高速水稻插秧机分插机构研究现状和最新进展

阐述了分插机构的种类,在分析日本旋转式分插机构工作原理的基础上,对已研制成功并被“211工程”评审组专家审定为国际先进水平的几种新型分插机构(差速、偏心链轮、正齿行星轮等)进行了详细的分析和论述。     

PVC塑料池埂的田间应用试验

对PVC塑料池埂进行了试验研究，结果表明PVC塑料池埂的推广应用不仅可以降低水稻生产成本，提高机械化作业程度，使机器的生产率提高，而且又是水稻生产耕法的一项变革性技术措施。     

小型收割机切割机构运动学和动力学分析及惯性力平衡

把小型收割机切割机构简化为曲柄滑块机构，指出传统分析中存在的问题，对切割机构运动学和动力学分析及惯性力平衡进行了探索，建立了计算机模型     

标准型切割器特性曲线和切割图的计算机计算和绘制

此文在建立往复式切割器运动参数方程的基础上,编制了随着进距改变自动绘制切割图程序和绘制进距与空白区、重切区、一次切割区以及割茬高度关系特性曲线的程序,井且对绘制的切割图和各种特性曲线进行分析。     

变形偏心非圆齿轮行星系分插机构设计和参数优化

提出了一种变形偏心非圆齿轮分插机构,利用变形特性对分插机构取秧、送秧、插秧和回程的时间进行了重新分配,减小了秧针的相对速度.对分插机构进行了运动学分析和建立了数学模型,应用VB编程语言开发了运动分析模拟软件及其优化程序.在程序界面上显示分插机构的各种运动特性和优化结果,提高了人机交互的效率,可以方便快捷地得到一组优化数据,提高机器开发成功率.     

基于共轭凸轮的强制推秧机构反求设计

针对传统推秧机构存在的推秧结束时间提前或滞后问题,提出了基于共轭凸轮的强制推秧新型机构。该新型推秧机构由共轭凸轮实现推秧杆的推出和缩回。根据椭圆齿轮行星系驱动机构及插秧农艺要求构造了推秧杆的运动学曲线,建立了该推秧机构反求模型,并基于Visual Basic 6.0编写了该推秧机构的反求设计及仿真软件,反求得到一组满足农艺要求的较优参数,包括机构参数和凸轮廓线。主副凸轮最大压力角都小于许用压力角,表明该新型机构能很好地满足推秧机构效率和受力要求。     

基于3D扫描技术的木材缺陷定量化分析

木材缺陷检测是有效进行木材分级提高木材使用率的重要途径之一,该文提出了一种基于3D激光扫描点云数据的木材缺陷探测与量化的方法。首先,使用Artec 3D Scanner扫描木材表面后获取3D点云数据,在对3D点云数据进行预处理后,通过比较当前点Z坐标值(深度值)与设置的阈值的大小关系判定读入的点云数据是否为缺陷点;其次,采用深度优先搜索算法对筛选保留的缺陷点进行分类,并且对各个缺陷使用不同的颜色进行标注;最后,再使用积分法计算各个缺陷处所占表面积和体积。试验结果表明,该方法可以比较精确的测量木材表面孔洞等凹陷的表面积和体积,相对误差在5%内,测量精度较高,可为后续的木材分级和合理定价提供定量依据。此外,该方法使用的Artec Scanner仪器质量轻体积小(标准质量为0.85 kg,尺寸为261 mm×158 mm×64 mm),它和笔记本电脑可以组成便携式的木材缺陷定量检测系统。该系统携带方便,可应用于林场、木材加工企业及木材进出口部门的现场测定。     

茄子钵苗全自动移栽机构优化设计与试验

为了实现茄子钵苗的全自动机械化移栽,设计了一种全自动茄子钵苗移栽机构,提出了一种以牛顿插值法构建的新型非圆齿轮,建立了茄子钵苗移栽机构运动学模型。通过农艺与农机的结合,以钵盘规格、基质体积比、土钵含水率为试验因素,取苗力与土钵基质损失率为试验指标,进行了三因素三水平的正交试验,试验结果表明,钵盘规格105穴、基质体积比1、土钵含水率70%~80%时,取苗力为2.70 N,土钵基质损失率为2.94%,利于茄子钵苗的全自动机械化移栽。根据移栽机构数学模型结合茄子钵苗农艺要求,开发了牛顿插值齿轮茄子钵苗移栽机构优化设计与分析软件,优化出一组满足茄子钵苗移栽要求的参数。根据优化的参数进行三维建模、虚拟仿真,运用3D打印技术制作物理样机进行了轨迹验证试验,验证了该机构的正确性与可行性,通过取苗试验与栽植试验,证明了该机构的实用性。     

水稻插秧机分插机构的动力学分析

以水稻插秧机分插机构为研究对象,进行了运动学和动力学分析,建立了计算机模型,其中包括自动绘制特性曲线子程序。该模型与以往国内外研究的不同之处在于,它模拟了推秧装置在工作过程中对机构的动力学作用。研制了试验台,对2ZT-935型插秧机分插机构曲柄轴受力进行了测试。理论计算和测试结果比较表明:它们基本是吻合的,也验证了推秧装置是机构的主要振动源,在理论分析中是不能忽略的。利用模型建立起来的程序,对该机构生产上可行的改进方案进行了优化计算,并且再次进行试验验证,得到了最佳改进方案。该模型和试验台适用于各种机型的分插机构的理论分析和试验。     

基于HIS颜色模型的珍珠颜色分选方法

为研究和实现珍珠的自动分选,提出了一种对珍珠的色调及饱和度进行分选的方法.将珍珠图像由RGB颜色模型转换到HIS模型中进行处理,根据,(亮度)分量直方图,通过全局分割提取珍珠光亮区,掩模后得到光亮区H(色调信息)、S(饱和度信息)均值.其中针对色调分选要求,运用了基于RPROP算法的人工神经网络学习方法;针对各色系内色彩的深浅差异,运用了K-均值聚类方法对S均值进行分类.从而实现了先按照珍珠表面色彩进行分类,再将同一色系内的珍珠按照饱和度进行再度分选,最终达到颜色分选要求.