摘要：针对日光温室薄膜人工清洗劳动强度大、自动化清洗设备缺乏的现状,该研究设计了一种日光温室薄膜全自动清洗机。为减小整机质量并降低成本,采用双蜗轮蜗杆电机分别驱动清洗主机的毛刷与爬升轴;设计地面移位换行装置,用以承载清洗主机沿温室长度方向移动;为实现自动换行清洗,设计棚顶移位换行装置,调整棚顶吊绳安装高度,避免吊绳在换行作业时与棚面产生干涉而影响换行质量或损伤薄膜。基于多传感器融合与数据校验技术,保证清洗主机、棚顶与地面移位装置间的协作实时性、一致性及可靠性。为验证设计方案的合理性与可行性,以参照日光温室跨度、脊高、肩高参数10:1制作模型温室,按外形尺寸5:1加工清洗样机,并进行对齐、倾斜偏移及清洗效果验证试验。结果表明,清洗主机升降时的水平偏移量在±3°以内,左右偏移量在±7 mm以内(换行操作时各偏移量无累积);地面与棚顶移位换行装置的单次换行误差与多次换行累计误差均在1 mm左右;毛刷材料选型与关键参数设计合理,可对薄膜表面灰尘进行有效清洗,洗净率为95.4%,清洗效果明显。该清洗机在丰富国内日光温室清洗装备类型的同时,有效解决了团队前期研发清洗机质量大、易伤膜、自动化水平低等问题,为温室大棚薄膜相关清洗设备的设计研发提供了参考。

摘要：饲草收获机作物喂入矢角(辊(叶片)轴心至喂入点矢径的水平夹角)对切碎辊转矩负荷及切碎性能有重要影响,通过检测传动带压力与作物喂入矢角的关系,对收获机切碎特性与作物切碎过程进行了运动学、动力学分析,揭示了饲草作物切碎质量、能耗与作物喂入矢角的关系,建立收获机切碎辊作物喂入矢角数学模型并进行了优化。试验结果表明,当优化参数组作物单位长度喂入量为5.5 kg/s、切碎辊转速为1600 r/min、传动带初始压力为1.2 MPa时,该作业参数组下切碎作物喂入矢角数学模型精度最高,准确率达79.52%,模型偏差为0.491 MPa(0.957 rad),能够有效表征铡草机切碎作业负荷,同时在保证作物切碎质量下提高了铡草机作业能力,优化的切碎喂入矢角模型下切碎扰动响应时间缩短约26.41%,单位作业能耗减小约11.36%。该切碎作物喂入矢角模型丰富了铡草机切碎作业的建模方法,为饲草作物类铡草机负荷控制系统设计提供了参考。

摘要：针对日光温室冬季自然通风热量损失大、降湿效率低的问题,该研究在揭示室内温湿度空间异布特征基础上,提出主动通风策略,提高保温降湿效能。通过搭建包含28个温湿度传感器的日光温室物联网监测平台,深入分析了室内温湿度空间分布规律。结果显示,温室上下区域积温差值可达300℃,白天日照时段的相对湿度差值达20个百分点,且呈现温度上高下低、湿度上低下高的空间异布特征,自然通风模式下室内上部高温低湿空气优先与室外干冷空气置换导致其保温降湿效能低下。基于此,该研究提出了主动通风排湿策略,利用安装于温室底部的轴流风机改变气流方向,强迫下部区域低温高湿空气从风机口优先向外排出,使上部区域高温低湿空气逆向沉积保留在室内,有效排湿的同时降低热量损耗。主动通风实地试验结果显示,相比于受室内外气候影响可控性差的自然通风,主动通风率可在0~30 m^(3)/(m^(2)·h)之间无级调节,有利于通风的精准控制;晴朗、多云、阴雨3种典型天气下主动通风的日平均温湿比均高于自然通风,体现出较好的气象适应能力和稳定性;其中,晴朗天气下日均温度可提高2.0~2.7℃,日均相对湿度可降低15~17个百分点,日均温湿比可提高31.1%~32.9%,保温排湿效能改善明显。同时,主动通风策略的投入产出比为2.62,能够以较低的投入获得理想的经济收益,经济可行性较好。该研究所提出的主动通风排湿策略可以有效提高保温排湿效能,技术合理性和经济可行性良好,可为日光温室冬季微气候调控提供理论参考和解决方案。

摘要：针对花生播种向精准、高速方向发展过程中高速作业状态下花生种子充种效果差的问题,设计了一种气力辅助充种式花生精量排种器,重点设计了排种器排种盘结构和气力辅助充种结构。针对颗粒尺寸大、质量大的花生种子,通过对花生种子在排种器中堆积现象与充种时间进行分析,得出花生高速排种充种过程需增强充种性能,从而提高充种效率。通过对花生种子进行充种原理分析,阐明花生种子充种过程中种子与排种器的运动关系与受力关系,分析充种过程影响因素。通过设计带有导种槽的排种盘和带有辅助吹种型孔的辅助充种结构,分析计算排种盘吸种孔、导种槽的关键结构参数以及辅助吹种型孔参数与排列方式。以充种合格率和充种漏充率为指标,进行三因素三水平组合试验,对试验结果进行多元回归分析,以最优目标进行优化,确定排种盘最佳参数组合为排种器吸种负压5.156 kPa、花生高速播种机前进速度8.007 km/h、扰动吹种正压1.149 kPa,此时,花生充种合格率为95.84%、漏充率为4.06%,能够实现花生种子有效充种。

摘要：为解决生菜应用营养液膜技术(nutrient film technique,NFT)在冬夏季根区温度控制的问题,该研究基于机器学习方法,结合温室内外历史环境数据,构建BP神经网络根区温度预测模型。为提高模型精度,采用蜣螂算法(dung beetle optimizer, DBO)优化BP神经网络模型的输入权重和阈值,构建了冬夏两个季节的基于DBO-BP神经网络的栽培槽内根区温度预测模型,并与GA-BP、BP神经网络模型进行对比。结果表明,根区温度预测值与真实值变化趋势较为一致,DBO-BP模型温度预测最大误差为2.21°C,决定系数为0.943,而GA-BP与BP模型决定系数分别为0.928、0.892;DBO-BP模型评价指标的均方根误差、平均绝对误差分别为0.707、0.549°C,均小于其他模型评价指标。DBO-BP神经网络可满足在NFT栽培中根区温度预测精度的需求,能够为生菜栽培根区快速控温提供有效方法。

摘要：为适应拖拉机复杂的作业工况并提高其作业效率,提出一种单行星输入耦合型液压功率分流无级变速箱的设计方案。依据拖拉机配套动力与速度要求进行变速箱参数设计与结构设计,基于SolidWorks构建变速箱虚拟样机,并基于AMESim构建变速箱传动系统模型,对其整机调速特性进行分析。研究结果表明:该变速箱可以实现拖拉机在0~30 km/h范围内的无级调速,且在犁耕等重点工况下具有较小的液压分流功率从而实现节能;该变速箱在段位切换时需要将泵马达排量比从1快速调制-0.85,通过快速的马达反向实现行星排复位与换段前后的速度衔接。对我国无级变速拖拉机的国产化设计与应用具有一定的参考价值。

摘要：针对长季节黄瓜作物人工落蔓强度大、成本高和效率低等问题,设计一种基于冠层高度阈值识别的温室黄瓜整体自动落蔓装置。为保证黄瓜冠层特征提取的正确率,对8:00、12:00和18:00实时采集的黄瓜冠层图像进行预处理,基于Otsu算法获得平滑黄瓜冠层二值图像。采用霍夫变换算法识别黄瓜冠层顶端绳束,并利用统计学方法归纳出感兴趣区域中HSV色彩空间绿色部分各分量取值范围,研究感兴趣区域中绿色像素点占总像素点的比值变化规律。为防止黄瓜卷须缠绕秧蔓冠层顶端水平绳束,以黄瓜植株高度184~185 cm为落蔓控制目标,确定感兴趣区域绿色像素占比的平均值0.162~0.182为整体落蔓装置的落蔓阈值范围。结果表明,植株高度184~185 cm和高于185 cm落蔓次数占总试验次数比例分别为90%和10%。高于185 cm落蔓组中,最高植株距离顶端绳束(195 cm)的距离为9.2 cm,无黄瓜卷须缠绕黄瓜秧蔓冠层顶端水平绳束现象,采用感兴趣区域绿色像素点占比确定黄瓜落蔓阈值方法,能够满足黄瓜生产实际要求。

摘要：针对瓶栽鹿茸菇工厂化采收装备缺失的问题,提出了一种“输-定-切-夹”采收工艺,并设计了相应的自动采收装置,阐述了装置总体结构及工作原理,确定了整机作业流程。通过对栽培筐输送过程运动学与力学分析,确定了导流条安装角及输送辊筒参数;基于ANSYS LS-DYNA对切割过程进行了仿真分析,以切割速度、进给速度、带锯条前角及齿距为试验因素,以切割反作用力为响应指标,通过响应面法进行了切割性能建模和优化。结合物理试验确定了最优参数组合:切割速度为6.49 m/min、进给速度为0.12 m/min、前角为25°、齿距为7 mm;采用ABAQUS软件对柔性手指弯曲过程进行了仿真,结合物理试验确定了柔性手指最优结构参数为:气腔厚度2 mm、气腔7个、气压25 kPa、限制层厚度3 mm。整机试验表明,装置运行平稳,采收作业效果良好,平均采净率、平均损失率和平均损伤率分别为98.18%、3.66%和2.75%,满足瓶栽鹿茸菇实际采收要求。

摘要：针对我国现有温湿度校准装备可靠性低、温区较窄等难以满足大批量温湿度计检定的问题,本文设计并研制了一款温湿度检定箱,该设备可提供稳定且较宽温区的温湿度场,以完成多类型批量温湿度计的检定校准工作。首先,对温湿度检定箱的原理和整体结构进行阐述,并对关键部件系统进行设计;其次,基于工作腔出风口是否添加均压结构进行风场均匀性仿真,并通过风速不均匀度公式完成了近似计算,验证结构的可行性;最后,对温湿度检定箱进行了性能测试试验,试验结果表明:该温湿度检定箱性能优越,温度场波动度、均匀度分别为±0.10℃、0.14℃,湿度场波动度、均匀度分别为±0.3%RH、0.7%RH,满足国家规程要求。

摘要：针对温室环境复杂背景下番茄早疫病病斑难以准确识别的问题,提出一种融合通道注意力机制的ResUnet模型。构建温室环境复杂背景下的番茄早疫病数据集;通过融合通道注意力机制的ResUnet模型进行病斑分割,其中ResUnet网络能够学习不同深度特征的重要性,嵌入通道注意力机制使改进的模型更加关注病斑的位置特征。该模型对番茄叶部早疫病病斑分割的准确率为97%,比Unet和Resnet101模型分别提高1.99%和2.97%。将番茄早疫病病斑分割模型得到的骨干网络层参数和权重迁移到单一背景的辣椒结痂、苹果灰斑病、葡萄黑腐病等病斑分割模型,进行改进及参数的微调处理,均能实现病斑的准确分割。在研究算法基础上,设计智能诊断系统,可对作物病害进行快速准确诊断,为及时防控提供依据。