《農(nóng)機(jī)化研究》黑龍江期刊，創(chuàng)刊于1979年，由中國(guó)農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)會(huì)農(nóng)業(yè)機(jī)械化分會(huì)、黑龍江省農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)會(huì)、黑龍江省農(nóng)業(yè)機(jī)械工程科學(xué)研究院主辦。自創(chuàng)刊以來(lái)，歷屆編委及編審人員以交流大農(nóng)業(yè)概念下(包括農(nóng)、林、牧、副、漁)的機(jī)械化、電氣化、自動(dòng)化的學(xué)術(shù)、科研成果以及與之相關(guān)的綜合性述評(píng)為辦刊宗旨，嚴(yán)把質(zhì)量關(guān)，使本刊的知名度與學(xué)術(shù)地位日漸提高。

　　《農(nóng)機(jī)化研究》近年來(lái)，本刊曾多次受到國(guó)家農(nóng)業(yè)行政管理部門(mén)和國(guó)家有關(guān)學(xué)術(shù)組織的表彰與獎(jiǎng)勵(lì)，曾獲1994年、1996年、1998年、2000年全國(guó)優(yōu)秀農(nóng)機(jī)科技期刊獎(jiǎng)和2002年全國(guó)農(nóng)機(jī)優(yōu)秀科技期刊一等獎(jiǎng);并自1988年起，連續(xù)5屆被國(guó)家權(quán)威部門(mén)確認(rèn)為全國(guó)中文核心期刊。目前，本刊已被“中國(guó)科學(xué)引文數(shù)據(jù)庫(kù)”、“萬(wàn)方數(shù)字化期刊群”、“中文科技期刊數(shù)據(jù)庫(kù)”、“中國(guó)學(xué)術(shù)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù)”和“中國(guó)核心期刊(遴選)數(shù)據(jù)庫(kù)”收錄;1999年起作為國(guó)家級(jí)火炬計(jì)劃項(xiàng)目“中國(guó)學(xué)術(shù)期刊綜合評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)庫(kù)”引文源期刊，被全文收錄，并由清華大學(xué)**向國(guó)外發(fā)行光盤(pán)。

　　農(nóng)機(jī)化研究雜志欄目設(shè)置

　　農(nóng)業(yè)發(fā)展新視點(diǎn)、理論研究與探討、設(shè)計(jì)制造、試驗(yàn)研究、新技術(shù)應(yīng)用、環(huán)境與能源動(dòng)力工程、綜述、短文

　　農(nóng)機(jī)化研究雜志榮譽(yù)

　　CSCD 中國(guó)科學(xué)引文數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)源期刊(含擴(kuò)展版)萬(wàn)方收錄(中)上海圖書(shū)館館藏國(guó)家圖書(shū)館館藏知網(wǎng)收錄(中)維普收錄(中)Caj-cd規(guī)范獲獎(jiǎng)期刊中國(guó)學(xué)術(shù)期刊(光盤(pán)版)全文收錄期刊

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　　《四川糧油科技》宣傳黨在糧食生產(chǎn)和科技方面的重要方針、政策，報(bào)道省內(nèi)外糧油加工、儲(chǔ)藏、檢測(cè)、食品、機(jī)械、倉(cāng)廠建筑、飼料研究、電子技術(shù)應(yīng)用等方面的科學(xué)研究、技術(shù)革新的新成果、新技術(shù)、新工藝。

　　農(nóng)機(jī)化研究最新期刊目錄

基于能效最優(yōu)的雙電機(jī)電動(dòng)拖拉機(jī)轉(zhuǎn)矩分配策略

摘要：針對(duì)前后雙電機(jī)電動(dòng)拖拉機(jī)轉(zhuǎn)矩分配的優(yōu)化問(wèn)題,提出了一種基于驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)能效最優(yōu)的轉(zhuǎn)矩分配方法。通過(guò)分析雙電機(jī)電動(dòng)拖拉機(jī)整機(jī)結(jié)構(gòu)和性能參數(shù),確定并計(jì)算雙電機(jī)系統(tǒng)能效數(shù)學(xué)模型,在滿(mǎn)足整機(jī)需求轉(zhuǎn)矩的前提下,以驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)整體能量利用效率最大化為目標(biāo),引入分層優(yōu)化搜索算法,得出最優(yōu)轉(zhuǎn)矩分配系數(shù)矩陣,以此實(shí)現(xiàn)對(duì)前后雙電機(jī)需求轉(zhuǎn)矩的分配。為驗(yàn)證策略有效性,研究以CCBC、NEDC等標(biāo)準(zhǔn)循環(huán)工況為參考,結(jié)合拖拉機(jī)田間作...

粳稻播量可調(diào)與自動(dòng)清堵氣吸滾筒排種器的設(shè)計(jì)與試驗(yàn)

摘要：盡管現(xiàn)有氣吸滾筒式排種器應(yīng)用廣泛,但無(wú)法滿(mǎn)足常規(guī)和超級(jí)粳稻的精量播種要求,導(dǎo)致播種效率低、種子浪費(fèi)。為此,設(shè)計(jì)了一種播量可調(diào)、自動(dòng)清堵的氣吸滾筒式排種器,以提升精度和可靠性。首先,設(shè)計(jì)結(jié)合了機(jī)械式穴孔充種、氣力輔助吸種和自動(dòng)清堵機(jī)制:機(jī)械充種通過(guò)優(yōu)化種杯定位種子,氣力吸種利用負(fù)壓穩(wěn)定充種,自動(dòng)清堵采用氣流反沖或機(jī)械刮除預(yù)防堵塞;然后,調(diào)整納種腔深度可連續(xù)調(diào)節(jié)播量,適應(yīng)不同需求;最后,以種杯深度、氣...

基于負(fù)載分級(jí)的丘陵山地混動(dòng)履帶底盤(pán)能量管理策略

摘要：針對(duì)傳統(tǒng)混動(dòng)履帶底盤(pán)能量管理策略對(duì)外部負(fù)載變化適應(yīng)性差的問(wèn)題,提出一種基于負(fù)載分級(jí)的能量管理策略。建立由發(fā)動(dòng)機(jī)-發(fā)電機(jī)組、動(dòng)力電池、雙驅(qū)動(dòng)電機(jī)與履帶行走系統(tǒng)組成的增程式混動(dòng)履帶底盤(pán)模型,以及綜合加速阻力、坡度阻力與作業(yè)附加載荷的需求功率模型,并將工況劃分為輕載、中載、重載3個(gè)等級(jí)。在基線SOC規(guī)則型策略基礎(chǔ)上,引入負(fù)載等級(jí)前饋修正,形成基于“SOC區(qū)間-負(fù)載等級(jí)”的分層查表式規(guī)則控制結(jié)構(gòu)。在3類(lèi)典...

某型植保無(wú)人機(jī)故障時(shí)間點(diǎn)預(yù)測(cè)

摘要：植保無(wú)人機(jī)故障會(huì)影響其正常作業(yè)進(jìn)度,造成停機(jī)損失甚至安全事故。為識(shí)別植保無(wú)人機(jī)在現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)時(shí)系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài),探究故障演化規(guī)律,提出一種基于故障隨機(jī)點(diǎn)過(guò)程判別流程的故障時(shí)間點(diǎn)預(yù)測(cè)方法。將植保無(wú)人機(jī)視為可修復(fù)系統(tǒng),采集單架植保無(wú)人機(jī)在累計(jì)作業(yè)時(shí)長(zhǎng)300 h定時(shí)截尾條件下的連續(xù)故障時(shí)間數(shù)據(jù),利用趨勢(shì)圖檢驗(yàn)、Laplace檢驗(yàn)、Military-Handbook檢驗(yàn)等統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法,得出植保無(wú)人機(jī)的系統(tǒng)故障率...

基于改進(jìn)YOLOv11n的棗樹(shù)樹(shù)干精準(zhǔn)識(shí)別方法

摘要：針對(duì)果園自然環(huán)境下樹(shù)干受光照條件、雜草遮擋等因素影響,導(dǎo)致傳統(tǒng)目標(biāo)檢測(cè)模型存在檢測(cè)精度低、實(shí)時(shí)性差、參數(shù)量大且難以部署在邊緣計(jì)算設(shè)備或智能農(nóng)業(yè)機(jī)器人上的難題,提出了一種基于改進(jìn)YOLOv11n的棗樹(shù)樹(shù)干精準(zhǔn)識(shí)別方法(AII-YOLOv11n)。首先,基于真實(shí)棗園環(huán)境,采用相機(jī)采集并構(gòu)建了包含多種光照條件和多方位視角的棗樹(shù)樹(shù)干圖像數(shù)據(jù)集。其次,以YOLOv11n為基準(zhǔn)模型進(jìn)行輕量化與精度優(yōu)化:引入輕...

多含水率工況下自激振動(dòng)推土板減阻性能的數(shù)值模擬分析

摘要：為探究多含水率工況下自激振動(dòng)推土板的作業(yè)性能與減阻機(jī)理,以砂壤土為研究對(duì)象,通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)土工試驗(yàn)獲取5.13%、12.69%、19.45%等3種含水率土壤的物理力學(xué)參數(shù),并采用錘擊脈沖激勵(lì)法測(cè)定其1階固有頻率;基于幾何-時(shí)間頻率映射,在圓弧基準(zhǔn)曲面疊加幅值2 mm的正弦波形成單頻幾何曲面,并在ABAQUS/Explicit中結(jié)合修正Drucker–Prager本構(gòu)建立三維有限元模型,在作業(yè)速度0.16...

露地白蘿卜定植收獲農(nóng)機(jī)農(nóng)藝垂直大模型調(diào)優(yōu)方法研究

摘要：針對(duì)通用大語(yǔ)言模型在露地白蘿卜定植與收獲場(chǎng)景中專(zhuān)業(yè)性不足、農(nóng)機(jī)農(nóng)藝協(xié)同能力弱、難以直接指導(dǎo)生產(chǎn)實(shí)踐等問(wèn)題,提出了一種融合農(nóng)機(jī)農(nóng)藝知識(shí)垂直大模型調(diào)優(yōu)方法。圍繞露地白蘿卜定植與收獲關(guān)鍵環(huán)節(jié),構(gòu)建了包含農(nóng)機(jī)、農(nóng)藝、農(nóng)機(jī)農(nóng)藝關(guān)聯(lián)和定植收獲關(guān)聯(lián)4類(lèi)知識(shí)的專(zhuān)用數(shù)據(jù)集,共14 524條數(shù)據(jù);在此基礎(chǔ)上,針對(duì)傳統(tǒng)LoRA各層統(tǒng)一Rank無(wú)法適應(yīng)不同層知識(shí)表達(dá)需求的問(wèn)題,提出非均勻Rank分配的NRA-LoRA微調(diào)...

拱棚懸吊式噴霧裝置設(shè)計(jì)與試驗(yàn)

摘要：針對(duì)拱棚蔬菜栽培模式中設(shè)施內(nèi)部常處于相對(duì)密閉狀態(tài),氣流擾動(dòng)較弱、晝夜溫差顯著,易形成高溫高濕的小氣候環(huán)境,作物極易感病的問(wèn)題,設(shè)計(jì)了一種適用于拱棚作業(yè)的單軌懸吊式噴霧裝置。首先,完成了各子系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和關(guān)鍵部件參數(shù)設(shè)計(jì);然后,為優(yōu)化噴霧均勻性,采用Fluent流體仿真軟件對(duì)噴頭結(jié)構(gòu)進(jìn)行建模,并對(duì)其噴霧過(guò)程開(kāi)展數(shù)值模擬分析,確定了噴頭的最佳噴射角度組合為“80°+20°”;最后,基于YKBuilder...

基于改進(jìn)MobileNet-V2與RGB-D視覺(jué)融合的荔枝識(shí)別模型

摘要：在荔枝實(shí)際分揀過(guò)程中不僅要完成健康果與缺陷果的快速識(shí)別,還要為后續(xù)空間抓取機(jī)構(gòu)提供準(zhǔn)確的目標(biāo)位置信息、尺寸信息和可抓取區(qū)域信息,為此,以采后分揀環(huán)節(jié)中的荔枝果實(shí)為研究對(duì)象,提出了一種基于改進(jìn)MobileNet-V2與RGB-D視覺(jué)融合的輕量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)荔枝識(shí)別與分揀方法。首先,采用RGB-D相機(jī)獲取荔枝果實(shí)的彩色圖像與深度信息,利用3D視覺(jué)技術(shù)提取果實(shí)的空間位置、尺寸特征和表面輪廓信息,實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的三...

基于改進(jìn)YOLOv11n的落地棉殘膜檢測(cè)輕量化算法

摘要：針對(duì)殘膜檢測(cè)算法中計(jì)算量與參數(shù)量過(guò)大、難以在計(jì)算資源有限的嵌入式農(nóng)機(jī)裝備上實(shí)現(xiàn)高精度實(shí)時(shí)檢測(cè)的問(wèn)題,提出了一種基于改進(jìn)YOLOv11n的落地棉殘膜檢測(cè)輕量化方法YOLO-DDE。首先,在主干網(wǎng)絡(luò)中引入通用DBB模塊(Diverse Branch Block),將其融入原模型的C3k2模塊,通過(guò)組合不同尺度的卷積操作獲得多尺寸感受野,從而豐富特征空間的多樣性,保證一定的殘膜檢測(cè)精度;然后,將頸部網(wǎng)絡(luò)...

基于YOLOv8n-SCL的煙草壟間導(dǎo)航路徑實(shí)時(shí)識(shí)別方法

摘要：針對(duì)采收期煙草壟間因煙葉密集遮擋、光照多變等問(wèn)題導(dǎo)致導(dǎo)航路徑識(shí)別困難、識(shí)別精度低的問(wèn)題,提出了一種煙草壟間場(chǎng)景的目標(biāo)檢測(cè)與語(yǔ)義分割算法模型YOLOv8n-SCL,以實(shí)現(xiàn)煙草壟間導(dǎo)航路徑的精準(zhǔn)識(shí)別與實(shí)時(shí)提取。首先,在YOLOv8n主干網(wǎng)絡(luò)中引入StarNet網(wǎng)絡(luò)模型架構(gòu),利用其星號(hào)操作的隱式高維特征映射能力,在相對(duì)輕量的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)下實(shí)現(xiàn)了較高的識(shí)別精度;然后,在頸部網(wǎng)絡(luò)中使用C2f-Star模塊替換原...

基于Ansys Workbench的工業(yè)大麻剝麻機(jī)設(shè)計(jì)與試驗(yàn)

摘要：針對(duì)工業(yè)大麻纖維提取過(guò)程中缺少專(zhuān)用設(shè)備、碎莖輥碎莖不充分、纖維損傷率高、纖維易纏繞等問(wèn)題,設(shè)計(jì)了一種一體化專(zhuān)用工業(yè)大麻剝麻機(jī)。結(jié)合黑龍江省工業(yè)大麻的種植工藝,對(duì)工業(yè)大麻剝麻機(jī)各裝置進(jìn)行結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì),在滿(mǎn)足整機(jī)和各裝置功能的基礎(chǔ)上確定其關(guān)鍵參數(shù);利用三維軟件SolidWorks建立仿真模型,利用軟件Ansys Workbench對(duì)剝麻機(jī)核心部件剝麻輥進(jìn)行模態(tài)分析,排除激振頻率和固有頻率共振破壞的影響,將...

芹菜機(jī)械化移栽作業(yè)質(zhì)量提升關(guān)鍵育苗技術(shù)對(duì)比試驗(yàn)分析

摘要：為避免機(jī)械移栽中因苗高、苗大導(dǎo)致的夾苗、漏苗等問(wèn)題,提升芹菜機(jī)械化移栽質(zhì)量,以2ZB-2B移植機(jī)為試驗(yàn)機(jī)型,對(duì)比分析了常規(guī)育苗（CK）與適宜機(jī)械化移栽育苗（YJ）兩種育苗方式下芹菜秧苗的移栽效果。結(jié)果表明:YJ處理的秧苗形態(tài)緊湊、植株直立,新生葉集中分布,顯著降低了機(jī)械移栽過(guò)程中的散坨率、漏栽率、傷秧率,降幅分別為61.29%、53.73%、57.14%,顯著提高機(jī)械移栽合格率,增幅為1.02%,...

基于改進(jìn)YOLOv11n的棉花葉片病蟲(chóng)害識(shí)別算法

摘要：針對(duì)棉花病蟲(chóng)害檢測(cè)任務(wù)中存在的目標(biāo)尺度多變、病斑特征細(xì)微、識(shí)別效率低與復(fù)雜環(huán)境干擾等問(wèn)題,基于YOLOv11n提出了一種高效、多尺度的棉花病蟲(chóng)害檢測(cè)模型YOLOv11n-HICC。首先,采用CCFM輕量級(jí)跨尺度特征融合結(jié)構(gòu)調(diào)整頸部網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)多尺度特征圖的高效融合,在降低網(wǎng)絡(luò)參數(shù)量的同時(shí)提升模型檢測(cè)精度;然后,嵌入CBAM雙路注意力模塊,通過(guò)通道和空間維度篩選關(guān)鍵信息,有效抑制復(fù)雜背景和光照變化的干...

純追蹤與PID融合的智能農(nóng)機(jī)控制算法研究

摘要：針對(duì)智能農(nóng)機(jī)在復(fù)雜農(nóng)田環(huán)境中作業(yè)時(shí),傳統(tǒng)純追蹤算法存在的響應(yīng)速度慢和路徑跟蹤精度不足等問(wèn)題,提出了一種針對(duì)履帶式智能農(nóng)機(jī)的純追蹤與PID融合的智能農(nóng)機(jī)控制算法。基于履帶式農(nóng)機(jī)運(yùn)動(dòng)學(xué)模型,提出在純追蹤控制模型的基礎(chǔ)上引入模糊控制器實(shí)現(xiàn)對(duì)前視距離進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)節(jié),增強(qiáng)算法對(duì)路徑變化的適應(yīng)能力;考慮到模糊-純追蹤控制中調(diào)節(jié)參數(shù)維度有限、在快速響應(yīng)與穩(wěn)態(tài)精度之間難以兼顧的問(wèn)題,融合PID控制算法以增強(qiáng)系統(tǒng)對(duì)...

基于多源感知與語(yǔ)義分割的果樹(shù)行識(shí)別與路徑跟蹤控制

摘要：針對(duì)果園中裸露土壤、遮蔽物干擾和冠層陰影等因素導(dǎo)致導(dǎo)航路徑難以穩(wěn)定提取問(wèn)題,提出了一種融合多源感知與語(yǔ)義分割的自走式植保機(jī)果樹(shù)識(shí)別與路徑控制方法。首先,利用無(wú)人機(jī)獲取多光譜影像并生成正射影像(DOM)與數(shù)字表面模型(DSM),計(jì)算歸一化差異綠度指數(shù)(Normalized Difference Green Index,NDGI),增強(qiáng)果樹(shù)冠層與背景(裸土、雜草、陰影等)的可分性,并與多光譜影像和DS...

田間作業(yè)裝備振動(dòng)特性研究現(xiàn)狀與展望

摘要：田間作業(yè)裝備的振動(dòng)特性直接影響其作業(yè)效果、作業(yè)效率、結(jié)構(gòu)可靠性和操作人員舒適性,開(kāi)展相關(guān)研究對(duì)農(nóng)業(yè)機(jī)械化高質(zhì)量發(fā)展具有重要意義。首先,綜述了以拖拉機(jī)、耕整機(jī)組、播種移栽裝備和收獲機(jī)械為研究對(duì)象,基于傳感器技術(shù)、動(dòng)態(tài)信號(hào)分析系統(tǒng)等先進(jìn)手段開(kāi)展振動(dòng)特性檢測(cè)、理論模態(tài)仿真與優(yōu)化、試驗(yàn)?zāi)�態(tài)驗(yàn)證、振動(dòng)抑制與結(jié)構(gòu)優(yōu)化、共振利用與減阻設(shè)計(jì)、噪聲控制與舒適性提升等方面的研究情況;指出國(guó)內(nèi)研究多關(guān)注于以結(jié)構(gòu)、功能、...

預(yù)測(cè)偏差驅(qū)動(dòng)的雙通道補(bǔ)償MPC輪式機(jī)器人軌跡跟蹤方法

摘要：針對(duì)設(shè)施溫室環(huán)境下輪式機(jī)器人在長(zhǎng)期運(yùn)行過(guò)程中受機(jī)械磨損、電氣性能波動(dòng)和地面擾動(dòng)的共同影響,導(dǎo)致名義模型與實(shí)際運(yùn)動(dòng)狀態(tài)間逐步產(chǎn)生時(shí)變偏差,并進(jìn)一步引起軌跡跟蹤精度下降和姿態(tài)恢復(fù)能力減弱的問(wèn)題,提出了一種預(yù)測(cè)偏差驅(qū)動(dòng)的雙通道補(bǔ)償模型預(yù)測(cè)控制方法。利用在線預(yù)測(cè)得到的縱向與橫向偏差構(gòu)建兩條補(bǔ)償通道:一方面將預(yù)測(cè)偏差映射后引入增廣狀態(tài)更新方程,用于修正標(biāo)稱(chēng)模型的狀態(tài)遞推;另一方面依據(jù)預(yù)測(cè)偏差幅值在線調(diào)節(jié)狀態(tài)...

基于改進(jìn)A^*和動(dòng)態(tài)窗口法的果園機(jī)器人導(dǎo)航算法

摘要：針對(duì)果園機(jī)器人在全局路徑規(guī)劃中存在搜索時(shí)間長(zhǎng)、擴(kuò)展節(jié)點(diǎn)數(shù)量多和搜索效率低的問(wèn)題,提出了一種基于改進(jìn)A^*和動(dòng)態(tài)窗口法的自主導(dǎo)航算法。首先,在傳統(tǒng)A^*算法的啟發(fā)式函數(shù)中引入自適應(yīng)權(quán)重系數(shù),使其能夠根據(jù)當(dāng)前節(jié)點(diǎn)與目標(biāo)點(diǎn)的距離動(dòng)態(tài)調(diào)整實(shí)際代價(jià)和估計(jì)代價(jià)的比例,縮短路徑搜索時(shí)間;其次,為減少冗余節(jié)點(diǎn)的擴(kuò)展數(shù)量,根據(jù)機(jī)器人當(dāng)前位置與目標(biāo)點(diǎn)的相對(duì)位置關(guān)系,將傳統(tǒng)A

融合全局注意力與自適應(yīng)損失的玉米田雜草檢測(cè)算法

摘要：針對(duì)玉米田間雜草檢測(cè)面臨雜草目標(biāo)小、類(lèi)別間形態(tài)相似與復(fù)雜背景干擾等問(wèn)題,提出了一種基于全局感知與形態(tài)優(yōu)化的玉米田雜草檢測(cè)方法GMA-YOLO。首先,設(shè)計(jì)全局感知空間金字塔池化模塊GA-SPPCSPC,通過(guò)在跨階段部分連接結(jié)構(gòu)中嵌入Non-local模塊,建立特征圖任意位置間的長(zhǎng)程依賴(lài)關(guān)系,增強(qiáng)小尺度雜草目標(biāo)的特征表達(dá)能力并抑制復(fù)雜背景干擾;其次,引入SEAM注意力模塊,利用多尺度深度可分離卷積和指...

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