稻麦两用螺旋舀种式排种器排种性能试验

设计了一种稻麦两用螺旋舀种式排种器,确定了该排种器关键部件的结构和参数;运用Design-Expert软件进行数据分析,得到最优参数组合,采用响应面试验方案,进行台架验证试验。结果显示:播种水稻时,在转速为45 r/min、倾斜角度为3°、出种孔长度为9 mm情况下的合格率为78.20%,重播率为3.71%,空穴率为1%,穴距合格率为97.93%,穴距变异系数为16.17%;播种小麦时,在转速为60 r/min、倾斜角度为1°、出种孔长度为9 mm,此组合下的合格率为93.37%,重播率为3.44%,空穴率为3.19%,穴距合格率为93.60%,穴距变异系数为25.50%。     

油菜抗倒伏测试风洞关键部件仿真与试验

为解决现有油菜抗倒伏品种选育周期长、难度大等问题，依托计算流体力学软件Fluent建立油菜抗倒伏测试风洞模型，对风洞扩散段、稳定段、收缩段等关键部位进行参数设计及仿真试验，分析该模型对风洞流场品质的影响，最终通过正交试验选择最佳设计方案。结果显示，单因素试验中，收缩段长度Lc增加，风洞出口风速变异系数增加，气流品质下降；随稳定段长度Lw增加，风洞出口风速变异系数先减小后增加，稳定段长度1 000 mm时，风速变异系数最低，气流品质最佳；阻尼网距稳定段出口长度增加，风洞出口风速变异系数先降低后增加，阻尼网距稳定段出口0.65Lw时，风速变异系数最小。正交试验结果显示，收缩段长度600 mm、稳定段800 mm、阻尼网距风洞出口0.65Lw时，对应风洞试验区风速平均变异系数为0.139，风速较其他方案更稳定，气流品质最佳。实测验证发现，与仿真结果相比，实测风速大小无明显差别，且实测结果中各截面风速变异系数略优于仿真值，整体仿真结果与实测效果拟合较好。     

谷物联合收获机方向盘总成的模态分析与结构优化

以某谷物联合收获机方向盘总成为研究对象,基于Pro/E软件建立其几何模型,采用有限元分析软件(ANSYS)对方向盘组合体模型进行模态分析。结果表明,模型第一阶固有频率为44.005Hz,位于人手敏感振动频率范围37.5～65.0Hz,对操作人员身体健康具有较大影响。为了调整组合体模型的固有频率以避开人手的敏感频率范围,在将方向盘骨架材料更换为45钢的基础上,通过增大转向柱和传动轴的直径对组合体进行结构优化。优化后组合体模型第一阶固有频率由44.005 Hz提升至67.31 Hz,避开了人手敏感的振动频率,同时也避开了发动机激振频率。结构优化后的模型可避免共振现象的发生,并提升作业人员的操作舒适性。     

油菜播种质量监测系统设计与试验

目的 为了获取油菜播种质量信息,并实现信息的显示、远程传输与云存储,提出了一套油菜播种质量监测系统。方法 该监测系统由油菜籽传感检测装置、播种监测终端、播种质量信息云存储平台组成。采用多种形式小粒径种子传感检测装置实现对播种质量信息的实时获取,基于射频通信模块实现与播种监测终端的数据交互;监测终端完成信息显示,并通过北斗定位单元对播种质量信息位置进行精确定位;通过无线传输模块,实现油菜播种质量信息数据的远程传输和云存储。搭建油菜播种质量监测系统试验台,通过田间试验验证系统的稳定性和可靠性。结果 设计的油菜播种质量监测系统能通过内嵌的北斗定位单元获取播种机经、纬度信息,同时可利用4G无线传输模块将播种质量信息及定位信息传输至云存储平台。台架试验结果表明,当排种器落种频率为16.5~26.2 Hz时,检测准确率不低于97.1%,采集的油菜播种质量信息均能够传输至播种监测终端并进行显示;播种质量信息均准确上传至云存储平台数据库,传输时长不超过2 s,且与终端显示数据一致。田间试验验证结果表明,排种频率为17.4~25.5 Hz时,检测准确率不低于96.6%,且系统运行正常。结论 该系统为油菜播种过程智能化提升、播种状态图生成及产量预测提供了技术支撑。     

水产养殖机器鱼设计与三维路径跟踪控制

为方便监测水质与水下鱼群活动,本研究设计了一款面向全水域实时监测的水产养殖机器鱼,并搭建了机器鱼控制系统,开展了机器鱼三维路径跟踪控制研究。在Serret-Frenet坐标系下建立了机器鱼三维空间路径跟踪误差模型,并基于LOS制导律和李雅普诺夫理论设计了一种模糊滑模控制器,最后利用Matlab仿真对本研究提出的控制算法的有效性进行验证。仿真结果表明：所设计的控制器能使机器鱼在模型参数不确定性、外部干扰未知的情况下实现三维路径跟踪控制,其控制精度和鲁棒性明显优于常规PID与滑模控制器。     

油麦兼用斜锥型孔轮式集排器设计与试验

为满足长江中下游地区油菜和小麦播种要求、提高播种机作业效率、简化播种机结构并有效控制机械式排种方式的种子易破损和堵塞型孔等问题,设计一种无需清种与护种装置的油麦兼用斜锥型孔轮式集排器,提出一种油菜双圈、小麦三圈型孔交错排布以及斜锥形型孔结构。构建充种、携种、投种和输种等过程的力学模型,分别确定排种器充种时的最小充填高度比基准高度低10 mm、验证该集排器结构的合理性、得到油菜小麦型孔后倾角分别低于30°和15°时,油菜和小麦的最大投种角分别可达40.8°、34.4°以及油菜和小麦输种管与水平面夹角需不小于33°。正交试验结果显示,油菜型孔后倾角20°、充填高度为基准高度、转速20 r/min,小麦型孔后倾角5°、充填高度20 mm、转速15 r/min,油菜、小麦各行排量一致性变异系数分别低于6.00%、6.32%,总排量稳定性变异系数分别低于1.25%、1.00%,破损率均低于0.5%。田间试验表明,油菜、小麦播种试验出苗效果良好。     

不同种类秸秆添加对自蔓延高温合成纳米氧化锡的影响

以固定比例水稻、小麦、玉米、油菜或棉花秸秆粉末和镁、铝、氧化铜、四氧化三铁、氟化钙、氧化锡和锡粉组成的合成体系为研究对象,测定227组不同产地和不同品种秸秆粉末的化学组成,分析不同秸秆中纤维素、半纤维素和可溶性糖总含量对所得纳米氧化锡有效转化率、粒径和纯度的影响规律,获得秸秆种类差异对制得纳米氧化锡的影响机制。结果表明,5种秸秆粉末均能实现高纯纳米氧化锡的自蔓延高温合成,其中水稻秸秆使用效果最佳。水稻、小麦、玉米、油菜、棉花秸秆粉末中纤维素、半纤维素和可溶性糖的总含量依次下降,所涉自蔓延高温合成反应的放热量和产气量依次下降,所得纳米氧化锡的有效转化率和含锡量亦依次下降。5种秸秆粉末所得纳米氧化锡的平均粒径不存在明显差异,且秸秆中纤维素、半纤维素和可溶性糖的总含量与平均粒径的关系无法用常规函数描述,因此,尚无法仅通过选择特定种类的秸秆来获得特定尺寸范围的纳米氧化锡。     

基于改进MobileNetV2的柑橘害虫分类识别方法

为提高柑橘害虫识别精准度和防治效果,本研究构建包含10类对柑橘危害程度较重的害虫图像数据集,基于神经网络MobileNetV2与注意力机制ECA开发轻量化且高识别精度的ECA＿MobileNetV2模型,并基于该模型开发一款边缘计算App。将ECA注意力机制嵌入MobileNetV2网络的反残差结构尾部,以增强原网络的跨通道信息交互能力,提升原网络的特征提取能力。测试结果显示,ECA＿MobileNetV2模型对柑橘害虫的分类准确率达到93.63%,相比于MobileNetV2、GoogLeNet和ResNet18模型分别提高了1.68、1.44和2.40个百分点,而模型参数量、浮点运算数和模型大小分别为3.50×10⁶、328.06×10⁶和8.72 MB,复杂度仅略高于MobileNetV2,可以在手机上以边缘计算的形式运行。研究结果表明,本研究开发的智能识别工具能够对不同种类的柑橘害虫进行快速、有效的分类识别。     

大田经济作物性状研究中的图像分割技术应用

大田经济作物在我国占有重要地位,其性状研究在机械化生产收获过程中至关重要,直接影响到生产效率和产品质量,数字图像技术的引入不仅为其性状研究带来高效的解决方案,更显示出广阔的应用前景。综合分析了近年来不断改进的图像分割方法,将其分成传统分割方法和结合特定工具的图像分割算法两大类,重点介绍了传统分割方法中基于阈值的分割方法和基于边缘检测的分割方法两种流行算法,结合特定理论工具的图像分割算法中的小波分析变换、遗传算法、主动轮廓模型、聚类算法、深度学习方法等 6 种方法,并对各大类算法中使用的各种图像分割方法进行归纳总结,列举其在油菜、棉花、大豆和花生等经济作物性状研究中的应用,同时对遗传算法、主动轮廓模型、聚类算法和深度学习中的 Fast R-CNN 算法添加技术框架图。最后对图像分割技术在大田经济作物中应用存在的主要问题进行分析并提出展望。     

基于拟人驾驶模型的联合收获机导航控制器设计与试验

为了解决轮式联合收获机在水稻收获作业中操作繁琐及作业质量和效率低的问题,通过采集熟练驾驶员驾驶时收获机位姿信息和驾驶员操作信息,运用神经网络构建了拟人驾驶模型并设计了一种基于拟人驾驶模型的联合收获机导航控制器。根据收获作业需求设计了一种田间套行作业路径规划方法,在保证转弯精度的同时,较好的完成收获作业;与传统PID和常规纯追踪模型相比,拟人驾驶模型控制收敛速度快0.42 s、超调减小4.0 cm,具有收敛速度快、超调小等特点。路面直角路线转向试验结果表明,当联合收获机行驶速度分别为0.62、0.82、1.02 m/s时,转弯后超调量不大于3.93 cm,在不同行驶速度下仍具有较高的鲁棒性。田间试验结果表明,联合收获机在水稻田中以0.6、0.8、1.0 m/s的速度前进时,直角转向导航跟踪转向后超调量分别不大于8.1、8.9、9.6 cm,直线跟踪部分平均绝对偏差分别不大于3.1、3.0、3.3 cm。试验结果表明,所设计的拟人驾驶模型导航控制器能较好地完成水稻收获作业自动导航。