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油莎豆联合收获机合页筛片式升运装置设计与试验

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农业机械学报 2024年第5期55卷 148-157页

作者：何晓宁张方焱尚书旗王东伟董彤彤张子轩青岛农业大学机电工程学院青岛266109

针对油莎豆机械化收获过程中升运振动装置除杂效果不明显,导致油莎豆与土壤杂质等分离不彻底,漏土率较低,伤果率较高的问题,以及在升运输送过程中存在土壤堵塞、回带等问题,结合油莎豆果-土-秧团聚体特性,设计了一种合页筛片式升运装置... 详细信息

针对油莎豆机械化收获过程中升运振动装置除杂效果不明显,导致油莎豆与土壤杂质等分离不彻底,漏土率较低,伤果率较高的问题,以及在升运输送过程中存在土壤堵塞、回带等问题,结合油莎豆果-土-秧团聚体特性,设计了一种合页筛片式升运装置,通过筛片折弯部分增大筛孔面积,对团聚体提供与链筛运动方向相同的推力,使合页式升运装置提高漏土效率且有效避免了回带现象。对其倾角和固定位置进行了分析和设计,运用EDEM进行仿真试验,以油莎豆链筛线速度、链筛板折弯高度、链筛振动频率为试验因素,以油莎豆团聚体漏土率和伤果率为试验指标,通过三因素三水平正交仿真试验,最终得到输送筛片最佳结构参数组合为:链筛线速度1.151 m/s、折弯高度27.779 mm、振频9.561 Hz,此时升运装置漏土率为96.524%、伤果率为2.439%。田间验证试验结果表明:当链筛线速度为1.2 m/s、折弯高度为28 mm、振频为9.5 Hz时,合页式升运装置平均漏土率为96.05%,平均伤果率为2.38%,与仿真试验所测结果基本一致,满足油莎豆升运链筛工作要求。

关键词：油莎豆收获机升运装置合页式筛片

基于广泛靶向代谢组学揭示鹅肥肝形成过程中代谢物动态变化规律

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食品科学 2024年第1期45卷 118-124页

作者：马秋霞王宝维张名爱贾一铭孙丽骞张紫涵王思仪王悦伏莹莹孔敏凡文磊青岛农业大学食品科学与工程学院山东青岛266109 青岛农业大学动物科技学院山东青岛266109

为探究鹅肥肝形成过程中代谢物组成及动态变化规律,利用广泛靶向代谢组学技术分析3个填饲阶段的鹅肝脏代谢谱。选取同批次体况相近的70日龄朗德鹅,分别在填饲前期(7 d)、填饲中期(16 d)、填饲后期(25d)随机选取3只鹅屠宰,采集肝大叶肝... 详细信息

为探究鹅肥肝形成过程中代谢物组成及动态变化规律,利用广泛靶向代谢组学技术分析3个填饲阶段的鹅肝脏代谢谱。选取同批次体况相近的70日龄朗德鹅,分别在填饲前期(7 d)、填饲中期(16 d)、填饲后期(25d)随机选取3只鹅屠宰,采集肝大叶肝尖组织样,用于广泛靶向代谢组学分析。结果表明:1)3个填饲阶段的鹅肝脏共检出氨基酸类、有机酸类、核苷酸类、脂类等19类,共1153个代谢物。2)通过主成分分析发现,3个填饲阶段鹅肝脏代谢谱存在明显差异,填饲前期与中期、中期与后期分别鉴定出142、92个差异代谢物,这些代谢物以氨基酸及其衍生物、有机酸及其衍生物为主。3)通过代谢通路分析发现,鹅肥肝形成过程中发生显著变化的通路主要涉及脂肪酸生物合成、VB6代谢、亚油酸代谢、赖氨酸降解、精氨酸生物合成、花生四烯酸代谢、氨基酸的生物合成等。4)本研究发现,在鹅肥肝形成过程中差异代谢物大多涉及脂肪酸合成,转运相关的代谢物含量表现出持续增加的趋势。本研究揭示了填饲不同阶段鹅肝脏代谢图谱的变化规律,不仅丰富了家禽肝脏代谢的理论知识,还将为优质鹅肥肝的精准营养调控和高效生产提供理论依据。

关键词：鹅肥肝广泛靶向代谢组学不同填饲期差异代谢物

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尾鳍式压电泵尾鳍形状优化、模拟及实验

振动．测试与诊断 2024年第3期44卷 560-565,622,623页

作者：胡笑奇李垚纪晶胡彩旗赵伟枣庄学院机电工程学院枣庄277160 青岛农业大学机电工程学院青岛266109

尾鳍仿生结构是形成尾鳍式压电泵泵送效应的关键部件,受到多种生物鱼尾结构的启发,提出了内三角形、弯月形、扇形和梯形等形状的尾鳍,并对其进行研究和对比。首先,在ANSYS Workbench软件平台对振子进行了振动分析,并基于响应面法优化了... 详细信息

尾鳍仿生结构是形成尾鳍式压电泵泵送效应的关键部件,受到多种生物鱼尾结构的启发,提出了内三角形、弯月形、扇形和梯形等形状的尾鳍,并对其进行研究和对比。首先,在ANSYS Workbench软件平台对振子进行了振动分析,并基于响应面法优化了尾鳍形状参数;其次,基于COMSOL软件进行了振子在泵腔内的流固耦合分析,模拟了泵出口端的泵流量;最后,进行了流量测试实验,绘制了泵的流量-频率曲线。结果表明:优化后的上述4种形状尾鳍振子的振幅依次提高了233%,100%,78%和138%;4种尾鳍振子的泵流量比优化前分别提高了43%,20%,-27%和87%;实测流量分别提高了48.7%,20.6%,-21.2%和101.5%,变化趋势和模拟值趋同。

关键词：压电无阀泵仿生结构摆动振子

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海洋黄杆菌来源岩藻多糖酶Fcn1的异源表达及酶学性质

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食品科学技术学报 2024年第4期42卷 135-144页

作者：王立平武俊义王莹秦敏陈芊汝陈铁军青岛农业大学食品科学与工程学院山东青岛266109

为了寻找和挖掘降解岩藻多糖的新型酶,以从海带中筛选获得的一株可以降解岩藻多糖的海洋黄杆菌Flavobacterium ***2-3为研究对象,对其进行了全基因组测序。通过与已报道的岩藻多糖酶氨基酸序列比对,并进行转录组学分析及实时荧光定量PC... 详细信息

为了寻找和挖掘降解岩藻多糖的新型酶,以从海带中筛选获得的一株可以降解岩藻多糖的海洋黄杆菌Flavobacterium ***2-3为研究对象,对其进行了全基因组测序。通过与已报道的岩藻多糖酶氨基酸序列比对,并进行转录组学分析及实时荧光定量PCR验证,挖掘了1个可能的岩藻多糖酶基因,并将其命名为Fcn1。Fcn1基因全长1221 bp,编码406个氨基酸,蛋白分子质量约为46.8 kDa。通过引物设计、PCR扩增,将Fcn1基因克隆,进一步构建了Fcn1基因异源表达载体Fcn1-pET-28a(+),并将其成功地在大肠杆菌BL21(DE3)表达宿主中进行了诱导表达。所得重组酶Fcn1通过带有His标签的镍柱进行分离纯化,采用铁氰化钾法测定纯化酶酶解岩藻多糖的比酶活(332 U/mg),纯化倍数为2.25。酶学性质研究表明,重组酶Fcn1最适反应温度为50℃,最适反应pH值为8.0,在20~30℃和pH值为7.0~8.0时表现出较好的稳定性。结合酶学性质研究结果,确定酶的最适反应条件为30℃,pH值为8.0,并测定了岩藻多糖酶水解反应的动力学参数,K m为1.17 mg/mL,V_(max)为10.53 g·L^(-1)·min^(-1)。该酶降解岩藻多糖的酶活力较高,在岩藻多糖资源的开发领域具有较大应用潜力。

关键词：海洋黄杆菌岩藻多糖酶基因克隆异源表达蛋白纯化酶学性质

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山东省农业绿色低碳转型评价及驱动因素分析

中国生态农业学报（中英文） 2024年第2期32卷 240-251页

作者：郭海红盖凌云青岛农业大学经济管理学院青岛266109 青岛农业大学科技处青岛266109

农业绿色低碳发展是实现农业现代化和经济高质量发展的重要途径,针对农业面源污染严重、农产品质量安全隐患凸显、农业碳排放增加等问题,山东省推动农业绿色低碳转型势在必行。本研究构建了山东省农业绿色低碳转型水平评价指标体系,采... 详细信息

农业绿色低碳发展是实现农业现代化和经济高质量发展的重要途径,针对农业面源污染严重、农产品质量安全隐患凸显、农业碳排放增加等问题,山东省推动农业绿色低碳转型势在必行。本研究构建了山东省农业绿色低碳转型水平评价指标体系,采用熵权法对2011—2021年山东省农业绿色低碳转型水平进行测算,从整体、经济圈和地市3个层面分析了农业绿色低碳转型水平的时空分异情况,采用自然断点法对山东省进行分类分析,通过地理探测器揭示山东省及三大经济圈农业绿色低碳转型的关键驱动因素。研究发现:1)山东省农业绿色低碳转型的总体水平呈现稳步增长态势,年均增长率达2.310%。2)16个地市的农业绿色低碳转型水平均呈明显上升趋势,青岛、济南连续11年领跑,而临沂、潍坊、威海连续11年位居16个地市的尾部。3)省会经济圈的农业绿色低碳转型水平一直处于领先水平,其次为鲁南经济圈,胶东经济圈的水平则相对较低。4)财政支农政策、农业科技投入、农业产业结构调整是山东省农业绿色低碳转型的关键驱动因素。农业产业结构调整是省会经济圈最重要的驱动因素,城镇化水平是胶东经济圈最重要的驱动因素,政策扶持力度是鲁南经济圈最重要的驱动因素,且各因素交互产生的驱动作用程度高于单因素。基于此,山东省应以政策引领激发内生动力,强化头雁的示范带动作用,因地制宜地探索绿色低碳创新路径。

关键词：农业绿色低碳发展转型发展水平山东省

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马铃薯收获机多级输送装置机械损伤研究

农机化研究 2024年

作者：李向东尚书旗陈明东郎秀丹姚文彬李文乐青岛农业大学机电工程学院青岛农业大学食品学院

针对目前传统马铃薯收获机分离装置存在伤薯率高、筛分率低的问题,通过对马铃薯一级输送装置运动、薯土分离耦合机理和作业过程中马铃薯碰撞损伤的分析,确定了以一级输送装置输送带倾角、运行速度、振幅和振频为试验因素,以筛分效率和... 详细信息

针对目前传统马铃薯收获机分离装置存在伤薯率高、筛分率低的问题,通过对马铃薯一级输送装置运动、薯土分离耦合机理和作业过程中马铃薯碰撞损伤的分析,确定了以一级输送装置输送带倾角、运行速度、振幅和振频为试验因素,以筛分效率和伤薯率为试验指标进行正交试验。对正交试验结果建立数学模型并进行参数的优化求解,确定当输送带倾角24°、升运带运行速度1.4 m/s、振幅27 mm、振频5.9 Hz为装置优化参数进行作业时,与传统作业方式相比薯土分离效率提高5.859%,伤薯率降低3.738%,能更好地满足实际马铃薯收获作业的要求。为解决马铃薯机器挖掘与人工捡拾工作效率不匹配的矛盾,设计了马铃薯升运装车液压系统,分析了二级输送装置驱动马达的压力和流量特性,结果表明:二级输送装置液压回路中安装液压单向限流阀,油路中流量与压力趋于稳定,有效地提高了系统稳定性,为大型马铃薯联合收获机的研制提供了理论基础。

关键词：马铃薯收获机输送分离装置液压系统压力流量

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育种马铃薯单株收获根系稳定性分析与试验

农业工程学报 2024年第13期40卷 25-35页

作者：杨然兵王伟静潘志国青苡任张健戚晟淳海南大学机电工程学院海口570228 青岛农业大学机电工程学院青岛266109

针对育种试验马铃薯机械收获过程中根系团聚体易破碎、株间块茎易混杂,导致后续块茎性状信息提取困难、工作效率低等问题,以中原二作区无性一代马铃薯为研究对象,建立入土角-植株运动模型和根系振动模型,并对马铃薯根系在挖掘过程和输... 详细信息

针对育种试验马铃薯机械收获过程中根系团聚体易破碎、株间块茎易混杂,导致后续块茎性状信息提取困难、工作效率低等问题,以中原二作区无性一代马铃薯为研究对象,建立入土角-植株运动模型和根系振动模型,并对马铃薯根系在挖掘过程和输送过程进行受力和运动分析,得出单株根系稳定性随着挖掘铲入土角的增大而减小,随输送时间的增加,块茎在振动方向和输送方向呈往复性运动的规律;进一步应用离散元仿真分析方法建立了块茎-根系-土壤离散元模型,确定了挖掘铲的最佳入土角度范围为20°~28°;设计了以挖掘铲入土角、机具前进速度和输送装置的振动频率为试验因素,以单株完整率为试验指标的正交旋转组合试验,并进行响应曲面分析,结果表明,单株完整率最大时的最佳参数组合为:挖掘铲入土角21.8°,机具前进速度0.96 km/h、振动频率1.44 Hz,单株完整率为100%,该参数组合下田间试验平均单株完整率为95.1%。该研究可为育种试验马铃薯收获机的设计提供工作参数选取依据和理论基础。

关键词：育种马铃薯收获离散元根系稳定

基于FasterNet-SimCC的猪只面部关键点定位方法

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农业机械学报 2024年

作者：张惠莉王光远员玉良代晨龙滕飞任景龙青岛农业大学机电工程学院

随着生猪养殖业向规模化和集约化转型，非侵入式个体识别技术对于追踪溯源、食品安全、疾病控制等方面至关重要，而猪只面部关键点定位技术是实现猪只非侵入式个体识别的前提。本研究基于SimCC关键点定位算法提出一种FCM-SimCC猪只面部... 详细信息

随着生猪养殖业向规模化和集约化转型，非侵入式个体识别技术对于追踪溯源、食品安全、疾病控制等方面至关重要，而猪只面部关键点定位技术是实现猪只非侵入式个体识别的前提。本研究基于SimCC关键点定位算法提出一种FCM-SimCC猪只面部关键点定位模型，使用FasterNet代替原算法的CSPDarkNet作为特征提取网络；通过在FasterNet中嵌入CA注意力机制，提高模型对长距离特征的捕获能力；使用MLT自适应权重多任务损失函数联合KL散度损失函数与Wing Loss损失函数对模型进行监督。在包含多个猪只品种、多种面部姿态的4861幅图像的数据集上进行实验，结果表明本研究模型的平均精度均值、50%精度、75%精度分别为76.12%、93.44%、83.25%，相比原模型分别提升3.14、1.77、4.47个百分点，浮点运算量为2.79×109flops，参数量为1.382×107，浮点运算量减少38.68%，参数量减少20.16%。并与DarkPose、HRNet、YOLOX-Pose等主流关键点定位方法进行对比，实验结果表明FCM-SimCC模型能够在较低的浮点运算量与较少模型参数量的基础上实现快速精准的猪只面部关键点定位，为猪只面部关键点定位及后续的猪只个体身份识别等提供技术支持。

关键词：猪脸关键点定位 SimCC FasterNet 坐标注意力机制

基于GhostNetV2改进YOLO v8模型的葡萄病害识别方法研究

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农业机械学报 2024年

作者：张惠莉代晨龙任景龙王光远滕飞王东伟青岛农业大学机电工程学院

为进一步提高葡萄病害识别的精度及速度，本文对YOLO v8模型进行了改进。首先，引入GhostNetV2主干特征提取网络，提高模型的特征提取能力和识别性能。其次，嵌入SPPFCSPC金字塔池化，在保持感受野不变的情况下取得速度上的提升。再次... 详细信息

为进一步提高葡萄病害识别的精度及速度，本文对YOLO v8模型进行了改进。首先，引入GhostNetV2主干特征提取网络，提高模型的特征提取能力和识别性能。其次，嵌入SPPFCSPC金字塔池化，在保持感受野不变的情况下取得速度上的提升。再次，添加GAM-Attention注意力机制，减小信息缩减并放大特征信息，加快识别速度。最后，使用Focal-EIoU作为损失函数，使检测模型的边界框回归性能得到提升，最终形成葡萄叶片病害识别模型GSGF。经识别试验验证，GSGF模型可以达到97.1%的识别精度和45.3ms的推理时间，对各葡萄病害都能做到高精度识别。消融试验的结果表明，各项改进均对模型的识别性能有提升效果，其中，GhostNetV2主干网络对模型的提升效果最为明显。GSGF模型在消融试验中可以达到98.2%的识别精度及43.7ms的推理时间，与原YOLO v8模型相比有8.6%及20.4ms的提升，改进效果明显，可视化图更加直观地证明GSGF模型的可靠以及性能优越。与目前主流的识别模型相比，GSGF模型有更好的表现，识别精度和速度都更优，曲线图也直观地表明GSGF模型的性能优越，改进的效果显著，能够满足葡萄果园病害识别的需求。

关键词： GhostNetV2 YOLO v8 葡萄叶片病害图像识别