油茶果脱壳机的设计与工作参数优化

为改进油茶果脱壳机性能,提高脱壳率、降低茶籽破损率,该文研究了油茶果的物性参数和常用脱壳机的工作原理及结构特点,采用挤压、搓擦原理,设计了一种脱壳间隙可调节的油茶果脱壳机。选取脱壳电机转速、分离电机转速和脱壳间隙3个因素,以脱壳率和茶籽破损率为指标进行正交优化试验。研究结果表明:新收获的油茶果含水率平均值为60.08%,粒径分布范围为20~50 mm。脱壳间隙对指标的影响最为显著,优化后的脱壳电机转速为125 r/min,分离电机转速343 r/min,脱壳间隙12 mm,此参数条件下脱壳率为96.91%,茶籽破损率为3.38%,处理量可达2 t/h。该研究满足实际生产要求,可为油茶果脱壳加工提供参考。     

立锥式小区花生脱壳机气吸清选装置研制

在花生育种栽培和植保等科研实践中，需要进行大量的小区试验，每个试验小区花生均需进行独立收获、脱壳和清选。由于没有相应的小区花生脱壳与清选设备，仅人工作业效率低下且容易出现"混杂"问题。为此该研究在已研制的立锥式小区花生脱壳机及脱壳装置基础上，设计了三通道横流气吸清选装置。通过试验获得了花生脱壳后物料主要成分的漂浮速度和空气动力因数，分析了花生脱出物在水平横吸气流场中的受力和运动轨迹分析，并据此进行清选装置关键部件结构、参数设计和样机研制。以四粒红花生为试验对象，进行了花生脱壳与清选装置性能试验。性能试验结果表明，当转速为1 200 r/min、喂入量为15 kg/min时，吸风口高度为80 mm时的综合清选性能较好，损失率为2.01%、含杂率为0.98%，优于行业标准。该研究填补了国内小区花生脱壳清选装置的空白，对进一步开展花生科研和检验等小型专用花生脱壳清选设备研究具有一定参考价值。     

油茶籽脱壳机的研制与应用

采用挤压和碾磨原理以及风筛复合分离原理设计开发出了油茶籽脱壳机。油茶籽含水率和辊筒线速度是影响脱壳分离效果的主要因素。适宜的脱壳工艺条件为油茶籽含水率5%～20%，辊筒线速度8.90～10.00 m/s，在此工艺条件下，油茶籽脱壳率≥98.5%，仁中含壳≤4%、壳中含仁≤1%。油茶籽脱壳机成功投入了生产实践应用，获得了质量优良的油茶籽油和脱壳油茶籽饼粕，提高了油茶籽加工的经济效益。     

锥盘式花生种子脱壳装置研制

针对现有花生脱壳机脱净率低、种仁损伤率高及其对花生品种适应性差等问题,该研究设计了一种锥盘式花生种子脱壳机构。以花育23花生为试验对象,利用EDEM软件对花生荚果进行脱壳模拟试验,通过仿真分析与脱壳装置样机试验获得了脱壳机构最优结构参数。为进一步提高脱壳质量,在上下锥盘表面粘贴橡胶刺皮,以锥盘式花生脱壳机构的下锥盘转速、橡胶凸起数目、最小脱壳间隙为试验因素,脱净率、损伤率为响应值,进行单因素试验和Box-Behnken试验。利用Design-Expert软件对试验结果进行方差分析,以建立脱净率、损伤率与下锥盘转速、橡胶凸起数目及最小脱壳间隙的回归模型。通过提高脱净率、降低损伤率的双目标优化得到关键参数的最优组合为:下锥盘转速270 r/min,橡胶凸起数目5 500个/m~2,最小脱壳间隙11 mm。样机试验表明,粘贴橡胶刺皮的锥盘式脱壳装置样机的脱净率和损伤率均值分别为97.84%和3.27%;与滚筒式花生种子专用剥壳机相比,有橡胶刺皮的锥盘式脱壳装置的脱净率提高了2.03个百分点,损伤率降低了0.67个百分点。橡胶刺皮疲劳损伤试验表明,累计脱壳作业90 h后橡胶刺皮严重磨损,脱壳质量降低,应及时更换。研究结果可为花生种子脱壳机的研发及改进提供参考。     

摇枝式油茶果采摘装置作业过程分析与试验

为了解决油茶果机械化采摘漏采率高、损伤率大和耗能过大的问题,针对摇枝式油茶果采摘装置,该文通过对油茶果振动脱落过程的分析,建立油茶果振动脱落模型并求解,得出影响油茶果脱落的主要因素为作用在枝条上的外力的振幅、频率、作用时间以和夹持位置,并通过预试验和正交试验得到摇枝式油茶果采摘装置的作业参数范围及漏采率最低情况下的作业参数组合。利用高速摄像对油茶果振动脱落过程进行记录,然后回放录像并分析,以油茶果脱落时间作为评价指标,得出采摘效率较高的振动频率、振幅范围为6～10 Hz和20～40 mm,根据平均落果时间范围确定采摘装置的振动作用时间约为4～12 s。根据油茶果在树上的主要分布范围(距离树冠表层260 mm左右),设计四因素三水平正交油茶果采摘试验,得出漏采率最低的作业参数组合为振动夹持位置在距离树梢末端260 mm以内、振动频率10 Hz、振幅20 mm、振动时间8 s,此时油茶果的漏采率为10.87%,花苞损伤率为31.80%。机械夹持方式和铁质的夹持材料对花苞损伤较大,需进一步优化采摘装置作业参数,优化夹持方式和采用柔软的夹持材料,实现油茶果的机械采摘。     

无导向片旋风分离清选系统的试验分析（简报）

为简化微型小麦联合收割机旋风分离清选系统的结构,便于推广应用,进一步满足微型小麦联合收割机清选性能要求,该文运用正交试验、通用旋转组合试验和优化设计,找到了分离筒内无导向片的旋风分离清选系统各部分的结构参数和运动参数的最优组合.试验结果表明,吸杂风机转速、扬谷器转速和分离筒上锥角对籽粒清洁率和清选损失率影响均显著,但简体高度对籽粒清洁率和清选损失率影响不显著.当吸杂风机的转速为2399 r/min,扬谷器的转速为1097 r/min,所得到的清洁率可达到99.15%,损失率为0.295%.     

夹持式鲜菱角脱壳机设计与试验

针对鲜菱角手工脱壳率低、菱仁损伤率高等问题,该研究以湖北省浠水县两角菱为对象,设计了一种夹持式鲜菱角脱壳机。对鲜菱角外形尺寸和力学性能参数进行了测量,确定采用夹持板与链条夹持输送、圆形齿刀横切菱角两侧弯角、对辊挤压碾搓脱壳的技术方案。对夹持板、弹性压紧装置、横切刀片和脱壳装置等主要部件结构进行设计和分析,确定了结构和运动参数。运用ANSYS Explicit Dynamics模块对横切过程进行仿真,根据理论分析和仿真结果试制了脱壳样机,开展了横切试验和脱壳试验。横切试验表明,成熟度、输送速度和刀片转速均对切壳率影响显著（P<0.05）,对菱仁损失率影响不显著（P>0.05）。运用Design Expert 12优化得横切装置最优工作参数为：脆熟菱角、输送速度0.1 m/s、刀片转速1 000 r/min,该参数下的平均切壳率为79.41%,平均菱仁损失率为9.82%。采用Box-Benhnken试验设计开展三因素二次回归正交组合试验,优化得到脱壳装置最优工作参数为：脆熟菱角、慢辊转速59 r/min,线速比1.5,验证试验的平均脱壳率为66.52%,平均菱仁破损率为12.83%。研究结果可为鲜菱角脱壳装备的研发提供参考。     

基于FEM-SPH耦合的卷辊式耕层残膜回收部件结构优化与试验

针对棉田耕作层内残膜力学性能差及膜土分离困难,残膜拾净率低和回收的残膜含土量高等问题,该研究对卷辊式残膜回收部件进行优化。在分析起膜捡膜工作过程和建立卷辊弹齿与膜土团聚体之间动力学关系的基础上,采用有限元法(finite element method,FEM)和光滑粒子流体动力学(smoothed particle hydrodynamics,SPH)耦合算法,建立卷辊弹齿-膜土团聚体接触计算模型,探究卷辊弹齿与膜土团聚体之间相互作用机理,分析卷辊弹齿接触膜土团聚体后残膜受力程度和土壤扰动程度的变化规律。以卷辊回转半径、弹齿直径、弹齿顶端折弯角为试验因素,以残膜平均峰值应力及土壤最大应变为指标开展仿真试验,分析各因素对指标的影响规律并对卷辊弹齿结构参数进行优化,获得卷辊弹齿最优结构参数为：卷辊回转半径100 mm、弹齿直径5 mm、弹齿顶端折弯角42°,此时残膜平均峰值应力为0.1201 MPa,土壤最大应变为3.7584。为了验证优化后卷辊弹齿的捡拾作业性能,以拾净率和含土率为试验指标进行田间试验,结果表明：机具拾净率为80.34%,含土率为37.13%,与初代研制的样机相比拾净率提升了8.74个百分点,含土率下降了12.18个百分点,机具作业性能明显提升且试验指标达到设计要求。本文建立的有限元模型可为残膜回收机关键部件的结构优化提供参考。     

食葵籽粒双层振动风筛式清选装置设计与试验

针对食葵机械化收获清选环节损失率和含杂率均偏高等问题,该研究设计了一种双层振动风筛式食葵清选装置,主要由风机、导料齿板式上筛体、阶梯抖动板式下筛体及驱动机构等组成。根据不同品种食葵籽粒大小,清选装置上下筛分别配套筛孔尺寸为20、18 mm和18、16 mm的两组编织筛网。通过清选过程物料动力学分析,获得影响该装置工作性能的主要因素为气流方向角、曲柄转速及筛面倾角。应用Fluent-EDEM耦合技术仿真模拟食葵清选过程,验证清选装置结构合理性。以大籽粒“三瑞10号”和小籽粒“葵花363”两种食葵为试验对象,气流方向角、曲柄转速及筛面倾角为影响因素,含杂率和损失率为评价指标,在自制清选装置台架上分别开展正交试验,利用综合分析法得出影响清选性能的主次因素依次为曲柄转速、筛面倾角、气流方向角,较优参数组合为气流方向角21°、曲柄转速250 r/min、筛面倾角4°,此时含杂率低于3%,损失率低于2%,满足食葵机械化收获标准,且作业性能优于已有食葵清选装置。该研究可为食葵机械化收获过程中清选系统的改进优化提供技术支撑。     

齿梳式油茶果采摘机采摘执行机构的研制与试验

为了实现油茶果采摘的机械化,该文论述了齿梳式油茶果采摘机执行机构的研制和试验,重点论述了可避让式采摘头、多自由度采摘臂的设计.建立了空间坐标系,应用D-H矩阵变换,建立了采摘执行机构中采摘齿的空间运动方程.现场采摘试验表明,当齿梳式采摘头上升速度约为0.8 m/s左右,采摘头回转速度约为15 r/min时,既可以获得较高的采摘效率,又能使采摘范围内的漏摘率控制在3.2%以内,同时保证花蕾的掉落率控制在3%以内,从而验证了齿梳式油茶果采摘机的可行性.     

基于偏好免疫网络和SVM算法的油茶果多特征识别

针对油茶果采摘脱壳后存在的果壳籽粒分选效率较低的问题，该研究提出了一种结合人工免疫网络（aiNet）与支持向量机（Support Vector Machine）的多特征智能分选算法。该方法利用了免疫算法的多特征聚类特点与支持向量机的二分性特点，对油茶果壳与籽粒的延伸率、圆形度、圆满度、色差分量等6个特征进行分选。试验结果表明，该研究提出的方法在分选效率上达到了97.4%，时间平均值为600 ms，证明了这种方法在油茶果壳籽粒分选作业中的实时性与有效性。通过与其他智能分选算法的效率对比分析证明，该研究提出的方法在效率上更优，更加适合油茶脱壳生产线的实时性要求。     

田螺脱壳清洗机振动筛的设计与试验

为减轻田螺脱壳清洗的劳动强度，设计研制了一种结构简单、操作方便的振动式的田螺脱壳清洗机。通过对振动筛曲柄摇杆机构的尺度综合分析，以传动角最大为寻优目标计算出机构的曲柄、连杆、摇杆长度分别为8、180、220 mm；通过机构运动分析和试验研究，得出曲柄转速在600 r/min左右时，脱净率可达96%。     

小型鲜莲子剥壳机的设计与试验

由于现有鲜莲子剥壳机的机型结构复杂、价格和维护成本较高,故未能在普通莲农中推广,大多数莲农仍采用手工加工。为了减轻广大莲农劳动负担,实现新鲜莲子机械化剥壳的普及,该文研制了一种结构简单、操作方便、适合普通莲农需求的低价位鲜莲子剥壳机,其整机长×高×宽为756 mm×878 mm×412 mm,质量为37 kg,制造成本约1 500元。测试了鲜莲子外壳的切透力、仁坚实度等机械特性,切透力平均值19.63 N、最大值25.8 N,莲仁坚实度平均值19.02N、最大值23.27 N,此数据可为莲子剥壳机结构参数和工作参数的确定提供参考依据。该机采用内充式空穴分离排料、二步滚动正位、振动切割、滚压脱壳的工作原理实现莲子剥壳。通过对4种不同切割方案的剥壳试验对比,结果表明:配置齿面防滑压板、具有滑切作用的悬挂式振动剥壳机构的剥壳率和剥壳质量均优于其他方案,其剥壳率为92%,整仁率100%,有轻微压痕的小于10%,能满足鲜莲子的剥壳要求。     

辐照协同甲酸分离油茶壳中纤维素、木质素和木糖的工艺研究

为了提高油菜壳木质纤维素分离效率,本试验以油茶壳为原料,研究不同辐照剂量(0、200、400、600、800 kGy)处理后其粉碎能耗、粒度分布和化学组分的变化,同时开展辐照协同甲酸分离油茶壳木质纤维素的工艺研究。结果表明,辐照处理后油茶壳粉碎能耗降低,粉碎后细颗粒样品所占比例增加,经400 kGy剂量辐照处理的油茶壳粉碎能耗比对照节约43.59%,800 kGy剂量辐照处理的油茶壳粉碎后粒径<0.075 mm的颗粒占比达到41.38%。辐照处理后油茶壳木质纤维素发生降解,水溶性组分、水溶性单糖、聚糖含量均增加。辐照协同甲酸分离油茶壳纤维素、木质素和木糖的最佳工艺为:辐照剂量400 kGy,反应温度100℃,反应时间3 h,在此条件下分离获得的油茶壳纤维素、木质素、木糖的提取率分别为89.94%、47.74%和96.37%,纤维素和木质素纯度分别为45.05%和91.92%。本研究结果对油茶壳木质纤维素全组分的高效分离和应用具有重要意义。     

曲柄摇杆振动破壳油茶果粗选机运动学分析及试验

为验证所设计的油茶果粗选机的合理性,该文首先对其进行简化,联系振动筛工作原理和受力分析对其运动参数进行分析,找出影响物料运动的因素,并验证其运动参数设计合理;其次利用ADAMS仿真软件对该机进行运动仿真,得到物料模型的振幅曲线图,通过使用振幅递减法分析曲线图的变化规律,验证其振幅设计合理;最后通过三水平三因素正交组合试验,得出各因素对茶籽保有率和筛分效率的影响显著性顺序。利用Design-Expert软件分析得出当粗选机曲柄转速、筛面倾角、筛面长度取值为276.12 r/min、6.69°、1 005.8 mm时,茶籽保有率和筛分效率均达最佳值(分别为96.84%和96.77%),验证了粗选机的设计满足工作要求。该研究结果为后期精选机的设计提供了参考。     

基于迁移学习与YOLOv8n的田间油茶果分类识别

为降低视觉引导式油茶果采摘机器人采摘被遮挡油茶果时造成的果树和抓取装置损伤,该研究提出了一种基于迁移学习和YOLOv8n算法的油茶果分类识别方法,将油茶果分成无遮挡和遮挡两类。首先,采用COCO128目标检测数据集作为源域,苹果数据集为辅助域的迁移学习方法训练模型。其次,将学习方法、训练数据量、学习率和训练轮数这4种因素组合,共进行了52组YOLOv8n检测性能的消融试验。最后,将YOLOv8n模型与YOLOv3-tiny、YOLOv5n和YOLOv7-tiny等模型进行比较。试验结果表明,随机权重初始化方式受训练数据量和学习率影响较大,学习率为0.01时模型检测效果最好;而迁移学习方法仅用随机权重初始化1/2的数据量即可达到与其相当的平均精度均值;迁移学习方式下,YOLOv8n模型的平均精度均值最高达到92.7%,比随机权重初始化方式提升1.4个百分点。与YOLOv3-tiny、YOLOv5n和YOLOv7-tiny等模型相比,YOLOv8n模型的平均精度均值分别提高24.0、1.7和0.4个百分点,研究结果可为YOLOv8n模型训练参数优化和油茶果分类识别提供参考。     

杂交水稻工程化制种窝眼型孔分选机分选筒设计

为改变传统杂交水稻制种中不育系和恢复系规则化种植,分期收获,效率低,劳动强度大,授粉不均匀,种子质量、产量低的现状,在现有工程化混播制种中急需高效的机械化分选设备。该文通过试验研究的手段,对所设计的窝眼型孔分选机分选筒的运动参数及结构参数进行了研究。结果表明：针对现有不育系籽粒长度不超过5.8 mm,恢复系不小于12 mm时,其分选筒外径设计为130 mm,分选筒转速为30 r/min,窝眼孔径为7 mm,孔深为3 mm情况下,能够杂交水稻种子纯度要求的分选效果。该分选机的设计,为解决工程化混播制种中杂交水稻种子不育系与恢复系的分选、清选提供了基础保障。