苜蓿秸秆压缩仿真离散元模型参数标定

为了提高苜蓿秸秆压缩过程中离散元仿真研究所用参数的准确度,该研究采用物理试验和仿真优化设计相结合的方法对离散元仿真参数进行标定。首先,以接触参数物理试验结果为仿真参数选择依据,利用Plackett-Burman试验对初始参数进行显著性筛选,方差分析结果表明,苜蓿秸秆-苜蓿秸秆静摩擦系数、苜蓿秸秆-苜蓿秸秆滚动摩擦系数、苜蓿秸秆-45钢静摩擦系数对仿真休止角影响显著。进一步以休止角的相对误差值为评价指标,对3个显著性参数进行最陡爬坡试验,优化显著性参数取值范围,并基于Box-Behnken试验建立休止角与显著性参数的二阶回归模型,以物理试验得到的38.88°休止角为目标值,对显著性参数进行寻优,得到最优组合:苜蓿秸秆-苜蓿秸秆静摩擦系数为0.45、苜蓿秸秆-苜蓿秸秆滚动摩擦系数为0.08、苜蓿秸秆-45钢的静摩擦系数为0.54。最后利用T检验得到P>0.05,表明仿真休止角与物理试验值无显著性差异,验证了最优参数组合的可靠性。研究结果表明,应用上述各优化试验来标定离散元仿真参数是可行的,同时标定的参数可为苜蓿秸秆的其它仿真试验提供参考。

基于图像的肉羊生长参数实时无接触监测方法

针对基于体尺、体质量的肉羊实时生长监测中体尺、体质量需要人工测量的不足,论文提出基于结构化限位装置及机器视觉技术的无接触肉羊生长参数测量方法,并讨论无接触方法获取的体尺数据与羊只生长特性的关系。首先,基于自主研发的无应激形态参数采集系统实时采集60只小尾寒羊的俯视图和侧视图,应用图像处理技术对所得到的图像进行分析,提取体高、臀高、体长、胸深、胸宽、臀宽3类6种体尺参数;无接触生长参数采集系统同时记录对应羊只的体质量。对无接触方法获取的体尺、体质量数据相关关系进行研究,并分别利用单因素线性回归、单因素非线性回归、多元线性回归、偏最小二乘回归、RBF网络拟合、SVM回归方法建立体尺与体质量关系模型。试验表明:体高、臀高、体长、胸深、胸宽、臀宽的最大相对误差分别为4.73%、2.55%、2.50%、3.95%、3.80%和2.90%;无接触方法获取的体高、体长、胸宽与体质量相关性大于0.8;在基于单因素的生长监测中可选择体长参数;多体尺能够较全面地表达羊只的生长状态,其中胸深、胸宽、体长是重要的监测参数;多因素非线性模型可以更全面、精准的体现羊只生长特性。论文提出的无接触方法可有效提升工作效率,节约50%的人工投入。同时,也可减少羊只的应激反应,是长期、实时监测羊只生长的实用方法,对推动精准、福利化养羊具有重要意义。

基于三轴加速度传感器的放牧羊只牧食行为研究

内蒙古自治区草地资源丰富,养羊业为自治区的主要畜牧业,通过对放牧羊只牧食行为的识别并结合GPS监测其牧食路径,可为估测放牧区域采食量分布、放牧规划和草畜平衡的研究提供理论依据。本文采用三轴加速度传感器,设计了放牧羊只牧食行为数据无线采集系统,自动采集羊只牧食的三轴加速度数据,并建立羊只牧食行为识别的BP神经网络模型、全连接深度神经网络模型和卷积神经网络模型,实现对羊只采食、咀嚼、反刍3种牧食行为的分类识别。在内蒙古自治区四子王旗白音朝克图镇半荒漠化草场的试验结果表明,BP神经网络模型、全连接深度神经网络模型和卷积神经网络模型对羊只牧食行为的平均识别率分别为83.1%、89.4%和93.8%,其中卷积神经网络模型的识别精度最高,能够满足羊只牧食行为分类识别的要求。

北方寒冷地区猪舍通风流场模拟研究

内蒙古等北方寒冷地区存在早晚温差大、冬季时间长且气温低的特点,而畜禽舍的保温和通风能力不足制约了北方寒冷地区养猪场的发展。为了研究北方寒冷地区猪舍空气流场的分布规律,用于指导猪舍的改进和优化设计,以内蒙古农业大学科技园区母猪舍为研究对象,采用计算流体动态模拟CFD(Computational Fluid Dynamics)方法 ,对猪舍横向与纵向两种通风方式进行空气流场、温度场变化规律三维数值模拟研究。模拟结果表明:纵向通风方式下,空气进入后在猪舍中间形成一股主气流,出口速度较大,其他位置速度值较小,出口温度较高;横向通风方式下,形成多个主气流,在挡板作用下出现涡流,同时靠近出风口位置速度比较大,卧床内温度分布比较高;两种通风模式对比下,横向通风时气流均匀性比纵向通风差,死角多但是温度变化小,适合寒冷北方保温。对横向通风的模拟值与实测值的现场试验对比结果表明:21个测点测试值与模拟值平均相对误差的平均值为12.46%。这说明,现场实测与数值模拟有较好的吻合度。数值模拟优化后加置3个挡风板,气流平均速度增大27.8%,气流不均匀性降低53.2%。该研究可为北方寒冷地区猪舍结构优化设计和环境调控提供理论依据。

基于物联网技术的羊只流水线屠宰过程溯源信息链构建

内蒙古地区肉羊产业作为该地区的主导产业,为全国各地提供优质的羊肉。食品溯源是实现肉产品安全监测的重要手段。食品溯源过程中的动物屠宰环节记录着肉制品的来源,而屠宰环节经常会出现信息链断裂和重组等问题。为了提高内蒙古地区羊肉食品的安全,笔者针对内蒙古羊肉食品溯源中屠宰环节信息链的构建进行了研究。以屠宰流水线为信息传递主线,对屠宰过程中的去头蹄、胴体分割等环节,设计了信息流的传递和重组机制,完成了屠宰过程中信息链的构建,并以此为基础,开发了羊只屠宰环节信息管理系统,为屠宰环节的企业管理和食品溯源提供技术支撑。

放牧家畜牧食信息监测的研究进展

放牧家畜牧食信息包括位置、运动状态、牧食行为、采食量及采食时空分布等信息。牧食信息的自动监测,对草畜平衡、精准畜牧生产、动物科学和草地科学研究、福利化养殖和减少牧民经济损失都具有重要意义。本文围绕自动监测家畜的牧食行为、采食量和采食量时空分布,依据所用信号或方法的不同,分别详细阐述相关研究进展。在此基础上,着重介绍基于声学方法监测家畜牧食行为和估测采食量的研究进展,旨在为深入研究自动监测家畜牧食信息提供参考。

羊只动态称重及分群系统的设计与试验

为实现羊只日常体重的无应激快速精确检测,提高羊只福利化水平和羊场智能化程度,结合经验模态分解(EMD)和平均值处理动态称重算法,设计出一套羊只动态称重分群系统且对两种算法进行试验对比。结果表明:在相同平均用时8.4 s时,EMD算法平均误差1.1%,平均值算法平均误差2.7%,前者优于后者。同时本系统在10 s内,可顺利完成羊只无应激称重分群工作,具有一定应用价值。

舍饲环境下家畜产前典型行为信息监测研究进展

规模化、集约化养殖模式成为内蒙古自治区畜牧养殖业发展的主要趋势,随着饲养方式的改变,家畜的生存环境发生了变化,导致家畜生长受到了一定的影响。家畜行为是其在特定条件下生理和心理行为的自然反应,可以作为评价动物福利及其健康状况最为直接的证据。因此,对家畜产前运动、采食及饮水行为进行监测,对实现家畜福利化养殖具有重要意义。文章分析和归纳了目前常用的对家畜产前运动行为及采食和饮水行为进行监测的方法手段,为未来建立家畜产前行为与家畜健康状况之间的相关性、提高家畜的生产力和繁殖效率奠定基础。

放牧羊群牧食行为的研究进展

放牧养羊是我国西部地区的重要畜牧业形式,主要采用天然草场放牧为主补饲为辅的方式,羊群牧食行为受植物组成、草地质量、牧草高度和放牧压等的影响。合理而科学的羊群放牧管理策略对维护草原生态系统平衡和肉羊养殖业的可持续发展起着重要作用。文章综述了放牧羊群在不同放牧压、环境、地形条件以及不同月份的牧食行为特征,总结了三轴加速度传感器、北斗/GPS卫星、压电传感器和音视频等智能化监测技术在羊群牧食行为监测方面的应用,并展望了羊群牧食行为监测技术的发展方向。

多曝光星敏感器的全运动参数建模及优化设计

多曝光成像方法是一种有效提升星敏感器姿态更新率的技术,但该方法随着运动角速度及角加速度增大,相邻星点轨迹的交叉概率显著增大,严重影响其提升性能。为了解决上述问题,建立了基于星敏感器全运动参数的星点成像位置模型,并据此确定了星点在工作周期内的运动位移。根据该模型,对交叉概率与全运动参数、焦距、星点位置等的关系进行了仿真,并确定了全运动参数的极限安全值为角速度ω≤26.4(°)/s,角加速度α≤5(°)/s^(2)。外场观星实验充分验证了所提方法的有效性。

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。

太阳能-热泵干燥技术及其在秸秆类物料应用的研究进展

秸秆类农作物资源,对其干燥处理可以阻碍微生物的生长和繁殖,实现长期保存的目标,且经过干燥处理后,重量下降,体积减小,不仅节省储存空间和运输成本,还提高了农产品的经济效益。传统的干燥技术存在干燥周期长、品质差、能耗高等问题,太阳能辅助热泵干燥作为一种新型干燥方法,已在农产品干燥领域得到实际应用。现阶段的太阳能辅助热泵干燥技术在系统能效提升、稳定性和可靠性增强、智能化水平提高等方面仍有改进潜力,因此本文对农业干燥领域的太阳能辅助热泵干燥技术的发展和应用进行探讨,指出了提高太阳能-热泵系统性能的3种途径:改善光伏热能系统、优化太阳能集热器、开发多热源热泵系统。针对太阳能-热泵干燥技术在秸秆类物料的应用,总结了其干燥性能、控制系统和预测模型等方面的研究现状。本文对太阳能-热泵系统的未来发展重点和研究方向进行了展望,并探讨了具有余热二次回收的干燥方案,以提升其在农业干燥领域的应用水平。

基于LoFTR特征匹配算法的羊只身份识别

在现代农牧业生产中,自动化家畜身份识别是提高育种选择和行为研究效率的关键环节。为了解决传统羊只身份识别方法耗时、成本高和准确性不足的问题,近年来学者们开始运用深度学习技术对羊只脸部生物特征进行学习,进一步实现身份识别。然而,基于羊脸图像的识别方法存在稳定性不足、识别性能波动等问题。因此,本研究开发了一种基于特征点匹配的羊只身份识别方法,即搭建LoFTR算法对羊脸特征点进行学习和匹配,该模型通过学习羊只面部的生物特征,实现了通过特征点匹配来识别个体身份的技术。针对以往研究中羊脸图像采集角度单一、识别效果不稳定的局限,本研究采集了89只小尾寒羊的多角度面部图像以提取更高质量的羊脸特征,并进一步构建了一个羊脸数据集用于模型的训练和识别。通过与经典的特征点匹配模型进行性能比较,试验结果表明LoFTR羊脸特征点匹配模型展现出更高的识别精度和效率。该模型在羊脸图像数据集上达到93.53%的平均识别准确率,而且平均匹配速率也达到了2.39 s。这一方法的应用有助于提高羊场的管理效率,推动羊场管理向现代化迈进。此外,提高羊只面部身份识别的准确性和效率,可以有效提高育种选择和行为研究的精度和速度,为农牧业生产提供更好的技术支持,促进行业的可持续发展。

人工智能、大数据和虚拟仿真技术在测控类课程教学中的改革与实践

随着人工智能、大数据、虚拟仿真等信息技术的发展,社会对新技术人才的需求加大,亟须教师掌握新技术并开展相关课程的教学改革与实践。为了实现教学课堂的改善、课程教学质量的提高和大学生实践创新能力的提升,内蒙古农业大学机电工程学院在新工科建设中,测控类课程的教学团队积极进行教学改革,在研究生教学课程中引入人工智能案例,在本科生的单片机课程中引入虚拟仿真技术,在测试控制类课程中引入大数据技术,进行相关课程的教学改革与实践,以培养高质量的创新型、应用型人才,取得了良好的教学效果。

基于K-means-BP神经网络的舍饲环境母羊产前运动行为分类识别

为了探讨舍饲圈养方式对怀孕母羊生理及心理健康产生的影响,设计以三轴加速度传感器MPU6050为核心的母羊产前运动行为监测装置,并对37只成年小尾寒羊母羊产前的运动行为(站立、行走、趴卧及刨地)进行分类识别。针对母羊趴卧和站立2种静态行为识别难度大的问题,提出采用K-means聚类算法对趴卧行为进行识别。在此识别结果的基础上,通过MATLAB软件对其他3种行为数据进行校正、滤波、加窗分段处理,提取母羊产前运动行为数据的19维特征,通过主成分分析降维方法获取累积贡献率达到95%的6个分量作为新的特征集用于行为识别。利用BP神经网络算法对其他3种运动行为进行分类识别。结果表明:所设计的母羊产前运动行为识别算法对母羊产前趴卧行为的识别率达到99.2%,对站立、行走及刨地行为的识别率分别为85.7%、88.9%、80.0%,能够满足对母羊行为识别的要求;经PCA降维后算法的识别率提高了9.9%,识别效果得到了改善。

规模化养殖场的羊只智能称重分栏系统设计

为提高规模化养羊场的生产效率和精细化管理水平,设计开发应用于大型养殖场的羊只体重快速测量及分栏管理智能装备。设计的羊只智能称重分栏系统以可编程控制器为核心,通过气力驱动的智能化机电设备系统,利用光电传感器检测羊只行走位置,可实时读取羊只无线电子耳标身份数据,快速获取羊只体重数据并进行羊只分栏。现场试验结果表明,系统工作稳定可靠,当系统对15只不同羊进行试验时,羊只体重数据的实际值和测量值差异不显著(P>0.05),系统的称重数据最大相对误差为1.2%、平均相对误差为0.71%、称重分栏效率为3只/min,该羊只智能称重分栏系统可示范应用于规模化养殖场。

基于羊只应激反应的智能饲喂机器人功能与造型研究

基于羊只的应激反应,对羊只饲喂机器人进行设计分析,探讨羊只智能饲喂机器人的功能与造型设计。在功能方面,实现智能饲喂、监控反馈、自动行走;在造型方面,实现形态、颜色、材料的适应性和创新性。避免羊只的有害应激反应,为国内工厂化、智能化养羊产业提供可行性参考。

基于遥感技术的植被生物量反演研究进展

植被生物量是生态系统健康评价和碳汇研究的重要指标,利用先进技术实现植被生物量大范围的精准估测,对生态系统的保护与管理具有重要意义。近年来,遥感技术的快速发展为植被生物量反演提供了新的手段,再结合人工智能算法构建的植被生物量反演模型,可实现大范围、高效率的植被生物量精准估测。本文以遥感技术在植被生物量反演的研究与应用为主线,探寻了植被特征和环境因子两类因素在植被生物量反演的应用,深入分析了光谱遥感和雷达遥感数据分别在植被生物量反演研究的现状和发展前景,通过对植被生物量反演的回归模型、机器学习模型和混合模型优缺点的分析,进一步揭示了不同遥感方法和生物量模型对植被生物量反演精度的影响。本文旨在探讨遥感定量反演技术在植被生物量估测中的应用潜力,为生态系统的保护提供理论支持。

基于复合应用型人才培养的单片机课程实践教学改革与创新

单片机课程主要进行硬件电路和软件程序设计的教学,重在培养学生的动手能力,其实践教学对于培养复合应用型专业人才有着重要作用。针对传统的单片机课程实践教学存在的问题,进行单片机课程实践教学改革与创新,在智能车设计竞赛、课程设计实物制作、创新实验室和电子元器件库建设等方面进行实践探索,调动和激发学生对单片机实践积极性和兴趣,取得了良好的教学效果。

基于加速度传感器的种公羊运动行为识别

为解决种公羊运动行为的识别依赖饲养员观察耗时耗力的问题,本研究设计了一种基于加速度传感器的种公羊运动行为识别系统。该系统利用无线加速度传感器节点采集种公羊的运动行为信息,对行为信息进行实时采集和无线传输,分析传感器4种部署方案下(背部、颈部、前腿、后腿)采集到的羊行为数据,并利用K均值聚类法和区间阈值分类法进行分类。试验表明传感器的4种部署方案中将传感器部署在种公羊的背部靠近前腿处得到的加速度数据最稳定。但K均值聚类法平均识别率为77.05%,识别效果差,因此又提出了区间阈值分类法,通过对加速度数据识别测试获得区间阈值,对静立、行走、奔跑行为的识别率分别达到95.96%、95.78%和96.89%,3种行为的平均识别率达到96.21%。本研究所获得的运动行为数据可应用于种公羊的运动量补充和健康状况监测。