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991.
该研究的宗旨是考察玉米种子分级处理对气力式精量排种器播种效果的影响。将玉米种子按形状和大小分为4级,分别用气吹式和气吸式2种精量排种器进行试验,以考察种子分级对合格、重播、漏播等播种指标的影响。试验表明:气吹式排种器对玉米种子形状和大小变异的适应性较强;对于气吹式排种器而言,在满足播种指标要求前提下,种子分级对其播种合格指数、重播指数影响显著,对其漏播指数和变异系数影响不显著,圆形种子合格率为96%,扁平种子合格率为87.4%,优势明显;而对气吸式排种器而言,分级后对各项质量指标的影响不显著,且出现较多播种不合格情况,说明即使进行种子分级也未能明显改进其播种性能。试验条件下,气吹式精量排种器的播种质量指标优于气吸式精量排种器。 相似文献
992.
993.
994.
基于EDEM软件的肥料调配装置关键部件参数优化与试验 总被引:4,自引:8,他引:4
为实现播种作业条件下肥料调比的分层深施,以满足不同作物整个生育期的养分供应,设计了肥料调配装置,并通过理论分析的方法确定了各关键部件的主要参数。以挡杆直径及分肥份数为试验因素,合格系数及波动系数为试验指标,分别采用仿真试验及验证试验的方法,进行二因素三水平正交肥料均布器参数优化试验研究,试验结果表明:均肥份数为极显著影响(P0.01),挡杆直径为显著影响(P0.05);肥料均布器最优参数为挡杆直径4 mm,均肥份数16,此时,试验指标合格系数及波动系数的仿真值及试验值分别为0.903、0.928及68.6、78,相对误差分别为2.19%、12.05%,验证试验与仿真试验具有相同的因素指标响应趋势,利用仿真试验进行肥料均布器参数优化具有可行性。该研究为肥料调配装置的设计研究提供了参考。 相似文献
995.
996.
针对大蒜联合收获作业过程中根系切净率低与损伤率高的问题,设计了一种按压式切根装置,阐述了其主要结构与工作机理。通过理论计算确定了夹持输送与切割机构作业参数,构建大蒜夹持运动方程和拨轮组动力、变形及切割力学模型。以链轮、拨轮和圆盘刀转速为试验因素,伤蒜率和切净率为试验指标,利用Design-Expert 8.0.5软件进行回归与响应面分析,构建三元二次回归模型,得到各因素对指标值的影响顺序。结果表明,当链轮、拨轮和圆盘刀转速为107、52、197 r/min时,装置性能最优,伤蒜率和切净率分别为0.63%和97.07%。对比鳞茎顶端定位“浮动切根装置”的最优参数组合,结果表明,所提出的装置伤蒜率降低2.15个百分点,切净率提高3.9个百分点。对优化因素进行试验验证,验证与优化结果基本一致,满足大蒜机械化收获高效切根作业要求。 相似文献
997.
998.
正反转动力式玉米切茬防堵装置设计与试验 总被引:2,自引:2,他引:0
针对西南地区免耕播种作业存在秸秆覆盖量大、秸秆整杆覆盖和地块较小的问题,该研究基于有支撑切割原理设计了一种正反转动力式切茬防堵装置。通过参数分析设计了仿生切茬圆盘刀,对防堵装置进行力学和运动学分析揭示其防堵机理。基于离散元法建立防堵装置的数值仿真模型,选取机具前进速度、刀盘间距、正转转速和反转转速为试验因素,以粘结键断裂数量和功率为试验指标,进行二次回归正交旋转组合试验,得到防堵装置的最优参数组合为:机具前进速度0.98 m/s、刀盘间距60 mm、正转转速150 r/min、反转转速313 r/min。根据最优参数完成样机试制,并进行田间试验。田间试验结果表明,秸秆覆盖量为1.63 kg/m2时,防堵装置对玉米秸秆的平均切断率为95.72%;机具通过性合格,满足西南地区免耕播种作业要求。该研究可为秸秆覆盖量大和秸秆整杆覆盖条件下免耕播种机的设计与改进提供参考。 相似文献
999.
轮勺式半夏精密排种器设计与试验 总被引:1,自引:0,他引:1
针对半夏种子形状不规则、表皮易破损造成播种中充种困难、易伤种等问题,在测定半夏种子物料特性的基础上,设计一种轮勺式半夏精密排种器,分析了半夏种子在充种区和清种区的受力情况,阐述了轮勺式精密排种器的工作原理。通过离散元单因素仿真试验,对排种器的种勺数量、取种轮转速、种层高度以及种勺型孔半径进行分析,并以取种轮转速、种层高度和种勺型孔半径为试验因素,以合格指数、重充指数、漏充指数为试验指标,进行了二次回归正交旋转组合台架试验,建立3个指标的回归模型,并利用回归模型进行排种器的设计参数优化。试验结果表明:影响合格指数的主次顺序为取种轮转速、种层高度、种勺型孔半径;当种勺型孔半径为7.5mm,取种轮转速为17.0~19.0r/min、种层高度为123.0~133.0mm,合格指数大于95.5%、漏充指数小于1.0%、重充指数小于3.5%,满足中药材半夏种植要求。 相似文献
1000.
基于小波分析和BP神经网络的触电信号检测模型 总被引:2,自引:6,他引:2
针对从农村低压电网总泄漏电流中检测和判断触电电流信号的难题,该文提出一种基于小波变换和BP神经网络的触电信号检测方法。首先用触电物理实验平台对动物触电信号进行实测,选择合适的小波基和分解尺度对触电实验中总泄漏电流及触电电流进行小波多分辨分析,实现原始信号的预处理;再将预处理后的波形作为样本进行神经网络学习和训练,建立从总泄漏电流波形中提取触电电流波形的神经网络耦合模型,并用此模型对未训练的样本进行触电信号的检测,检测值与实际值的平均相对误差为3.93%,说明该方法能够从总泄漏电流中检测出触电电流信号,对于 相似文献