真空采血管自动准备装置的研究进展

随着血液标本量的连年提升,真空采血管自动准备装置的重要性愈发显现。目前的真空采血管自动准备装置主要有滑道式、箱盒式、抽屉式和机械手式四种类型,它们各具特色,互有优劣,但仍无法同时满足多种类型大量采血管的快速存储、快速定位、稳定性好且体积小的要求。     

自主创新驱动智能农机装备产业发展的分析与研究

创新驱动就是让创新成为引领产业发展的第一动力。以黑龙江省为例,展开自主创新能力驱动智能农机装备产业高质量发展的分析与研究。通过对自主创新能力重要性的阐述和智能农机装备产业瓶颈问题的分析,提出进一步促进该产业发展的相关对策,进而推动黑龙江省智能农机装备产业高质量发展,做好维护国家粮食安全的“压舱石”。     

饲料供应链物流网络系统的智能构建分析

互联网及信息技术的逐渐发展，为传统产业升级改造带来巨大的发展动力，具体体现在提升生产效率、优化产业结构、产业组织创新等方面。饲料行业也积极与信息技术深度融合，衍生出供应链物流、电子商务、智能制造等新变化，为饲料行业转型升级带来了新的动能和机遇。为适应电子商务的发展趋势，提升饲料产品的配送效率，供应链物流建设成为了饲料企业竞相竞争的领域。但目前饲料供应链物流体系存在基础设施不完善、智能化和信息化水平较低、政府监管部门监管不到位等问题。因此，本文在对饲料供应链物流网络体系的现状分析基础上，进一步提出未来构建供应链物流网络体系的建议，为我国饲料行业转型升级提供理论参考。 [关键词] 饲料|供应链物流|网络系统|智能构建     

基于LoRa通信的棉花智能水肥管理系统设计与应用

由LoRa（超远距离广域网，Long range）与4G蜂窝移动通信组网、具有边缘计算能力智能网关、物联网终端、远程自动化控制设备、水肥管理软件集成的智能水肥一体化管理系统，在灌溉水质较差、通信基础设施薄弱的新疆，使灌水施肥更精准、高效，示范农场节本增效明显。以LoRa通信为基础的棉花智能水肥管理系统是数字农场的重要执行工具，可加快棉花种植向规模化、标准化、现代化发展。     

农用柴油机后处理装置快速老化方法

使用掺入机油的柴油作为农用柴油机燃料，采用高负荷运行工况，以实现快速模拟机油大量消耗情况灰分所造成的影响加速老化过程，研究一种简单高效的柴油机氧化催化器（diesel oxidation catalysts，DOC）、柴油机颗粒物过滤器（diesel particulate filter，DPF）快速老化方法，缩短DOC、DPF的耐久性测试和评价周期。设置对照试验组，通过对比分析DOC、DPF的净化效率和劣化率，并结合扫描电镜、能谱分析对DOC、DPF的内部通道及元素组成进行表征分析。结果表明，该方法能够加速劣化DOC和DPF，实现DOC、DPF的快速老化，缩短DOC和DPF的耐久性性能测试和评价周期，大大降低测试成本。      

一种亚麻铺捡拾装置的设计

亚麻收获后平铺于地面上进行雨露沤制,雨露沤制完毕称之为亚麻干茎,在雨露沤制过程中需要进行翻铺作业,对下层的麻茎再次进行雨露沤制,翻铺作业就成了必不可少的作业环节,而翻铺作业的首要环节为茎秆捡拾作业,捡拾装置的设计合理性就决定了翻铺作业质量;亚麻脱粒作业的首要环节、亚麻打捆作业的首要环节也为捡拾作业,现有的捡拾装置对亚麻干茎而言均存在一定的弊端,所以该装置的设计对亚麻翻麻作业质量、脱粒作业质量、打捆作业质量有很大的提高,对纤维的产量和品质有很大的影响,对亚麻产业的发展有一定的促进作用。     

智能农业设备助力小麦高产丰产

3月15日,中国农资襄汾服务中心高产小麦配方肥示范观摩推广会暨对口扶持崔村无人飞机落地仪式在山西省襄汾县南辛店乡崔村举行,襄汾县供销、农业、农机、南辛店乡等负责人、以及崔村两委成员及部分村民参加了活动。在襄汾县南辛店乡崔村示范基地,中国农资襄汾服务中心工作人员位大家现场讲解了配方肥要点,并进行了植保无人机喷洒演示。     

农机减速器制造质量多特征决策

随着经济全球化的持续发展,现代农业智能制造的研究需求在不停增加,本文针对农机减速器的制造环境特点及系统需求分析进行农机减速器智能制造系统的搭建和方案的设计。并围绕农机减速器制造过程中数据的分析与处理,建立农机减速器制造质量多特征决策,揭示数据的关联关系以及对智能农业装备制造的影响规律,通过LLE降维算法、SVM、随机森林和DS证据理论等多种算法对采集到的数据进行降维融合和质量预测,经融合后的多分类器预测质量正确率达到93.75%,预测的正确性比单个分类器预测有所提高,解决了不同分类器决策结果的冲突问题和多特征信息造成的不确定性问题,助力中国农业装备产业的转型升级。     

车载智能土壤采样系统设计与试验

针对传统土壤样本采集操作复杂、劳动强度大、采集精度低和缺乏信息化管理的问题，设计了一种车载智能土壤采样系统。该系统安装于无人驾驶采样车上，系统包括土壤样本自动采集装置和电气控制系统。对系统整个工作过程进行分析，确定了各关键机构及控制硬件的主要工作参数。电气控制系统以运动控制器为控制核心，土壤样本自动采集装置对不同深度范围的土样进行采集，并按地理位置信息分类收集，通过RFID读写器将GPS系统定位所解算的目标采样点的经纬度地理信息和采样深度等信息写入收集土样采样筒底部的电子标签中。性能试验表明，安装于无人驾驶采样车的车载智能土壤采样系统工作运行稳定、可靠，能够对农耕层0~200mm任意深度范围的土壤进行自动分层采样，效率高、精度高、全程自动化，能够按照位置信息进行分类管理，较好地满足了智能化高质量采集土样的需求。     

基于大数据背景下智能农机应用分析

近些年来,我国的经济取得了巨大的进步,与此同时,农业领域也迎来了新的发展契机,农业朝着机械化、智能化的方向发展。农业与民生关系更为密切,而且在大数据背景下,智能农业呈现出良好的发展趋势,智能农机的应用提高了农业工作的效率,对此进行了分析和探讨。