Y型网式过滤器堵塞过程对有机肥浓度的响应研究

为研究水肥一体化设备中用于过滤有机肥的Y型网式过滤器的堵塞规律,对Y型网式过滤器在初始流量500 L/h、水源压力117.6 k Pa下,设置25、30、40、50 g/L共4种黄腐酸钾有机肥肥液质量浓度,进行了过滤器堵塞试验,分析了Y型网式过滤器的局部水头损失与单个滤孔滤网清洁度(单个滤孔有效过水断面面积与孔隙总面积比值) S/S0的关系,并利用XRD分析了过滤器内堵塞物质的成分。结果表明:肥液质量浓度对过滤器滤网清洁度影响显著,建议肥液质量浓度不超过40 g/L;过滤器局部水头损失在S/S0减小到10%后才逐渐开始增大,过滤器局部水头损失与滤网清洁度、肥液质量浓度有关,利用多项式拟合给出了过滤器滤网清洁度与肥液质量浓度、施肥持续时间的关系式及局部水头损失与肥液质量浓度、滤网清洁度的关系式;滤网堵塞物质主要成分为硫酸钙、草酸钙。本研究结果可为水肥一体化设备中过滤器的选择提供理论参考。     

具有解析式位置正解的2T1R并联机构运动性能分析

求解具有解析式位置正解且部分运动解耦的并联机构,有利于后续的误差分析、动力学分析、运动轨迹规划与控制等。基于方位特征方程(POC)的并联机构设计理论与方法,设计了两种具有解析式位置正解且部分运动解耦的2T1R并联机构,并对这两种机构进行了方位特征、自由度及耦合度等主要拓扑性能分析;提出基于拓扑特征的运动学建模与求解方法,并据此求解了两种机构的解析式位置正解;基于导出的位置反解,分析了两种机构工作空间、奇异位形、动平台的速度与加速度变化规律。最后比较了两种机构的运动性能,选择了优选机型。为优选机型的动力学分析与样机研制提供了理论基础。     

2UPR-RPU过约束并联机构刚度性能评价

运用螺旋理论和应变能方法研究了具有2R1T三自由度的2UPR-RPU过约束并联机构的静弹性刚度性能,模型考虑了杆件和关节的柔度。首先,基于螺旋理论得到分支的约束螺旋系;其次,基于材料力学得到分支中杆件的应变能,通过映射分支约束螺旋系到铰空间得到关节的应变能,通过汇总杆件、关节的应变能和卡氏定理得到与约束螺旋系对应的分支紧凑刚度矩阵;最后,通过虚功原理得到机构的总体刚度矩阵。采用有限元商业软件建立了有限元模型,并与理论模型进行对比,验证了理论模型的正确性。定义弹性元件存储的应变能与总应变能之比作为应变能因子指标,给出了应变能因子指标在规则工作空间的四维切片分布图,从应变能的角度定量评价了各弹性元件对机构刚度性能的影响程度,给出了不同载荷作用下的全局应变能因子指标。本研究为定位对机构刚度性能影响最大的弹性元件提供了新的思路。     

Three‐dimensional visualization of green fluorescence protein‐labelled Edwardsiella tarda in whole Medaka larvae

The invasive fish pathogen Edwardsiella tarda is common in aquatic environments and causes the environmentally and economically destructive emphysematous putrefactive disease called edwardsiellosis. In order to understand the organism's infection pathway, medaka larvae (Oryzias latipes) were immersion‐infected with E. tarda labelled with green fluorescence protein (GFP) and then visualized in three dimensions under confocal laser microscopy and light‐sheet fluorescence microscopy. Confocal microscopy revealed GFP‐labelled E. tarda in the mouth, head, gill bridges, gill cover, skin, membrane fin, gastrointestinal tract and air bladder, and in the caudal vein, somite veins, caudal artery and caudal capillaries. Light‐sheet microscopy additionally showed GFP‐labelled E. tarda in the pharyngeal cavity, muscle of the pectoral fin and cardiac atrium and ventricle. These findings suggest that during its infection of fish, E. tarda initially adheres to, and invades, the epithelial cells of the skin, gills and gastrointestinal tract (through the pharyngeal cavity); E. tarda then enters the blood vessels to access organs, including the air bladder and heart.     

粉碎机异形筛片气流场数值模拟及试验研究

针对传统环筛式锤片饲料粉碎机存在气固环流层影响粉碎机性能的问题,采用理论分析、数值模拟、粉碎性能试验相结合的方法,对粉碎机安装异形筛片时粉碎室内物料颗粒受到的气力作用和内部流场运动规律进行研究。分析粉碎机使用异形筛片对粉碎性能的影响。优化后的异形筛片分别命名为B_1(小圆弧半径R_1=51mm)、B_2(R_1=83mm)、B_3(R_1=93mm),利用流体动力学软件对粉碎室安装3种异形筛片的气流场进行数值模拟,获得粉碎室气流场分布信息。在相同工况下,对装有3种异形筛片的CPS-420型粉碎机进行粉碎性能试验,分析不同筛片对物料粉碎效果的影响。模拟结果表明:粉碎机采用间隔分段圆弧筛片后,粉碎室环流区域产生不同强度的涡旋,能够改变物料环流运动规律,提高物料过筛能力;锤片组扫过区域的气流呈现出较为杂乱无序的分布状态,有利于形成湍流运动,从而增加物料颗粒受打击几率。粉碎性能试验结果表明:锤片饲料粉碎机安装B_3筛片的粉碎机生产效率,较B2、B1筛片分别提高8.1%、16.0%,吨料耗电量分别降低10.5%、15.0%,温升分别降低0.6和0.1℃。优化后的3种异形筛片,能够提高粉碎机的生产效率,降低电能的损耗、改善物料温升,对提高锤片饲料粉碎机性能具有积极意义。     

双斜盘多排式轴向柱塞马达转矩特性分析

为了实现多级转速和转矩的输出,轴向柱塞马达必须使用节流阀、减压阀等耗能元件来改变输入压力和流量,但同时降低了效率。新型双斜盘多排式轴向柱塞马达可以利用其结构的特殊性,实现输出转矩的多样性。本文基于双斜盘多排式轴向柱塞马达的结构特点及工作原理,推导了该马达在不同工作方式下的理论瞬时转矩和转矩不均匀系数,并通过Matlab分析了内外马达转矩系数比对转矩不均匀系数的影响,设计了马达的实验液压系统并搭建了实验平台,对马达进行了原理性实验,并进行了数据分析。实验结果表明,在额定压力和额定排量下,该马达能实现多种不同的转速与转矩输出,随着内外马达转矩系数比的增大,低速大转矩的转矩不均匀系数越小,高速低转矩不稳定系数越大,通过合理设计可以实现马达在不同工作状态下的稳定运行,验证了新型马达在结构原理上的可行性,为新型轴向柱塞马达的改进设计提供了实验依据。     

融合光电色选的皮带筛式油茶果壳籽分选机设计与试验

针对油茶果批量脱壳后壳籽混杂、人力分选效率低的问题，研究设计了一种融合光电色选的皮带筛式油茶果壳籽分选机。根据油茶果壳、籽与倾斜传送带间摩擦角、碰撞系数的差异，设计振动皮带筛进行初分选；利用两者灰度差异，对壳中残留籽进行二次光电分选。对皮带筛上油茶果壳、籽进行运动学与动力学分析，发现皮带倾角、皮带速度和振动频率是影响振动初分选率的主要因素；以籽箱清洁率、壳中含籽率为试验指标，开展正交旋转组合试验。当皮带倾角为19°、皮带速度为1.50m/s、振动频率为55.40Hz时，其籽箱清洁率为95.52%、壳中含籽率为24.30%，对最优参数进行试验验证，优化结果可靠。对不同茶籽比率的物料进行光电分选试验，结果表明籽箱清洁率稳定在98.23%左右，壳中含籽率保持在2.34%左右，说明光电分选可准确识别并分选出混杂物料中的油茶籽。对整机进行最优参数试验验证，该机两籽箱茶籽平均清洁率可达97.55%，壳箱中含籽率为3.27%。试验结果表明，此油茶果壳籽分选机可实现油茶果壳、籽的高效分离。     

Alpha-shape算法构建枣树点云三维模型

为了实现枣树智能化修剪作业，该研究提出了基于点云配准的自然光照环境下的果树三维重构方法，并针对传统最近点迭代（Iterative Closest Point，ICP）算法对待配准点云的空间位置要求苛刻的问题，提出了改进的点云配准算法。首先，使用彩色深度（RGB-D）相机采集不同角度下的枣树彩色和深度图像，并通过信息融合实现相应角度下的点云获取。其次，对点云进行背景去除和滤波处理，基于直方图设定分割阈值，提取单株枣树点云，并将放置在树根附近的标靶球作为标记，使用人工标记法进行两站点云初配准。最后，在初配准基础上计算点云的曲面法向量和曲率，由曲率相近的点构成配对点对，使用k维树最近点迭代（k dimensional-tree-Iterative Closest Point，kd-tree-ICP）算法完成精配准，对点云使用Alpha-shape算法面片化，实现表面重构。利用上述方法对多棵枣树进行全局配准并完整重构果树模型。试验结果表明，通过引入初配准，有效提高了点云配准的准确性和稳定性，配准误差均控制在1.0 cm以内，平均配准误差为0.78 cm；重构模型真实感较强，在外观上更加接近真实树，枝干相对误差控制在7%以内。该研究重构模型精度较高，可为枣树智能修剪提供可视化研究基础和技术支持。     

A social learning video method: Identifying and sharing successful transformation knowledge for sustainable soil management in Switzerland

To enhance sustainable land use, a From Farmer to Farmer project was conducted in Switzerland (2001–2010). A multi‐stakeholder discussion group co‐produced nine videos with experienced farmers and wine producers showing sustainable soil management practices. We analysed the video audio‐visual content and drew on reflections of the co‐production process, referring to concepts of system, target and transformation knowledge, as well as on social learning. The analysis showed a broad range of means (or actions) for sustainable soil management in arable land management, fodder production and wine growing that are aligned to transformation knowledge. The research showed that farmers refer to three phases of social learning, light‐bulb moments, coping with challenges and gaining successful expertise. These are not just linear processes of individuals. Four types of social learning were found in the video analysis: (a) learning from observing actions of others, (b) sharing experiences with storytelling, (c) informal social interactions and (d) being a role model with a large social network. Videos enable transformation knowledge to be shared with peers using storytelling; this powerful narrative communication style provides credibility and respects the ‘thought style’ of the target audience group. We conclude that for successful implementation of sustainable actions, it is important to address a specific target group and share their transformation knowledge built upon system and target knowledge. The social learning video method is a viable way to enable social learning between science, administration and practice and has potential for fostering change in sustainable soil management.     

基于模型预测控制的农机主从跟随作业控制方法

针对实际环境中由于农业机械（简称农机）作业过程的作业量以及土壤条件的变化等不确定性因素的影响，导致协同作业跟随农机的行驶工况不稳定、跟随协同作业响应慢、控制困难等问题，在综合考虑不确定性以及响应性能的基础上，提出了一种农机跟随分层控制架构，搭建农机田间作业下的纵向跟随动力学模型，并以间距保持、速度跟随、燃油经济性、加速度跟随性能为目标，进行基于模型预测控制（MPC）算法的上层控制器推导，基于前馈以及PI反馈的控制器作为下层控制，以上层控制器获得的控制加速度为目标，进行力矩（电流）跟踪，在保证抗不确定性以及干扰噪声的同时，提高跟随农机的响应能力。通过Matlab/Simulink仿真和田间试验验证，结果表明，该控制方法可以有效解决农机作业的跟随控制问题，与滑模变结构控制器相比，能够实现稳定跟随行驶，且速度误差和加速度误差更小，速度误差控制在-0.29132~0.18001m/s，加速度误差控制在-0.05678~0.05628m/s2，稳定跟随距离误差为±0.45m，具有良好的跟随效果。