应力退火调控环形磁芯对电流的响应特性

本研究采用单辊快淬法制备Fe73.5Cu1Nb3Si13.5B9非晶合金薄带,在550℃条件下进行快速张应力退火,盘绕制成实验所需的纳米晶环形磁芯样品。对磁芯样品缠绕线圈,使用示波器观测磁芯对通电导线产生的交变环向磁场的感生电压响应;使用阻抗分析仪测量磁芯对直流导线的巨磁阻抗响应,研究张应力对纳米晶环形磁芯磁性能影响。结果表明,退火应力影响环形磁芯对交变电流响应的灵敏度和线性度,当应力低于80.63 MPa时线性度低于99.9%,而灵敏度随着应力的增大逐渐下降。随着退火应力增大,环形磁芯对直流电流的阻抗响应的灵敏度持续下降,线性区间逐渐向强磁场方向移动。退火应力对环形磁芯的磁性能有重大影响,本研究对优化环形磁芯磁性能具有指导意义。

不同拼接方式对纳米晶磁芯软磁性能的影响

本研究采用单辊快淬法制得业界特有的、宽度为1 mm的Fe基非晶窄带,经540℃自由退火、固化剂固化、模型机械压制形成条状磁芯。采用TD8220-A软磁直流测试仪和TD8120软磁交流测试仪测试不同拼接方式纳米晶磁芯样品的交、直软磁特性。研究表明:采用斜接口拼接的正方形磁芯直流软磁性能受拼接影响最小,直流软磁性能较好;采用斜接口三角形拼接的磁芯交流软磁性能受拼接影响最小,交流软磁性能较好。磁芯拼接方式是影响磁芯性能重要工艺,研究不同拼接方式在现实应用场景下具有重要意义,本研究结果对纳米晶磁芯不同拼接方式的改进具有重要的参考价值。

Fe基合金薄带GMI效应与驱动线圈磁芯填充系数的研究

本文研究了以Fe基合金薄带(Fe85.67Si7.4B1.7Cu1.3Nb3.9C0.03)作为磁芯的纵向巨磁阻抗效应与其驱动线圈磁芯填充系数之间的数量关系。研究结果表示,Fe基磁芯驱动线圈的磁芯填充系数对纵向巨磁阻抗效应(LDGMI)有着不可忽视的作用。当磁芯填充系数增大时,磁芯驱动线圈的纵向巨磁阻抗效应会变得更加明显。当驱动线圈的截面积增大时,磁芯驱动线圈的最大阻抗比(ΔZ/Z)max会呈现幂函数性减小;当磁芯填充系数与磁芯驱动线圈的最大阻抗比(ΔZ/Z)max之间存在幂函数关系。

基于车载三维激光雷达的玉米点云数据滤波算法

为支持表型参数测量和数字植物相关研究,对车载三维激光雷达获取的玉米点云数据进行分析处理,提出了一种基于统计分析的两次滤波算法。以大喇叭口期的京农科728和农大84玉米为研究对象,使用VLP-16型三维激光雷达采集田间玉米点云数据;对点云数据进行直通滤波预处理,去除无关点后,进行第1次点云数据滤波处理,设置精确率和召回率阈值,选取参数组合;再对点云进行第2次滤波处理,确定精确率和召回率最优组合(110,0. 9)、(6,1. 2),边际组合(100,1. 0)、(6,1. 2)和(110,0. 8)、(5,0. 9),共3组参数组合;以3组验证集数据进行测试,结果表明:最优组合性能最优,可在京农科728和农大84玉米点云数据滤波中通用。

基于车载三维激光雷达的玉米叶面积指数测量

为使用车载三维激光雷达快速获取作物的株高、叶面积指数(LAI)等作物形态参数,以玉米为研究对象,采用车载三维激光雷达点云数据,提出了一种基于玉米分层点云数量或分层点云数量与地面点云数量比值计算LAI的方法。使用车载平台获取京农科728和农大84玉米的三维点云数据;对点云数据进行预处理,获得已测量LAI真值区域的点云数据;进行玉米植株点云与地面点云分割,根据地面起伏程度,基于随机一致性平面分割算法,将距离阈值设置为0.06m;依据玉米垂直结构分布,将玉米植株划分为上、中、下3层,计算每层点云数量并分别标记为H、M和L,同时,将上、中、下每层的点云数量与地面点云数量的比值标记为Hr、Mr和Lr,分别建立H、M、L和Hr、Mr、Lr与LAI真值的线性回归模型。试验结果表明:采用Hr、Mr变量建立的LAI二元线性回归测量模型最优,京农科728玉米训练集R2为0.931,验证集R^2为0.949;农大84玉米训练集R^2为0.979,验证集R2为0.984,本文方法可为田间快速测量LAI提供解决方案。

基于地基激光雷达的玉米株高与茎粗自动测量研究

株高和茎粗是玉米株型中重要的表型参数,可以反映玉米的生长状况和活力,地基激光雷达可实现表型参数的快速自动测量。首先,使用地基激光雷达获取田间2个玉米品种在4个生长期的三维点云数据;其次,使用点云处理软件对采集的玉米点云数据进行匹配、分割,人工点云测量玉米表型;之后,对玉米点云进行下采样、直通滤波、基于随机采样一致性平面分割、统计滤波和圆柱分割等处理,分割单株玉米、去除地面点云、滤除离群点、植株点云分层和提取待测量茎秆点云;运用最高点提取和地面点分割,测量玉米株高,椭圆拟合测量茎横截面长轴和短轴长度。结果表明,与田间测量值相比,京农科728人工点云测量株高、茎横截面长轴和短轴长度的均方根误差分别为21.5、1.24、1.86 mm,农大84分别为23.6、1.56、1.23 mm。与人工点云测量值相比,京农科728自动点云测量值的均方根误差分别为10.2、6.65、3.45 mm,农大84分别为7.1、4.95、3.26 mm。研究表明,地基激光雷达点云数据测量株高、茎粗的方法,适用于不同生长期、不同品种的玉米,与人工田间测量方法具有高度的一致性,可以替代人工测量。

基于RGB-D相机的单株玉米株高测量方法

玉米株高是反映作物长势的重要指标。为了实现田间单株玉米株高的快速测量,提出了一种基于RGBDepth(RGB-D)相机的玉米株高测量方法。以拔节期玉米为观测对象,首先利用RGB-D相机获取田间玉米的彩色图像和深度图像。对玉米彩色图像进行灰度化、二值化和去噪处理,提取出包含待测玉米的二值图像。利用改进的分水岭分割算法对玉米的灰度图像进行分割,对分割结果进行圆形拟合操作,定位玉米的中心区域。对玉米的二值图像进行骨架化处理,检测骨架的交叉点和末端点,确定玉米骨架的中心点,并检索其到末端点的最短路径。对各条路径的点云数据进行求差与比较,确定玉米的最高点,并对最高点附近的点云数据进行直方图统计,获得地面点。最后,通过计算玉米最高点和地面点的差值,实现单株玉米株高参数的测量。对玉米样本进行测试试验的结果表明:单株玉米株高的平均测量误差为1.62 cm,均方根误差(RMSE)为1.86 cm,测量精度满足实用要求。

基于线性回归的玉米生物量预测模型及验证

玉米生物量是评估玉米长势的重要参数,为了实现玉米生物量的快速测量,该文拟以玉米株高H、茎粗长轴L、茎粗短轴S为输入,建立玉米生物量鲜质量FW和干质量DW的预测模型。采用多元回归和逐步回归方法对平展型和紧凑型玉米的小喇叭口期生物量数据进行线性回归分析。结果表明,玉米茎粗长轴和茎粗短轴与玉米鲜质量和干质量的相关性高于玉米株高,多元回归模型H+L+S、L×S和逐步回归模型具有较高的拟合精度,其对玉米鲜质量、干质量的决定系数高于0.874和0.877,均方根误差分别小于7.363和0.801 g,且单因素方差分析表明,3个模型之间没有明显差异,模型交叉验证结果表明,3个模型都具有较好的稳定性和预测能力。应用上述3个模型对玉米大喇叭口期的生物量进行预测,预测结果表明,模型对平展型玉米的预测精度优于紧凑型玉米。对平展型玉米生物量的预测中,逐步回归模型预测效果最优,其对玉米鲜质量、干质量的决定系数分别为0.866、0.875,均方根误差分别为30.790和2.752 g,相对均方根误差分别为13.53%、11.41%。该研究表明,利用玉米株高、茎粗长轴、茎粗短轴可实现对玉米生物量的估测,且对平展型玉米具有较好的预测效果。

基于三维点云的番茄植株茎叶分割与表型特征提取

针对当前温室番茄表型参数难以自动获取的问题,研究提出通过对三维点云进行配准、骨架提取以及分割从而自动获取苗期番茄植株株高、茎粗、叶倾角和叶面积参数的方法。首先通过机器人搭载机械臂在温室中自动获取多视角番茄点云,并通过配准得到完整植株点云;对番茄点云利用拉普拉斯收缩的骨架提取算法获取植株骨架,对骨架进行修正后分解为茎秆和叶片子骨架,实现茎秆叶柄分割;再通过基于区域生长的MeanShift聚类方法对叶片和叶柄进行分割;最后通过番茄点云获取株高、茎粗参数,通过骨架测量叶倾角,对叶片点云进行曲面拟合提取叶面积参数。试验结果表明,茎叶分割与叶片分割的精确率、召回率、F1分数和平均总体准确率分别为0.84、0.91、0.87、0.92和0.92、0.91、0.91、0.93。株高、茎粗、叶倾角和叶面积参数的提取值与人工测量值的决定系数分别为0.97、0.53、0.90和0.87,均方根误差分别为1.40 cm、1.52 mm、5.14°和37.56 cm^(2)。结果表明该研究方法与人工测量值具有较强的相关性,可以为温室番茄的高通量自动化表型测量提供技术支持。

融合里程计信息的农业机器人定位与地图构建方法

目前主流的农业机器人以低成本、低帧率的激光雷达作为即时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)的主要传感器,存在运动畸变和误匹配的问题。该研究针对这一问题提出了融合里程计信息的Gmapping建图算法,利用高频率里程计信息为每一个激光束匹配到近似的机器人位姿,获取机器人当前位姿下更为精确的激光数据,以减少激光雷达运动畸变对地图构建产生的影响。利用机器人搭载扫描频率为5 Hz的RPLIDAR A1激光雷达在玉米田及香蕉园中进行了SLAM建图精度测试试验。试验结果表明,在长度为12 m左右的玉米田区域,Gmapping建图算法的平均绝对误差为0.06 m,该研究算法建图平均绝对误差为0.01 m,相比于Gmapping建图算法降低了0.05 m,建图精度为99.5%;在长度为24.43 m的香蕉园区域,Gmapping建图算法的平均绝对误差为0.46 m,该研究算法建图平均绝对误差为0.07 m,相比于Gmapping建图算法降低了0.39 m,建图精度为99.1%。该研究算法有效地降低了低帧率激光雷达运动畸变对Gmapping建图的影响,可以基本满足农业环境下的高精度环境建图需求。

基于三维点云的田间香蕉吸芽形态参数获取

针对传统的香蕉吸芽形态参数手工测量方法效率低下、人为主观性强等问题,提出了基于三维点云的田间香蕉吸芽形态参数信息提取方法,并针对吸芽茎秆直径小,普通测量算法误差大的问题,使用曲面平滑和圆柱拟合算法提高了茎粗测量精度和准确性。使用Kinect V2、PMD CamBoard pico flexx、ZED双目视觉相机和Velodyne 16线激光雷达4种深度传感器采集不同尺寸的香蕉吸芽点云,对比了不同深度传感器对于香蕉吸芽点云采集的效果和提取表型参数的精度。基于点云库开发了香蕉点云处理和表型参数提取算法,对从两侧获取的香蕉点云进行配准,提取了香蕉吸芽的株高、茎粗和叶面积参数。Kinect V2取得了最优的点云重建效果和表型参数获取精度,与人工测量值相比,测得株高、茎粗和叶面积的平均绝对百分比误差分别为4.79%、9.20%、16.59%,均方根误差分别为5.46 cm、4.44 mm、197.8 cm2,决定系数分别为0.96、0.87、0.92。研究表明,Kinect V2和该文的形态参数提取方法适用于香蕉吸芽的形态参数获取,可以为果园管理提供一种快速、准确的香蕉吸芽株高、茎粗和叶面积形态参数测量方案。

Fe基合金应力感生不可逆磁各向异性机理

Fe基合金因独特的磁性能和简单的生产工艺,被视为是重要的“双绿色”节能材料.本文对Fe_(73.5)Cu_(1)Nb_(3)Si_(13.5)B_(9)非晶薄带进行不同物理时效处理(张应力退火、回火),采用动态应变测量技术,结合纵向驱动巨磁阻抗效应和同步辐射X射线衍射研究应力感生磁各向异性和晶格各向异性的弛豫动力学,探寻应力感生磁各向异性的物理起源.结果表明:退火过程薄带轴向应变在玻璃转变点以下表现为弹性,在玻璃转变点以上主要表现为塑性;感生磁各向异性和晶格各向异性表现出不同的弛豫动力学,数值拟合预言前者通过无限次回火归一化的磁各向异性趋于κ=0.144的稳态值,而后者仅通过有限次回火便可弛豫为0;构建纳米晶分布各向异性模型,主张应力感生不可逆磁各向异性K_(d)是由纳米晶分布各向异性Δδ所致,且满足K_(d)=kΔδ的函数关系.本文认为应力感生磁各向异性起源于纳米晶晶格各向异性和分布各向异性的协同作用,对理解应力感生磁各向异性机理具有指导意义.

牵引顶推组合滚轴法在房屋平移中的应用

近年来,随着我国城市发展的不断加速城市用地紧张,关于平移技术的相关研究已经有很多。牵引顶推组合滚轴法施工技术是针对已有平移技术的基础上进行组合改进。文章以武汉歌笛湖(地铁·复兴城)项目保留建筑平移工程为例,通过传统平移施工方法和牵引顶推组合滚轴法对比研究,分析表明牵引顶推组合滚轴法适用于建筑年代久远、周边环境复杂、平移转向同时调整的长距离平移项目,可以大幅度降低工程造价、缩短施工工期,对比于传统平移施工技术,具有明显的优势和很强的实际工程推广价值。