播种监控是评价播种质量的重要手段，是实现播种智能化的关键技术，有利于降低人工劳动强度，提高农作物质量和产量。通过介绍影响播种质量的三个重要环节：排种器排种、漏播补种、播深控制国内外监控技术研究现状，重点分析机械机电式、光电传感式、电容传感式、压电传感式、机器视觉式监测原理特点、研究重点及应用领域。分析发现，我国播种监控技术存在缺乏高性能传感器，精度不能满足高速播种精准监测要求；缺少播种信息与时间、空间信息融合的算法研究，控制器动态响应性能不佳；监控系统相关标准缺失导致播种信息采集、监测指标指向不明，规范性较弱等问题。并展望未来发展趋势。电机、液压马达等新型排种驱动控制技术应用在提高排种精度的同时也为变量播种的实现提供可能；传感器创新设计、控制算法优化、监控标准体系建立以及多优势学科技术融合，播种监控系统有望实现商品化；播种监控系统集合农机作业数据精准感知、智能决策管理、精准服务全环节，未来必将向着更加智能化的方向发展。

数字乡村是乡村振兴的战略方向，数字信息技术逐渐成为提高认知的重要渠道，并促进牧民生计策略的转型。基于北疆草原牧区 383份实地调研数据，运用 Mlogit模型分析信息通讯技术嵌入强度对牧民生计策略的影响，并探讨草地生态认知的中介效应。研究表明：北疆牧民生计选择以畜牧兼业型为主，占 52%，外出务工型占比最低；信息通讯技术嵌入强度与牧民生计策略之间呈现“倒 U型”非线性关系。即相对于纯牧型，信息通讯技术嵌入强度越深，牧民选择畜牧兼业型、畜牧兼旅兼业型及外出务工型生计策略的概率越大，但当嵌入强度达到相对阈值后，则不利于牧民生计转型。因此，牧民应合理控制每天的上网强度；信息通讯技术嵌入能够显著提高牧民的生态认知，牧民上网学习和上网社交沟通均能够有效提高其生态认知水平，且生态认知在信息通讯技术嵌入与牧民生计转型之间发挥部分中介效应；异质性分析显示，牧民每天上网的最佳合理范围应控制在 3~6 h以内，能够对牧民的生计转型起到积极影响；在合理使用范围内，信息通讯技术嵌入强度越深，越能够促进中、低年龄组牧民群体的生计转型。

在农业现代化和乡村振兴背景下，探究我国农业机械化与农民增收的关系具有重要现实意义。基于我国 2000— 2020年的相关统计数据，运用灰色关联分析法和改良的柯布—道格拉斯生产函数等方法，测算农业机械化对农民增收的贡献率。研究发现：各因素与农民收入之间的关系比较密切，农林牧渔业总产值和农业机械总动力与农民收入之间的关联度最强；农业机械总动力、农林牧副渔总产值和耕地灌溉面积与农民收入呈正相关，而农药使用量与农民收入呈负相关；2000—2020年我国农业机械化对农民增收的综合贡献率为 6. 28%，我国农业机械化发展水平低于其他发达国家，且国内各地区农业机械化发展水平差异较大。基于研究结果，建议合理加强各要素配置、因地制宜推动各地机械化发展、汲取国外农机发展经验。

栽桑养蚕是农业体系中重要的组成部分，机械化生产技术及装备成为目前关注的热点。介绍蚕桑产业的发展现状，列举家蚕饲育和制种环节的主要农艺及特点。总结桑园管理、家蚕饲育、蚕茧采收与分选、家蚕制种等方面的机械化研究进展。对蚕桑生产机械化发展进行分析，指出目前存在产业链长，需要的机械种类多；农艺复杂，机械研发难度大；家蚕生命周期短，样机试验受限等问题。给出对应的建议，包括开展多功能桑园管理和特有养殖装备研究；注重宜机化研究，推动农机与农艺的深度融合；建立家蚕机械化养殖示范基地，研究蚕桑机械化生产技术等方面。

基于智能农机产业相关高价值专利分析，对我国东、中、西部地区的智能农机产业技术创新竞争力进行综合测度。从技术创新规模积累、技术创新领域幅度、技术创新前沿度、产业技术创新链完整度和技术创新转移度等五个维度，构建智能农机产业技术创新竞争力测度指标，来综合评价智能农机产业的区域技术创新竞争力。通过对我国智能农机专利相关指标的统计分析，我国东部地区的智能农机产业具有最高的技术创新竞争力，中部地区次之，西部地区最低，同时提出完整技术创新链是形成区域农机产业技术创新竞争力的重要因素。进一步揭示我国智能农机产业区域技术创新差异性产生原因，需要鼓励和发展区域内自主研发能力，从而形成技术创新链以提升其创新竞争力。

为实现茶叶的智能机械化采摘，以增产增量、节约成本、增加市场竞争力、满足数字农业农村的发展需求，围绕末端执行器、检测与定位、采摘顺序规划等限制茶叶采摘机械装备发展的关键技术展开综述，对研究现状进行阐述和分析，总结当前茶叶智能机械化采摘领域突出研究成果。当前受茶园环境的非结构化性影响，茶叶智能机械化采摘存在末端执行器实时性较低、检测与定位算法精度受非线性光照变化影响大、茶叶采摘顺序规划算法的全局寻优实时性较差。对发展低损伤、高效率的智能机械化茶叶采摘装备提出开发剪切—收集一体式末端执行器、研究融合多尺度特征的小目标精准检测算法、设计多机械臂连贯采摘顺序规划方法、推进农机与农艺结合等发展建议。以期为促进我国茶叶智能机械化采摘装备的研究与推广提供参考。

农业绿色低碳化发展是新形势下我国农业转型升级的重要方向。以中国知网（CNKI）数据库收录的 2002—2022年有关“农业绿色低碳化发展”主题的 820篇文献，利用 CiteSpace软件绘制知识图谱，直观分析该主题的研究现状、热点及趋势。结果发现，发文量呈现波动上升趋势，研究群体分散且缺乏跨机构合作，但研究方向已与其他学科形成交叉渗透关系；研究热点涵盖农业绿色低碳化发展的内涵研究、水平测度及发展路径的探索；研究前沿为农业绿色低碳化发展的实现路径以及绿色低碳化发展如何助推乡村振兴的作用机理。因此，未来应着重关注农业绿色低碳化发展与“双碳”目标、乡村振兴战略间的关系，注重农业绿色低碳化发展的内涵外延与现代化发展路径的探讨。

针对灌溉区复杂的水质环境导致泵前滤网频繁堵塞需要耗费大量的人力财力等问题，设计一种自动清洗的泵前过滤器。通过滤网出水口压差.P大于预设压差 P作为自动清洗装置控制开启条件，对滤网工作流场进行数学分析，得到控制体体积 Q和包围流体的表面积 S等相关变量的数学关系，对悬浮箱进行每间隔 150 mm采用 50 mm的凸凹特征设计，提高悬浮箱的承载强度，对滤网关键参数进行设计，对水泵为滤网出水口提供的 6种不同压强进行数值模拟，获得滤网出入口压差.P，为预设压差 P的设置提供参考。最后，对 6种不同压强进行试验。结果表明，随滤网出水口压强降低，自动清洗装置启停周期和滤网清洗时间呈现增加的趋势。随着滤网出水口压强降低，滤网出入口压差不断减小，滤网内部叶轮受压力的驱动力减弱，滤网旋转速度变慢，导致滤网清洗需要更长的时间。通过测试试验与应用，过滤器能够有效地阻止砂石和菌藻类生物进入微灌系统，自清洗装置能有效地清洗黏附在滤网上面的砂石和菌藻类生物，完全实现滤网无人清洗，大幅度地降低劳动力。

土壤沙化问题是目前我国制约农业发展的因素之一。设计一款农田沙化土壤改良机，利用 SolidWorks建立其整机模型，针对其关键部件搅拌筒建立离散元模型，并使用 EDEM软件进行离散元分析，以搅拌轴旋转速度、旋转方向和搅拌时长为试验因素，以土壤和改良液混合均匀程度为优化指标，分析改良装置搅拌筒工作情况。通过正交仿真试验结果得出：最优参数为搅拌架旋转速度 40 r/min、搅拌时间 15 s、两搅拌架转动方向相反时，其搅拌均匀度为 92. 61%，变异系数为 0. 074 9。

为探讨尾菜沼液（以下简称“沼液”）施用浓度对土壤养分、花椰菜产量和品质的影响，并确定适合花椰菜生长的最佳沼液浓度，实现沼液资源化应用，以“兴隆玉秀”为供试花椰菜品种，清水沟灌为对照（CK），设置 6个沼液浓度梯度，即沼液原液分别稀释 3（T3）、6（T6）、9（T9）、12（T12）、15（T15）、18（T18）倍。结果表明，T18处理土壤 pH降至最低（P<0. 05）， pH值为 8. 19，较 CK降低 3. 87%；土壤电导率（EC）随着沼液浓度的降低而逐渐降低，且 T12、T15、T18三种处理与 CK相比均无显著性差异（P>0. 05）；与 CK相比，沼液施灌均显著增加土壤总氮（TN）、总磷（TP）、总钾（TK）及有机质（OM）含量，不论以 OM含量为衡量标准还是以花椰菜产量为衡量标准时均以 T6处理效果最佳，T6处理下土壤 TN、TP、TK和 OM含量分别较 CK增加 27. 76%、36. 65%、6. 79%、34. 97%，株高、茎粗、产量分别提高 24. 05%、15. 49%、13. 74%；与 CK相比，适当沼液浓度施用均提高花椰菜可溶性固含物（SSC）、可溶性蛋白（SP）、维生素 C和还原糖含量，最大增幅分别为 26. 28%、12. 75%、18. 61%、65. 05%；硝酸盐含量与沼液浓度总体呈负相关，但无论何种沼液灌溉浓度，均未超过限值。 T6处理可显著提高 0~20 cm土壤肥力，促进花椰菜生长，增加产量，改善品质，可作为花椰菜灌施的最佳比例。

针对现有农作物叶片病害检测方法对有限标注样本利用不充分，导致模型识别精度不高、泛化性不强的问题，提出一种基于层间特征蒸馏网络的作物叶片病害检测方法。该方法采用支持分支和查询分支相互监督的元学习网络结构，首先，利用一组共享权重的特征提取网络将双分支网络的输入图片映射到深度特征空间，并采用多层下采样操作构造多尺度特征集；然后，在每层特征中计算自注意力机制，在层间计算交叉注意力机制，旨在强化不同尺度内和尺度间特征表达的鲁棒性和可靠性；最后，在跨尺度特征中引入知识蒸馏网络，旨在利用高层特征丰富浅层特征的语义信息，间接地增强不同尺度内和尺度间特征表达的鲁棒性。在马铃薯、苹果、番茄和玉米病害数据集上进行测试，所提方法分别获得 0. 953 1、0. 966 8、0. 955 2和 0. 954 2的识别精准率。

针对农作物病虫害检测中早期微小病虫害变化目标识别准确率不高的问题，提出一种轻量化农作物微小病虫害检测算法 YOLO-MobileNet-CBAM。该算法采用 MobileNetV3轻量级卷积模块替换 YOLOv5s的主干提取网络来降低参数运算量，并引入 CBAM注意力机制从通道和空间两个维度对重要的特征提取进行强化，有效增强小目标的聚焦准确度。卷积模块中用 H-SiLU代替原模型的 SiLU激活函数提高训练速度，避免梯度消失问题。通过将 SIoU函数代替原模型中的 GIoU函数计算预测框回归损失，将形状损失计算在内，进一步提高小目标定位精度。通过特征金字塔输出 4个不同尺度的检测头识别大面积病害、微小病害及虫害目标，增加微小目标的检测精度。结果表明，YOLO-MobileNet-CBAM在微小病虫害目标检测任务中精确率达 92. 38%，召回率达 90. 24%，平均精度大于 90%。实现模型轻量化，同时有效提高检测精确度，为手持式终端检测应用提供技术支持。

针对智慧水产养殖中海参自动采捕和高效计量应用需求，提出一种基于 YOLOv4的水下海参检测与计数算法。该算法利用暗通道先验算法对数据集进行预处理，增强图像数据的可检测性；采用迁移学习方法训练 YOLOv4网络，并用 Swish函数替换骨干网络中的激活函数，提升自建数据集的海参检测性能；提出基于相近帧目标质心定位偏移的降重计数方法，优化目标计数结果。试验结果表明：该检测算法识别水下海参目标的平均检测精度的平均值 mAP达 91. 0%，分别比原始 YOLOv4、YOLOv3、Faster R-CNN和 SDD高 4. 5%、6. 9%、5. 0%、29. 9%；降重计数算法获得海参数量与人工计数结果间的均方根误差 RMSE为 29. 8、平均计数精度 ACP为 95. 8%、决定系数 R2为 0. 998。

成熟度是影响水果产量和品质的关键因素，为实现对自然环境下油桃成熟度的高效检测，提出一种改进 YOLOv5s模型的检测方法。首先，将原始模型颈部的特征金字塔结构替换成 BiS特征金字塔结构，从而提高模型对成熟度特征的融合和提取能力；然后，利用 QFocal Loss损失函数将目标边界框估计与分类评分整合在一起，从而解决训练样本中正负样本比例失衡的问题；最后，将 CIoU-NMS作为模型的非极大值抑制方法，提升模型对遮挡和重叠果实的检测效果。在自制的油桃果实数据集上试验结果表明，改进后的 YOLOv5s-BQC模型 mAP值达到 91. 7%，比原模型提升 2. 3%，精确度和召回率分别也提升 0. 9%和 0. 7%。相较其他主流模型，具有更好的检测性能，能够在复杂背景中准确定位油桃果实，进行成熟度分类，满足油桃成熟度实时检测的要求，为农业监测和智能采摘提供技术支持。

针对小麦收割机在农场无人驾驶作业时无法实现动态障碍的实时避障，无人驾驶技术安全性低等问题，设计一种基于立体视觉与深度学习相结合的无人驾驶立体视觉感知系统。首先使用立体视觉相机采集左右目灰度图像，通过图像中像素位置的视差以及立体视觉成像原理，实现对障碍物的距离计算；再将相机采集的 RGB图像通过深度学习进行处理，实现障碍物的检测识别，最终完成对动态障碍物的感知。结果表明，基于立体视觉与深度学习的无人驾驶感知系统在农场无人驾驶作业中动态障碍物的检测速率达到 30. 1 fps，精确率达到 98. 24%。该方法能够较好的满足作业中动态障碍物检测的识别要求，显著提升无人驾驶小麦收割机作业时的安全性和可靠性，为智能农机无人驾驶的研制奠定理论与技术基础。

针对目前农用移动机器人进行全局路径规划容易产生局部最优路径的不足，提出混合多策略改进麻雀搜索算法的移动机器人路径规划算法。首先，为提升麻雀搜索算法的寻优能力，引入偶对称无限折叠混沌序列、螺旋式搜索发现者更新、多重学习追随者更新机制对传统算法的种群多样性、搜索盲目性及全局搜索能力改进，实现多策略混合改进麻雀搜索算法 MHISSA。然后，构建移动机器人的路径规划模型，利用导航点定义种群个体的编码方式，并构造同步避障与路径最短的适应度函数，结合三次样条插值法将 MHISSA应用于求解农用移动机器人全局路径规划问题。最后，构造简单和复杂障碍物环境对单机器人路径规划和多机器人协同路径规划进行试验对比分析。结果表明，改进算法能够得到平滑无碰撞的最优路径，路径规划长度最优值和均值较传统麻雀搜索算法平均分别降低 23. 08%和 19. 56%。实地场景案例也证明方法在农用移动机器人路径规划方面具备较好的实用性 。

为解决农作物检测机器人路径规划算法在复杂农田环境下精度低、速度慢等问题，设计轻量化 Transformer模型，将其用于农作物检测机器人的路径规划任务中。采用余弦函数替代 softmax计算，使得查询、键、值向量的计算可拆分，时间复杂度由原来的 Ο（N 2）降低到 Ο（N）。通过四种不同聚合方式处理特征向量，确定节点权重分配。试验结果表明，基于轻量化 Transformer的农作物检测机器人路径规划方法能够显著提高农作物检测机器人的效率和准确性。相比传统的规则化路径规划算法，将 100规模农作物检测机器人的路径长度缩短 5. 91%；相比 Transformer模型，推理时间缩短 50%，训练时间缩短 75%，为农作物检测机器人的路径规划提供一种新颖且有效的解决方案。

葡萄簇目标的精准检测是实现估产、采摘等作业的前提，现有方法难以实现多品种葡萄簇的轻量化精准检测。为提高复杂自然场景下多品种葡萄簇检测准确性、鲁棒性与泛化性，提出一种基于改进 YOLOv8n模型的多品种葡萄簇检测模型 ESIC-YOLOv8n，该模型在 YOLOv8n的 Backbone和 Neck网络中分别添加 EMA和 SA注意力模块，以加强网络的特征提取和多尺度特征融合能力，降低因遮挡或重叠对葡萄簇检测的干扰，提高检测精度和召回率；在 Head把 CIoU替换成 Inner-CIoU，利用辅助框提高重叠目标检测的准确性，从而提升模型整体的检测准确性和泛化性。ESIC-YOLOv8n模型的检测精度为 87. 00%，召回率为 81. 60%，mAP为 88. 90%，F1值为 84. 21%，较原 YOLOv8n模型分别提高1. 05%、2. 90%、1. 48%和2. 00%。结果表明，ESIC-YOLOv8n模型具有准确率高、泛化性好、轻量化等优点，可为葡萄产量估计、采摘等研究提供技术支持。

摘要：针对辣椒采摘机器人在真实场景中辣椒簇状、粘连和光照不均导致无法精准采摘辣椒的问题，提出一种基于 Mask R-CNN实例分割网络模型的辣椒识别方法。以真实场景下的辣椒为研究对象，采集自然生长的辣椒图像 4 496张，对其中的 4 000张进行数据标注作为数据集，通过设置不同的学习率、训练周期和模型网络层对数据集进行训练。试验结果表明，Mask R-CNN网络模型对真实场景下辣椒的识别和分割效果较好，平均准确率达到 90. 34%，平均速度达到 0. 82 s/幅，为智能辣椒采摘机器人的辣椒分割识别和定位提供有力的技术支撑。

为快速识别大豆倒伏情况，准确提取大豆倒伏面积，提出基于无人机遥感技术的方法对大豆倒伏情况进行判断。采用无人机获取大豆鼓粒期冠层可见光（RGB）图像及数字表面模型（DSM）图像，提取可见光波段信息并构建过绿植被指数（EXG）图像，将 3类特征图像进行图像特征融合，得到 DSM+RGB融合图像，DSM+EXG+RGB融合图像。利用最大似然法对 4种特征融合图像进行监督分类提取大豆倒伏面积，利用混淆矩阵方法验证各图像分类精度。结果表明，RGB图像、DSM图像、DSM+RGB特征融合图像、DSM+EXG+RGB特征融合图像提取倒伏大豆面积的整体精度分别为78. 36%、65. 38%、82. 84%、68. 41%。Kappa系数分别为 0. 75、0. 53、0. 81、0. 58，DSM+RGB特征融合图像提取大豆倒伏面积精度最高。图像特征融合方法可用于评估大豆倒伏情况，为快速提取大豆倒伏面积提供参考。

摘要：针对黄蜀葵花朵特定采收的时间和人工采摘效率过低的问题，为实现各类花朵采摘机械化和智能化的需求，以黄蜀葵花朵为例并结合其生长特性，设计一种轮式采花机器人。采用工控机和嵌入式微控制器作为采花机器人的主控系统，执行机构采用电力驱动，以蓄电池供电，通过多个推杆电机、舵机和动态基座（基于航姿参考系统，可自动调节工作平台倾角的机构）构成轮式行走机构，采用两个摄像头分别同时获取黄蜀葵花朵图像，通过深度识别算法以筛选识别可采摘的目标，采用多个舵机配合带轮结构构成机械臂和夹爪的控制机构，以完成花朵的采摘与收集。试验结果表明，机器人对花朵定位的准确率可达 75%，识别率高达 100%。采花机器人通过主控制系统在试验田里能成功完成采摘作业，由机械臂配合其夹爪成功抓取花朵，上位机软件可以完成图像采集识别、机械臂控制和机器人工作路线的行驶等操作。该机器人适用于各地黄蜀葵和其他部分植物花朵的采集。

针对谷物水分传感器安装困难的问题，基于边缘电容效应设计一种同心圆平面电容式水分传感器探头。通过建立仿真模型，分析可行性，并通过试验研究探头结构变化对探头测量灵敏度和测量范围的影响，最终确定探头尺寸结果的最优组合。当电极的极间距与宽度的比值为 5、驱动电极的数量为 1时，传感器探头的灵敏性和测量范围最优。以小麦为研究对象，试验表明小麦含水率与输出电容值之间存在二次线性回归，并研究温度对输出电容的影响，建立水分检测模型，在温度为-5 ℃~40 ℃、含水率为 10%~30%内，相关系数 R2为 0. 997，均方根误差 RMSE为 0. 359。所设计的传感器探头可以满足不同时期小麦含水率测量精度需求，为小麦水分检测提供一种新的传感器探头形式及设计方法。

为实现蔗种切种机构对坏芽蔗种实时检测剔除，提出一种基于改进 YOLOv4的蔗种坏芽快速识别方法。通过在 YOLOv4主干网络添加轻量的注意力模块（CBAM），以增强网络提取蔗芽特征能力，降低背景噪声对蔗芽识别精度的影响；并利用 K-means算法对数据集重新聚类，生成符合蔗芽特征的锚定框，提高蔗种坏芽检测精度；将路径聚合网络中原有的标准卷积替换为深度可分离卷积，大幅减少参数降低计算负荷，整体识别速度得到提升。测试结果表明：改进后的网络模型比 YOLOv4精确率提高 3. 12%，平均精确率均值提高 4. 15%，召回率提高 3. 69%，单张图像识别时间缩短 7 ms。改进后算法实现对蔗种坏芽的快速准确识别，满足切种机构实时检测并剔除蔗种坏芽的需求。

核桃内部品质良莠不齐会使其市场利润降低，现有检测方式不仅劳动成本高，效率低，且无法对核桃内部干瘪程度进行判别，因此，迫切需要一种无损、快速、准确的检测方式及判别方法。采用 X射线技术获取核桃内部图像，采用图像处理软件 Photoshop对核桃与核桃仁投影面积进行比值计算，确定 3类不同干瘪程度的核桃，分别为内部存在略干瘪、过干瘪的核桃与正常核桃，采用 3种核桃构建干瘪核桃数据集。基于卷积神经网络（CNN）结构，利用 Alexnet、视觉几何群网络（VGG16）、 MobileNetV2与残差网络（ResNet50）分别构建核桃内部干瘪程度判别模型。根据 3种模型对干瘪核桃数据集分类的预测损失值、预测准确率、测试准确率与 Epoch均次用时进行性能分析确定最优模型，并进行参数优化。结果表明，MobileNetV2模型在学习率为 0. 000 1，批处理为 32时，网络性能最佳，预测准确率达 98. 65%，测试准确率为 93. 40%。

针对当前丘陵山地地区果园机械智能化程度低、采摘和运输过程效率低的问题，设计一种基于自研履带式运输车的自动跟随方法，采用基于 AOA（入射方向角）的定位原理，利用 UWB双基站定位技术，由两基站接收电子标签信号，获得其方向角。并通过扩展卡尔曼滤波法计算出电子标签的准确位置，实现运输车对标签的精确定位跟随。在 MATLAB中仿真分析，结果表明扩展卡尔曼滤波-AOA定位法平均距离误差为 0. 21 m，平均角度误差为 1. 45°。在平地和丘陵果园两种工况下做试验验证，结果表明：两种工况下平均距离误差均小于 30 cm，证明该方法满足自动跟随需求。

为实现西梅采摘机器人在复杂自然生长环境下对西梅果实的快速、准确识别定位，提出一种基于图像与深度信息融合的西梅果实识别定位方法。首先采集西梅图像，并通过数据增强建立阴天、沙尘等环境和不同角度下的西梅图像数据集，然后利用彩色图像基于 YOLOv7网络模型快速识别西梅果实，获取果实表面中心点，再通过匹配融合彩色图和深度信息，采用深度距离分割剔除背景干扰噪声，实现西梅果实表面中心点的三维空间定位。试验结果表明，西梅果实识别模型可在多种果实生长分布场景下实现西梅果实的识别，其识别 F1值最高为 95. 8%，最低为 83. 2%；融合图像与深度信息的定位方法具有良好的定位效果，当深度距离小于 1m时，算法在各轴向上的定位误差均在 0. 005 m内；当深度距离为 1. 5 m时，误差最高为 0. 013 m，可满足西梅果实的识别定位要求。

近年来，我国成熟单轨式运输机普遍采用铰接于轨道的工作模式，存在无法随时拆卸、使用地点受限的问题。为明确优化后牵引鞍座对轻量化自走输运车作业适用性及疲劳寿命，开展牵引鞍座随机振动疲劳寿命仿真分析试验。以单轨式运输机牵引鞍座为研究对象，建立实际工况下的等效有限元模型并进行模态分析，利用振型叠加法描述随机振动下牵引鞍座结构的 RMises应力响应分布，保证模型的合理性。采用 GB/T 21563—2018标准中的加速度功率谱作为激励载荷，根据频域随机疲劳理论，应用有限元分析软件 ANSYS Fatigue Tool模块分析牵引鞍座在随机振动下的疲劳寿命，评估牵引鞍座的振动疲劳特性。试验结果表明，单轨式运输机牵引鞍座的随机振动疲劳寿命约为 35 863. 5 h，为后续研制、优化丘陵山地输运通用装载装置提供一定理论基础。

为研究喷孔内燃油流动特性与近孔区射流初始破碎的过程及影响因素，搭建柴油机燃油喷射雾化的可视化试验平台，采用高速可控闪光摄影及显微成像技术，同时，基于计算流体力学（CFD）软件 OpenFOAM、大涡模拟 LES（Large Eddy Simulation）理论和 VOF（Volume of Fluid）方法，分别开展柴油机喷孔内流动及喷雾特性可视化试验和数值计算。结果表明：喷孔内燃油流动呈现空穴流动，空穴从压力室开始，逐渐向喷孔内发展。喷油压力决定近嘴区射流破碎形式，喷油压力 20 MPa时，射流呈现 Rayleigh破碎；喷油压力 40 MPa时，射流呈现第一、第二风生破碎；喷油压力 60 MPa时，射流呈现雾化破碎。射流破碎从射流“伞形”头部开始，射流头部气/液相界面处存在很大的速度和压力差，引起射流头部的首先破碎。数值模拟还展现射流初次破碎以及液滴的二次破碎过程。

液压集成阀块作为丘陵山地拖拉机液压系统的重要组成部分，可减少液压元件之间连接管的数量，对解决因油管连接而引起的油液泄露问题具有重要意义。针对丘陵山地拖拉机电液悬挂系统工作性能要求，设计一组用于悬挂系统姿态调节的液压集成阀块，对其主要结构参数进行设计计算，建立液压集成阀块三维模型。根据刀尖角、工艺孔、非正交流道单目标优化结果，组合流道响应面分析结果、整体流道 CFD分析结果和流固耦合分析结果，对液压集成块内部流道结构进行优化设计。最后，通过 CFD仿真与流固耦合仿真对比优化前后性能。仿真结果表明：优化后的 A口供油横向姿态调节进油流道和回油流道压力损失相比于优化前分别减小 0. 005 MPa、0. 013 MPa，B口供油横向姿态调节进油流道和回油流道压力损失相比于优化前分别减小 0. 048 MPa、0. 015 MPa，升降回路进油流道和回油流道压力损失相比于优化前分别减小 0. 129 MPa、0. 003 MPa，验证优化后阀块性能的优越性。

为最大限度发挥电能在作业过程中的优势，以插电并联式混合动力拖拉机为研究对象，采用滚动优化的思想，提出基于时间窗口的自适应阈值优化混合动力拖拉机节能控制策略。搭建插电并联式混动拖拉机驱动系统模型，制订拖拉机多种能源模式切换策略，对关键阈值参数进行自适应优化研究。基于拖拉机犁耕工况，利用 Matlab/Simulink仿真平台，对文中策略与功率跟随策略进行仿真对比。结果表明：在循环犁耕工况下，基于时间窗口的自适应阈值优化混合动力拖拉机节能控制策略等效燃油消耗下降 8. 78%，为插电并联式混合动力拖拉机的节能控制提供新的控制方法。