20210201 肉雞對于空中系統(tǒng)躲避距離和逃逸速度的評估//DOI：10.25165/j.ijabe.20201306.5591

使用自動化系統(tǒng)可以減少肉雞生產(chǎn)的繁重勞動。然而，肉雞對自動化系統(tǒng)的反應(yīng)仍然不清楚。在商品肉雞舍中，采用不同速度（0.2～1.2 m/s）和不同高度（0.3～1.8 m）對4～8周齡肉雞的避障距離（AD）和逃逸速度（FS）進行了測定。結(jié)果表明，肉雞AD總平均值和標(biāo)準(zhǔn)誤差分別為63±3 cm（評估員）、58±1 cm（圍欄）和85±1 cm（無人機）。隨著肉雞從第4周增加到第8周，肉雞的圍欄AD從82cm顯著降低到45cm，但無人機AD沒有顯著變化。隨著運行速度的提高，肉雞AD也顯著增加，分別從54cm（0.2m/s）增加到62cm（0.4m/s）（圍欄）以及從81cm（0.4m/s）增加到89cm（1.2m/s）（無人機）。隨著操作高度的增加，肉雞的AD分別從54cm（0.3m）增加到57cm（1.5m）（圍欄）以及從81cm（1.2m）增加到88cm（1.8m）（無人機）。肉雞FS的總平均值和標(biāo)準(zhǔn)誤差分別為0.21±0.01 m/s（圍欄）和0.65±0.01 m/s（無人機）。隨著肉雞從第4周增加到第8周，肉雞FS從0.47下降到0.07 m/s（圍欄），從0.84下降到0.16 m/s（無人機）。如果將運行速度從0.2 m/s提高到0.4 m/s（圍欄），以及從0.4 m/s提高到1.2 m/s（無人機），平均FS分別從0.18 m/s提高到0.24 m/s和0.52 m/s提高到0.78 m/s。將圍欄高度從0.3 m增加到1.5 m，肉雞的FS從0.27 m/s降低到0.16 m/s。然而，將無人機高度從1.2 m增加到1.8 m，F(xiàn)S仍然保持不變。這項研究的結(jié)果可以有助于更好地理解肉雞與空中系統(tǒng)的相互作用，并為優(yōu)化機器人操作策略提供見解。

[編譯自：Parajuli P，Zhao Y，Tabler T. Evaluating avoidance distance and fleeing speed of broilers exposed to aerial systems. Int J Agric ＆ Biol Eng，2020；13（6）：34-40.]

20210202 風(fēng)送氣流場中霧滴流特性及霧滴沉積仿真與試驗研究// DOI：10.25165/j.ijabe.20201306.5455

為了研究遠射程風(fēng)送式噴霧機氣流中的霧滴流在風(fēng)力作用下的運動規(guī)律，建立了基于CFD的風(fēng)送式噴霧機噴筒及外部氣流場的三維模型，引入DPM離散相模型模擬霧滴流在氣流中的運動，在氣流場中建立監(jiān)測截面，經(jīng)雙向耦合計算，獲得了氣流場中霧滴流軌跡、霧滴流參數(shù)及霧滴沉積的仿真數(shù)據(jù)。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，重力對霧滴的作用明顯，粗粒徑霧滴沉降較快，部分霧滴沉降聚合成大霧滴；小粒徑霧滴隨著氣流傳送到更遠處，遠射程噴霧機對小霧滴的定向輸送作用明顯；霧滴流在垂直于射程方向上的噴幅隨射程增加而逐漸擴大，在射程的末端，霧滴流的彌漫與飄移占主導(dǎo)地位；在設(shè)定出口風(fēng)速25.01 m/s、噴霧壓力1.8 MPa條件下，氣溶膠、彌霧、細霧、粗霧在氣流場中的最大飛行距離分別為18.5 m、19.5 m、17.5 m、10.5 m；各監(jiān)測面處的霧滴粒徑、霧滴數(shù)量、霧滴流數(shù)量密度、霧滴流體積密度隨噴筒軸向距離變化均呈回歸函數(shù)關(guān)系；對霧滴沉積量的仿真結(jié)果與噴霧實測結(jié)果的卡方檢驗表明該文所采用的模型仿真結(jié)果可信。研究結(jié)果可為果園風(fēng)送噴霧技術(shù)及裝備的研究提供新方法，為實際噴霧作業(yè)中噴霧技術(shù)參數(shù)的優(yōu)化提供參考。

[編譯自：Xiahou B，Sun D Z，Song S R，Xue X Y，Dai Q F. Simulation and experimental research on droplet flow characteristics and deposition in airflow field. Int J Agric ＆ Biol Eng，2020；13（6）：16-24.]

20210203 基于有限體積法和無人機的水庫潰壩洪水模擬模型預(yù)測精度// DOI：10.25165/j.ijabe.20201306.4909

該文提出了利用無人機（UAV）生成高分辨率數(shù)字地形圖的方法，以及利用三維流體動力學(xué)模擬估算水庫垮塌淹沒面積的方法。考慮到無人機飛行時間和圖像在x、y方向上的重疊范圍，將無人機用于拍攝受損區(qū)域的飛行軌跡分為兩個部分。通過使用3D旋轉(zhuǎn)矩陣跟蹤附近地區(qū)照片的關(guān)鍵特征，無人機拍攝的元數(shù)據(jù)被轉(zhuǎn)換為全局坐標(biāo)。從配準(zhǔn)圖像中提取三維空間的點云數(shù)據(jù)，利用點云分類幾何映射技術(shù)生成數(shù)字地表圖（DSM）。針對自然障礙物或人為障礙物引起的高程誤差較大的問題，采用kriging插值法對DSM進行重構(gòu)。利用FLOW-3D軟件對一個重整化群（RNG）湍流模型進行了瞬態(tài)計算模擬，復(fù)雜的幾何拓撲結(jié)構(gòu)和流動水動力能均已考慮在內(nèi)。利用無人機拍攝圖像，再通過視覺讀數(shù)計算出的淹沒面積與三維模擬結(jié)果進行了對比驗證。模擬估算的淹沒面積比目測結(jié)果約大18.3%。紊流主要出現(xiàn)在障礙物或彎道區(qū)域，水深差可能進一步增大。然而，村民們證實，洪水面積遠遠大于通過視覺讀數(shù)看到的面積。因此，建議將無人機測量與基于RNG湍流模型的三維模擬方法相結(jié)合，準(zhǔn)確估算淹沒面積，制定正確的管理政策來最大限度地降低未來水庫垮塌造成損害的經(jīng)濟成本。

[編譯自：Jeon J，Choi W. Prediction accuracy of reservoir break flood simulation model using finite volume method and UAV. Int J Agric ＆ Biol Eng，2020；13（6）：7-15.]