菱角离散元粘结参数标定与剪切试验

针对菱角（Trapa bispinosa Roxb.）脱壳初加工装备设计与仿真分析时缺乏有效的离散元模型问题，开展菱角粘结离散元参数标定与样机试验工作。采用三维反求技术获取菱角轮廓模型，测取菱角本征参数及基本接触参数，得到菱角平均剪切力为352.95 N，并以此为标定目标，采用EDEM软件中的Hertz-Mindlin with bonding模型建立菱角离散元模型，通过单因素试验筛选粘结参数标定范围，由二水平析因试验、最陡爬坡试验筛选显著因素及其标定区间，设计响应面试验求解粘结参数，确定离散元模型中的最优粘结参数组合，开展旋转剪切仿真试验及样机验证试验。结果显示：仿真得到的菱角脱壳剪切力为352 N，与实际误差为0.269%；菱角剪切刀具为矩形，转速230 r/min时，剪切力最小值为93.20 N，与预测值92.99 N的误差为0.215%；样机试验中矩形刀具在转速为230 r/min时各项性能指标最优，表明建立的菱角离散元模型可靠。     

考虑灌排运行特点的南方平原圩区分布式水文模拟

为探究适合中国南方平原圩区的水文模型及平原圩区建模与参数率定方法，把握平原圩区内部水循环规律，该研究以巢湖流域庐北大圩为研究区，基于改进SWAT(soil and water assessment tool)模型，提出了一种基于“burn-in”算法与模型河网及子流域人工修正手段的空间离散方法，考虑圩区灌排运行特点后，通过添加虚拟水库，构建了平原圩区多水源灌溉系统，通过对不同大小及特征圩区进行分类，提出了以月尺度为主的多目标参数率定方法。模拟结果表明，大部分圩区出口月径流的相对误差在±15%以内，决定系数大于0.65，纳什效率系数大于0.6，模拟效果处于中等或良好水平，表明改进SWAT模型及该研究提出的平原圩区建模与参数率定方法适用于庐北大圩的水文模拟。水量平衡与灌溉用水模拟分析结果表明，研究区的降水与外河引水主要转化为径流和蒸散发，外河引水量近似等于泵站抽排量，径流系数相对较小，大圩外河是主要灌溉水源，不同时间段内不同水源的可供水量差异明显。考虑灌排运行特点的分布式水文模型为中国南方平原圩区水管理提供了一种有效的手段。     

收获期豌豆籽粒离散元仿真参数标定

针对收获期豌豆籽粒在脱粒与清选仿真模拟中缺乏准确离散元仿真参数的难题，采用物理试验和仿真试验相结合的方法对豌豆籽粒仿真参数进行标定。以籽粒堆积角为评价指标，通过Plackett-Burman试验筛选显著性参数，借助最陡爬坡试验和Box-Behnken试验得到显著性参数最优组合，通过仿真试验标定非显著性参数。结果表明：籽粒间碰撞恢复系数、静摩擦系数和滚动摩擦系数分别为0.364、0.519和0.444；豌豆籽粒-钢碰撞恢复系数、静摩擦系数和滚动摩擦系数分别为0.505、0.462和0.090；物理和仿真试验堆积角分别为19.841°和19.714°，其相对误差为0.64%。研究可为豌豆机械化收获过程离散元仿真分析提供参考。     

三七茎秆离散元参数标定与试验

针对利用离散元法进行三七联合收获、茎秆杀秧等关键作业过程仿真分析时，三七茎秆本征参数、三七茎秆及作业装备间接触参数缺乏问题，以三七茎秆为对象，利用EDEM软件建立三七茎秆离散元Hertz-Mindlin/Hertz-Mindlin with bonding模型，通过堆积角试验和虚拟仿真试验对三七茎秆离散元参数进行标定，并建立三七茎秆杀秧装置模型。通过力学特性试验确定三七茎秆本征参数；采用圆筒提升法进行三七茎秆堆积角试验，使用Origin软件对堆积角图像进行轮廓拟合得到三七茎秆堆积角为44.53°;设计Placktt-Burman试验、最陡爬坡试验和Central-Composite试验确定三七茎秆及作业装备间接触参数，并利用堆积角试验和剪切试验验证模型的可靠性。结果表明：三七茎秆与作业装备间碰撞恢复系数、静摩擦因数、滚动摩擦因数分别为0.319、0.25、0.029;三七茎秆间的碰撞恢复系数、静摩擦因数、滚动摩擦因数最优值分别为0.4、0.29、0.032;Hertz-Mindlin with bonding模型法向刚度K_n为3.26×10⁸...     

苏南丘陵地区茶树蒸散发估算模型的适用性评估

根据波文比能量观测系统在2017—2020年间的ET_c观测数据,分别对FAO-56作物系数模型(S-k_c)与Priestley-Taylor(PT-α)模型进行参数率定及修正,分析了茶树ET_c在各生育期内对气象因子的响应特性,并评估了修正后的S-k_c与PT-α模型对于苏南丘陵地区茶园的应用效果.研究表明:S-k_c模型的作物系数k_c在茶树生长初期为0.83、中期为1.19、后期为1.06,PT-α模型系数α年均值为1.09;气温、水汽压差及土壤体积含水率对ET_c的影响在0.05的水平下具有统计学意义,且各气象因子对ET_c的相关性均表现为在茶树生长中期高度相关,生长后期偏低;以波文比能量观测系统的ET_c观测数据作为参照,修正后的S-k_c模型高估了茶树ET_c,PT-α模型低估了ET_c,但PT-α模型的误差(R²=0.91)稍低于S-k_c模型(R²=0.88),S-k_c模型的模拟效果在茶树快速生长期(MAE=0.72 mm/d,RMSE=0.99 mm/d)和生长中期(MAE=0.36 mm/d,RMSE=0.48 mm/d)较好,PT-α模型的模拟效果在茶树生长后期(MAE=0.35 mm/d,RMSE=0.23 mm/d)较好.该研究明确了苏南丘陵地区茶树各生育期ET_c的变化特征和模拟手段,对于苏南丘陵地区茶树实现科学生产具有重要参考价值.     

基于定标模型云共享的奶牛粪水微型NIR现场速测系统

针对还田利用中粪水成分现场获取困难的问题，该研究设计开发了基于定标模型云共享的奶牛粪水微型近红外（Near-Infrared，NIR）现场速测系统，并对系统进行了验证。该系统主要包括微型近红外光谱传感器、云服务器、Android客户端。微型近红外传感器采集被测样品光谱数据，通过蓝牙协议将数据传输给Android客户端，再通过移动网络将光谱数据传送到云服务器；云服务器利用部署在云端的定标模型对接收到光谱数据进行计算、分析得到定量预测结果，并将预测结果回送Android客户端，可以实现总氮（Total Nitrogen，TN）、总磷（Total Phosphorus，TP）、总钾（Total Potassium，TK）、铵态氮（Ammonium Nitrogen，NH4+-N）、硝态氮（Nitrate Nitrogen，NO3--N）、酰胺态氮（Amide Nitrogen，CONH2-N），有效磷（Available Phosphorus，AP）、有效钾（Available Potassium，AK）、有机质（Organic Matter，OM）、pH值共10种粪水成分的快速检测。结果表明：对粪水TN、TP、TK、NH4+-N、NO3--N、CONH2-N、AP、AK、OM、pH值的预测相对误差分别约为9.251%、4.261%、8.238%、8.906%、17.825%、15.123%、9.829%、5.507%、10.558%、2.969%。微型近红外光谱技术结合定标模型云共享能够实现粪水中多种成分的现场速测，完成了定量模型的资源共享，且因微型近红外光谱传感器的便携性、Android客户端的操作简便性、定标模型云共享的低成本和无需用户具备专业知识要求等优点，具有广阔的市场前景和重要的现实应用价值。     

薄层热风干燥过程含水率在线测量装置研制与试验

针对薄层热风干燥过程自动称量精度受温度波动、气流扰动及机械振动等因素影响的问题，该研究研制了薄层热风干燥装置及其控制系统，以实现干燥过程物料质量及含水率的自动获取、及时查看和数据存储。系统改进了传统称量结构，采用悬吊称量的方式，将称量传感器置于干燥装置外，与干燥环境相隔离以提高称量传感器使用寿命；采用变频器输出频率表征风速的方式，有效避免了热式风速传感器在变温环境中的测量误差；通过称量传感器温度-质量的归一化偏差校正方法及“停风-稳定-称量-恢复”准静态的自动称量流程，开展了温度波动、气流扰动误差特性及装置验证试验，保证了干燥过程中物料含水率的准确获取。试验表明：恒载标定时，采用温度-质量归一化偏差校正方法校正后的质量与恒载质量最大偏差值为0.368 g，与实测质量相比，平均绝对百分比误差降低了84.4%，测量不确定度降低了72.2%；采用停风检测方案后，实测质量与恒载质量的最大偏差值由37.1 g降至0.31 g；物料加载时，在干燥温度35、45及55℃条件下，以手动称量方式下获取的质量及含水率为标准值，自动称量方式下的质量绝对误差分别为0.337、0.415和0.472 g，含水率...     

Differences in parameter estimates derived from various methods for the ORYZA (v3) Model

Parameter estimation is always a difficult issue for crop model users, and inaccurate parameter values will result in deceptive model predictions. Parameter values may vary with different inversion methods due to equifinality and differences in the estimating processes. Therefore, it is of great importance to evaluate the factors which may influence parameter estimates and to make a comparison of the current widely-used methods. In this study, three popular frequentist methods (SCE-UA, GA and PEST) and two Bayesian-based methods (GLUE and MCMC-AM) were applied to estimate nine cultivar parameters using the ORYZA (v3) Model. The results showed that there were substantial differences between the parameter estimates derived by the different methods, and they had strong effects on model predictions. The parameter estimates given by the frequentist methods were obviously sensitive to initial values, and the extent of the sensitivity varied with algorithms and objective functions. Among the frequentist methods, the SCE-UA was recommended due to the balance between stable convergence and high efficiency. All the parameter estimates remarkably improved the goodness of model-fit, and the parameter estimates derived from the Bayesian-based methods had relatively worse performance compared to the frequentist methods. In particular, the parameter estimates with the highest probability density of posterior distributions derived from the MCMC-AM method (MCMC_P_max) led to results equivalent to those derived from the frequentist methods, and even better in some situations. Additionally, model accuracy was greatly influenced by the values of phenology parameters in validation.     

基于堆积试验的玉米包衣种子离散元参数标定

为获得基于黏结颗粒模型（BPM）玉米包衣种子离散元仿真所需的精确接触参数，基于堆积试验对玉米包衣种子的仿真参数进行标定。对郑单958玉米包衣种子分类筛选后，通过激光扫描仪对轮廓较好的种子进行扫描，得到点云数据，并通过CATIA软件对点云数据进行处理，最终得到玉米种子仿真模型。设计Plackett-Burman试验，通过Isight软件的近似模型与DOE联合模块对试验结果进行分析，筛选出对堆积角影响显著的参数：玉米种子-玉米种子静摩擦系数、法向刚度与切向刚度。基于Isight软件RSM优化模块，根据Box-Behnken试验结果建立堆积角与显著性参数的二阶回归模型，得到参数的最佳组合：玉米种子-玉米种子静摩擦系数0.269、法向刚度2.54×10⁸ N·m^-3、切向刚度5.93×10⁷ N·m^-3。将标定参数仿真所得堆积角与真实试验值进行对比，二者相对误差为0.98%。上述结果表明，响应面分析可用于标定玉米包衣种子的离散元仿真参数，为玉米气力式排种器的结构设计与参数优化提供参考。     

双低油菜籽粒离散元仿真参数标定与试验验证

为设计优化双低油菜机械化精量播种设备，以甘肃地区种植的双低油菜，‘青杂5号’和‘陇油19号’籽粒为对象，采用物理试验法测定2种双低油菜籽粒的基本物理学参数以及种子与PLA塑料和光敏树脂间的静摩擦因数和碰撞恢复系数。基于EDEM仿真软件和斜面滚动法，标定种子与PLA塑料和光敏树脂间的滚动摩擦因数，采用仿真逼近预测法标定种子间的滚动摩擦因数，并利用异形槽口窝眼轮排种器台架试验对仿真参数进行验证。结果表明:‘青杂5号’与PLA塑料和光敏树脂间的静摩擦因数分别为0.35和0.34，碰撞恢复系数分别为0.639和0.655，滚动摩擦因数分别为0.064和0.060。‘陇油19号’与PLA塑料和光敏树脂间的静摩擦因数分别为0.32和0.28，碰撞恢复系数分别为0.662和0.666，滚动摩擦因数分别为0.059和0.058。2个品种油菜籽粒间的静摩擦因数分别为0.57和0.59，碰撞恢复系数分别为0.384和0.397，滚动摩擦因数分别为0.054和0.046。将2种品种油菜籽粒的标定参数进行异形槽口窝眼轮排种器仿真试验和台架验证试验，对于‘青杂5号’油菜籽粒，其仿真试验与台架试验合格率的相对误差为0.48%，重播率的相对误差为4.99%，漏播率的相对误差为6.98%。对于‘陇油19号’油菜籽粒，其仿真试验与台架试验合格率的相对误差为0.29%，重播率的相对误差为3.79%，漏播率的相对误差为4.76%。