串联式混合动力拖拉机分动箱的设计与试验

设计的串联式混合动力分动箱由输入轴、中间轴、输出轴以及轴上齿轮和一对滑移齿轮组成。为减小分动箱体积,同时满足配套旋耕机较大耕深需求,在满足结构、强度、刚度等约束条件下,以分动箱总中心距和齿轮总体积最小为目标函数,建立了分动箱参数优化的数学模型。采用基于改进粒子群算法(PSO)的参数优化策略,优化结果表明,与基本粒子群算法相比,改进后的粒子群算法在收敛速度和收敛精度方面均有明显提高,改进后的齿轮总体积减小了2.9%,优化精度提高了1.5%。分动箱运动学仿真及试验结果表明,优化后的分动箱动力输出轴(PTO)动力性能符合要求,能够满足配套旋耕机的工作要求。     

重庆市不同规模灌区农灌水有效利用系数测算与对比研究

通过对重庆市不同规模灌区农田灌溉用水有效利用系数计算结果的比较研究,对出现的中型灌区农田灌溉用水有效利用系数大于小型灌区的结果进行合理性分析,并为重庆市农田灌溉用水有效利用系数的进一步提高,提出相关建议,为政府相关部门的科学决策提供参考.综合考虑重庆的地形、气候、土壤等因素.根据选定灌区的实测数据,采用首尾测算法计算2017年重庆市不同规模灌溉农田灌溉水的有效利用系数,采用单因素和主成分分析法,分析影响农田灌溉水有效灌溉系数的主要因素. 1)通过测算, 2017年重庆市中型灌区农田灌溉水有效利用系数为0.499,小型灌区为0.487,推算全市为0.495; 2)在影响农田灌溉水有效利用系数的主要因素中,当地的节水工程和管理状况所占的比例大于自然因素; 3)中型灌区在节水工程的投资、管理和维护等方面均优于小型灌区; 4)自然因素中,降水量对农田灌溉水有效利用系数具有一定的负面影响.     

基于连续投影算法和光谱变换的冬小麦生物量高光谱遥感估算

为探索基于全波段冠层高光谱以及变换光谱的冬小麦地上部生物量的遥感估算方法，以2016、2017年冬小麦田间试验为基础，通过对冠层光谱和地上部生物量的相关性分析，筛选拔节期、抽穗期的冬小麦冠层光谱、一阶导数光谱、对数变换光谱和连续统去除光谱对地上部生物量的敏感波段，并结合偏最小二乘法(PLS)分别建立拔节期和抽穗期基于SPA算法的冬小麦地上部生物量估测模型，再与基于任意两波段组合的最佳归一化光谱指数、比值光谱指数、差值光谱指数和已报道光谱指数的冬小麦地上部生物量估测模型进行比较。结果表明：(1)SPA算法较好地利用了全波段冠层光谱信息，并显著降低了光谱维度，不同变换光谱的地上部生物量敏感波段个数在4~14之间；(2)拔节期和抽穗期冠层光谱与地上部生物量的相关性高于开花期和灌浆期，各生育时期一阶导数光谱与地上部生物量之间的相关性优于连续统去除光谱、对数变换光谱和光谱指数；(3) 利用抽穗期一阶导数光谱敏感波段建立的预测模型和验证模型达到了较高的精度，其预测模型的决定系数和均方根误差分别为0.78和0.87 t·hm^-2，验证模型的决定系数和均方根误差分别为 0.84和0.69 t·hm^-2，预测相对偏差为2.74。这说明，抽穗期是估算地上部生物量的最佳生育时期，且基于冠层一阶导数变换光谱，结合连续投影算法和偏最小二乘回归方法所构建抽穗期地上部生物量估算模型具有最优的精度和预测能力，可用于地上部生物量的定量估算。     

大型薄壳制件真空辅助树脂传递模塑工艺充模方案仿真分析及优化

针对大型树脂基复合材料制件不适于用实验试错法进行充模方案设计的问题,在分析树脂流动规律的基础上将大型薄壳件的求解区域分解,仿真分析了不同充模方案下树脂在纤维中的流动行为和模腔内压力变化,提出在制件填充面积等分处设置流道的方法,选择和优化大型薄壳制件的充模方案。结果表明:①对于不便进行实验试错法进行真空辅助树脂传递模塑(VARTM)工艺充模方案设计的大型薄壳制件,可以采用数值模拟的方式,以达西定律、能量守恒定律等为计算依据,求解压力场和速度场,对比不同仿真方案的充模时间等数据合理安排注胶方式方法,指导VARTM工艺制备大型复合材料制件合理安排注胶方式,提高生产率、减少因树脂浸润不均匀产生的缺陷。②对于大型薄壳类制件,忽略厚度方向尺寸,影响充模时间的主要因素为流道长度和树脂流动距离。选取尽可能长的注胶流道,合理设置流道位置以减少树脂流动的距离;长流道可以增加树脂瞬时注入量、提高较长时间的压力差;而树脂流程越长,树脂前锋处压力损失越大,流速越慢。③试验提出了制件填充面积等分处设置流道的方法。将大型薄壳工艺制件充模面积等分,注胶流道布置在垂直于制件长度方向的面积等分线上,可缩短充模时间并减少制件两端的树脂富集现象。对于较狭长部分可再次进行面积等分设置流道,以免造成树脂流程过长压力流失过多;而对于较宽阔部分不宜设置过多流道以免树脂前锋稳定前互相接触造成制件充模不均匀。     

基于物联网(IOT)的规划预测算法在农业灌溉中的应用

为了节约以及最优化利用水资源,避免粗放型农业灌溉需求对资源的浪费。利用部署在农田里的传感器获取土壤湿温度、空气相对湿度、紫外线辐射强度等自然环境参数再结合来自互联网的天气预报数据,系统将传感器节点获取的实时数据以及互联网提供的天气预测信息输入SVR模型进行训练得到未来的土壤水分差预测值,结合k-means聚类算法得出精确的预测结果,最后利用Web服务和基于Web的信息可视化功能进行智能决策,搭建了基于物联网平台并结合规划预测算法的智能灌溉管理系统,并给出合理的灌溉建议。通过两周的预测结果可知,与HS算法方法比较,SVR+k-means聚类规划预测算法预测结果与实际测量结果的拟合程度更好、波动更小、精度更高。根据规划预测算法测试数据与传统算法比较表明了前者的精确性,并且通过仿真充分表明了规划预测算法的可靠性与优越性。可以看出规划预测算法对土壤水分的预测值更加接近实测值。通过规划预测算法得到的精确的土壤水分差的量化结果,可以实现对未来的农田的智能灌溉决策控制,达到节约水资源的目的。     

基于改进鸡群算法的微电网运行优化

【目的】以风、光、储、微型燃气轮机、燃料电池等分布式电源构成的微电网能有效地解决能源危机和环境污染问题.为了充分发挥清洁能源的效益,针对某地区含有多种分布式电源的微电网在孤岛状态下的运行状况进行优化.【方法】通过建立微电网系统各个结构的数学模型,在满足约束条件的前提下,利用改进鸡群算法对夏季24 h典型负荷日内的微电网系统进行参数优化配置.【结果】研究优化了各分布式电源的输出功率,降低了发电成本,获得了孤岛运行状态下微电网在夏季24 h典型负荷日内的优化运行方案.【结论】通过与其他改进鸡群算法对比,本研究所提出的改进鸡群算法对该地区的微电网优化性能良好,具有较好的应用前景.     

农用车辆路径跟踪预瞄控制研究 —基于免疫模糊PID算法和视觉导航

在无人驾驶农用车辆过程中,由于作业环境的复杂性,往往会遇到一些突发状况,如急转弯或者突然出现障碍物等,目前的视觉导航技术一般都是获取路径信息后直接进行反馈调节,在遇到突发状况时难以有效的工作。为此,将跟踪预瞄加反馈控制器引入到了无人驾驶农用车辆自动导航系和控制系统中,并使用免疫模糊PID算法对控制系统进行优化,以提高控制的效率、精度及自动化程度。为了验证该方法的可靠性,模拟农用车辆的作业环境,对控制算法的精度和效率进行了验证。仿真结果表明:采用免疫模糊PID算法具有较高的控制精度,且运算效率高,如将其使用在农用车辆自动导航和控制系统中,对于提高导航的精度和智能化程度具有重要作用。     

基于改进杂草算法的温室农场多载AGV调度研究

随着人工劳力成本逐年上升,果蔬产品采摘后及时放置保鲜室存储成为现代化温室农场关注的重要环节之一。针对劳力成本与保鲜及时性问题,将自动导航小车(automatic guided vehicle,简称AGV)应用到农场果蔬搬运,以保证果蔬产品采摘后能尽快得到保鲜。以果蔬产品采摘后至冷库前的时间段长度平均值和完成搬运任务总时间最小作为优化目标,建立多载AGV调度问题的多目标优化模型,将基本杂草算法和改进算法应用到模型的求解。在仿真环境下,验证模型和算法的有效性和科学性,从而为实现温室设施装备自动化提供一种有效方法。     

基于用户评论下的生鲜农产品优选排序

现如今电商市场竞争激烈,众多小型垂直类生鲜电商紧紧围绕在京东商城和天猫超市这两大平台上。用户评论铺天盖地,如何减少消费者搜索和筛选的时间成本显得尤为重要。对于生鲜农产品来说,物流服务满意度是关键因素。以京东商城和天猫超市两大综合类电商平台的生鲜商品为例,采集大量的用户评论,从数据中获取物流服务满意度影响因素进行相关度分析并最终得出6个因素,采用机器学习的方法对大量标注文本进行模型训练,通过训练的模型识别待分类文本的情感倾向,建立基于物流服务满意度的商品排序方法,进一步提出威尔逊置信区间的方法修正物流服务满意度用于评论数量分布不均的情形,最后对这2种算法的应用场景作出分析介绍和对比,使商品排序过程中不仅考虑到商品的物流服务满意度,同时也引入评论数量,通过不同的需求和数据情况生成最符合用户期待的排序结果。