摘要：针对现有深度学习技术在奶牛关键点检测研究中尚存在网络复杂度高、检测速度慢等问题,提出了一种轻量化奶牛关键点检测模型SimCC-ShuffleNetV2。在模型中,主干网络采用ShuffleNetV2用于特征提取,有利于实现网络的轻量化;检测头采用SimCC用于关键点位置预测,SimCC采取坐标分类的方法使得检测更加简单高效。为了验证模型的性能,本研究设计了奶牛的关键点及骨架结构,并标注了3600幅图像用于模型的训练与测试。试验结果表明,SimCC-ShuffleNetV2模型的AP50:95为88.07%,浮点运算量为1.5×10^(8),参数量为1.31×10^(6),检测速度为10.87 f/s,可以实现奶牛关键点的精确与高效检测。与基于回归的DeepPose网络、基于热力图的HRNet网络进行了对比试验,结果表明SimCC-ShuffleNetV2取得了精度与速度的良好平衡。同时,本研究通过更换不同主干与不同检测头的方式,对比验证了不同模块对模型性能影响,本研究所提出的模型在所有试验中均取得了最佳结果,表明ShuffleNetV2与SimCC的组合具备良好的关键点检测性能。为了验证模型的有效性,将模型应用于4种动作视频中提取骨架序列并将其送入ST-GCN网络以实现不同动作的分类,其分类准确率为84.56%,表明本研究提出的SimCC-ShuffleNetV2模型是良好的关键点提取器,可为奶牛行为识别等任务提供关键信息支撑。

摘要：针对目前大蒜种植中存在的机械化程度低、人工成本高、大蒜播种机排种装置中高速运行时振动较大容易造成漏种等问题,设计出一种排种装置可调节的、单粒取种和播种的新型大蒜播种机械,能够通过改变型孔调节长度适应不同尺寸蒜种。通过对大蒜播种机排种机构进行设计,确定大蒜播种机样机的设计方案、关键零部件的设计及参数确定,并完成虚拟零件设计及整机装配建模,确定了不同品种蒜种排种时排种器的最佳调节尺寸。通过大田试验对大蒜播种机的田间播种进行验证,对漏种、重种等情况进行分析,结果表明:手工点种每人每天只播约0.013hm^(2),而机械化播种每天能够完成近1.33hm^(2),效率约为人工的100倍;机械播种可保证株距、行距及深度,均匀度好、出芽整齐,不会互相影响,大蒜总体产量较高;实现了单粒取种播种合格指数皆大于80%,满足我国精密播种要求。整机可以较好地实现大蒜的机械化种植,斜倾一定角度、平躺和直立种植大蒜均可较好地发芽生长。

摘要：为实现高糖番茄生产及筛选适宜椰糠条栽培的营养液配方与番茄品种组合,于2020年5—9月在甘肃省酒泉市玻璃温室内进行,设4种营养液配方(有机无机混合营养液配方1(F1)、有机无机混合营养液配方2(F2)、无机营养液配方1(F3)、无机营养液配方2(F4));4个番茄品种(‘飞天番茄’(V1)、‘120-150’(V2)、‘童年味’(V3)、‘DHZY-03’(V4)),二因素耦合,得16个处理,随机区组试验设计,研究了不同处理对番茄茎粗、光合特性、糖度及产量的影响,并采用TOPSIS法,对番茄综合品质进行评价。结果表明:有机无机混合营养液配方处理的糖度均值为11.0%,产量均值为190380 kg·hm^(-2);无机营养液配方处理的糖度均值为9.6%,产量均值为157969 kg·hm^(-2)。与无机营养液配方相比,有机无机混合营养液可明显提高番茄的产量与可溶性糖含量。4个品种中,‘童年味’的可溶性糖含量最高,处理均值为10.9%;‘DHZY-03’的产量最高,处理均值为180906 kg·hm^(-2)。糖度最高的处理为F2V3(有机无机混合营养液配方2+‘童年味’),产量最高及糖度和产量均最优的处理为F2V2(有机无机混合营养液配方2+120-150)。本试验条件下,F2V3和F2V2组合较适合在甘肃地区进行推广。

摘要：为提高保温型塑料大棚室内空气温度、CO_(2)浓度,该研究在非对称保温塑料大棚内部设计了一种便于控制通风时间的主动通风式酿热补气系统,该系统主要包括发酵池(长×宽×高:7.0 m×2.0 m×2.0 m)、透气板、过滤装置及喷灌装置。以牛粪和小麦、玉米和番茄秸秆为原料,探究了堆肥发酵过程中的温度特征、棚内增温效果、CO_(2)补充效果及其他有害气体扩散特征。结果表明:1)该系统内堆体温度50℃以上共计30 d;2)与对照塑料大棚相比,试验塑料大棚提高夜间空气温度1~3℃;3)堆肥过程中释放的CO_(2)气体使182 m^(2)测量区域内的平均CO_(2)浓度最高达到1997μmol/mol;4)测量区域内NH_(3)、N_(2)O、CH_(4)的浓度变化范围分别是5.7~18.5、1.0~2.4、115~315μmol/mol。主动通风式酿热补气系统可为保温型塑料大棚提供热量和作物生长所需的CO_(2)。

摘要：为了解UHPC桥墩在车辆撞击作用下的抗冲击性能,采用Abaqus软件建立车辆撞击桥墩的精细化有限元模型,分析UHPC桥墩在不同车辆撞击速度下的冲击力、位移以及桥墩刚度退化情况,并与普通混凝土桥墩进行对比,同时对UHPC抗压强度、UHPC桥墩截面形式、UHPC保护层厚度对桥墩抗冲击性能的影响进行研究。结果表明:在同一车辆撞击速度(60~120 km/h)下,UHPC桥墩比普通混凝土桥墩所受冲击力大180%~250%,墩顶位移是普通混凝土桥墩的39%~49%,UHPC桥墩具备更好的抗冲击性能;UHPC抗压强度对桥墩的抗冲击性能影响较大,UHPC抗压强度越高,桥墩抗冲击性能越好;UHPC桥墩截面形式对桥墩抗冲击性能有显著影响,与矩形和方形截面相比,UHPC圆形截面桥墩的抗冲击性能更好;UHPC保护层厚度对桥墩抗冲击性能影响不大,其抗冲击性能随保护层厚度的增加而略有提升。

摘要：本研究旨在探索夏季补饲甜菜碱、维生素及电解质离子复合添加剂对围产期和泌乳前期奶牛生产性能、能量平衡和血清生化指标的影响。选取30头胎次[(2.3±0.8)胎]、上一泌乳周期产奶量[(28.3±1.6)kg/d]、预产期[(25.6±3.5)d]相近的健康荷斯坦奶牛,按照完全随机区组设计分为2组,每组15个重复,每个重复1头牛。对照组(CON组)试验全期(产前第21天至产后第63天)饲喂基础饲粮;添加剂组(CA组)在围产期(产前第21天至产后第21天)每头补饲40 g/d甜菜碱、维生素及电解质离子复合添加剂,泌乳前期(产后第22~63天)每头补饲10 g/d甜菜碱、维生素及电解质离子复合添加剂。试验期84 d。结果表明:1)CA组围产期和试验全期奶牛呼吸频率显著低于CON组(P<0.05)。2)在围产期,CA组奶牛干物质采食量(DMI)显著高于CON组(P<0.05);在泌乳前期,CA组奶牛DMI和产奶量显著高于CON组(P<0.05);在试验全期,CA组奶牛DMI和4%校正乳(FCM)产量显著高于CON组(P<0.05)。3)CA组产前第14天、产后第63天血清游离脂肪酸含量显著低于CON组(P<0.05)。CA组产前第14天血清谷草转氨酶活性显著低于CON组(P<0.05),产后第21天血清白蛋白含量显著高于CON组(P<0.05),产后第63天血清总胆红素含量显著低于CON组(P<0.05)。CA组产前第14天血清过氧化氢酶活性显著高于CON组(P<0.05)。综上所述,夏季补饲甜菜碱、维生素和电解质离子复合添加剂可缓解围产期和泌乳前期奶牛热应激和能量负平衡,提高生产性能,并改善围产期奶牛机体免疫功能和抗氧化能力。

摘要：为了提高两栖仿海龟机器人行走的稳定性,对其进行动力学建模,并基于PID (proportional integral derivative,比例积分微分)反馈控制策略提出了一种力/位控制模型。首先,根据机器人的运动学模型,得到了支腿的变换矩阵和雅可比矩阵,并利用虚功原理建立了足端与液压缸之间的力传递模型。然后,利用拉格朗日法对机器人进行动力学建模,推导了支腿的动力学方程,同时进行了动力学仿真,并将实时的足端受力导入动力学方程进行计算,验证了动力学模型的正确性。最后,搭建了液压仿真模型,并在ADAMS-AMESim-MATLAB联合仿真环境中开展了机器人运动仿真。仿真结果显示:与纯位置控制模式相比,力/位控制模式下机器人膝关节的转动更加平稳,液压缸的动力输出更稳定且功耗更小。研究结果对提高机器人运动的稳定性、增强运动控制系统的鲁棒性和提高液压系统的总效率具有借鉴意义。

摘要：探讨一款消防服阻燃抗菌舒适层织物的开发技术。采用艾草改性粘胶纤维与腈氯纶、芳纶1414,测试了不同混纺比混和纤维样的极限氧指数和抗菌性能,确定了最佳混纺比。根据织物性能要求设计了织物规格,并测试了织物的性能。结果表明:腈氯纶/艾草改性粘胶纤维/芳纶1414混纺比为70/20/10时,混和纤维样的极限氧指数达到28.2%,抑菌率大于90%。开发的织物燃烧测试时无续燃,无熔融滴落,经向和纬向损毁长度分别为80 mm、85 mm,经向和纬向(180℃)热收缩率均在4.2%以内;织物对金黄色葡萄球菌、白色念珠菌和大肠杆菌的抑菌率均达到89%以上;织物透气率1450 mm/s,芯吸高度140 mm。认为:开发的消防服舒适层织物具有较好的阻燃性能和抗菌性能,且吸湿透气,具有良好的服用舒适性。

摘要：针对锥篮式核桃破壳机高路仁率和壳仁分离率低、碎仁率较高的现象,进行了改进设计,利用单因素试验方法分别探究定筒转速A、定筒与动筒最小间距B、定筒游动间隙C对核桃破壳效果的影响,并进行了正交试验。试验结果表明:当动筒转速为65r/min、定筒与动筒最小间距为19mm、定筒游动间隙为2mm时,综合破壳效果较好,性能指标分别为破壳率100%、高路仁率85.7%、碎仁率3.7%、壳仁分离率95.4%。

摘要：针对非合作逃逸目标的围捕问题,提出了基于改进免疫自学习的协同策略。通过生物免疫系统机理与无人机集群协同围捕决策的映射关系,建立免疫自学习模型。仿照免疫应答的克隆选择、免疫记忆的过程,提出基于记忆总结、评价调节、学习进化的协同围捕算法CHS-IMEL。设计了综合围捕点分配与围捕无人机状态的抗体编码方式,构建包含围捕路径和包围效果的亲和度函数,迭代优化获得无人机的最佳航向角。仿真结果表明,在随机初始态势下,无人机集群能够利用所提策略通过协作实现对以不同策略逃逸的目标的围捕,且任务完成率最高提高11%,围捕成功时间减少了10.7%,证明了所提策略的有效性与优越性。