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。     

融合光谱与图像信息的河套蜜瓜糖度在线检测试验系统

针对蜜瓜糖度在线检测的需求,设计了融合漫透射光谱与图像信息的河套蜜瓜糖度在线检测试验系统,该系统包括硬件平台和软件系统两部分。硬件平台主要包括蜜瓜输送装置、光谱采集装置、图像采集装置和控制系统4部分。软件系统基于Microsoft Visual C++6.0语言,结合Omni Driver软件、Fly Capture2及Open CV软件开发。系统可实现蜜瓜光谱与图像信息的自动采集、显示及保存,可实现对漫透射光谱预处理,获取糖度检测所需光谱数据,对图像预处理,提取蜜瓜外观特征图像信息(R、G、B颜色值和蜜瓜体积)。在此基础上,系统可通过融合漫透射光谱与图像信息的蜜瓜糖度检测模型,计算蜜瓜糖度。系统同时可实现检测个数统计,外观特征信息及糖度的实时显示、保存等功能。测试试验表明,该试验系统检测1个样品用时1.2 s,糖度检测均方根误差为1.22,可满足河套蜜瓜糖度在线检测试验需求,为进一步开展河套蜜瓜糖度在线检测研究奠定了基础。     

西瓜可溶性固形物含量近红外透射检测技术

设计的近红外透射式西瓜可溶性固形物含量（SSC）检测系统主要包括光纤光谱仪、光纤透射附件、数据采集卡以及自制光源。对50个麒麟瓜SSC进行了预测试验，采用主成分回归和偏最小二乘回归法分别建立了样品的原始光谱、一阶微分光谱、二阶微分光谱和SSC的预测模型，结果表明偏最小二乘回归法建立的模型具有较高的相关性，相关系数为0．951，均方根校正误差0．347，均方根预测误差0．302，样本真实值与预测值的相关系数为0．910。     

农业车辆导航系统中自动控制技术的研究进展

农业车辆的自动控制系统是车辆导航系统的重要组成部分。从转向机构和转向控制两个方面综述了国内外农业车辆导航系统中控制技术的研究进展，并对基于运动学模型、动力学模型、智能控制和PID控制这4种基本转向控制方法进行了分析，提出了目前农业车辆自动导航控制方面所面临的一些难点问题。     

1MC-70型地膜回收起茬机铲刀结构和参数确定及试验研究

通过对1MC-70型地膜回收起茬机起膜、起茬铲刀的作业情况分析，推导出铲刀满足生产要求主要参数的求取方法和公式，并经理论分析和试验研究，确定了铲刀对玉米茬地进行起膜、起茬时主要参数的取值范围和减小牵引阻力的取值规律。通过多副铲刀的对比试验，选取出对玉米茬地进行起膜、起茬作业时，性能良好，牵引阻力较小的铲刀。     

锤片式粉碎机分段圆弧筛片设计与粉碎性能试验

针对锤片式粉碎机工作过程中物料环流层影响粉碎性能的特点,设计了分段圆弧筛片代替环形平筛,使锤筛间隙不断变化,破坏环流层,改善粉碎机性能。试验研究表明,针对4KB型锤片式粉碎机设计的15种分段圆弧筛片中,当分段圆弧半径为76mm,间距为97mm时,粉碎机的生产率最高,比环形平筛增加了29.8%,度电产量增加了26.6 %,过度粉碎现象得到了改善,物料粒度也比较均匀,温升明显降低。     

基于改进离散粒子群算法的青贮玉米原料含水率高光谱检测

快速、无损和准确检测青贮玉米原料含水率,对确保青贮玉米发酵品质、推动青贮产业健康快速发展有重要现实意义。为探究高光谱技术在青贮玉米原料含水率检测方面的可行性,研究通过高光谱成像系统获取青贮玉米原料高光谱图像并利用烘箱加热法测定实际含水率。在粒子更新方式和惯性权重2个方面对传统离散粒子群算法(discretebinary particle swarm optimization,DBPSO)进行优化,提出基于改进型离散粒子群算法(modified discrete binary particle swarm optimization,MDBPSO)的特征波段优选方法,并利用相关系数分析法(correlation coefficient,CC)、DBPSO和MDBPSO法提取原料含水率高光谱特征变量,基于全波段反射光谱(total spectral reflectance,TSR)和特征波段反射光谱建立青贮玉米原料含水率预测模型。结果表明,MDBPSO优选特征波段适应度函数的收敛精度和收敛效率较DBPSO法均有明显改善,最优适应度值由0.761 6提高至0.812 3,函数收敛迭代次数由280次降低至79次。MDBPSO-PLSR预测模型的建模精度和预测精度均高于CC-PLSR、DBPSO-PLSR和TSR-PLSR预测模型,其校正集决定系数Rc2和均方根误差RMSEC(root mean square error of calibration)分别为0.81和0.032,预测集决定系数Rp2和均方根误差RMSEP(root mean square error of prediction)分别为0.80和0.045。该研究表明,利用高光谱图像技术检测青贮玉米原料含水率具有较高的精度,研究可为后续开发青贮玉米原料水分快速检测仪器提供借鉴方法。     

基于高光谱的甜菜冠层氮素遥感估算研究

利用野外便携式ASD Qualityspec光谱仪,实测了田间甜菜冠层光谱数据,采用植被指数对氮含量进行预测,发现估算精度较低,分析NDVI与VLOPT与氮含量的相关性,得出氮含量在很小的时候就达到饱和水平。根据4种预处理下的甜菜冠层光谱,分别采用偏最小二乘回归(PLSR)和主成分回归(PCR)建立甜菜氮含量估算模型,比较不同预处理和不同回归方法对估算精度的影响。结果表明:对PLSR来说,一阶导数处理的光谱数据建立的模型精度最好(RMSE=2.34g/kg,RE=19.6%),平滑、MSC和SNV建立的估算模型次之;对PCR来说,平滑处理的光谱数据建立的模型精度最好(RMSE=2.34g/kg,RE=19.4%)。总的看来,不同预处理对估算模型精度有一定的差异,但PLSR和PCR两种回归方法对甜菜氮含量估算模型影响不大。     

锤片饲料粉碎机组合形筛片设计改善粉碎性能

针对环流层对环筛式锤片饲料粉碎机性能的影响,设计了组合形筛片,以改变环流运动规律,改善锤片粉碎机性能。论文分析了粉碎机使用组合形筛片对粉碎性能的影响。利用计算流体力学软件Fluent对粉碎机采用环形平筛及组合形筛片的气流场进行数值模拟,比较粉碎机使用2种筛片时的气流场速度、压力分布情况,验证了组合形筛片的使用可有效改善粉碎室气流场特性。在相同工况下,对装有环形平筛及组合形筛片的CPS-280型粉碎机进行粉碎性能比较试验,对比分析不同筛片对物料粉碎效果的影响。结果表明,组合形筛片的使用可提高生产率、改善物料的粉碎质量。尤其当筛片等分数目为4,翼形弧前段圆弧半径为26 mm,后段圆弧半径为200 mm,等边角为120°时,物料粉碎效果更佳,生产率较环形平筛提高28.98%,度电产量提高35.84%,温升降低2℃,物料粒径分布方差降低40.62%。该文采用组合型筛片的粉碎机气流场特征优于环形平筛,有利于改善锤片粉碎机性能。     

基于粒子群算法优化光谱指数的甜菜叶片氮含量估测研究

为对甜菜叶片氮含量进行快速估测,利用高光谱成像仪获取甜菜冠层叶片高光谱图像数据,通过凯氏定氮法测定叶片氮含量。基于精细采样法在全波段范围内构建归一化光谱指数(Normalized difference spectral index,NDSI)和土壤调节光谱指数(Soil-adjusted spectral index,SASI),并提出了基于粒子群算法的植被冠层调节参数L优化方法,探寻任意波段组合下SASI的最佳L值及其变化规律。在筛选出特征光谱指数基础上,开展甜菜叶片氮含量的定量估测和可视化研究。结果表明,各生育期SASI对甜菜冠层叶片氮含量(Canopy leaf nitrogen content,CLNC)的敏感度高于NDSI,尤其在NDSI易发生饱和现象的近红外区域。相比常规光谱指数,叶丛快速生长期基于SASI1(R430. 20,R896. 76)和SASI2(R433. 03,R896. 01)建立的CLNC估测模型预测效果最优,2015年验证集R~2为0. 78,RMSE为2. 48 g/kg,RE为4. 18%;糖分增长期以SASI3(R952. 09,R946. 11)和SASI4(R760. 37,R803. 48)的建模效果最佳,2015年验证集R~2为0. 67,RMSE为2. 71 g/kg,RE为4. 72%;糖分积累期的最优建模参数为SASI5(R883. 30,R887. 79),2015年模型R~2为0. 72,RMSE为2. 54 g/kg,RE为4. 49%。为直观显示甜菜CLNC在时间和空间尺度上的变化规律,基于上述估测模型计算并生成甜菜CLNC的预测分布图,实现了甜菜CLNC的可视化。研究结果表明,提出的甜菜CLNC估测方法具有可行性,可为及时了解作物长势及营养估测提供技术支持。