔗收获机运行状态进行分类。结果表明:PCA-GA-SVM状态识别模型对甘蔗收获机运行状态的识别准确率为93.75%,建模时间为3.688 s,与SVM(81.25%,9.487 s)、PCA-SVM(87.5%,5.817 s)和GA-SVM(90%,8.969 s)进行对比,该模型具有最高准确识别率和最快建模速度,具有较大的应用价值。     

农业区地下水位动态变化预测的支

当观测资料的数据量少而又存在多个相互影响或关联的变量时，常用的回归预测模型不能全面考虑多个变量。在地下水位动态变化预测中应用了一种新的方法——支持向量机方法(SVM ) , 该方法属于机器学习理论发展的最新阶段, 具有专门针对有限样本、算法复杂度与样本维数无关等优点。针对一些农区井灌水稻规模扩大而引起地下水资源紧缺的情况，以某井灌水稻地区地下水动态观测资料为研究对象，运用支持向量回归模型，描述其地下水动态变化趋势。     

农业机械系统配备量优化研究

农业机械系统选型配套是研究机械化的重要基础性工作,同时也是确保优质和高效完成各项作业的重要条件。为此,对目前农业机械配备方法进行了研究与分析,提出采用流水作业下的农业机械线性规划配备模型来进行配备量研究,对农业机械化取得良好经济效益有很好的推进作用。     

3DMAX应用下的智能插秧机外观优化

为进一步提高智能插秧机的结构布局协调性与感染力水平,利用3DMAX应用平台进行插秧机外观优化研究。考虑土壤湿润程度对插秧刀具的影响等因素,结合插秧机分插机构传动部件与插植臂等执行部件的相互关系与约束条件,以偏心齿轮啮合传动特性,建立用于智能插秧机外观优化的数学模型,得到关键部件与机构的三维物理模型与无缝装配模型。从结构细化设计与外观造型设计两大角度分别对插秧机体、驾驶座、车轮、插秧装置等曲线参数优化,插秧作业场景与插秧特征提取及组件元素3D建模等操作进行3DMAX场景下智能插秧机的外观呈现与界面设计布局,实现了智能插秧机的3D可视化管理与动画效果展示,且动作一致性较好,设计合理可行。农机三维建模技术对准确实现结构优化有很好的预知功能,对大型农机设备结构设计搭建人机交互虚拟平台有一定的参考价值。     

机耕道自动驾驶农机局部路径规划

针对机耕道场景下自动驾驶农机行驶的安全性、平稳性与规划实时性的实际需求,该研究提出了一种基于二次规划的局部路径规划方法。首先基于有限状态机构建农机机耕道行驶模式,其次采用横纵向解耦的方法,通过改进状态栅格法分别对农机速度行为和轨迹行为进行决策,随后利用二次规划方法生成满足多目标、多约束条件的农机轨迹和速度,得到最优路径,最后在多种行驶环境中进行仿真和实车试验,行驶参考速度为2 m/s。实车试验结果表明,在绕行静态障碍物场景中,规划轨迹的平均绝对曲率为0.021 m^-1,最大绝对曲率为0.056 m^-1,平均绝对横向误差为3.23 cm,最大绝对横向误差为8.69 cm,农机与障碍物外轮廓的距离大于0.76 m;在规避相向行驶、同向行驶和横穿机耕道的动态障碍物场景中,规划速度的平均绝对速度误差为0.08～0.12 m/s,绝对速度误差小于0.38 m/s,加速度变化范围为-0.38～0.44 m/s²。在规划周期为200 ms的仿真试验中,本文算法平均耗时48 ms,最大耗时75 ms,相比采用静态状态栅格法平均耗时减少38 ms,算法效率提升44%。研究结果可为机耕道场景下的农机局部路径规划提供技术支持。     

西兰花选择性采收作业平台识别切割装置设计与试验

针对当前人工采收西兰花存在季节性劳动力需求强、劳动强度大以及成本高等问题,该研究基于西兰花的农艺特性与形态特征设计了一种西兰花选择性采收作业平台,旨在能够实现对西兰花的自主识别切割作业。首先,该平台采用“识别-采收”一体化作业模式,通过对采收作业平台的关键部件进行设计与选型,建立了西兰花的视觉识别系统和定心切割机构。其次,根据西兰花茎秆与割刀之间的相互作用关系,采用对数螺线作为切割曲线设计了一种等滑切角割刀,确定了割刀滑切角40o、切割半径135 mm、割刀长度260 mm等关键切割参数。根据西兰花茎秆的材料属性参数,基于ANSYS Workbench/LS-DYNA软件对茎秆切割过程进行显式动力学仿真分析,以割刀刃角和转速为控制因子,以最大切割力为试验指标,利用正交试验优化设计,确定了茎秆切割过程的最优参数组合为割刀刃角20°、转速1 rad/s,在此参数下最大切割力为725.82 N,切割质量较优。最后,对采收作业平台进行性能试验,结果表明视觉系统能够有效识别自然环境下的成熟西兰花植株,检测效果良好;定心切割机构可快速平稳的切入并切断西兰花茎秆,切断表面平整光滑;采收作业平台整体漏收率在10%以下、检测准确率为90%、切茎合格率为88.9%,可满足西兰花选择性采收的作业需求。本研究可为西兰花选择性采收作业装备的设计开发提供理论参考和实际借鉴。     

基于离散元法的茶叶抖筛机结构参数优化与试验

茶叶抖筛机是茶叶精加工的关键装备,传统抖筛装备主要通过经验设计,筛分性能较差,主要表现在筛净率较低、误筛率较高。该研究结合抖筛机的筛分原理,运用solidworks构建虚拟样机,利用EDEM软件建立茶叶颗粒离散元仿真模型,通过单因素仿真试验对茶叶颗粒进行动力学分析,结果表明,连杆长度、曲柄半径和筛面倾角是茶叶抖筛机筛分性能的主要影响因素。以筛净率、误筛率为评价指标,设计三因素三水平二次旋转正交试验,并运用Design-Expert软件对试验数据进行回归分析,当连杆长度为1 977 mm、曲柄半径为25 mm、筛面倾角为2.8 °时,茶叶筛净率为94.5%、误筛率为4.61%,筛分性能最优。以最优结构参数进行验证试验,筛净率为93.8%,误筛率为4.73%,生产效率为319kg/h,较优化前筛净率提高3.42%,误筛率降低7.62%,生产效率提高8.87%。该研究结果可为茶叶筛分装备的优化提供理论依据。     

基于两点机器学习方法的土壤有机质空间分布预测

准确预测土壤有机质(Soil Organic Matter,SOM)空间分布对精细农业、耕地质量建设、生态环境保护以及固碳减排等均具有重要的意义。该研究探讨了基于两点机器学习方法(Two-pointMachineLearning,TPML)提高SOM空间分布预测的可行性。以黑龙江省海伦市为研究区,以气候、地形地貌、社会经济和空间位置信息等因素作为辅助变量,充分利用空间位置信息和属性相似关系,有效处理SOM空间分布异质性及其与辅助变量间关系异质性,以提高TPML方法进行SOM空间分布预测的精度。采用随机森林、基于随机森林的回归克里格、反距离权重法和普通克里格(Ordinary Kriging,OK)方法作为对比,以平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)、均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)、预测值与真实值相关系数(r)和决定系数(R²)作为评价指标,进行不同样本量下的多组对比试验,评价不同方法的预测精度。结果表明：1)研究区SOM含量在1.775～7.188 g/kg之间,平均值为3.179 g/kg,空间分布...