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1.
农业机械的使用极大地提升了我国农业生产效率,同时也解放了大量的劳动力。机械自动化技术的出现也一定程度改变了我国传统农业生产结构,对我国农业发展具有重大意义。本文就我国现阶段农业机械自动化的现状和发展趋势进行研究。 相似文献
2.
3.
从工业的长期发展来看,钳工的施工质量在整体工业的发展中占据着重要位置,如果钳工机械操作出现了质量问题,就会严重影响整体工程的质量。此外,钳工机械操作比较复杂,涉及的内容比较广泛,因此在具体的钳工机械作业中必须加强操作质量的监督与管理,才能有效提高钳工机械操作的质量控制水平。 相似文献
4.
根据云南省推广甘蔗收获机械的实际情况,从农户层面探究推广中存在的主要问题,分析宣传推广效果不佳的具体原因,从多个角度提出增强推广应用效果的可行性建议,为促进甘蔗收获机械在云南地区的应用提供参考。 相似文献
5.
探讨2种种植方式对水稻生育进程、光合特性及产量的影响,为辽宁省水稻直播栽培提供技术指导。以辽宁省中早熟水稻品种辽星21、旱稻品种旱403和旱9710为试验材料,采用移栽和直播2种种植方式,对水稻生育进程、茎蘖动态、光合特性和产量进行比较分析。结果表明,2种种植方式下,不同品种水稻产量均表现为移栽高于直播,辽星21直播种植产量高于移栽种植的旱403和旱9710;与移栽种植相比,直播种植水稻株高降低,水稻主茎叶片减少约2片,剑叶和倒二叶的净光合速率(Pn)下降,单位面积茎蘖数增加。水稻直播种植宜以主茎成穗为主,优化群体结构,提高光合特性,进而实现产量的增加。 相似文献
6.
为探明长江中游玉米籽粒机械直收适宜品种与配套农艺措施,2018—2019年选用不同玉米品种,测定不同机收时间下玉米关键农艺性状、产量及机收质量指标。结果表明,收获时间对春玉米机收产量与机收质量均有显著影响。延迟1周收获后籽粒容重显著增加,机收产量显著提高,2年平均提高9.72%;而延迟2周收获则有降低机收产量的趋势。2年收获时杂质率总体≤3%,而机收籽粒破碎率与损失率均>5%,是该区域春玉米籽粒机收面临的主要问题。籽粒厚度、籽粒含水率和百粒重是影响机收籽粒破碎率的关键性状,三者与机收籽粒破碎率均呈显著的倒二次曲线关系;玉米的倒伏率、穗位高和重心高度是影响机收损失率的关键性状,倒伏率与机收损失率呈显著正相关,而穗位高和重心高度与机收损失率均呈显著的二次曲线关系。延迟收获能显著降低籽粒含水量,从而降低籽粒破碎率,但继续延迟收获有增加倒伏的风险。综上,长江中游春玉米成熟后适时延迟7~10 d收获,可有效降低籽粒含水量与机收籽粒破碎率,提高玉米籽粒机收产量。 相似文献
7.
为了转变棉花生产方式,提高棉花生产效益,推进棉花产业健康发展,湖北省武穴市农业技术推广中心组织开展棉花提质增效技术模式集成示范工作。武穴市以棉花提质增效轻简栽培为主线,以麦(油)后直播栽培为主要模式,集成优势品种、简化施肥、增密减氮、增钾配微、科学调控、综防病虫、防灾减灾、机耕机防等技术,通过"五统一"(统一模式、统一提供农资、统一防灾减灾、统一机械操作、统一订单回收)服务,样板带动辐射,培训服务到位,分解项目指标,压实主体责任,促进了项目区技术落实到位。 相似文献
8.
近年来,我国经济发展较为迅速,直接带动了机械制造领域的发展。为保障相关企业的经济利益,使制造、研发等方面的人才质量得到保证,相关院校应不断培训具备专业素质的优质人才,各高职院校在授课期间合理建立机械专业的技能大师工作室,有助于实现这一发展目标。然而,受现实因素影响,我国各高职院校机械专业的技能大师工作室建立工作存在较多问题,严重影响了其工作室人才的招收与培养,对机械制造行业的未来发展极为不利。基于此,文章以高职院校机械专业的技能大师工作室建立工作为中心展开探讨,对其发展现状、建立策略等方面进行详细分析,以供参考。 相似文献
9.
本文以任务驱动法在“汽车机械基础”课程教学中的实践应用为研究对象,分析任务驱动教学法的概念与含义,从合理化设计学习任务、开展小组合作探究以及多媒体教学等方面阐述这一教学方法的有效应用策略,仅供参考。 相似文献
10.
为提高采摘设备的执行效率,采用六自由度机械臂、树莓派、Android手机端和服务器设计了一种智能果实采摘系统,该系统可自动识别不同种类的水果,并实现自动采摘,可通过手机端远程控制采摘设备的起始和停止,并远程查看实时采摘视频。提出通过降低自由度和使用二维坐标系来实现三维坐标系中机械臂逆运动学的求解过程,从而避免了大量的矩阵运算,使机械臂逆运动学求解过程更加简捷。利用Matlab中的Robotic Toolbox进行机械臂三维建模仿真,验证了降维求解的可行性。在果实采摘流程中,为了使机械臂运动轨迹更加稳定与协调,采用五项式插值法对机械臂进行运动轨迹规划控制。基于Darknet深度学习框架的YOLO v4目标检测识别算法进行果实目标检测和像素定位,在Ubuntu 19.10操作系统中使用2000幅图像作为训练集,分别对不同种类的果实进行识别模型训练,在GPU环境下进行测试,结果表明,每种果实识别的准确率均在94%以上,单次果实采摘的时间约为17s。经过实际测试,该系统具有良好的稳定性、实时性以及对果实采摘的准确性。 相似文献