轮胎试验台六分力解算、标定与优化分析

轮胎试验台的力与力矩测试精度直接影响到轮胎数据的准确性,应用多体动力学理论对所研发的平板式六自由度低速轮胎试验台进行研究,分析了该试验台姿态控制的机理,推导出试验台轮胎六分力解算公式,并用abaqus有限元软件验证其准确性。然后对设计加工出的试验台进行标定,结果表明:3个方向的力吻合较好,但是力矩并不特别理想。经合理分析假设,试验台6个电缸铰支的硬点实际安装中存在空间的偏差,对其进行辨识优化分析,结果表明:优化后三方向的力及力矩与标定值吻合的精度符合要求,力的精度高于0.75%,力矩精度可达1%左右,证明了铰支安装偏差的假设是合理的,也体现出该轮胎试验台在测试精度上的优势。     

成熟期苹果树冠层器官异源图像配准

为精确构建果树冠层彩色三维空间结构,以成熟期苹果树冠层为研究对象,将PMD摄像机及彩色摄像机相结合获取冠层器官异源图像,开展异源信息配准技术研究。将SIFT算法应用于异源图像特征点提取研究中,并应用目标函数优化RANSAC算法完成同名点提纯以保证特征点匹配的有效性,避免了异源图像尺度变化及果园自然光照的影响;在分析异源图像成像效果基础上,确定了应用双线性映射模型求解异源图像空间映射关系,有效克服了应用仿射变换模型求解异源图像空间映射关系的不精确性。果园不同自然环境下的配准实验表明:提出的混合算法适用于苹果树冠层器官异源图像的配准,晴天顺光环境下的正确配准率为88.2%,晴天逆光环境下的正确配准率为84.2%,阴天环境下的正确配准率为72.7%。     

日本百项茶叶科研成果(续)

二十三、茶园产量及茶树活体情报 测定法(精细农业在茶叶生产中的应用) 要在茶园中建立精密的管理体系必须正确掌握茶园中茶芽生育量和产量,因此采用非接触性、非破坏性的传感技术和在茶园中自动行走的方式测定茶园生育量分布.     

土壤饱和水力传导度的空间变异性

土壤性质的空间变异性对于土壤改良和作物高产都是重要的。本文就土壤饱和水力传导度的空间变异性、孔性数值与饱和水力传导度的相关分析和用大孔隙度标定饱和水力传导度的空间变异性进行了研究。研究结果表明土壤饱和水力传导度的半方差图体现了该土性的空间结构;土壤饱和水力传导度主要通过大孔隙度来表征,二者的关系可以用直线函数和幂函数的关系式来表示;可以从大孔隙度的分布导出和表征饱和水力传导度标定因子的频率分布,作为他和水力传导度的空间分布的度量。     

纽荷兰大功率拖拉机 --为您提供可靠的动力、效率和效益

1纽荷兰TM175型拖拉机 采用全动力自动换挡技术的纽荷兰TM175型拖拉机，低速牵引作业标定功率为130kW（177hp），高速牵引作业和动力输出作业的标定功率达156kW（212hp），其在发动机、变速箱、四轮驱动和驾驶室等方面应用的一系列新技术，使其成为118～132kw（160～180hp）功率区段拖拉机中综合技术水平最高的机型之一。     

基于EDEM的青稞接触参数仿真标定

针对青稞品种多样,且部分接触参数难以直接测量的问题,本研究以青稞的休止角为响应值,对青稞的接触参数进行标定。采用响应面法:通过Plackett-Burman试验对青稞的8个离散元仿真参数进行筛选,得到对青稞休止角有显著性影响的三个因素:青稞—青稞的静摩擦系数、青稞—青稞的滚动摩擦系数、青稞—pla平板的静摩擦因数;通过最陡爬坡试验确定三个显著因素的最优取值范围;在此基础上进行Box-Behnken试验,建立休止角与显著性参数的二阶回归模型,并对方程进行优化,求得显著性参数的最优参数值:青稞—青稞的静摩擦系数0.19、青稞—青稞的滚动摩擦系数0.01、青稞与pla平板的静摩擦因数0.43。最后进行仿真验证试验,结果表明仿真试验所得休止角与实际休止角值误差为0.64%,误差很小表明仿真标定的参数是可信的,可以为今后的青稞排种器的研究提供参考。     

基于残差BP神经网络的6自由度机器人视觉标定

基于视觉伺服控制的机器人手眼标定和逆运动学求解一直是视觉伺服领域的核心问题。随着应用场景的逐渐复杂,传统手眼标定方法已无法满足需求;随着网络深度的增加,单一BP神经网络逆运动学求解算法的误差趋于饱和甚至变大,无法进一步提升网络性能。针对以上问题,本文将手眼标定和逆运动学求解融合为拟合目标图像坐标到机器人各关节角之间的映射关系问题,提出了一种残差BP神经网络算法。使用多个残差网络模块的方式加深BP神经网络的深度,残差模块的输入信息可以在网络内跨层传输,较好地解决了因深度增加网络模型容易产生梯度消失而无法提升网络性能的问题;通过6自由度机器人雅可比方程对逆运动学解的空间进行划分,确定了8个独立的区域,基于独立区域方法对训练数据进行处理,从而避免了多自由度机器人逆运动学多解对网络学习的影响,网络训练精度提升了2个数量级,训练速度提高了2倍。在REBot-V-6R型6自由度机器人输送线分拣系统中进行二维平面抓取和三维实物抓取实验,实验结果验证了该方法的准确性。结果表明,该方法比1层BP神经网络、3层BP神经网络、5层BP神经网络的训练精度分别提高了4个数量级、2个数量级、5个数量级,测试精度提高2个数量级;与传统标定方法相比,本文方法节约了逆运动学求解过程的计算成本,抓取位姿精度提高了1个数量级。     

离散元法在农业工程研究中的应用现状和展望

现代农业装备数字化设计是农业工程领域的主要研究方向之一,农业机械与各类农业物料的接触作用及其对农业机械设计工作的影响是现代农业装备数字化设计重要内容和难点。离散元法是一种基于不连续性假设的计算机数值模拟方法。研究表明,离散元法可以用于仿真分析农业散体物料与机械装备间的相互作用关系,为现代农业装备数字化设计提供了新手段,在农业工程领域具有良好的应用前景。本文对离散元法的基本概念、发展历程及常见程序软件进行了概述,归纳分析了离散元法在模拟农业土壤与农业物料接触时的模型确定及其参数标定方法,重点阐述了各作业环节典型农业机械的离散元法应用现状和发展动态。对基于离散元的数值模拟仿真及其工业化应用推广所面临的主要问题进行了分析和总结,指出通用参数标定方法缺失和模型过度简化是离散元法进一步发展的制约因素,加强接触模型和参数标定的基础研究工作,推动专业、通用的软件平台开发,提高计算机计算和存储能力及改进离散元算法结构,从而提升模型计算效率将是今后的研究方向和工作重点。     

大空间运动3-RRRU并联机器人运动学标定与误差分析

并联机器人具有高速、高刚度和大负载等明显优势,被广泛应用到农业和工业领域,但多关节导致该类机器人控制精度不高。针对大空间运动3-RRRU并联机器人的运动学建模和误差标定方法展开了系统、深入研究。综合应用DH法和空间矢量法建立了机器人的运动学模型,在此基础上,借助偏微分理论推导并建立机器人的误差模型;应用激光跟踪仪进行不同轨迹下机器人的空间位置数据采集,对一般遗传算法进行改进,以等步距搜索策略实现主要遗传算子的优化,并通过全局数值寻优获取机器人的误差补偿数据,完成标定和补偿工作。实验表明：基于直线标定方式,补偿后直线轨迹跟踪误差控制在0.14～1.34mm,但不适用于曲线轨迹补偿,其实测补偿后的最大误差高达5.08mm。曲线轨迹标定精度高于直线轨迹标定,补偿后将直线和曲线两种路径下的最大误差分别降低至1.18mm和1.56mm。该标定方法自动化程度高,适用于含有大量关节并联机器人的误差标定工作。