基于EDEM的猪粪接触参数标定

为准确快速获得畜禽粪便的接触参数,该研究通过物理堆积试验与仿真方法对猪粪接触参数进行了标定。测定了不同含水率下猪粪的堆积角,建立了含水率与堆积角的回归方程;基于Hertz-Mindlin with JKR球体粘结模型,进行了离散元仿真模拟;采用筛选试验设计(Plackett-BurmanDesign,P-BD)对10个初始参数进行了筛选,发现JKR(Johnso-Kendall-Roberts)表面能、颗粒间滚动摩擦系数、颗粒间碰撞恢复系数对猪粪堆积角影响显著;并根据响应曲面试验设计(Box-BehnkenDesign,B-BD)建立了堆积角与显著性参数的二阶回归模型,得到了3个显著性参数值分别为JKR表面能0.03J/m~2、颗粒间滚动摩擦系数0.27、颗粒间碰撞恢复系数0.54;将仿真所得堆积角与物理试验值进行对比验证,相对误差为4.27%。结果表明,该研究提出的标定方法能准确模拟物理堆积试验,可为畜禽粪便接触参数的标定提供参考。     

无人机机载激光雷达提取果树单木树冠信息

定株管理是未来果园精准生产管理的趋势,果树单木树冠信息的提取是定株管理的关键。该研究利用无人机采集的苹果园激光探测与测量数据（Light Detection and Ranging,LiDAR）检测和测量每棵果树的树冠面积和树冠直径,并评价空间分辨率对于果树单木树冠检测与提取的影响。该方法主要包括使用反距离权重插值法间接生成冠层高度模型（Canopy Height Model,CHM）;使用局部极大值滤波算法和标记控制分水岭分割算法（Marked-Controlled Watered Segmentation,MCWS）对果树进行单木树冠检测与提取,通过与参考数据的比较,评估了该方法的精度,并定量分析了空间分辨率对于单木树冠检测与信息提取结果的敏感性。结果表明,该方法有效地实现果树单木树冠检测与信息提取,代表果树检测精度的F1得分为94.86%,树冠轮廓提取准确率为86.39%,树冠面积的提取数据集和参考数据集的线性拟合结果决定系数和归一化均方根误差分别为0.81和20.56%,树冠直径的提取数据集和参考数据集的线性拟合结果决定系数和归一化均方根误差分别为0.85和14.79%,树冠面积和直径不同程度地被高估。此外,冠层高度模型的空间分辨率接近果树平均树冠直径的1/10时精度最高,可以有效检测果树单木树冠及提取树冠轮廓,从而准确提取果树单木树冠信息。     

仿蛛网农田无线传感器网络抗毁性量化指标体系构建

为解决传统抗毁性量化指标无法准确描述网络组件失效的耦合关系和全局作用,难以有效归纳、继承蛛网抗毁性机制与规律的问题,该文提出了一套基于节点平均路径数和节点、链路平均使用次数的人工蛛网模型抗毁性量化指标体系,评测失效网络组件的全网影响度和权重等指标。仿真试验表明该指标体系可有效量化评价不同规模的人工蛛网模型的抗毁性,测评各网络组件的抗毁性权重占比,其中,节点、弦链、辐链分别占50%、39.44%、10.56%,同时与传统抗毁性量化指标相比,该文提出的指标具有独特的优势。田间试验结果表明节点遭受不同程度损坏时,仿蛛网部署仍可通过备用链路进行数据传输,相较非交叠分簇部署、栅格部署具有更优的抗毁性。人工蛛网模型抗毁性量化分析可为优化农田无线传感器网络部署,实现规模化可靠应用提供参考。     

基于隐马尔科夫模型的深度视频哺乳母猪高危动作识别

哺乳母猪的高危动作和仔猪存活率有密切关系,能直接体现其母性行为能力,而这些高危动作又与其姿态转换的频率、持续时间等密切相关。针对猪舍环境下,环境光线变化、母猪与仔猪黏连、猪体形变等给哺乳母猪姿态转换识别带来的困难。该文以梅花母猪为研究对象,以Kinect2.0采集的深度视频图像为数据源,提出基于Faster R-CNN和隐马尔科夫模型的哺乳母猪姿态转换识别算法,通过FasterR-CNN产生候选区域,并采用维特比算法构建定位管道;利用Otsu分割和形态学处理提取疑似转换片段中母猪躯干部、尾部和身体上下两侧的高度序列,由隐马尔科夫模型识别姿态转换。结果表明,对姿态转换片段识别的精度为93.67%、召回率为87.84%。研究结果可为全天候母猪行为自动识别提供技术参考。     

精油对熟制鸡胸肉中产气荚膜梭菌抑制效果预测模型研究

为研究不同香辛料精油对熟制鸡胸肉中产气荚膜梭菌(C.perfringens)的影响,该文以肉桂精油、艾草精油和茴香精油为研究对象,对C.perfringens标准株(ATCC13124)和分离株(C1)抑菌效果,筛选出抑制最佳浓度,采用BP神经网络构建C.perfringens的生长/残存动力学模型,并以相关系数(R~2)和均方根误差(RMSE)评价模型精度,以期快速预测不同精油浓度条件对C.perfringens影响。结果表明:经肉桂精油处理后的ATCC13124和C1浓度最低,抑制效果最强;采用BP神经网络模型构建不同精油对熟制鸡胸肉中C.perfringens的预测模型,肉桂精油对ATCC13124和C1的R~2分别为0.963和0.976,RMSE分别为0.327和0.271CFU/g,预测效果最佳;利用验证集对模型鲁棒性进行验证,结果表明R~2均在0.917以上,RMSE在0.200～0.640 CFU/g之间,结果表明,BP神经网络模型可以较好的预测熟制鸡胸肉中产气夹膜梭菌的生长/残存情况;为肉类加工过程中控制C.perfringens提供理论依据。     

楔形减阻旋耕刀设计与试验

为解决旋耕整地作业阻力大、能耗高等问题,该文基于旋耕刀理论受力模型设计了一种楔形减阻旋耕刀。采用Inventor和HyperMesh软件分别创建国标旋耕刀及楔形减阻旋耕刀的三维模型和切削土壤模型,分析了楔形减阻旋耕刀的应力强度,对比了国标旋耕刀与楔形减阻旋耕刀的切削阻力。通过田间试验对比了国标旋耕刀与楔形减阻旋耕刀的扭矩、功耗与碎土率。结果表明:楔形减阻旋耕刀所受最大应力为29.49 MPa,远小于材料的屈服强度430 MPa,在保证刀身强度的前提下,与国标旋耕刀相比,楔形减阻旋耕刀质量减轻8.3%;平均切削阻力较国标旋耕刀下降10.65%。在相同工况条件下,楔形减阻旋耕刀的平均扭矩为648.916 N·m,较国标旋耕刀下降11.35%;楔形减阻旋耕刀的平均功耗为67.3kW,较国标旋耕刀下降9.29%,碎土率提高4%,耐磨性能与国标旋耕刀持平,能够达到在降低作业功耗的同时,提高耕作质量并保证刀具使用寿命。     

半解析法求解水柱分离与断流弥合水锤问题及机理分析

为了应对长距离输水工程的水锤防护问题,分析了空气阀作用于波状管线有压输水系统发生水力过渡时的瞬态响应过程,提出了空穴增长和溃灭时间、管线最大含气率、最大压力峰值等参数的半解析公式,并由此探讨和研究影响空气阀水锤防护效果的关键因素。半解析解表明,位于空气阀下游的管段相对长度和管线高点的相对高程对系统的断流弥合水锤起了主导作用。将半解析解与特征线法数值解进行了对比,发现两者随主变量的变化趋势一致;分析了半解析解与数值解产生偏差的原因与半解析公式推导过程中几个假设的关系。结果证明,该文提出的半解析公式能够反映空气阀作为水锤防护装置时,主导断流弥合水锤压力峰值的关键因素。该研究可为水锤防护的相关研究提供参考。     

基于绿色荧光蛋白的冷鲜猪肉中大肠杆菌预测模型的构建

为了预测和监控冷鲜猪肉储存过程中腐败细菌大肠杆菌的变化规律,评估产品货架期,建立微生物生长预测模型。该研究将绿色荧光蛋白质粒pGFP转入大肠杆菌DH5α,构建GFP的标记大肠杆菌。基于绿色荧光蛋白报告基因和氨苄青霉素抗性,采用稀释平板法定量追踪检测0～24℃条件下冷鲜猪肉中DH5α生长变化。采用Gompertz模型、平方根模型和响应面方程进行数据拟合,构建数学预测模型。结果表明Gompertz模型拟合效果良好,0～20℃条件下决定系数R2为0.96～0.99。温度与最大比生长速率平方根、延迟期倒数平方根模型R2分别为0.862、0.948。响应面模型揭示时间、温度对大肠杆菌的生长影响显著(P0.05),二者交互作用明显,响应面模型R2为0.815。模型能够有效拟合冷鲜猪肉中与温度、时间相关的大肠杆菌的生长变化规律,研究结果为产品储存过程中细菌变化预测提供理论依据。     

结合Sentinel-2影像和特征优选模型提取大豆种植区

准确获取大豆的空间分布对于产量估计、灾害预警和农业政策调整具有重要意义,目前针对种植结构复杂地区所开展的大豆遥感识别研究鲜有报道。该研究以安徽省北部平原的典型大豆产区——龙山、青疃镇为研究区,基于Sentinel-2数据提出一种分层逐级提取策略的大豆识别方法。该方法首先构建决策树筛选规则,剔除研究区内非农田地物,获得田间植被的总体分布;然后生成19个候选特征因子,包括分辨率小于等于20 m的10个波段反射率以及9个植被指数。在典型地物类型样本的支持下,将ReliefF特征权重评估算法与随机森林(RandomForest,RF),BP神经网络(Back-Propagation Neural Network,BPNN)和支持向量机(Support Vector Machine, SVM)相结合,分别构建ReliefF-RF、ReliefF-BPNN、ReliefF-SVM三种组合模型筛选出对于大豆识别最有效的特征,并基于布设在研究区内6个样方(大小为1 km×1 km)的无人机影像提取得到的大豆分布来评估3种模型在大豆制图中的表现。结果表明,ReliefF-RF模型表现最佳,基于该模型筛选出7个优选特征因子,大豆制图的总体精度介于85.92%～91.91%,Kappa系数在0.72～0.81之间,各个样方的提取效果均优于其他两种模型。此外,基于优选特征达到的提取精度明显高于原始波段反射率,虽然略低于全部19个特征的结果,但是数据量降低了63.16%。该研究可以为农田景观破碎、种植结构复杂地区的大豆种植区提取相关研究提供有价值的参考和借鉴。     

混流式水轮机特性曲线在多重边界条件下的分区方法

完整的水轮机特性曲线是水电站运行仿真和过渡过程计算的基础,然而厂家提供的水轮机模型综合特性曲线仅反映了水轮机高效率区域的特性,不能满足水轮机动态过程仿真需求。该研究提出了一种扩展方法:首先以零转速、零流量、飞逸曲线、零开度线、单位力矩交点为边界条件,作为划分特性曲线区域与约束各分区延拓范围的特征点,并依据内特性模型和外特性数据辨识水轮机结构参数,计算边界条件;然后针对不同区域的特点,提出不同拟合方法得到各区的特性曲线;最后对分区界线两侧拟合结果进行平滑连接,形成完整的可用于仿真分析的混流式水轮机特性曲线。对某水轮机进行实例分析,与典型外特性法和内特性法的对比表明,本文方法既保证了外特性试验数据处的拟合精度,又能反映水轮机的水力特性;与典型外特性法进行过渡过程实测反演对比可知,本文所提方法将最大蜗壳压力的相对误差从2.03%降至1.69%,小开度工况下区域平均蜗壳压力的相对误差从3.48%降至1.47%,动态过程时域响应更接近实测结果。本文特性曲线处理方法有利于提高过渡过程计算精度,也可为类似叶片式农业机械的设计及特性曲线处理提供参考。