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1.
滚筒梳剪式荔枝采摘部件的设计与优化   总被引:1,自引:0,他引:1  
【目的】设计一种滚筒梳剪式荔枝采摘试验装置,并优化采摘部件的结构.【方法】以齿形板数量、齿形板折弯角度、刀片数量和滚筒转速作为影响因素,以生产率、摘净率和破损率为采摘指标,开展四因素三水平的正交试验.【结果和结论】试验结果表明:齿形板数量为4、齿形板折弯角度为120°、刀片数量为13、滚筒转速为44 r·min-1时为最优组合,此组合的采摘试验装置生产率为2.604 kg·min-1.研究结果可为荔枝采摘机械的设计与开发提供参考.  相似文献   
2.
滚筒梳剪式荔枝采摘机齿形板的力学仿真分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
为了提高荔枝采摘效率,减轻劳动强度,降低生产成本,研发了一种滚筒梳剪式荔枝采摘机。根据荔枝果实尺寸和枝条物理特性,对采摘机的关键部件齿形板的结构进行了优化。基于ANSYS有限元分析平台对齿形板在剪切过程中刚度和应力变化进行仿真分析,结果表明:齿形板总位移由面板末端到齿顶逐渐增大,在齿顶附近达到最大值2.324 mm;齿形板齿面区域为低应力区且应力分布较均匀,安全系数为4.23;齿形板下端面螺栓连接处的附近等效应力最大,约为436.84 MPa。仿真数据验证了齿形板结构设计的可靠性,并为其局部结构的进一步优化提供了依据。  相似文献   
3.
【目的】研究不同温度和露时条件下荔枝霜疫霉Peronophythora litchi病菌孢子囊的萌发和侵染动态,并以此为变量构建数学模型,以期为病害精准预测预报及防控提供参考和依据。【方法】在人工控温、控湿条件下,研究温度(15~30℃)和露时(2~24 h)对荔枝霜疫霉孢子囊萌发和侵染的影响;选用韦布尔模型的修正式,在SAS软件中拟合得到准确度较好的孢子囊萌发和发病严重度模型,进而绘制其对应的等高线风险预测图。【结果】温度、露时及其交互作用可显著影响荔枝霜疫霉孢子囊的萌发及寄主发病的严重度。荔枝霜疫霉孢子囊萌发率和寄主发病严重度随着露时的延长而逐渐升高。在温度为25℃时,所有露时处理条件下的孢子囊萌发率达到最高;露时相同的条件下,当温度为25℃时,孢子囊侵染荔枝果实发病严重度最强。当温度为22~30℃、露时为3~24 h时,叶片的病害严重度超过0.2;孢子囊侵染果实发病迅速且严重,当温度为15~30℃、露时约2~3 h时,果实发病的严重度高于0.6。荔枝霜疫霉侵染叶片和果实发病严重度模型分别为f(t,θ)={1-exp[-(0.194 3×t)2]}/cosh[(θ-27.769 6)×0.927 7/2]和f(t,θ)={1-exp[-(0.469 3×t)2]}/cosh[(θ-24.556)×0.170 9/2]。【结论】荔枝霜疫病发生依赖于温度和露时,本研究建立的模型可以用于指导生产上防治该病害的施药时间和次数。  相似文献   
4.
旋转剪刀式荔枝采摘机采摘机理分析与结构设计   总被引:1,自引:0,他引:1  
为减少荔枝采摘的劳动强度,结合荔枝果实分布特点及保鲜特性,对荔枝采摘机理进行了分析,并设计一种旋转剪刀式荔枝采摘机。在总体设计的基础上,对剪切部件中切割刀片的结构进行了优化。分析采摘过程中切割刀片的受力情况,结果显示安装座传递至切割刀片的转矩为238.75Nm,枝条对切割刀片的最大反向作用力为3851N,切割刀片在剪切过程中受到的最大切应力为23.02Mpa,由此得出切割刀片的安全系数为8.99。分析结果验证了切割刀片结构设计的可靠性和采摘机理的可行性,为其结构的进一步优化及采摘机理的研究提供了依据。  相似文献   
5.
基于高光谱与电子鼻融合的番石榴机械损伤识别方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
提出了一种基于高光谱与电子鼻融合的水果机械损伤识别方法。分别采用高光谱仪与电子鼻对无损伤、轻度机械损伤和重度机械损伤的番石榴进行采样,提取特征信息后,运用主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)、欧氏距离分析(ED)和模糊C均值聚类(FCM)对高光谱仪、电子鼻以及高光谱与电子鼻融合3种识别方法的识别效果进行了对比。PCA和LDA的分析结果表明,高光谱与电子鼻识别番石榴机械损伤是可行的,但单独采用这两种识别方法均无法对番石榴机械损伤程度进行分级。采用高光谱与电子鼻融合方法,结合LDA分析可以较好地识别番石榴机械损伤程度,比单一识别方法具有更好的识别效果。此外,LDA比PCA对番石榴机械损伤识别效果更佳。根据PCA、LDA和ED分析结果可以推测多源信息融合的分类识别方法既可获取更多的样本信息,提高相同样本之间的聚类性,又可较多地保持单一分类识别方法得到的不同样本之间的最大距离。根据FCM分析结果,高光谱识别、电子鼻识别和高光谱与电子鼻融合识别3种方法对番石榴机械损伤识别的正确率分别为89.74%、82.05%和97.44%,验证了多源信息融合方法对提高水果机械损伤识别效果的可行性。  相似文献   
6.
基于理化指标和电子鼻的果园荔枝成熟度识别方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
采用理化指标和电子鼻识别2种方法分别对6个成熟度(p1~p6)的果园荔枝进行识别。理化指标采样数据显示,荔枝果实直径、果核直径和果实净质量均随着果实的成熟而增大。p1—p4阶段,荔枝果皮绿色和黄色不断加深,亮度不断增大。p4—p6阶段,荔枝果皮亮度先增大后减小,颜色迅速变红,黄色成分先增加后减少。提取特征值后,采用主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)、BP神经网络(BPNN)、简单相关分析(SCA)、典型相关分析(CCA)进行数据处理。理化指标识别法结合PCA和LDA对果园荔枝成熟度识别的正确率均为100%,能够较好地进行识别。但PCA识别结果中p1、p2和p3的距离较近,实际应用中易发生混淆。电子鼻识别法结合PCA和LDA分析均无法较好地对果园荔枝成熟度进行识别,电子鼻识别法结合BPNN对果园荔枝识别训练集的回判正确率为100%,测试集的识别正确率为92%,识别效果较好。SCA分析结果表明,在荔枝成熟过程中,除色差L*值外,其他各项理化指标均与电子鼻部分传感器的响应信号显著相关。CCA分析结果表明,电子鼻响应信号与理化指标整体相关性显著,电子鼻整体信号与部分理化指标相关性显著。证明了理化指标和电子鼻均能有效地识别水果品质信息变化,并为电子鼻替代理化指标识别法在水果品质信息监测上的应用提供了参考。  相似文献   
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