基于改进YOLO v5s的马铃薯种薯芽眼检测方法

芽眼检测是马铃薯种薯智能切块首先要解决的问题,为实现种薯芽眼精准高效检测,提出了一种基于改进YOLO v5s的马铃薯种薯芽眼检测方法。首先通过加入CBAM注意力机制,加强对马铃薯种薯芽眼图像的特征学习和特征提取,同时弱化与芽眼相似的马铃薯种薯表面背景对检测结果的影响。其次引入加权双向特征金字塔BiFPN增加经骨干网络提取的种薯芽眼原始信息,为不同尺度特征图赋予不同权重,使得多尺度特征融合更加合理。最后替换为改进的高效解耦头Decoupled Head区分回归和分类,加快模型收敛速度,进一步提升马铃薯种薯芽眼检测性能。试验结果表明,改进YOLO v5s模型准确率、召回率和平均精度均值分别为93.3%、93.4%和95.2%;相比原始YOLO v5s模型,平均精度均值提高3.2个百分点,准确率、召回率分别提高0.9、1.7个百分点;不同模型对比分析表明,改进YOLO v5s模型与Faster R-CNN、YOLO v3、YOLO v6、YOLOX和YOLO v7等模型相比有着较大优势,平均精度均值分别提高8.4、3.1、9.0、12.9、4.4个百分点。在种薯自动切块芽眼检测试验中,改进YOLO v5s模型平均召回率为91.5%,相比原始YOLO v5s模型提高17.5个百分点。本文方法可为研制马铃薯种薯智能切块芽眼识别装置提供技术支持。

基于改进YOLOv7模型的马铃薯种薯芽眼检测

芽眼精准检测是实现马铃薯种薯智能化切块的前提,但由于种薯芽眼区域所占面积小、可提取特征少以及种薯表面背景复杂等问题极易导致芽眼检测精度不高。为实现种薯芽眼精准检测,该研究提出一种基于改进YOLOv7的马铃薯种薯芽眼检测模型。首先在Backbone部分增加Contextual Transformer自注意力机制,通过赋予芽眼区域与背景区域不同权值大小,提升网络对芽眼的关注度并剔除冗余的背景信息;其次在Head部分利用InceptionNeXt模块替换原ELAN-H模块,减少因网络深度增加而造成芽眼高维特征信息的丢失,更好地进行多尺度融合提升芽眼的检测效果;最后更改边界框损失函数为NWD,降低损失值,加快网络模型的收敛速度。经试验,改进后的YOLOv7网络模型平均准确率均值达到95.40%,较原始模型提高4.2个百分点。与同类目标检测模型Faster-RCNN(ResNet50)、Faster-RCNN(VGG)、SSD、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5n、YOLOX相比,其检测精度分别高出34.09、26.32、27.25、22.88、35.92、17.23和15.70个百分点。在马铃薯种薯自动切块试验台上进行芽眼检测试验,对于表面光洁及表面附有泥土、破损的马铃薯种薯,改进后模型的漏检率分别为4%、11%,检测效果优于其他网络模型。研究结果可为后续马铃薯种薯智能化切块芽眼检测提供技术支持。

马铃薯排种器种层扰动控制方法研究进展及展望

马铃薯排种器是实现马铃薯精密播种的核心工作部件,其排种性能与种群的离散程度密切相关,种群的离散程度是确保种子顺利充种的关键,而排种器的种层高度、种层扰动又是影响充种性能的关键因素。介绍现有马铃薯排种器的主要结构形式,分析机械扰动和气流扰动提升种群离散度,以及不同供种装置控制充种区种层高度、种群流动性来提高排种器充种性能的方法;归纳马铃薯排种器种层扰动控制方法中存在的问题:对种群扰动数学模型建立与种群运动分析研究较少等;对种层扰动改善马铃薯排种器充种性能的方法进行展望,提出一种大小种箱间歇式供种装置,通过间歇供种控制种层高度,利用振动产生的种群扰动增大充种区的种群离散度、种群流动性,以期为改善马铃薯排种器充种性能提供参考。

气力托勺式马铃薯精量排种器设计

针对勺带式排种器播种前进速度进一步提高的限制以及气吸式排种器播种马铃薯所需功耗较大等问题,设计了一种气力托勺式马铃薯精量排种器。气力托勺式马铃薯精量排种器主要由滚筒、托勺、种箱、空心轴、气压隔板、压缩弹簧、链轮、清种气管等部件组成。通过理论分析与计算,确定了排种器关键部件参数。为了确定气力托勺式马铃薯精量排种器作业的优化参数,以负压、清种风速、型孔直径、滚筒转速为试验因素,以漏播率、合格率为试验指标,采用Box-Behnken试验设计原理进行了排种器性能试验,得到影响漏播率和合格率的主次顺序为负压、滚筒转速、型孔直径和清种风速。利用数据处理软件Design Expert 8.0.6进行参数优化,以漏播率、合格率为试验指标,得出负压为8.92 kPa,清种风速为32.25 m/s,型孔直径为18.34 mm,滚筒转速为19.92 r/min时,模型预测的漏播率为3.64%,合格率为91.9%。经过试验验证,与优化结果基本一致。论文相关研究可为马铃薯精量播种技术的研究提供参考。

单行甘薯秧蔓回收机设计与试验

针对目前国内甘薯秧蔓粉碎还田不能回收饲用或人工收割秧蔓劳动强度大的难题,该文设计了一种单行甘薯秧蔓回收作业机,可一次完成秧蔓喂入、切割粉碎、输送及集箱回收作业。应用Box-Behnken试验设计方法,以刀辊转速、机具前进速度、刀片离地间隙为试验因素,以秧蔓回收率、留茬长度、伤薯率为试验指标,对甘薯秧蔓回收机的工作参数进行试验研究,建立了试验指标与试验因素之间的回归模型,分析了各因素对试验指标的影响,并对试验因素进行了综合优化。最优工作参数组合为:刀辊转速2 000 r/min、机具前进速度2.5 km/h、离地间隙15 mm,秧蔓回收率为93.16%、留茬长度为33.8 mm、伤薯率为0.26%。研究结果可为甘薯秧蔓机械化回收饲用提供参考,对甘薯产业的轻简化生产、节本增效具有重要意义。

降雨入渗下膨胀性黄土隧道围岩破坏演化

应用FISH语言改进FLAC^(3D)软件的非饱和渗流计算功能,同时等效模拟渗流过程中土体强度折减和膨胀力增加的力学特性,提出降雨入渗下膨胀性黄土隧道围岩大变形破坏数值演化分析方法.依托某膨胀性黄土隧道工程实例,将隧道围岩变形及力学特性现场测试与计算结果比较,验证了该数值方法的适用性.结果表明:降雨持续作用下隧道围岩位移随含水率呈台阶形增长,分析得出了位移出现极大值时对应的含水率,在膨胀土隧道工程实践中可以此作为安全施工的一项监控指标;降雨持续作用60 h,隧道边墙正弯矩明显增大,初期支护向内挤出变形严重,围岩体剪切应变发育显著,且地表山体边坡发育出大面积塑性贯通区,数值分析有效揭示了隧道洞内塌方及地表山坡滑塌破坏机理.研究成果可对膨胀性黄土隧道围岩稳定性分析和变形控制提供一定的指导.

甘薯秧回收机抛送装置气固耦合模拟与试验优化

为解决甘薯秧回收机抛送功耗高的问题,同时提高抛送装置抛送性能及甘薯秧回收率,对回收机抛送装置的风机结构及工作参数进行优化设计。分析抛送装置甘薯秧动力学特性及功耗影响因素,应用CFDDEM气固耦合法对抛送装置的输送过程进行数值模拟,揭示回收机内气流速度场分布和碎甘薯秧运动规律。以抛送装置比功耗、甘薯秧回收率、抛送速度为试验目标,风机转速、叶片数、叶片倾角为试验因素进行三因素三水平中心组合仿真优化试验并进行试验验证。优化试验结果表明:当风机转速为880 r/min、叶片数为3、叶片倾角为7°时,抛送装置比功耗、甘薯秧回收率及抛送速度分别为718 m^(2)/s^(2)、92.79%、5.96 m/s。对比试验表明抛送装置优化改进后比功耗降低15.83%,甘薯秧回收率提高1.75%,抛送速度提高5.49%。

基于Gabor特征的马铃薯图像芽眼识别

为了实现马铃薯智能化切块中芽眼自动识别,提出了一种基于Gabor特征的马铃薯图像芽眼识别方法。首先,设计了马铃薯图像采集系统,采集马铃薯图像;然后,进行马铃薯图像中芽眼特征分析,并基于Gabor特征进行马铃薯图像滤波,选择方向2和尺度4下的滤波图像进行形态学图像处理;最后,通过剔除马铃薯边界连通区域进行芽眼区域提取。选择50张马铃薯图像进行芽眼识别试验,结果表明:提出的算法芽眼识别率为93.4%,误识别率为7.2%,平均识别速度为0.28s。本算法可为马铃薯智能化切块中的芽眼自动识别提供方法。

东北地区机场混凝土道面温度翘曲试验研究

为了研究我国东北地区机场水泥混凝土道面板板角温度分布规律及温度-应力/应变关系,依托新建松原查干湖机场道面工程开展道面温度翘曲试验,应用智能温度、应变传感器监测板角不同深度处的温度与应变、应力日间变化和季节性变化差异。研究结果表明:板内温度-应变增量日间变化规律具有明显的滞回特性,且板顶同一点横向温度-应变增量滞回圈面积比纵向的大;板内应力的日间变化具有近似周期性波动特征,波动峰值滞后温度波动峰值约1h,且任一时间板内同一点纵、横向应力相差不大。板内温度及应变、应力受季节性环境温度影响显著,随环境温度的降低,板内正、负温度梯度的日间交替持续时间有明显变化;板内温度-应变增量滞回圈面积逐渐减小;板顶最大压应力逐渐减小,最大拉应力几乎不受影响。

碎甘薯秧离散元仿真参数测量与标定

针对甘薯秧蔓机械化回收过程中离散元仿真研究缺乏准确参数值的问题,采用直接测量和虚拟标定相结合的方法对碎甘薯茎秆和叶片离散元仿真参数进行研究。采用物理试验法获得碎甘薯秧的本征参数、碰撞恢复系数等参数值及碎甘薯秧颗粒的静摩擦系数参数范围,并为离散元法仿真设计了不同的参数组合。通过堆积角优化仿真试验确定甘薯叶片本征参数及其他不易直接测量的离散元仿真参数。Plackett-Burman试验表明,甘薯茎秆—甘薯茎秆和甘薯茎秆—45钢的静摩擦系数、甘薯茎秆—甘薯茎秆和甘薯茎秆—甘薯叶的滚动摩擦系数均显著影响堆积角。运用最陡爬坡试验和Box-Behnken优化试验标定了对碎甘薯秧堆积角有显著影响的参数值,以得到的参数进行颗粒堆积仿真试验,测得堆积角平均值为40.51°,与实测值相对误差为0.972%,说明物理试验加优化仿真试验来标定离散元参数是可行的,标定所得的参数可作为甘薯秧茎叶离散元仿真参数。

多农机重复路径协同作业下的导航路径迭代学习控制

在农作物从种到收多个作业环节中,多农机大都按同一参考路径(存在实时干扰)协同作业。针对"重复路径行驶"特点和借鉴"迭代学习"思想,可以逐渐提高协同作业时的农机导航路径跟踪精度,因此提出一种基于迭代学习控制的农机导航路径跟踪方法。首先,建立了离散的车辆运动学非线性模型;然后,设计了开闭环迭代学习控制律,并进行了收敛性分析;最后,进行了直线和圆形路径跟踪仿真实验。结果表明:迭代学习控制能够实现农机导航路径的完全跟踪;相同迭代次数下,与开环、闭环控制仿真结果比较,开闭环迭代学习控制收敛速度更快,路径跟踪误差逐渐趋近于0。

新工科背景下车辆工程本科专业人才培养方案探究

文章结合当今社会新科技发展现状与全国各大高校车辆工程专业所面临的问题,展开了一系列详细的探究,提出了以能力为导向、建立特色专业课程体系、确保实践效果、树立新型人才培养目标的专业人才培养方案,以此培养出综合素质优异、专业素养雄厚、实践能力突出、跨学科学习能力较强的车辆工程特色复合型人才。

新工科背景下车辆工程专业英语教学现状及改革探讨

针对新工科背景下的车辆工程专业英语教学现状进行了详细分析,并针对问题提出了车辆工程专业英语教学改革需做到“四个明确”,以更好地促进车辆工程专业英语教学效果。

《汽车诊断与检测技术》线上教学探索

山东农业大学春季延期开学期间,《汽车诊断与检测技术》采用了线上教学方式进行授课,在分析线下教学中存在的问题的基础上,结合线上教学的特点重整课程内容,通过腾讯课堂进行在线直播教学。以汽油机点火系统检测与诊断项目为例,介绍了直播授课过程中的课前准备及具体实施过程。在线教学要注重教学过程管理,加强课堂互动、课程考勤和过程考核,完善考核方式,有效提高学生学习积极性,促进学生自学能力的发展,取得满意的教学效果。

基于改进Faster R-CNN的马铃薯芽眼识别方法

为提高对马铃薯芽眼的识别效果,提出一种基于改进Faster R-CNN的马铃薯芽眼识别方法。对Faster RCNN中的非极大值抑制(Non-maximum suppression,NMS)算法进行优化,对与M交并比(Intersection over union,IOU)大于等于Nt的相邻检测框,利用高斯降权函数对其置信度进行衰减,通过判别参数对衰减后的置信度作进一步判断;在训练过程中加入采用优化NMS算法的在线难例挖掘(Online hard example mining,OHEM)技术,对马铃薯芽眼进行识别试验。试验结果表明:改进的模型识别精度为96.32%,召回率为90.85%,F1为93.51%,平均单幅图像的识别时间为0.183 s。与原始的Faster R-CNN模型相比,改进的模型在不增加运行时间的前提下,精度、召回率、F1分别提升了4.65、6.76、5.79个百分点。改进Faster R-CNN模型能够实现马铃薯芽眼的有效识别,满足实时处理的要求,可为种薯自动切块中的芽眼识别提供参考。

扰动下农用运输车辆路径跟踪控制器设计与试验

为提高农用运输车辆路径跟踪的鲁棒稳定性,基于线性模型预测控制结合农用运输车辆特点设计了路径跟踪控制器。该方法首先将农用运输车辆的运动学模型进行离散化求解,推出误差模型作为控制器预测方程,为使农用运输车能够克服在田间行驶时的各种干扰,通过构建李雅普诺夫函数重点分析了该模型的鲁棒稳定性,得到控制周期约束条件,然后建立目标函数并引入松弛因子,最后把预测模型代入目标函数进行优化求解,重复以上过程,实现优化控制。Matlab仿真表明:当前轮转角扰动不大于15°及横向扰动不大于1. 5 m时,控制器可以迅速起到调节作用,使车辆快速回到参考轨迹上行驶。对应的场地试验结果表明:试验小车以2 m/s的速度跟踪参考路径时,直线路段跟踪效果良好,最大横向偏差为10. 57 cm,均值为8. 49 cm;添加扰动路段的跟踪偏差较大,最大横向偏差为23. 89 cm,最大纵向偏差为62. 53 cm,但在控制器的控制作用下可以实现对路径的有效跟踪。由此可见,该控制器在速度小于等于2 m/s的情况下,可以满足农用运输车辆对路径跟踪的精度与鲁棒稳定性要求。

某船用柴油机各缸排温不均匀性优化设计

为优化某船用柴油机各缸排温均匀性,设计定压增压、气门正时优化技术方案和气门正时优化配合改进型MFB2凸轮型线方案,对原柴油机和各优化方案进行热力学仿真分析,对改进凸轮型线发动机进行台架试验测试。结果表明:定压增压方案可显著改善各缸排温不均匀性,标定点各缸排温极差降低至19℃,但比油耗恶化显著,最大上升3.5 g/(kW·h);气门正时优化配合改进型MFB2凸轮型线算法方案可显著改善各缸排温的不均匀性,标定点各缸排温极差降低至31℃,且该方案对比油耗的影响较小;试验验证表明各缸排温差异为34℃,油耗与原机基本相同;仿真分析与试验测试结果吻合较好。本研究可为柴油机各缸排温不均匀性优化提供参考。

隧道拱部穿越页岩爆破开挖方法及参数试验研究

隧道拱部穿越页岩存在上软下硬的围岩分布特征,爆破开挖拱部常发生大体积岩体掉块、塌落的问题。依托海螺峪隧道工程,应用爆破开挖试验和数值模拟的方法,分析拱部页岩的破坏特征,提出了上软下硬岩体隧道上台阶CD(center diaphragm)开挖方法。并优化了光爆层炮孔及装药参数、掏槽布孔形式和减小最大单孔装药量等措施。对比分析隧道开挖的围岩破坏特征、超挖大小和围岩变形结果,采用优化的爆破开挖方案围岩轮廓成型的质量更好。结果表明:隧道拱部穿越页岩的爆破开挖,拱顶页岩沿结构面易发生自下而上的逐层脱离破坏,拱肩至拱腰页岩沿结构面易发生张裂破坏。采用上台阶CD开挖方法有利于减小一次开挖面积和约束拱顶页岩分离,采用优化的爆破参数可减小围岩损伤,爆后轮廓不规则边长由0.9 m减小为0.4 m。优化后毛洞的最大线性超挖和平均超挖面积大大减小。表现为:最大线性超挖拱顶由100.2 cm减小为28.6 cm、拱肩由50.1 cm减小为20.1 cm,断面平均超挖面积减小约48.2%;优化后围岩累计变形减小,左、右导洞拱顶最大沉降分别减小47.8%和34.9%,拱腰水平收敛值减小33.3%;下台阶开挖对上台阶拱顶沉降增幅左、右导洞分别减小7.6%和6.2%,拱腰水平收敛增幅减小3.1%。

基于非线性模型的农用车路径跟踪控制器设计与试验

为提高农用车辆路径跟踪性能,提出一种基于非线性模型预测的路径跟踪控制方法。该方法将路径跟踪问题转换为求解满足速度、转角约束的最优值问题。首先将农用车的非线性运动学模型进行离散化推出递推模型,作为控制器的预测方程;然后建立以农用车运动学模型控制量为状态量的目标函数,设计各个变量的约束条件,把预测方程代入目标函数将其转化为基于递推序列的二次规划法响应问题,在此基础上进行梯度计算解决非线性的约束优化;最后,利用实时反馈与滚动优化实现控制器的闭环校正;重复以上过程,完成预测控制。Matlab仿真结果表明:非线性模型预测控制器能够实现对所设计路径的有效跟踪。相对应的场地试验结果表明:试验小车以2 m/s的速度跟踪参考路径时,最大横向偏差为-4.28 cm;3 m/s跟踪参考路径时,最大纵向偏差为-6.61 cm,可以满足农用车辆对于路径跟踪的精度要求。与线性模型预测控制器的对比试验表明:以3 m/s的速度跟踪圆形路径时,设计的控制器跟踪横向偏差降低了36.8%,纵向偏差降低了32.98%。

不同循环进尺下水平层状岩隧道爆破成型研究

针对水平层状岩隧道较大循环进尺造成爆破开挖超挖严重以及隧道成型差的问题。基于蟠龙山隧道工程,现场进行了不同循环进尺大小的掘进爆破试验,且对不同循环进尺下隧道超挖值及围岩成型效果进行了对比分析。研究结果表明:每循环进尺越小,隧道围岩超挖越小,爆破成型越好。爆破循环进尺由4.0 m分别减小至3.0 m和2.0 m,爆后隧道拱顶岩体平顶范围逐渐减小,且逐渐呈现拱形形状,最大线性超挖值分别减小37.7%和63.4%;左、右拱肩岩体由"错台"分布变为"之"型分布,最大线性超挖值左拱肩分别减小33.9%和64.2%,右拱肩分别减小32.7%和62.4%。研究成果可为类似工程钻爆开挖循环进尺大小提供一定的参考。