改善农用运输车制动方向稳定性的探讨

从改善农用运输车制动方向稳定性的角度，提出在制动管路中装置感载比例旁通阀，以提高农用运输车的行车安全性，文中导出了制动时前，后轮同时抱死拖滑的理想制动压力和感载比例旁通阀的设计计算表达式。     

如何正确选购农用运输车

一、根据用途购车 首先,应当按照自己的需要确定要购买哪一类的农用运输车。农用运输车按载质量分类为0．5吨、1．0吨、1．5吨等类型。一般把农用运输车分为四轮农用运输车和三轮农用运输车两大类。其中,四轮农用运输车又可分为平尖式和长头式两类。平头式农用运输车,     

农用运输车制动系统的夏季维护

为了防止高温季节农用运输车发生制动失灵．确保行车安全，在使用中应做到以下几点：     

农用运输车缩短制动距离的研究

通过对农用运输车制动过程的分析,找出影响制动距离的几个因素,再对这几个因素逐一进行研究,进而得出农用运输车缩短制动距离的途径。     

农用运输车气压制动系统故障诊断与排除

正随着农用车行驶车速的不断提高,对农用车制动性能的可靠性要求也越来越高。现在农用运输车大都采用气压制动系统。农用运输车在长期使用过程中,气压制动系统不可避免地要发生配合件的磨损、橡胶软管的老化、运动件的卡滞等,造成配合间隙增大、密封不良而漏气泄压,以致影响车辆的制动效     

农用运输车忌七种危险操作

1.拉紧手制动器后拆卸传动轴 若农用运输车停在斜坡上,拉紧手制动器便拆卸传动轴很不安全。因为农用运输车能在坡上停住,是依靠手制动器和挂挡所产生的制动力来维持的,而这2种力又是通过传动轴传递给后轮。一旦传动轴被拆掉,后轮的制动作用即被解除,农用运输车就会下溜。因此,在拆卸农用运输车传动     

农用运输车后悬架的改进设计

从改善农用运输车行驶平顺性的角度．提出改进农用运输车后悬架的弹性元件结构型式，并导出新悬架的偏频计算表达式．     

农用运输车前悬架的改进设计

从改善农用运输车行驶平顺性的角度，提出改进农用运输车前悬架弹性元件的结构型式，并导出新悬架的偏颇计算表达式．     

农用运输车常见故障原因及检修方法

<正>一、农用运输车在行驶中跑偏农用运输车在行驶中,始终偏向一边,在直线路面上行驶,驾驶员也必须使劲把住方向盘。1.故障原因农用运输车跑偏故障原因有以下方面;(1)两边轮胎的磨损程度不一致或气压不一致,造成车轮滚动半径不等,使车辆向低的一侧跑偏。(2)前钢板一侧折断或钢板弹簧太软,使前轮一边高一边低,行驶时向低的一侧跑偏。(3)制动系统一侧不能完全分离,在行驶中产生半制动作用,使车辆向有制动作用一侧跑偏。(4)前轮定位     

排除农用车液压制动系统空气

农用运输车在使用中,有时会出现制动踏板绵软无力、有弹性、制动失灵现象,这表明制动系统内渗入空气。由于空气具有可压缩性,造成制动时系统内压力升高慢,制动效能下降,因此必须及时排除。     

农业遥感研究进展与展望

农业遥感是遥感科学的重要分支。文章回顾了农业遥感研究的百年发展历程,认为目前遥感在农业领域的应用广度和深度都在不断扩展,农业遥感从获取传统的总产、面积、单产等要素向更多监测要素不断深入,从传统的资源、环境向植保、农学等方向不断扩展,农业遥感正逐步成为农业科学的基础关键技术。论文从农情遥感、农业灾害遥感、农业资源环境遥感等领域全面总结了近年来中国农业遥感研究取得的成就及重要成果。从农业定量遥感、无人机遥感、作物表型遥感等方面指出了农业遥感研究发展的国际前沿,分析认为,随着传感器、物联网、互联网+、大数据、人工智能等技术的发展及现代农业发展的需求,“十三五”及未来10年,国内农业遥感技术在天空地一体化的农业遥感大数据获取、人工智能与大数据等的信息智能提取和挖掘等方面发展前景巨大。     

集约化重型拖拉机对土壤的影响及缓释措施

集约化重型拖拉机的使用有利于发展农业生产,但由于拖拉机轮胎对土壤的冲击,对土壤水分、通气性、肥力和植物生物活性条件等的不利影响,又反过来影响了作物的产量,推导了轮式拖拉机下土壤的应力公式,并进行了覆带分散传导挤压实验,结果表明,拖拉机覆带能够降低土内应力及对土壤的压实,从而减少了冬春小麦的产量损失。     

驱动式圆盘犁机组的受力分析

以整个机组为对象,对驱动式圆盘犁机组作受力分析．计算了拖拉机前后轮载荷的变动量,机组的直线行驶性能,驱动式圆盘犁在水平面内的平衡,以及工作参数、悬挂参数对水平面内平衡的影响,并以１ＬＹＱ－４２２驱动式圆盘犁机组田间实测数据进行验算．结果表明,拖拉机前后轮载荷变动量及偏转力矩均较小;当耕作速度较大时,圆盘偏角对平衡性能影响较大;水平瞬心π２靠近驱动轮轴及右侧时可提高平衡能力．     

Agricultural remote sensing big data: Management and applications

Big data with its vast volume and complexity is increasingly concerned, developed and used for all professions and trades. Remote sensing, as one of the sources for big data, is generating earth-observation data and analysis results daily from the platforms of satellites, manned/unmanned aircrafts, and ground-based structures. Agricultural remote sensing is one of the backbone technologies for precision agriculture, which considers within-field variability for site-specific management instead of uniform management as in traditional agriculture. The key of agricultural remote sensing is, with global positioning data and geographic information, to produce spatially-varied data for subsequent precision agricultural operations. Agricultural remote sensing data, as general remote sensing data, have all characteristics of big data. The acquisition, processing, storage, analysis and visualization of agricultural remote sensing big data are critical to the success of precision agriculture. This paper overviews available remote sensing data resources, recent development of technologies for remote sensing big data management, and remote sensing data processing and management for precision agriculture. A five-layer-fifteen-level (FLFL) satellite remote sensing data management structure is described and adapted to create a more appropriate four-layer-twelve-level (FLTL) remote sensing data management structure for management and applications of agricultural remote sensing big data for precision agriculture where the sensors are typically on high-resolution satellites, manned aircrafts, unmanned aerial vehicles and ground-based structures. The FLTL structure is the management and application framework of agricultural remote sensing big data for precision agriculture and local farm studies, which outlooks the future coordination of remote sensing big data management and applications at local regional and farm scale.     

遥感技术在北京市农业统计中的应用现状

2007年,北京市统计局、国家统计局北京调查总队引进了遥感技术来改进常规农业调查方式,实现了农业统计方式的跨越式革新,遥感在农业统计中的应用,不仅提高了统计工作效率,而且实现了对北京市主要农作物(冬小麦和玉米)播种面积、设施农业占地面积、地表动土工程、主要农作物产量测量和生态资源的遥感监测,满足了统计遥感业务工作的需要,为今后遥感技术在相关统计领域的深入发展和更好的为统计部门服务奠定了基础。文章通过参阅相关资料,分析如今北京市农业遥感发展现状,探讨和展望遥感在农业统计中应用的发展前景,对今后遥感在统计其他相关领域的发展具有一定借鉴意义。     

基于农业遥感技术在《作物施肥原理与技术》课程教学改革中的应用研究

《作物施肥原理与技术》是高等农林类院校针对农业资源与环境专业开设的一门专业综合性较强的核心课程。随着遥感技术在农业生产中的应用,课程体系建设也应与时俱进,符合现代化农业生产和现代化农业人才的培养要求。本文通过对农业遥感技术在作物施肥原理与技术课程改革中的应用分析,利用自然资源卫星遥感云服务平台将遥感技术融入该课程教学体系。将课堂教学、科研及实践三者有机结合起来,进一步提高作《物施肥原理与技术》的教学质量,为现代化农业资源与环境发展培养高素质人才。     

低空遥感在现代农业资源定量监测中的应用研究

介绍低空遥感数据的应用特点,叙述现代农业资源管理的应用需求,分析低空遥感在农业资源动态定量监管工作中的应用方法。     

农业干旱遥感监测方法及其应用的研究进展

从可见光-近红外遥感监测法、热红外监测法、可见光-近红外-热红外遥感监测法、高光谱遥感监测法、微波遥感监测法等方面对国内外农业干旱遥感监测方法及其应用的研究进展进行了综述,以期促进今后农业遥感干旱监测的深入研究。     

太湖地区农业源对水体氮污染的贡献——以宜溧河流域为例

宜溧河流域是太湖上游的主要集水流域,该流域的污染物排放是太湖污染负荷的重要来源。重点针对种植业、畜禽养殖业和水产养殖业三种农业污染源,基于统计年鉴、遥感解译、野外监测和调研等多种手段,对种植业、水产养殖业和禽畜养殖业分行业进行了氮污染负荷核算。结果表明,2013年宜溧河流域主要农业源氮污染负荷总量为6861 t,单位排放强度为22.2 kg·hm^-2;种植业和禽畜养殖业是宜溧河流域氮污染的主要来源,其中种植业源TN排放量最大,为3832 t,占总负荷的55.9%,种植业中蔬菜地对氮污染的贡献较大,TN排放量占总农业源负荷的18.7%;禽畜养殖业源TN排放量次之,占总负荷的34.4%;水产养殖业源TN排放量最小,占总负荷的9.8%.因此,针对宜溧河流域农业源氮污染的治理,在考虑禽畜养殖和水产养殖的同时,应以种植业污染尤其是菜地作为重点研究对象,制定合理的控制措施。     

基于萤火虫算法的农业遥感图像增强研究

农业遥感图像增强有利于图像信息的提取与分析,萤火虫算法是近年来较为新颖的智能仿生算法,目前国内外关于其能否用于农业遥感图像增强的研究未见报道。文章首先利用非完全Beta函数建立农业遥感图像增强模型,结合人眼最小灰度分辨力函数进行图像细节增强,将每个输入区间的像素灰度值变换到适当的输出灰度级区间,最终生成对比度均衡的图像;然后通过萤火虫优化算法在其动态决策域半径进行伪差分操作更新;最后确定最佳参数的收敛条件,给出了算法流程。试验仿真结果表明,萤火虫算法的农业遥感图像检测在图像细节增强评价指标、相位一致性指标、通用质量评价指标等方面与直方图算法、Retinex算法、小波变换算法、模糊聚类算法等相比数据较优,能够用于农业遥感图像增强。