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1.
定甩刀防缠式香蕉秸秆粉碎还田机设计与试验   总被引:1,自引:1,他引:0  
针对香蕉秸秆粉碎机具缠绕造成秸秆粉碎率不达标等问题,该研究设计了一种定甩刀防缠式香蕉秸秆粉碎还田机。在粉碎过程中,粉碎定刀与高速运转中的Y型甩刀对香蕉秸秆形成三点支撑,进而实现秸秆粉碎与避免秸秆缠绕。其中,Y型甩刀由2个L型刀片组合的Y型粉碎刀与甩刀构成。确定了各关键部件的结构参数、动定刀排列组合方式及香蕉秸秆粉碎过程受力分析,明确了影响粉碎效果的主要因素为机具前进速度、粉碎刀辊转速以及Y型甩刀折弯角。以前进速度、刀辊转速和甩刀折弯角为试验因素,以香蕉秸秆粉碎合格率和抛撒不均匀度为评价指标,进行三水平三因素正交田间试验,确定优化参数组合为前进速度1.85 m/s,刀辊转速1 500 r/min,Y型甩刀片折弯角140°,此时香蕉秸秆粉碎合格率为95.1%,抛撒不均匀度为14.6%,满足香蕉秸秆粉碎作业性能要求。与已有秸秆粉碎机进行性能对比试验,结果表明,该研究研制的定甩刀防缠式香蕉秸秆粉碎还田机秸秆粉碎合格率提高了1.7个百分点,防缠性能更优。该机具的研制对解决蕉区秸秆粉碎还田关键技术问题具有重要意义和应用价值。  相似文献   
2.
To identify the major factors that contribute to the difference in lodging among different rice varieties under machine transplanting and their responses to nitrogen(N), field experiments were conducted at Danyang County(a representative eco-site of the Lower Yangtze River) in Jiangsu Province, China in 2017 and 2018, 22 hybrid indica varieties(HIs), 22 inbred japonica varieties(IJs) and two indica japonica hybrid varieties(IJHs) were transplanted by machine with three N rates(N0, N150 and N300, 0, 150 and 300 kg ha–1, respectively). Lodging-related physical parameters, morphological characteristics and apparent transport rates of dry matter were examined. Significant difference in yield was observed among different types of rice, and followed by IJsHIsIJHs. The average lodging index(LI) of hybrid varieties(HIs and IJHs) was higher than that of the inbred varieties(IJs) with higher plant height; moreover, lower apparent export rate of dry matter resulted lower LI in IJHs than in HIs. The HIs had a large difference in the LI, which came from the difference in bending stress(BS) induced by the difference in the apparent export rate of dry matter, varieties with lower leaf angle of upper three leaves possess strong lodging resistance capacity; however, the gap among the IJs was due to the difference in the cross section modulus(Z). The LI in the IJs or IJHs increased slightly with the increased N application, and there was no lodging incidence under the high N level, which was due to the low leaf angle and barely changed under high N; there was a significant interaction between varieties(HIs) and N rates in lodging rate and LI, varieties with lower leaf angle of upper three leaves were resistant to high N. These results suggest that compact plant type rice has higher lodging and N resistance at machine-transplanting method.  相似文献   
3.
化学打顶是指利用植物生长调节剂来打破作物顶端优势,进而保障作物的正常生长和生产。本文为探究化学打顶对作物的影响,利用摇钱素和棉花打顶剂处理新陆中70和新陆中82不同品种,同时测定不同化学打顶剂处理条件下,棉花的净光合速率、气孔导度、蒸腾速率、胞间CO2浓度及棉花冠层叶面积指数指标。研究发现:不同化学打顶处理条件下,与人工打顶相比化学打顶的棉花的五种指标变化均不明显,但新陆中70和新陆中82品种的净光合速率平均值与对照相比分别高出3 μmol/(m2.s)和2 μmol/(m2.s),且冠层叶面积指数值比人工打顶的略高。试验结果表明化学打顶处理后没有造成棉花疯长,提高了光能利用率,进而增加作物群体的光合作用。  相似文献   
4.
玉米是世界三大主要粮食作物之一,收获是玉米生产的重要环节。设计一款适合偏远山区、丘陵地区等路况复杂、地块小且不规则地使用的青贮机有很好的应用价值。本文通过对设计内容的研究与分析,得出设计流程,为物理样机提供理论依据。  相似文献   
5.
最小二乘法与SVM组合的林果行间自主导航方法   总被引:1,自引:1,他引:0  
为了提高作业装备在果园与树林行间的自主导航性能,该研究提出一种基于最小二乘法与支持向量机(Support Vector Machine,SVM)融合的树行识别与导航方法。研究采用履带式小型喷雾机为作业平台,通过低成本的单线激光雷达获取果园或树林环境点云数据,融合姿态传感器进行数据校正,利用最小二乘法拟合识别树行,结合SVM算法,预测果园行间中心线,作为作业平台的参考导航线。在桃园、柑橘园、松树林3种不同的行间环境对导航算法进行了测试验证,并以松树林导航为例进行分析。试验结果表明:该导航算法最大横向偏差为107.7 mm,横向偏差绝对平均值不超过17.8 mm,结合作业平台的行驶轨迹,说明该导航算法能够保证作业平台沿树行行间中心线自主导航行驶,能够满足作业装备在果园与树林行间自主导航作业的需求。  相似文献   
6.
为明确不同种植密度对机采辣椒品种性状、产量的影响,以适宜机采的辣椒‘辣研102’为研究对象,设置4个种植密度(P0:38 480株/hm2、P1:51 307株/hm2、P2:76 961株/hm2、P3:102 615株/hm2),分别于贵阳、遵义两地开展田间小区试验。结果表明,随着种植密度的增加,辣椒株高呈增加趋势,茎粗呈下降趋势。辣椒根部、地上部生物量均在高密植条件下(P3)时达到最小。辣椒的发病率与病情指数均随种植密度的增加而显著提高,高密植处理条件下(P3)达到最大,发病率分别为41.67%(贵阳)、43.33%(遵义),病情指数分别为31.05%(贵阳)、29.86%(遵义)。过高的种植密度导致单株辣椒光合作用大幅下降:P1、P2、P3处理条件下光合速率分别较P0处理显著降低13.94%、24.73%、29.66%(遵义);P1、P2、P3处理条件下辣椒叶片蒸腾速率较P0降低10.02%、19.81%、42.12%(贵阳)。辣椒总产量随种植密度增加而显著提高,而商品果产量随种植密度的增加呈先增加后降低的趋势。商品果产量在P1条件下获得最大值,相对于P0、P2、P3贵阳辣椒商品果产量显著提高了16.43%、32.81%、41.67%,遵义提高了20.25%、26.67%、61.02%。综合辣椒生长与商品果产量,贵州机采辣椒‘辣研102’最佳种植密度为51307株/hm2。  相似文献   
7.
针对油茶果采摘、脱壳后机器视觉分选效率不高的问题,提出一种多特征偏好人工免疫网络算法,该算法应用人工免疫网络的多目标优化与偏好数据库特征,提取油茶目标的颜色、形态多特征输入免疫网络进行仿真测试。试验结果表明,本文提出的多特征偏好免疫网络的识别率最高达到90%以上。相比单特征分选方法有了较大的提升,证明本文分选方法的有效性,并为农林业目标智能化分选辨识提供一种可行的方案。  相似文献   
8.
【目的】利用星载激光雷达波形数据对森林类型识别时,受地形、噪声和林层结构等因素影响,针叶林、阔叶林和混交林森林类型识别精度较低,为提高森林类型识别精度,需提取与森林类型相关的波形特征参数。【方法】结合回波仿真原理与林分冠层特征对GLAS回波波形进行理论分析,提出了与森林类型相关的波形特征参数Rcafit1-47、K1-47,并与其他森林类型相关的波形特征参数进行联合,建立多种波形特征参数组合,用于森林类型识别。【结果】1)针叶林和阔叶林森林类型识别时,波形特征参数组合Rcafit1-47、K1-47森林类型总体识别精度为92.86%,优于另外两种波形特征参数组合AGS、MSGS和AGS、SGS森林类型总体识别精度;2)针叶林、阔叶林和混交林森林类型识别时,波形特征参数组合Rcafit1-47、K1-47森林类型总体识别精度为77.03%,低于另外两种波形特征参数组合AGS、MSGS和AGS、SGS森林类型总体识别精度;3)波形特征参数Rcafit1-47、K1-47与其他波形特征参数组合后能够提高森林类型识别精度,其中,Rcafit1-47、K1-47、AGS、MSGS参数组合森林类型识别精度最高,针叶林和阔叶林森林类型识别精度为94.64%,针叶林、阔叶林和混交林林分类型识别精度为89.19%。【结论】提出的波形特征参数Rcafit1-47和K1-47在针叶林和阔叶林森林类型识别方面具有明显优势,而且与其他波形特征参数组合后能够明显提高针叶林、阔叶林和混交林3种森林类型的识别精度。  相似文献   
9.
基于声振信号对称极坐标图像的苹果霉心病早期检测   总被引:1,自引:1,他引:0  
赵康  查志华  李贺  吴杰 《农业工程学报》2021,37(18):290-298
为实现苹果早期霉心病较高精度的检测,该研究采用对称极坐标法(Symmetrized Dot Pattern,SDP)将苹果声振信号变换为雪花图,然后采用AlexNet、VGG16和ResNet50卷积神经网络以迁移学习方式深度挖掘SDP雪花图像的特征信息,将其输入到支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类器,对霉心程度≤7%的苹果进行检测。研究结果表明,当时间间隔系数为25和角度放大因子为50°时,健康果与早期霉心果声振信号的SDP图形状特征差异最大,在此条件下获取的SDP图经卷积神经网络AlexNet、VGG16和ResNet50提取特征并构建了不同核函数的SVM霉心果检测模型,在各类SVM模型中,ResNet50-SVM-gaus(高斯基)模型用相对较少的训练时间和参数量可取得训练集霉心果较高分类准确率,经超参数优化训练该模型对健康果和早期霉心果测试集不平衡样本(10∶1)的总体分类准确率达到96.97%,平均查准率、平均查全率、平均加权调和均值、Kappa系数和马修斯相关系数值分别为80.19%、90.36%、86.21%,82.54%和82.68%,该模型不仅对多数类的健康果保持较高分类准确率,而且对少数类的早期霉心果也具有较高判别能力。这些研究结果为声振法应用于果蔬内部病害的早期在线检测系统研发提供了技术支撑。  相似文献   
10.
基于机器学习的棉花叶面积指数监测   总被引:2,自引:1,他引:1  
为实现基于机器学习和无人机高光谱影像进行棉花全生育期叶面积指数(Leaf Area Index, LAI)监测,该研究基于大田种植滴灌棉花,在不同品种及不同施氮处理的小区试验基础上,对无人机获取的高光谱数据分别采用一阶导(First Derivative, FDR)、二阶导(Second Derivative, SDR)、SG(Savitzky-Golay)平滑和多元散射校正(Multiplicative Scatter Correction, MSC)进行预处理,并结合Pearson相关系数法、连续投影(Successive Projections Algorithm, SPA)、随机蛙跳(Shuffled Frog Leaping Algorithm, SFLA)和竞争性自适应重加权(Competitive Adaptive Reweighting, CARS)筛选敏感波段,将筛选出的波段,使用偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression, PLSR)、支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)和随机森林回归(Random Forest Regression, RFR)3种机器学习算法构建棉花LAI监测模型。结果表明:棉花冠层LAI敏感响应波段集中在可见光(400~780 nm)和近红外(900 nm之后)波段;对比3种机器学习算法,各预处理下RFR建立的LAI监测模型精度最高,稳定性最好,其中以FDR-SFLA-RFR模型最佳,在建模集的决定系数为0.74,均方根误差为1.648 3,相对均方根误差为26.39%;验证集的决定系数、均方根误差分别为0.67和1.622 0,相对均方根误差为25.97%。该研究基于无人机获取的棉花冠层光谱反射率,从不同光谱预处理、波段筛选及建模方法建立的模型中筛选出最佳估算模型用于棉花全生育期LAI监测,研究结果可为棉花大田精准管理及变量施肥提供依据。  相似文献   
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