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射流混药装置变工况流场特性试验与数值分析 总被引:2,自引:0,他引:2
为了解射流混药器在变工况条件下的流场特性,采用CFD数值分析和试验方法对其射流流场进行了分析。研究结果显示数值模型可以较准确地预测混药比随出口静压的变化,混药比随出口静压的增大而线性降低。通过分析变工况条件下的装置内流场可知,沿路径a-d-e方向的静压最低点位于靠近点d前端的混药室流域,流体静压在喷嘴内部迅速降低,在混药管内则呈上升趋势。在喷嘴射流影响下,靠近射流核心区的路径c-d段出现了局部旋涡。根据无量纲性能曲线分析结果可知,混药装置的压力比与混药比之间呈线性递减的关系,数值分析结果显示压力比预测误差最大值为6%,当扩散管出口静压大于0.45 MPa时,装置内出现药液回流现象,并失去在线混合的功能。 相似文献
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为了描述风幕式喷杆喷雾雾滴特性与飘移性能之间的关系,运用激光粒度分析仪、粒子图像测速(PIV)和集雾试验测量装置对Lechler标准扇形喷头ST110-01在不同喷雾压力、风幕出风口风速和喷雾高度情况下的雾滴粒径、速度分布和飘移进行了试验,但飘移率逐渐变大;在400~600mm时,增大喷雾高度使雾滴粒径变大,雾滴的运动速度逐渐变小且飘移率变小;增大风幕出风口风速使雾滴粒径变小,此时喷雾高度对雾滴飘移率有着很大的影响。该研究可为正确设定喷雾系统运行参数等提供参考,对风幕式喷杆喷雾能够合理地喷施药液、减少雾滴的飘移和增大雾滴覆盖面积具有重要意义。 相似文献
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不同侧风和风幕风速对风幕式喷杆喷雾飘移的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
侧风是喷杆式喷雾机雾滴飘移的主要因素之一。为了分析不同侧风和风幕风速对风幕式喷杆喷雾飘移的影响规律,设计了风幕式喷杆喷雾性能测试系统,通过防飘对比试验,确定最佳风幕气流作用方式,然后进行雾滴飘移试验,得到雾滴飘移率和飘移质量中心距。结果表明:风幕气流最佳作用方式为喷杆正上方;无风幕作用时,雾滴的飘移质量中心距随侧风风速的增加线性上升;同一侧风风速下,雾滴飘移率随风幕风速的增大呈先快速再平稳减小后略有回升的趋势,风幕风速最佳的防飘区间为5~20m/s,最佳防飘风幕风速为20m/s;在同一侧风风速下,雾滴的飘移质量中心距与风幕风速呈负相关关系,风幕辅助气流有效减小飘移率的同时,对雾滴在喷头下方的分布具有显著影响。该研究可为风幕式喷杆喷雾机作业参数优化和防飘移研究提供参考。 相似文献
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喷雾液滴撞击大豆叶片表面研究 总被引:6,自引:0,他引:6
利用两台高速数码摄像机对喷雾液滴撞击大豆叶片表面过程和结果进行了测试与分析。研究结果表明,产生沉积和回缩破碎两种状态时,液滴K值均小于57.7;发生喷溅时,大部分液滴K值大于57.7,但由于叶片表面密被长柔毛使得液滴在低撞击角度下易于喷溅,因此液滴在撞击角度为28°和44°时K值小于57.7。液滴在沉积过程中,在相同粒径和撞击角度下,液滴撞击速度越高最大铺展越大,铺展时间也越长,但撞击速度高和撞击速度低的液滴最终铺展比接近。沉积部位对液滴铺展过程和结果有重要影响。液滴在回缩破碎过程中,在表面张力的回缩和叶片表面的粘滞作用下分离破碎,与沉积于叶片表面的液滴相比较,液滴收缩破碎后合计最终铺展比大大提高,均匀破碎的液滴其合计最终铺展比比不均匀破碎的液滴大。当撞击We数较高时,喷溅液滴将呈现喷射成串小液滴的状态;当撞击We数较低时,喷溅液滴将呈现喷射单独的2~3个大液滴的状态。喷射出成串小液滴后的液滴主体部分最终铺展比比喷射出单独大液滴后的液滴主体部分大。 相似文献
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为提高果园机器人在果园中作业的自主性、安全性和效率,需要进行有效合理的运动规划。针对传统RRT*(Rapidly exploring random tree star)全局路径规划算法在连续走廊式环境下存在搜索效率低、采样点利用率低、生成路径折线多转角大等问题,以阿克曼底盘果园喷雾机器人为运动模型,提出一种改进双向RRT*的果园喷雾机器人运动规划算法。首先,根据激光雷达建立果园二维平面地图,将果树和障碍物均视为障碍物区域,并结合喷雾机器人本体尺寸,对障碍物进行膨胀化处理;然后,通过改进双向RRT*算法搜索路径,搜索路径过程中结合动态末梢节点导向和势场导向进行偏置采样,并对初步生成的路径进行路径点去冗余以及相邻折线段转角约束处理;最后,采用三阶准均匀B样条曲线对处理后的路径点进行轨迹优化,在优化过程中主要考虑轨迹的碰撞检测和喷雾机器人底盘曲率约束。试验结果表明,相较于传统双向RRT*算法,本文所提出的改进算法规划时间平均减少57.5%,采样点利用率平均提高28.55个百分点,最终路径长度平均缩短7.14%;经三阶准均匀B样条曲线优化后所得轨迹在有、无障碍物两种环境下均满足喷雾机器人最大曲率约束,且仅在换行以及障碍物处存在转弯行为,符合喷雾机器人作业轨迹条件,提高了喷雾机器人的工作效率和自主性。 相似文献
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果园环境实时检测是保证果园喷雾机器人精准作业的重要前提。本文提出了一种基于改进DeepLab V3+语义分割模型的果园场景多类别分割方法。为了在果园喷雾机器人上部署,使用轻量化MobileNet V2网络替代原有的Xception网络以减少网络参数,并在空洞空间金字塔池化(Atrous spatial pyramid pooling,ASPP)模块中运用ReLU6激活函数减少部署在移动设备的精度损失,此外结合混合扩张卷积(Hybrid dilated convolution,HDC),以混合扩张卷积替代原有网络中的空洞卷积,将ASPP中的扩张率设为互质以减少空洞卷积的网格效应。使用视觉传感器采集果园场景RGB图像,选取果树、人、天空等8类常见的目标制作了数据集,并在该数据集上基于Pytorch对改进前后的DeepLab V3+进行训练、验证和测试。结果表明,改进后DeepLab V3+模型的平均像素精度、平均交并比分别达到62.81%和56.64%,比改进前分别提升5.52、8.75个百分点。模型参数量较改进前压缩88.67%,单幅图像分割时间为0.08s,与原模型相比减少0.09s。尤其是对树的分割精度达到95.61%,比改进前提高1.31个百分点。该方法可为喷雾机器人精准施药和安全作业提供有效决策,具有实用性。 相似文献