湘桂走廊白背飞虱早期虫源及灾变大气背景

为阐明湘桂走廊白背飞虱早期虫源及大气背景在其北迁过程中的影响,利用HYSPLIT软件模拟白背飞虱灾变性迁入高峰期、始见期后向轨迹,分别从个性及共性角度,分析湘桂走廊白背飞虱主要虫源地及其灾变大气背景。结果表明：（1）1991—2014年湘桂走廊白背飞虱的迁入始见期、首次迁入高峰期分别为0.9 d/10 a、1.6 d/10 a;（2）西南路径是湘桂走廊白背飞虱初始虫源迁入的主要路径,永福站、兴安站和全州站虫源西南路径占比分别为54%、50%、72%;（3）中南半岛白背飞虱借助微弱上升气流完成起飞,850 hPa高度上的强劲的西南气流、丰富的水汽条件有利于其北迁,降水是白背飞虱降落的重要大气动力机制。研究结果为白背飞虱的异地监测及科学防治提供科学依据。     

颗粒在泵叶轮中的运动轨迹计算

首先推导出了在低Ｒｅ下，颗粒在水泵静止的各通流部件及旋转的叶轮中的运动轨迹方程，推导出了在高Ｒｅ下，颗粒在水泵各通流部件上的运动轨迹方程，最后，计算了不同直径的颗粒在水泵叶轮中的运动轨迹。     

A Research on the Way of EMBET in the Tracking Systems'' Accuracy-analysis During Satellite Launch

In the past, the criterion for calibration has almost invariably been the stellar oriented ballistic camera,the method is a point to point comparison on the identical coordinate system. Deficiencies is follows: The request of weather is severe(cloudless night); The period is often long; the measure equipment of high precision can't be calibrated. While EMBET methods is used in calibration, it does not need criterion and it demands only that the measure elements is larger than 3,and the trajectory and many system errors of the measure elements can be simultaneously calculated with the measure data sequences. The error models of related equipments' measure elements and the EMBET of typical equipment group are given. The EMBET method is successfully used in Accuracy-analysis of Satellite Launch.     

油菜基质块苗移栽机取苗装置设计与试验

针对现有油菜基质块苗取苗装置在取苗过程易脱苗和基质损失率高等问题,设计了一种往复夹取式取苗装置。根据垂直苗盘取苗、平行铅垂线投苗的取苗臂位置要求,确定了取苗装置各构件尺寸关系,构建了取苗臂的运动学模型,得出其位移方程及相对运动轨迹。以减小取苗轨迹水平间距及取苗轨迹高度为优化目标,基于Matlab软件优化取苗装置各构件参数为：主动杆长度75.10mm,取苗臂长度335.26mm,从动杆长度100.42mm,机架长度171.32mm,该参数组合下,取苗轨迹水平间距为173.20mm,取苗轨迹高度为29.56mm。构建了取苗回程苗块的动力学模型,分析了苗块临界脱苗方程,结合苗块力学特性参数测定试验,得出最小取苗夹持力为7.07N,确定了末端执行器气缸缸径为20mm。应用ADAMS软件获得仿真取苗轨迹,运用高速摄影技术测定实际取苗轨迹高度和取苗轨迹水平间距,经对比分析,实际值与理论值、仿真值的相对误差均小于3%,验证了取苗装置设计的合理性。台架试验表明,取苗成功率为93.33%,脱苗率为2.86%,基质损失率为3.75%,满足油菜基质块苗移栽要求。     

吊杯式栽植器运动轨迹优化与试验

针对吊杯式移栽机膜上成穴移栽时膜面穴口大的问题,建立栽植机构的运动模型,通过分析栽植器的运动轨迹特性得出,当栽植器的运动轨迹为余摆线,且余摆线环扣最大横弦的距离等于轨迹线与地膜交点间的距离,栽植器在上拔阶段水平方向零速度点两侧打开,有利于减小膜面穴口尺寸。通过仿真分析和膜上移栽番茄盘苗试验得出,运动轨迹特征系数λ对膜面穴口的纵向尺寸影响显著,对横向尺寸和倾斜率影响不明显。随着λ值的增大,穴口纵向尺寸先减小然后增大,在移栽频率为50和55株·min^-1时,λ为1.093的穴口纵向尺寸分别为10.12 cm和9.49 cm,是最小值; 两种移栽频率条件下,随着λ值的增大,移栽株距分别从39.8 cm减小到33.5 cm和从39.1 cm减小到33.1 cm。该结论可用于指导吊杯式移栽机结构和工作参数的优选。     

影响负压反馈射流喷头水力性能的重要参数正交试验

为了探究影响负压反馈射流喷头水力性能的重要参数对水力性能的影响程度,并选出综合水力性能最优下的重要参数组合,首先设计了4因素3水平正交试验,并根据试验要求分别加工出3种长度(4.2,5.6,7.0 cm)的喷管、3种直径(3,4,5 mm)的喷嘴,以及射流进口宽×深为4 mm×8 mm、位差1.80 mm、侧壁夹角20°、劈距28.0 mm、3种喷射仰角(20°,30°,40°)的射流机构,用于水力性能测试.采用综合评分法和极差分析法对正交试验结果进行处理,并引入了射程和喷灌均匀系数对试验结果进行评价.结果表明:影响喷头综合水力性能的重要参数,影响程度由大到小依次为喷射仰角、主副喷嘴直径、工作压力、主副喷管长度.得到了在此射流机构下的最优重要参数组合为工作压力0.35 MPa、主×副喷嘴直径5 mm×4 mm、喷射仰角30°、主×副喷管长度4.2 cm×4.2 cm.试验结果可为该型国产喷头的产品化和未来工程应用提供理论数据支撑.     

基于优化的长短时记忆神经网络牧群采食量估测模型

为了能够较为精准的估测牧群的采食量信息,提出一种基于遗传算法(genetic algorithm, GA)和长短时记忆神经网络（long short-term memory,LSTM）的牧群采食量估测模型。首先通过皮尔森系数法分析得出影响牧群的采食量的主要影响因子,以减少输入维度并解决信息冗余问题。在此基础上,构建基于 LSTM 神经网络算法的牧群采食量估测模型,并引入遗传算法来优化LSTM 神经网络模型参数来增加模型的可靠性。最后,利用该模型对牧群采食量进行估测。试验结果表明：该采食量估测模型各评价指标平均绝对误差(mean absolute error,MAE)、平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)、以及均方根误差（root mean square error,RMSE）分别为2.982、9.85%和6.108。与单一的LSTM神经网络以及GRU神经网络模型相比,均优于其他模型;且该模型具有较好的估测性能和较强的泛化能力,能够为合理轮牧提供科学指导,对草地保护有一定的应用价值。     

自然水体中超声波标记鱼游动轨迹精密确定算法

针对鱼类关键生境位置确定的应用需求,该文提出了一套适用于自然水体的超声波标记鱼定位算法,解决了标记鱼定位以及存在粗差观测值,即水听器记录的超声波信号接收时间存在错误情况下算法的抗干扰性。宜昌黄柏河的实测结果表明,基于现有1 ms级精度的水听器,可在自然水体中获得2.15 m精度的信号标记鱼三维游动轨迹。如因气泡、遮挡等因素对水听器观测数据引入粗差,当粗差量级在10 m以上,该方法可接近100%探测出是否存在粗差。当粗差观测值在3个以内时,该方法的探测成功率可达84.3%以上,3个以上时粗差探测成功率明显下降,5个及以上,即粗差观测值个数占观测值总数的比例大于31.25%时,基本只能探测出观测数据中存在粗差而无法有效确定粗差。该研究可为渔业增殖、鱼类栖息地保护、鱼类洄游通道等研究提供参考。     

四轮独立驱动高地隙无人喷雾机轨迹跟踪自适应控制

针对高地隙喷雾机在自主导航作业中因侧滑影响而导致轨迹跟踪精度降低的问题,提出一种基于四轮独立驱动(4WID)高地隙无人喷雾机的自适应控制方法。首先,建立4WID高地隙喷雾机的运动学模型;然后基于运动学几何约束和速度约束,引入两个表征侧滑效应的参数构建改进位姿误差模型;最后将参数自适应与反步控制方法结合,设计自适应控制律实时估计并补偿侧滑效应。以典型的U形作业路径为例,在考虑和不考虑侧滑的情况下分别进行了仿真和试验验证。仿真结果表明：本文提出的控制算法在喷雾机出现侧滑的情况下可以保证较高的轨迹跟踪精度;水田试验表明,当喷雾机在常规作业速度3.6km/h时,与不考虑侧滑的轨迹跟踪控制算法相比,喷雾机轨迹跟踪的横向平均绝对误差减小至0.041m,标准差减小至0.059m;纵向平均绝对误差减小至0.018m,标准差减小至0.015m;航向平均绝对误差减小至2.56°,标准差减小至3.57°。     

仿人机器人头部设计与目标跟踪运动控制

针对仿人机器人视觉目标跟踪任务需求,设计了一种高精度、灵巧型仿人机器人头部系统,构建了视觉感知模块与3自由度机械臂运动机构。利用虚拟连杆方法对仿人机器人头部进行运动学建模,将目标跟踪问题转换为机械臂的运动学逆解问题,通过计算机构可操作度与条件数,显示机器人头部对目标跟踪任务具有良好的运动学灵活性。在此基础上,基于梯度投影法建立了目标跟踪运动学逆解与规避关节极限位置的同步优化算式,并针对视觉测量系统带宽较窄、容易造成较大跟踪误差的问题,提出了在两次视觉测量间隔内用轨迹预测的方法获得目标位置的估计值,以提高跟踪精度。仿真与实验结果表明,在测量盲区内采用轨迹预测方法,可将跟踪精度提高约80%,实现高精度目标跟踪。所提出的仿人机器人头部及控制方法,对动态目标具有良好的跟踪性能。