采棉机器人的研究现状及关键技术

对国内外机械化采棉技术的研究现状进行了综述,构建出了基于计算机视觉的智能型采棉机器人原型系统,分析了采棉机器人的应用价值.同时,介绍了采棉机器人的作业环境和工作对象的特殊性,总结了采棉机器人所涉及的关键技术,包括采棉机器人本体的优化设计、棉花的自动识别和分类以及路径规划和运动控制技术等,最后指出了目前应用采棉机器人存在的主要问题并提出相应对策.     

5100QB柴油机振动测试与分析

针对云内5100QB柴油机装车后在高速行驶工况易出现离合器壳断裂现象,通过各试验工况下的多测点测试及幅值谱的振动分析,分析5100QB柴油机自身的振动力源及导致离合器壳开裂的主要原因。     

活塞中凸型线数控加工的一种逼近方法

针对发动机活塞纵剖面型线的不规则性,提出了采用3次样条插值和双圆弧拟合相结合逼近加工曲线的方法,推导出了适用于计算机编程的3次样条插值计算公式;分析了双圆弧拟合的原理,并对逼近误差进行分析,满足了加工拟合曲线的要求。     

35CrMo旋转接头激光表面硬化技术的试验研究

用L9(34)正交试验法研究35CrMo旋转接头激光相变硬化工艺参数优化组合,分析了旋转接头激光相变硬化方法.试验结果表明:激光相变硬化层硬度比渗氮淬火提高了30%,耐磨性提高了1倍,表面残余应力为压应力;满足了旋转接头工作要求,为改进旋转接头表面处理方法提供了依据.     

驾驶员疲劳检测技术的研究现状及发展趋势

介绍了国内外对于驾驶员疲劳状态检测技术的研究现状,并对几种具有代表性的产品进行了评述;PERCLOS是一种目前最有效的、车载、实时的驾驶疲劳测评方法;提出了驾驶疲劳状态检测研究应着重于驾驶疲劳形成机理和模型建立、疲劳状况检测及其评价方法、驾驶员疲劳报警装置的研究及应用,并实现驾驶员疲劳状态检测及预警装置商品化的研究思路。     

曲轴模拟分析和测试技术的研究进展

曲轴的动力学特性对内燃机噪声、振动以及粗糙刺耳的音质的研究至关重要，因此必须尽可能准确地认识其内在机理。在曲轴模拟分析和测试技术研究领域中出现了许多成果．本文对这些成果作了简要介绍和分析。     

3100QB型柴油机振动测试与分析

针对3100QB柴油机的离合器壳在高速行驶工况易出现径向开裂现象,通过各试验工况下的多测点测试及幅值谱的振动分析,找出了3100QB柴油机自身的振动力源及导致离合器壳开裂的主要原因,并提出现有条件下减振的有效技术与措施。     

流体食品微波杀菌工艺试验研究

与传统的红外线杀菌、巴氏杀菌相比,微波杀菌具有能量损耗小、加热迅速且直接的特点,用于食品杀菌可以达到保持营养与风味、卫生、安全及无污染的效果.以往对食品微波杀菌的研究多集中于固体或半固体食品,而对鲜奶等液态食品的连续流动杀菌的研究较少.为此,通过设计的流体食品微波杀菌试验装置,以水为试验介质,以微波功率为试验参数,以杀菌过程中的温升和流量为试验指标,得到微波杀菌参数之间的相互影响规律以及在给定流量下微波功率的大致变化范围,为液态食品连续流动杀菌设备的进一步开发研究提供了一定的理论依据.     

不同颜色粘虫板对葡萄园昆虫的诱集效应

为筛选出对葡萄害虫诱集效果好的粘虫板,选用黄色、蓝色、白色、紫色、绿色、红色、黑色和荧光色8种颜色的粘虫板对葡萄园内昆虫进行诱集试验。结果表明,共诱到昆虫7目18科22种,主要害虫有蓟马、蚜虫和叶蝉,其中蓟马数量占到昆虫总量的88.96%,天敌昆虫主要有寄生蜂、捕食性瓢虫、食蚜蝇和东亚小花蝽。紫板、蓝板和白板对蓟马的诱集效果强,黄板、荧光板和绿板次之,红板和黑板效果差;黄板对蚜虫诱集效果强,绿板和荧光板次之,黄板与其他色板之间差异显著;黄板、荧光板和绿板对叶蝉的诱集效果好,3种色板与蓝板之间差异不显著、与其他色板差异显著。白板、蓝板和黄板诱集到的天敌数量最多,占所有颜色粘虫板诱集天敌总量的69%左右。试验期间诱集到的昆虫益害比为0.036,各色板的益害比依次为黑色>荧光色>绿色>红色>黄色>白色>蓝色>紫色,其中紫板的益害比最低,仅为0.011。结合各色板的诱虫效果和益害比进行综合分析,建议选用紫板对蓟马进行诱杀,适时适量选择性使用黄板对蚜虫、叶蝉等进行诱杀。     

大数据时代山东农业病虫害监测预警体系建设

在大数据时代,海量的数据资源是推动经济发展和社会进步的基石,丰富、透明、完善的农业大数据资源是加快农业信息化建设步伐的前提,先进、有序、完备的农业病虫害监测预警体系是服务绿色农业发展的支撑。该研究试图在研究国内外农业病虫害监测预警体系的基础上,在农业专家的指导下,进行大数据时代农业病虫害监测预警体系构建。山东农业病虫害监测预警体系的建设应主动适应大数据时代的发展需求,分步构建病虫害监测预警体系,分层划分病虫害数据中心工作,合理布局病虫害数据采集站点,科学制定病虫害监测预警任务,共建共享病虫害监测数据信息,有效加强病虫害联合监测预警,努力研发病虫害智能识别终端,为发展现代高效农业提供坚实的保障。