玉米联合收获机贯流风阶梯式振动筛设计与试验

为降低筛分作业后籽粒损失率,同时保证籽粒清洁率,分析了玉米脱出物在气流场中运动状态,基于贝壳筛设计阶梯式筛体,并通过籽粒碰撞理论设计阶梯缓冲带,使籽粒在阶梯暂时"滞留",减轻杂余对籽粒夹带作用。在筛面振幅19 mm条件下,采用CFD-DEM耦合仿真方法,以入风口气流速度、气流角、阶梯高度和筛面振动频率为试验因素,玉米籽粒清洁率和损失率为试验指标,进行二次正交旋转组合试验。通过响应曲面方法对试验结果进行分析,利用软件对回归数学模型进行优化。结果表明:当气流速度、气流角、阶梯高度和振动频率分别为16 m/s、25°、8.36 mm和4.45 Hz时,籽粒损失率和清洁率分别为1.69%和98.8%,通过贯流风阶梯式振动筛台架试验验证了结果的准确性。通过对比试验得到,阶梯式贝壳筛作业后籽粒损失率降低为2.12%,清洁率提高到99.16%,清选性能得到提高。     

玉米收获机清选装置内杂余抛送器设计与试验

为满足不断提高的玉米产量对玉米收获机清选能力的要求,提高筛面利用率、籽粒清洁率,降低籽粒损失率,运用理论分析设计了一种能够在清选筛上部空间实现籽粒与杂余在竖直方向上分层、水平方向上分散的杂余抛送器。在竖直方向上,采用CFD-DEM耦合方法对玉米脱出物在杂余抛送器作用下的分层现象进行数值模拟。选取杂余抛送器的周向拨指数量、拨指回转半径、轴向相邻指间距、拨辊旋转角速度为试验因素,以水平方向上杂余被抛送水平位移、籽粒与杂余被抛送水平重叠位移为性能指标,设计四因素五水平中心组合试验。通过响应曲面方法对试验结果进行分析,并利用Design-Expert对回归数学模型进行多目标优化。结果表明:各因素对杂余被抛送水平位移影响由强到弱顺序为:周向拨指数量、拨辊旋转角速度、轴向相邻指间距、拨指回转半径;各因素对籽粒与杂余被抛送水平重叠位移影响由强到弱顺序为:周向拨指数量、轴向相邻指间距、拨辊旋转角速度、拨指回转半径。杂余抛送器优化参数为:周向拨指数量8个,拨指回转半径80. 18 mm,轴向相邻指间距12. 44 mm,拨辊旋转角速度15. 41 rad/s。在清选装置入口风速为12. 8 m/s、入口方向角为25°条件下,清选装置入口玉米脱出物量为5～7 kg/s时,增设杂余抛送器的清选装置籽粒清洁率均值为97. 20%～98. 74%,籽粒损失率均值为1. 65%～1. 82%,满足玉米收获机清选装置在玉米脱出物大喂入量下的清选国家标准要求。     

异常水培生菜自动分选系统设计与试验

为解决水培生菜包装前分选机械化程度低、分选任务重的问题,结合深度学习方法设计了一种异常水培生菜自动分选系统。该系统由信息感知、信息处理以及分选动作执行3个子系统组成。根据水培生菜异常叶片与正常叶片间差异性进行水培生菜分类,采用从下向上的三摄像头配合拍摄方式进行图像信息感知,并基于语义分割DeepLabV3+深度学习网络实现水培生菜图像信息实时处理,其处理性能为：平均联合交并比达83.26%,像素精度为99.24%,单幅图像处理时间为(193.4±4) ms。为便于实现异常水培生菜分选,基于水培生菜的表型及采收模式,设计了一种托架式异常水培生菜分选执行子系统,并以横向支撑杆角度、纵向支撑杆角度和步进电机转速为试验因素,以分选动作执行子系统的分选成功率为评价指标,设计二次正交旋转组合试验。建立了各因素与指标间回归数学模型,运用Design-Expert软件的多目标优化算法进行参数优化。获得参数最优组合为：横向支撑杆角度146°、纵向支撑角度150°、步进电机转速11 r/min。依据参数最优组合进行性能试验,得到分选动作执行子系统的分选成功率为98%,异常水培生菜自动分选系统的分选成功率为...     

玉米联合收获机贯流风阶梯式振动筛设计与试验

为降低筛分作业后籽粒损失率,同时保证籽粒一定清洁率,分析了玉米脱出物在气流场中运动状态,基于贝壳筛设计阶梯式筛体,并通过籽粒碰撞理论设计阶梯缓冲带,使籽粒在阶梯暂时“滞留”,减少杂余对籽粒夹带作用。在筛面振幅19 mm的条件下,采用CFD-DEM耦合仿真方法,以入风口气流速度、气流角度、阶梯高度和筛面振动频率为试验因素,玉米籽粒清洁率和损失率为试验指标,进行二次正交旋转组合试验。通过响应曲面方法对试验结果分析,利用软件对回归数学模型进行优化。结果表明:当气流速度、气流角度、阶梯高度和振动频率分别为16 m/s、25°、8.36 mm和4.45 Hz时,籽粒损失率和清洁率分别为1.69%和98.8%,均满足玉米籽粒联合收获机性能要求,进行贯流风阶梯式振动筛台架试验验证了结果准确性。通过对比试验得到,相比于平面贝壳筛,阶梯式贝壳筛作业后籽粒损失率降低为2.12%,清洁率提高到99.16%,清选性能得到提高。     

颗粒滚动摩擦系数对颗粒堆内部受力的影响

为探究贮存过程中不同形状玉米颗粒与镀锌钢板间滚动摩擦系数对颗粒堆基底接触力分布的影响,采用离散元法数值模拟标定球形、锥形和矩形玉米颗粒间滚动摩擦系数。玉米颗粒形状越不规则,滚动摩擦系数越大,其中锥形玉米颗粒间滚动摩擦系数最大。以3种形状玉米颗粒与镀锌钢板间滚动摩擦系数为因素,以玉米颗粒与基底法向、切向接触力平均值为指标,作3因素5水平二次正交旋转组合模拟试验,运用Design-Expert8.0.6软件数据处理,基于结合响应曲面法分析试验结果。随玉米颗粒与镀锌钢板间滚动摩擦系数增加,玉米颗粒与基底间法向和切向接触力平均值均先增大后趋于稳定,且模拟试验得玉米颗粒与基底法向接触力分布规律与物理试验结果基本一致。研究结果可为粮仓设计及结构优化提供理论参考。     

基于深度学习与目标跟踪的苹果检测与视频计数方法

基于机器视觉技术自动检测苹果树上的果实并进行计数是实现果园产量测量和智慧果园生产管理的关键。该研究基于现代种植模式下的富士苹果视频,提出基于轻量级目标检测网络YOLOv4-tiny和卡尔曼滤波跟踪算法的苹果检测与视频计数方法。使用YOLOv4-tiny检测视频中的苹果,对检测到的果实采用卡尔曼滤波算法进行预测跟踪,基于欧氏距离和重叠度匹配改进匈牙利算法对跟踪目标进行最优匹配。分别对算法的检测性能、跟踪性能和计数效果进行试验,结果表明：YOLOv4-tiny模型的平均检测精度达到94.47%,在果园视频中的检测准确度达到96.15%;基于改进的计数算法分别达到69.14%和79.60%的多目标跟踪准确度和精度,较改进前算法分别提高了26.86和20.78个百分点;改进后算法的平均计数精度达到81.94%。该研究方法可有效帮助果农掌握园中苹果数量,为现代化苹果园的测产研究提供技术参考,为果园的智慧管理提供科学决策依据。     

玉米收获机清选曲面筛设计与试验

为提高玉米收获机风筛式清选装置的清选效果,通过筛上颗粒受力分析,确定筛上颗粒运动状态与筛面方程f(x)存在函数关系。以编织筛为研究对象,利用CFD-DEM耦合技术,通过对比清选装置内平面、凸面、凹面3种编织筛的气流场及不同区域筛分特点,提出一种正弦曲线编织筛,并与去除尾筛的正弦曲线筛进行性能对比,确定保留尾筛筛分性能更好。以正弦曲线筛筛形系数、入口气流速度、气流方向角为试验因素,以籽粒清洁率和籽粒损失率为评价指标,设计二次正交旋转组合试验,建立了各因素与指标间回归数学模型,运用Design-Expert软件的多目标优化算法进行参数优化。获得参数最优组合为:筛形系数32. 35 mm,入口气流速度13. 73 m/s,气流方向角23. 86°。当玉米脱出物喂入量为5 kg/s,筛面振动频率为5. 15 Hz时,利用高速摄像及室内台架进行了正弦曲线筛工作机理试验和性能对比试验。试验结果表明,正弦曲线筛可实现对杂余的快速推移,并提高籽粒透筛概率。正弦曲线筛清选装置的籽粒清洁率为98. 07%,籽粒损失率为1. 16%,相较平面编织筛清洁率提高2. 45个百分点、损失率降低0. 79个百分点,满足国家筛分质量评价技术规范要求。