科技文摘

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

使用自動化系統可以減少肉雞生產的繁重勞動。然而，肉雞對自動化系統的反應仍然不清楚。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。結果表明，肉雞AD總平均值和標準誤差分別為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的總平均值和標準誤差分別為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，FS仍然保持不變。這項研究的結果可以有助于更好地理解肉雞與空中系統的相互作用，并為優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

為了研究遠射程風送式噴霧機氣流中的霧滴流在風力作用下的運動規律，建立了基于CFD的風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，在氣流場中建立監測截面，經雙向耦合計算，獲得了氣流場中霧滴流軌跡、霧滴流參數及霧滴沉積的仿真數據。結果發現，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地位；在設定出口風速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；各監測面處的霧滴粒徑、霧滴數量、霧滴流數量密度、霧滴流體積密度隨噴筒軸向距離變化均呈回歸函數關系；對霧滴沉積量的仿真結果與噴霧實測結果的卡方檢驗表明該文所采用的模型仿真結果可信。研究結果可為果園風送噴霧技術及裝備的研究提供新方法，為實際噴霧作業中噴霧技術參數的優化提供參考。

[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）生成高分辨率數字地形圖的方法，以及利用三維流體動力學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域的飛行軌跡分為兩個部分。通過使用3D旋轉矩陣跟蹤附近地區照片的關鍵特征，無人機拍攝的元數據被轉換為全局坐標。從配準圖像中提取三維空間的點云數據，利用點云分類幾何映射技術生成數字地表圖（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。利用FLOW-3D軟件對一個重整化群（RNG）湍流模型進行了瞬態計算模擬，復雜的幾何拓撲結構和流動水動力能均已考慮在內。利用無人機拍攝圖像，再通過視覺讀數計算出的淹沒面積與三維模擬結果進行了對比驗證。模擬估算的淹沒面積比目測結果約大18.3%。紊流主要出現在障礙物或彎道區域，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合，準確估算淹沒面積，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.]