| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.1 设施环境调控模型相关研究 | 第13-14页 |
| 1.2.2 设施环境调控技术相关研究 | 第14-16页 |
| 1.3 研究内容 | 第16页 |
| 1.4 技术路线 | 第16-17页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第17-19页 |
| 第二章 系统需求分析与总体设计 | 第19-24页 |
| 2.1 设施作物光合机理分析 | 第19-20页 |
| 2.2 系统设计要求 | 第20-21页 |
| 2.2.1 功能需求 | 第20-21页 |
| 2.2.2 性能要求 | 第21页 |
| 2.3 设施二氧化碳调控总体设计 | 第21-22页 |
| 2.4 关键技术分析 | 第22-23页 |
| 2.4.1 无线传感技术分析与设计 | 第22页 |
| 2.4.2 智能数据分析方法 | 第22-23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 设施作物二氧化碳调控模型研究 | 第24-36页 |
| 3.1 设施作物二氧化碳响应试验 | 第24-26页 |
| 3.1.1 试验材料 | 第24页 |
| 3.1.2 试验方案 | 第24-25页 |
| 3.1.3 试验结果分析 | 第25-26页 |
| 3.2 二氧化碳调控模型构建 | 第26-34页 |
| 3.2.1 基于小波神经网络的作物光合速率模型构建 | 第27-31页 |
| 3.2.2 基于粒子群算法的多因子耦合寻优模型研究 | 第31-34页 |
| 3.2.3 作物二氧化碳调控模型建立 | 第34页 |
| 3.3 模型验证试验 | 第34-35页 |
| 3.3.1 试验方法 | 第34页 |
| 3.3.2 验证结果分析 | 第34-35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 二氧化碳监测与智能调控系统设计 | 第36-52页 |
| 4.1 系统软硬件总体设计 | 第36-37页 |
| 4.2 系统硬件设计 | 第37-44页 |
| 4.2.1 设备硬件选型 | 第37-40页 |
| 4.2.2 主控节点硬件设计 | 第40-42页 |
| 4.2.3 监测节点硬件设计 | 第42-43页 |
| 4.2.4 补施节点硬件设计 | 第43-44页 |
| 4.3 系统软件设计 | 第44-49页 |
| 4.3.1 主控节点软件开发 | 第45-47页 |
| 4.3.2 监测节点软件开发 | 第47-48页 |
| 4.3.3 补施节点软件开发 | 第48-49页 |
| 4.4 系统总体实现 | 第49-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 二氧化碳调控系统测试与验证 | 第52-62页 |
| 5.1 设备部署 | 第52-54页 |
| 5.2 调控参数计算 | 第54-57页 |
| 5.2.1 补施参数计算 | 第54页 |
| 5.2.2 补施管道设计 | 第54-57页 |
| 5.3 调控效果验证 | 第57-60页 |
| 5.3.1 调控精准性验证 | 第57-58页 |
| 5.3.2 调控均匀性验证 | 第58-60页 |
| 5.3.3 调控有效性验证 | 第60页 |
| 5.4 本章小结 | 第60-62页 |
| 第六章 结论与展望 | 第62-64页 |
| 6.1 结论 | 第62-63页 |
| 6.2 创新点 | 第63页 |
| 6.3 展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 作者简介 | 第69页 |