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。     

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。     

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。     

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。     

铰链杠杆式肥箱排肥量监测系统设计与试验

为实时监测施肥量以提高施肥精度,设计了一种可对肥箱剩余肥量实时监测的铰链杠杆式肥箱排肥量监测系统。该监测系统由称质量、多路排肥量监测两部分组成。其中,称质量部分主要由铰链杠杆机架、平行梁称质量传感器等组成,以平行梁称质量传感器为工作元件,承载并测量安装在铰链杠杆机构上方的肥箱以及肥箱内实时肥料质量。多路排肥量监测部分由控制器、排肥量监测、数据通讯、监视器等模块组成,负责收集各称质量传感器获取的排肥量信号,并将其处理后传输至监视器交互界面便于对施肥系统作业参数实时查看、配置。田间试验结果表明,该排肥量监测系统可对各肥箱排肥量独立、同步实时测量,其监测相对误差最大为4.79%,最小为3.55%。     

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。     

轮式谷物联合收获机视觉导航系统设计与试验

为提高联合收获机收获质量与效率，构建了轮式谷物联合收获机视觉导航控制系统，结合OpenCV设计了谷物收获边界直线检测算法识别水稻田间已收获区域与未收获区域边界，经预处理、二次边缘分割和直线检测等得到联合收获机视觉导航作业前视目标路径，并根据前视路径相对位置信息进行田间动态标定获得联合收获机满幅收获作业状态；提出了一种基于前视点的直线路径跟踪控制方法，通过预纠偏控制实现维持满割幅的同时防止作物漏割，以相对位置偏差值和实时转向后轮转角作为视觉导航控制器的输入，并根据纠偏策略对应输出转向轮控制电压大小。稻田试验结果表明，该导航系统实现了轮式联合收获机田间相对位置姿态的可靠采集及目标直线路径跟踪控制的稳定执行，在田间照度符合人眼正常工作的情况下，收获边界识别算法检测准确率不低于96.28%，单帧检测时间50 ms以内；以不产生漏割为前提的视觉导航平均割幅率为94.16%，随作业行数增多，割幅一致性呈提高趋势。本研究可为联合收获机自动导航满割幅作业提供技术支撑。     

智能化技术在水稻生产全程机械化中的应用研究与发展趋势

智能控制是水稻生产全程机械化向智能化发展的关键核心技术.本文从水稻作业环节中的耕整地、种植、田间管理和收获四个方面概述分析了国内外水稻生产机具使用情况和机械化作业情况,着重阐述了智能化技术在水稻生产全程机械化中的应用研究,涵盖了耕深智能调节与自动平地技术、工厂化育秧移栽与精量直播技术、田间管理智能化技术(灌溉、施肥、除草和病虫害防治)、收获机在线监测和智能控制技术、自动导航与无人驾驶技术等.指出了制约水稻生产全程机械化向智能化发展的技术难点,并展望了其未来发展趋势,以期为智能化技术在水稻生产全程机械化中的应用提供参考.