1ZZJ-2型自走式多功能作业机的研究

为满足我国北方地区旱作农业的生产要求,研制开发了1ZZJ-2型自走式多功能作业机。在简述该机主要结构和工作原理的基础上,总结其主要特点,详细介绍其主机和进行灭茬、播种、收割、田间运输时的技术参数。     

小型农产品分选机设计与试验

针对家庭农场及小规模营销的需要,设计了基于机器视觉的小型农产品分选机。农产品在平胶带上形成多通道阵列式输送,以DSP作为机器视觉单元的核心,采集一帧图像可分析多个通道,并根据农产品的形状、颜色等图像特征进行分选。在水平输送速度为9.2 cm/s、农产品输送间隔为16 cm、4通道并行输送的条件下,选用核桃、红枣及栗子3种农产品进行了分选机性能测试。试验表明,机器能够可靠工作;核桃、红枣和栗子的分选准确性分别为91.66%、94.79%和97.39%;分选速度达8 800个/h。因此采用DSP芯片作为小型分选机的机器视觉核心是可行的,可以为农产品分选机的小型化、低成本提供技术支持。     

打结器割绳脱扣机构磨损分析与改进设计

针对打结器割绳脱扣机构盘形凸轮内轮廓磨损严重的问题,提出以凸轮理论廓面的等距圆弧面代替现有柱面轮廓的解决方案,即将凸面-凸面和凸面-平面的点接触改进为凸面-凹面的弧点接触;计算得到改进后凸轮轮廓的曲面方程,以及改进前后滚子与凸轮的压力角、初始接触面积和初始最大接触应力;最后,用硬铝合金材料试制改进前和改进后的凸轮,进行磨损对比试验,并定量分析其磨损量。结果表明:改进后滚子与凸轮的压力角在推程开始和接近结束阶段比改进前减小25%左右;改进后滚子与凸轮的初始接触面积比改进前增大约50%,初始最大接触应力减小约38%;各运转10 h后,改进后盘形凸轮内轮廓的磨损痕迹宽度比改进前增加31.7%,磨损量减小约50%。     

系统仿真技术在播种机上的研究与应用

论述了系统仿真技术的基本概念框架及其发展现状．详细阐述了在播种机领域内开展仿真研究的状况．指出了当前这一领域里存在的问题。用新的仿真技术和方法将播种机作为一个系统来开展仿真研究，同时开展坐水播种机仿真研究有现实价值。     

内燃机驱动常温烟雾机的电气特性

内燃机驱动常温烟雾机的轴流风机动力是由本系统内燃机驱动的直流发电机提供。为了确定电气系统的组成构件及其规格、技术参数，本项目在二相流喷雾试验台上进行了逐项及组合性能试验。掌握了各要素的工作原理、技术性能、匹配参数及合适的工况点，为设计、研制内燃机驱动常温烟雾机提供了依据。     

农业机械系统配备量优化研究

农业机械系统选型配套是研究机械化的重要基础性工作,同时也是确保优质和高效完成各项作业的重要条件。为此,对目前农业机械配备方法进行了研究与分析,提出采用流水作业下的农业机械线性规划配备模型来进行配备量研究,对农业机械化取得良好经济效益有很好的推进作用。     

农业区地下水位动态变化预测的支

当观测资料的数据量少而又存在多个相互影响或关联的变量时，常用的回归预测模型不能全面考虑多个变量。在地下水位动态变化预测中应用了一种新的方法——支持向量机方法(SVM ) , 该方法属于机器学习理论发展的最新阶段, 具有专门针对有限样本、算法复杂度与样本维数无关等优点。针对一些农区井灌水稻规模扩大而引起地下水资源紧缺的情况，以某井灌水稻地区地下水动态观测资料为研究对象，运用支持向量回归模型，描述其地下水动态变化趋势。     

基于PCA-GA-SVM的甘蔗收获机运行状态识别

由于甘蔗收获机在收获过程中智能化水平较低,依靠人工操作很容易对甘蔗收获机的运行状态产生误判,从而造成物流通道堵塞、能源浪费、收割效率低。针对这些问题,提出一种基于主成分分析(PCA)、遗传算法(GA)和支持向量机(SVM)状态识别模型。首先,通过实地采集甘蔗收获机刀盘轴、行走轴、切段轴和风机轴扭矩和行驶速度特征信息,然后通过PCA进行数据降维,最后利用GA优化参数C、γ,使用每个特性信息来训练SVM,对甘蔗收获机运行状态进行分类。结果表明:PCA-GA-SVM状态识别模型对甘蔗收获机运行状态的识别准确率为93.75%,建模时间为3.688 s,与SVM(81.25%,9.487 s)、PCA-SVM(87.5%,5.817 s)和GA-SVM(90%,8.969 s)进行对比,该模型具有最高准确识别率和最快建模速度,具有较大的应用价值。     

立轴柱形变螺距螺旋开沟机临界转速分析

通过对螺旋开沟机所输土块的运动及受力情况进行分析可知：当土块与坑壁之间的摩擦力能阻止土块随叶片旋转时，土块在螺旋叶片上所受作用力相互平衡。由此，推导山立轴柱形变螺距螺旋开沟机的临界转速。此即为保证土壤在螺旋而上上升的基本条件，而实际转速则大于临界转速。该分析为进一步设计立轴柱形变螺距螺旋开沟机提供了依据。     

支持向量机在水质评价中的应用

介绍了支持向量机算法的原理，建立了基于支持向量机的水质评价多层次分类检测模型，通过提取水质评价标准中的物质成分为特征参数，利用几个SVM分类器的串联组合，实现对水质的分类和识别，同时，引入类权重因子，解决训练样本类别数量不平衡而导致的错分问题，实验结果显示该方法提高了水质评价的准确性和效率。