猪粪中温半干法连续厌氧发酵产气性能

为改善猪粪在连续型沼气工程中的容积产气效率和降低其进出料过程的热损失,该研究拟采用高浓度和小体积喂料方式进行,将新鲜猪粪分别稀释成总固体质量分数(total solid,TS)为10%、12%和14%3个水平,通过逐级缩短水力停留时间(hydraulic retention time,HRT)(HRT:25 d→20 d→18.5 d)的方式来改变各组反应器的负荷。试验结果表明,当HRT:25 d时,各组平均日产气量均表现最高,约为460 m L/g,此阶段可获得85%以上的沼气转化效率;当HRT:20d时,各组均获得最大容积产气率,最高达到2.29 L/(L·d)(TS:14%);当HRT下降至18.5 d时,各组产气量均呈下降趋势,表明有机负荷已超出反应器的最大转化能力。通过综合原料产气转化效率和容积产气效率2个指标,发现进料TS为14%和HRT为25 d为较优组合条件。该研究可为在实际沼气工程中如何协调进料浓度和HRT的关系提供参考。     

单轨道山地果园运输机齿条齿形优选

为减小单轨道山地果园运输机能耗及提高运输效率,该文基于动力学理论建立了运输机驱动轮与轨道齿条啮合的动力学模型,并设计、加工制造了链轮齿形齿条、销轮齿形齿条、摆线齿形齿条。以运输机驱动轮旋转角速度、轨道坡度、齿条齿形为考察因素,以驱动轮与不同齿形齿条啮合时所需提供的驱动扭矩为评价指标,探究齿条齿形对单轨道山地果园运输机力学性能的影响,得到在相同条件下驱动轮与链轮齿形齿条啮合时的驱动扭矩最小,且波动幅度最小。在驱动轮转速为+88.08 rad/s、轨道坡度分别为+0?、+6?、+12?时,驱动轮与链轮齿形齿条啮合时的驱动扭矩均值较驱动轮与圆弧齿形齿条啮合时的驱动扭矩均值分别减小33.82%,33.45%,21.59%;在驱动轮转速为-88.08 rad/s、轨道坡度分别为-0?、-6?、-12?时,驱动轮与链轮齿形齿条啮合时的驱动扭矩均值较驱动轮与圆弧齿形齿条啮合时的驱动扭矩均值分别减小35.55%,27.24%,30.43%。试验结果表明,链轮齿形齿条综合性能最优,较圆弧齿形齿条更适宜用于单轨道山地果园运输机的轨道运输中。该研究为单轨道山地果园运输机轨道的结构优化设计提供了参考。     

山地果园开沟机倾斜螺旋式开沟部件设计与优化

为缓解中国山地果园开沟施肥作业中,可用开沟机型短缺、已有开沟机型普遍存在开沟功耗高、开沟稳定性差的问题,该文设计并优化了山地果园开沟机倾斜螺旋式开沟部件,进行了直刃刀、曲刃刀与齿形刀对比试验和齿形刀开沟刀片结构参数优化仿真试验。为验证优化效果及分析作业参数对开沟功耗的影响,进行了开沟作业参数对开沟功耗影响试验。试验结果表明:开沟功耗方面曲刃刀与齿形刀较优且差异不大,直刃刀较差;开沟沟深稳定性方面3者比较接近。利用响应面分析方法和EDEM软件建立了齿形刀结构参数优化仿真模型,仿真结果表明:对开沟功耗影响显著顺序为折弯角刃角安装角齿形。优化后结构参数为安装角4.5?,折弯角49?,刃角21?,原齿倍数1.25,对应开沟功耗为9.73kW。对开沟功耗影响显著顺序为沟深前进速度开沟转速;转速为566r/min时,开沟功耗较低。优化后开沟功耗降低12.80%,沟深稳定性系数提高1.18%。对比现有开沟机,开沟功耗降低22.22%,沟深稳定性系数提高7.2%～8.5%。研究结果可为山地果园开沟机开沟部件结构设计和开沟刀片结构参数优化提供参考。     

人字形板式换热器流道传热特性及参数优化

为实现田间条件下快速、准确识别棉花与杂草,该文以自然光照下田间棉花与杂草为研究对象,采用垂直向下拍摄的方式获取棉花杂草视频,按1帧/s的速率从视频中提取图像,在人工去除冗余度过多的图片后,建立1 000幅图片的数据集。对比了Faster R-CNN和YOLOv3 2种典型卷积神经网络,将Faster R-CNN卷积神经网络的深度学习模型引入到棉花杂草图像识别中,并提出一种结构优化的方法,使之适用于复杂背景下的棉田杂草识别。该文选用残差卷积网络提取图像特征,Max-pooling 为下采样方法,RPN网络中引入特征金字塔网络生成目标候选框,对卷积神经网络结构进行优化。在使用700幅图片进行训练后,通过200 幅田间棉花杂草图像识别测试,结果表明：该方法的平均目标识别准确率达95.5%,识别单幅图像的平均耗时为1.51 s,采用GPU 硬件加速后识别单幅图像的平均耗时缩短为0.09 s。优化后的Faster R-CNN卷积神经网络相对于YOLOv3平均正确率MAP高0.3以上。特别是对于小目标对象,其平均正确率之差接近0.6。所提方法对复杂背景下棉花杂草有较好的检测效果,可为精确除草的发展提供参考。     

西瓜基质栽培智能灌溉系统的研究

设计了一种基于ZigBee无线传感器网络的西瓜基质栽培智能灌溉系统。该系统由环境信息采集装置、信息处理系统和灌溉执行结构3部分组成。环境信息采集装置主要采集影响西瓜水分需求的基质相对湿度和空气相对湿度;信息处理系统对数据进行分析与处理,判断是否驱动灌溉执行机构对西瓜进行灌溉。综合考虑西瓜在不同生长阶段基质相对湿度、空气相对湿度对西瓜需水量的影响,建立了模糊控制规则库,利用MATLAB进行仿真,证明灌溉策略的有效性。结果表明,智能灌溉系统能根据智能灌溉策略适时、适量地进行灌溉,控制基质相对湿度与西瓜生长阶段相适应,伸蔓期将基质相对湿度控制在62.82%~67.25%,开花坐果期将基质相对湿度控制在68.05%~72.18%,膨瓜期将基质相对湿度控制在72.23%~77.15%,成熟期将基质相对湿度控制在58.36%~62.13%,所测得的基质相对湿度与最佳基质相对湿度之间的误差在2%左右,满足西瓜基质栽培的灌溉需求。     

油菜钵苗移栽机栽植机构参数匹配与轨迹分析

针对油菜钵苗移栽机的结构参数对栽植稳定性的影响及拖拉机田间作业时部分工作参数受载波动影响栽植性能等问题,采用ADAMS建立参数化模型,开展栽植机构结构参数(栽植臂、从动栽植臂、连杆)及作业参数匹配研究和轨迹分析,确定机组前进速度v(m/s)与栽植频率f(株/min)的匹配范围。结果表明:当栽植臂长度为300mm、从动栽植臂长度为305mm、连杆长度为95mm时,栽植轨迹高度为225mm,其中连杆长度对栽植性能有较大影响;在理论可行范围内,当f/v比值为200时,栽植轨迹达到最优,且随机组的前进速度增加,对应的可行栽植频率范围呈线性关系随之增大,栽植机构可适应株距范围为240~375mm。同时,应用高速摄像在线观察得出,栽植机构实际运动轨迹与理论分析基本吻合。田间试验表明:穴深合格率为90.7%,变异系数为7.1%,穴口长度合格率为84%,变异系数为6.6%,满足栽植要求。     

基于视差图像的重叠果实图像分割算法

为解决自动采摘视觉系统中重叠果实的分割问题,提出了基于视差图像的果实分割算法。采用双目立体视觉系统获取图像对,对图像对进行预处理和校正,通过图像对的立体匹配来获取视差图像,最后对视差图像进行分割。该算法将分割的依据和信息从二维图像的颜色、形状、纹理等扩展到三维空间的深度,对空间距离不同的目标具有较好的分割效果。实验表明,对获取的视差图像进行基于区域的分割时,其区域间灰度对比度为0.98,目标计数一致性达到0.90;进行基于边缘的分割时,其边缘检测误差为5.74%,因此,该方法对重叠果实区域的分割是有效的。     

鸡蛋电子称量分级包装生产线自动控制系统设计与试验

鸡蛋质量分级是鸡蛋生产加工和销售前处理的重要工序之一,为了提高鸡蛋分级的生产效率和准确率,该文研究了一种用于鸡蛋电子称量、分级包装的同步跟踪自动控制系统,由称量部分、分级部分、装盘部分和自动送盘部分组成。利用一种32位嵌入式RISC处理器ARM同时采集多个通道传感器的鸡蛋质量信号并进行处理,将处理后的信息通过并行口送到可编程逻辑控制器PLC的寄存器,PLC对鸡蛋质量进行等级判断。利用限位开关脉冲作为数据传递的触发信号,然后利用编码器产生的高速脉冲实现对鸡蛋运动的位置精确定位,并控制相应的执行元件,配合机械装置的运动,解决了鸡蛋6排称量转单排线后的位置同步跟踪、对应电磁铁的准时动作和复位及分级之后鸡蛋自动装盘的难点,完成质量采集、分级卸料、装盘、送盘等动作,实现对不同质量等级范围鸡蛋的精确分级包装。试验结果表明,该控制系统测量误差在±1 g以内的鸡蛋占85.6%,分级准确率达到98%,生产效率为30 000枚/h,该研究结果有助于提高鸡蛋分级的生产效率,可为鸡蛋分级技术国产化提供参考。     

基于低空无人机遥感技术的油菜机械直播苗期株数识别

植株数量识别是油菜机械直播效果和质量评估的关键.该文针对油菜机械直播田间植株数量检测中人工统计耗时、费工、效率低下的现实,通过自主搭建的低空无人机遥感平台采集油菜机械直播区域的遥感影像,基于超高分辨率(0.18 cm/pixel)遥感影像计算的颜色植被指数进行油菜目标识别及其形态特征信息提取.结合田间调查数据,采用逐步回归分析方法,建立了机械直播油菜在苗期的株数与遥感特征信息之间的关系.结果显示,油菜目标的株数与其外接矩形的长宽比、像素分布密度和周长栅格数具有较好的线性关系,回归模型的决定系数R2为0.803,并通过显著性检验,其标准估计误差为0.699.模型检验结果显示,观测值与预测值之间的R2为0.809,均方根误差RMSE为0.728.研究结果表明,利用集成超高分辨率传感器的低空无人机遥感平台,通过计算颜色植被指数并分析油菜目标数量与形态特征的相关性,能有效识别油菜机械直播的出苗株数,可为后续油菜机械直播效果的快速、准确评估提供技术支持.     

油菜籽粒点面接触碰撞中恢复系数的测定及分析

为建立油菜籽粒与播种、收获等机具相关重要工作部件间发生碰撞时的碰撞模型,该文基于运动学方程构造了油菜籽粒恢复系数的测定装置,并针对油菜籽粒的弹性特性进行了试验测定和分析。针对华双4号油菜品种,采用L8(41×24)混合正交试验方案研究了碰撞材料、碰撞材料厚度、自由下落高度和含水率等因素对油菜籽粒恢复系数的影响,然后针对碰撞材料、下落高度和碰撞材料厚度等重要因素进行了单因素试验,并进一步获得下落高度和碰撞材料厚度2个因素对恢复系数的影响规律及回归方程。试验结果表明,影响油菜籽粒恢复系数的因素主次顺序为:碰撞材料、自由下落高度、碰撞材料厚度和含水率。油菜籽粒与Q235、铝合金、有机玻璃、橡胶等碰撞材料之间恢复系数依次减小,并且随着下落高度的增加而减小,随着碰撞材料厚度的增加而增大。在碰撞材料为厚1 mm的Q235和籽粒含水率8.06%条件下,恢复系数随下落高度变化的回归方程决定系数R2=0.9979;在碰撞材料为Q235、籽粒含水率8.06%和下落高度420 mm条件下,恢复系数随材料厚度变化的回归方程决定系数R2=0.9872。该文结果可为油菜精密播种及高性能收获机具中相关工作部件的设计提供依据。