基于无人飞行器航测建立数字高程模型研究

为探索利用无人飞行器获取遥感影像并将之用于建立测区数字高程模型(DEM)的可行性,以南水北调山东省境内济平干渠部分区段为试验对象,进行了无人飞行器的遥感数据采集,并利用全数字摄影测量处理软件VirtuoZo对所得数据进行处理,生成测区数字高程模型.结果表明,数据处理过程中相对定向中误差较小,由于部分试验材料不能满足试验标准,绝对定向的中误差偏大,利用现有材料生成的数字高程模型精度不高.     

多旋翼无人机辅助籼粳杂交稻制种授粉研究

水稻是浙江省最主要的粮食作物,而籼粳杂交稻品种已成为浙江省的主要水稻种植品种类型。但籼粳杂交稻制种是一种劳力密集型技术,其中水稻授粉阶段主要依靠人工采用绳索、竹竿或木杆振动父本和自然风力辅助授粉。随着近年来中国农用无人机的发展与研究,为杂交水稻制种辅助授粉机械化提供了可能。以四旋翼无人机为例,通过田间授粉试验、花粉密度观测、结实率测算,考察农用无人机和人工拉绳的授粉效果。结果显示,无人机辅助授粉与人工拉绳相比效果相当,即花粉统计为95个/视野左右,平均结实率为27%左右。但无人机辅助授粉效率是人工的10倍以上,节约50%的人力成本,同时克服种植地形环境等困难,有助于机械化水平的提升。     

基于无人机可见光影像的树种和树冠信息提取——以晋西黄土区蔡家川流域为例

为探究无人机遥感技术在黄土高原森林资源调查中的适用性,以晋西黄土区蔡家川流域为研究区,以无人机可见光影像为遥感数据源,基于面向对象最邻近分类法,识别并提取研究流域的树种和树冠信息,并与样方调查数据进行对比分析,评估无人机影像提取植被信息的精度及其适用性。结果表明:面向对象最邻近分类法对于郁闭度较低的林分和经济果木林的树种提取效果极好,但复杂植被类型会导致提取精度下降。在农地子流域和人工林子流域上,树种提取的分类混淆矩阵Kappa系数分别为0.898和0.728。面向对象最邻近分类法对人工林和经济果木林的树冠提取精度较高,与实测数据线性回归的决定系数(R²)在0.7以上,但对次生林的树冠提取效果相对较差,R²仅有0.422 3。将该方法拓展应用至流域尺度,识别结果显示,蔡家川流域内人工林子流域主要为刺槐、油松和侧柏混交林,经济作物主要为苹果,油松的林分密度为1 744株·hm^-2,平均冠幅为2.24 m,苹果的林分密度为382株·hm^-2,平均冠幅为4.26 m;农地子流域有苹果树912株,林分密度为439株·hm^-2,平均冠幅为3.84 m。结果表明,基于无人机遥感影像,利用面向对象最邻近分类法可以高效、准确地提取林木株数、郁闭度和平均冠幅,从而有效提高黄土区植被调查的效率。     

动态车辆路径问题研究综述

指出了动态车辆路径问题是运筹学和组合优化领域的前沿研究方向,研究动态车辆路径问题具有重要的理论和现实意义。阐述了动态车辆问题（DVRP）,根据动态信息的特征将动态车辆路径问题分为随机车辆路径问题（SVRP）和模糊车辆路径问题（FVRP）。从动态车辆路径问题的建模、算法和仿真优化三个方面分析了其研究成果,对现有研究的不足进行了探讨,提出了动态车辆路径问题的进一步研究方向。     

基于WTW的电动汽车效率研究

从汽车燃料全生命周期的角度出发,采用原油到车轮（WTW）的研究模式,将燃料的全寿命周期分为两个阶段,WTT为上游阶段,TTW为下游阶段,选定电动汽车和内燃机汽车各阶段生产效率范围,计算出两类车的总效率,并通过美国实验室开发的GREET模型测出两类汽车的WTW效率,将二者进行对比分析,结果表明电动汽车与内燃机汽车的总效率基本相同.针对WTT阶段电动汽车效率较低现象,提出利用可再生能源（风能,太阳能,核电等）可以进一步提高能量利用效率的建议.     

基于无人机影像的森林信息获取研究进展

随着无人机技术的不断发展,其在林业中的应用越来越广泛。无人机航空摄影作为高分影像的重要获取方式,具有成本低、效率高、时效性强等特点,己逐渐成为森林资源调查与监测的新途径。研究者已不再满足于无人机影像在森林资源分类和空间分析等方面的应用研究,而是开始关注单木树高、胸径、冠幅等具体树木信息的获取以及森林信息量化等方面的研究。文中综述近几年无人机在森林结构参数、生物量、蓄积量、立木材积表、林区规划、树木空间分布以及三维建模等方面的研究进展,并对无人机在森林信息获取中的研究和应用提出建议。     

3D虚拟仿真技术在体育馆购票系统开发中的应用研究

根据车辆路径问题的数学模型,分析了它的具体特征,从而对BA的操作算子又进行了重新定义,设计了求解VRP问题的离散蝙蝠算法,并通过实例测试将离散蝙蝠算法与其他算法进行比较,验证了该算法求解VRP问题的有效性与可行性.     

母猪试情车侧翻和侧滑运动稳定性分析与试验研究

针对在猪场狭小特定环境下如何通过猪场狭小的过道空间,将种公猪运送到发情母猪面前,让母猪嗅到种公猪身上的气味、看到种公猪、甚至触碰到种公猪,进而提高母猪的情趣;再通过人工授精,提高母猪受孕率,提出了无线遥控母猪试情车,分析了无线遥控母猪试情车的机械结构及工作原理,建立了试情车侧翻侧滑模型;通过试验,得出试情车的相关参数,仿真分析质心高度、轮距宽度和后车体重量占整车重量比例等参数改变对试情车侧翻和侧滑稳定性的影响;理论计算试情车空载和满载时,在水平路面上以最大转弯角度行驶时发生侧翻和侧滑的最大速度;并通过试验验证试情车以最大角度转弯行驶,低于理论计算的速度时,是否会发生侧翻和侧滑现象;为提高试情车运行时侧翻侧滑稳定性及结构上的改进优化提供理论指导.     

高地隙履带车转向性能试验

针对农作物生长后期田间机械化管理作业需求,设计了一种小型全液压驱动的高地隙履带车。履带车采用两侧马达正反转的方式进行原地转向,为验证设计方案的合理性,使用AMEsim软件和集思宝G970高精度GNSS设备对履带车原地转向性能进行仿真分析和试验。仿真结果表明:在水泥路和砖砌路稳定转向时,两侧马达转速分别为-76 r·min~(-1)和81 r·min~(-1),转速差约为总转速的3.3%,基本可以实现等速正反转。试验结果表明:使用实时差分卫星定位信号可以精确测定履带转向轨迹,在水泥路和砖砌路履带车转向半径均值分别为0.054 m和0.126 m,转向轨迹半径变异系数分别为40.969%和64.899%;圆心距离标准差分别为0.093 m和0.017 m。仿真和履带车试验表明,采用两侧行走马达正反转实现履带车原地转向的方案可行,履带车转向半径较小。     

单旋翼农用无人机辅助杂交水稻制种授粉效果研究

2012～2015年采用单旋翼农用无人机分别在湖南、海南、广东杂交水稻制种基地对10个杂交组合父母本大行比制种,在不同自然风速条件下辅助授粉,通过田间花粉密度观测、母本异交结实率及制种产量考查研究授粉效果.结果表明,父母本行比6∶(40～60),单旋翼农用无人机辅助授粉的结实率和产量可达到甚至高于人工辅助授粉,说明单旋翼农用无人机可用于杂交水稻制种辅助授粉,促进制种全程机械化.