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102.
103.
为解决拖拉机传统驱动桥与整机刚性连接带来的震动和颠簸问题,改善拖拉机在崎岖道路上的驾驶平稳性和安全性,提高作业的质量和效率,设计重型拖拉机全独立式悬浮转向驱动桥的液压系统。该系统采用负载敏感变量柱塞泵,兼用于本液压控制系统和主机工作系统,从而降低产品成本;采用电磁阀组适时精量控制进出悬浮油缸液压油量从而达到调节支撑刚度的目的。重点介绍该液压系统的结构组成、元件选型、工作原理分析以及试验验证。试验结果表明,该全独立式悬浮转向驱动桥性能良好,液压系统稳定可靠,各动作反应灵敏,3 h系统温升72℃、最大静态压力13.8 MPa、最大悬浮高度95 mm、回油背压1.5 MPa,各项检测值均满足设计指标要求。本液压系统的设计为重型拖拉机全独立式悬浮转向驱动桥的研发提供技术支撑,并填补国内同类技术空白。 相似文献
104.
为研究水田高留茬搅浆埋茬平地机打浆刀在切割土壤时的应力变化规律,现以打浆刀切土相位角0°~180°为一个周期,将打浆刀的切土过程划分为6个部分进行有限元应力仿真试验。通过建立刀辊—土壤力学系统,并将其导入Hypermesh仿真软件中对打浆刀切土过程进行动态仿真,得到打浆刀切土时的应力云图与应力曲线,从云图和曲线中得出一个周期内刀辊上打浆刀工作时应力变化规律。经过综合评价和相关性分析,在打浆刀刚接触土壤,即切土相位角30°时,在刀柄与弯刀联结处出现应力最大状态,与应力曲线在动态仿真0~0.2 s过程中应力变化一致,在打浆刀侧切面刚切入土壤时,与刀柄相连部分产生最大应力,随着正切面切割土壤,应力出现扩散和回归,正切面抛土时,应力出现分布范围扩大现象,对应的应力曲线在0.2 s以后应力减小且保持稳定,且侧切面受到的平均应力是正切面平均应力的2.9倍。本探究为打浆刀优化与设计提供理论研究方向。 相似文献
105.
针对青菜头机械化收获难、损伤损失大、叶片杂质多的问题,研究设计手扶自走式青菜头联合收获机。该文描述机具的总体设计方案,并对夹叶输送提升装置、独立仿形切根装置、除叶装置等进行设计,确定其关键参数。该机配套动力9.2 kW,可一次性完成4行青菜头的自动导正、拢叶夹持、精准切割、输送提升、除杂收集等作业,具有自适应主动喂入、割台损失少、除杂率高、损伤小等特点,收获效率达0.057 hm~2/h。田间试验结果表明:机具性能稳定,作业顺畅,主要指标为损失率9.96%,破损率19.37%,清洁率90.04%,均达到或超过设计技术指标。该研究为提高青菜头机械化收获水平提供参考,对推动榨菜产业的发展具有重要意义。 相似文献
106.
研究农业机械化发展的金融支持路径选择,对主要金融路径支持农业机械化发展的作用机制和发展状况进行阐述。通过我国31省(区、市)2014—2018年的省际面板数据,分别对全国及东中西部进行协整检验、F检验和Hausman检验,实证分析农业信贷、农业保险、财政支农对农业机械化水平的影响。发现三种金融支持农业机械化发展的路径在各地区的支持效果不尽相同,从全国层面来看,农业信贷对农业机械化水平回归结果的系数显著,支持效果最明显;财政支农对农机化发展的支持位于第二位;而农业保险的系数较小,说明其对于农业机械化发展的促进作用一般。在分地区的检验结果中,得到的结论是农业信贷在各地区都起良好的作用,其中农业保险在中西部支持效果较好,财政支农在中部的支持作用较其他地区明显。最后提出金融支持农机化发展的路径。 相似文献
107.
首先提出一种利用曲柄摇杆和曲柄滑块机构相结合的拍振方法,可解决干果、浆果的高效低损收获问题。为获取最佳拍振作业参数,将拍振机构两组曲柄设定同频率动力输入和急回特性,以摇杆最大转角30°和滑块最大行程8 cm为约束条件,构建拍振轨迹和速度模型。设定曲柄输入转速180 r/min,分别对拍打、摇杆振动和拍振复合运动的最大输出速度进行仿真。试验表明,拍振复合采摘蓝莓的效果明显优于其他两种采收方式,最佳脱果输入转速在120~160 r/min之间,卡爪末端最大输出速度为168~294 cm/s,操作时间为4 s,脱果率大于80%,采用拍振法采收蓝莓、红枣等特经果类作物效果显著,对研究干果、浆果等的高效低耗采收具有一定的指导意义。 相似文献
108.
目前薏苡机械化收获主要采用稻麦联合收获机兼收薏苡,存在薏苡总损失率大,含杂率较高等一系列问题。为加强薏苡联合收获机的开发研究,针对薏苡植株较高和易脱粒的特性,通过对割台装置以及脱粒清选装置的设计,同时与稻麦联合收获机的田间作业性能进行对比,分析了总损失率、破碎率、含杂率和工作效率等指标。结果表明:改进后的薏苡联合收获机的总损失率、破碎率和含杂率分别低于稻麦联合收获机的7.12%、0.05%和1.81%,生产效率差距不大。改进后的薏苡联合收获机作业性能优于稻麦联合收获机。通过试验对比研究,为薏苡联合收获机的理论研究和优化设计提供参考和新的思路。 相似文献
109.
为避免水稻钵体软盘穴播量检测过程中的秧盘背景分割和稻种特征的手工设计及提取,本文提出了一种基于卷积神经网络的水稻钵体软盘穴播量检测方法,该方法可自动学习和提取不同穴播量的水稻种子特征,实现常规稻、杂交稻和超级杂交稻钵体软盘穴播量为0、1、2、3、4、5、6及7粒以上共8种播量的自动检测。本文在每层卷积单元网络结构参数保持固定的前提下,选取2~4层共3种不同卷积单元数量的网络结构对RiceCountCNN模型性能进行试验,试验结果表明随着模型深度加深,模型检测精度逐渐提高。本文在3层RiceCountCNN模型网络框架下,按卷积核的大小递减和数量递增原则选择得出不同的卷积核网络参数组合方式,最终优化得出网络结构为9C16-AP2-7C32-AP2-5C64的模型性能最佳,平均正确率达到98.76%。为测试RiceCountCNN模型的性能,每个水稻品种选取1幅19穴×14穴的图像作为测试集对模型进行测试,试验结果得出模型针对常规稻、杂交稻和超级杂交稻的检测正确率分别达到97.37%、98.12%和90.98%,每幅图像的检测时间小于2.33 s。研究结果满足精密育秧播种实际工况检测要求,该研究为实现水稻精密衡量播种作业提供参考。 相似文献