玉米收获机清选装置内杂余抛送器设计与试验

为满足不断提高的玉米产量对玉米收获机清选能力的要求,提高筛面利用率、籽粒清洁率,降低籽粒损失率,运用理论分析设计了一种能够在清选筛上部空间实现籽粒与杂余在竖直方向上分层、水平方向上分散的杂余抛送器。在竖直方向上,采用CFD-DEM耦合方法对玉米脱出物在杂余抛送器作用下的分层现象进行数值模拟。选取杂余抛送器的周向拨指数量、拨指回转半径、轴向相邻指间距、拨辊旋转角速度为试验因素,以水平方向上杂余被抛送水平位移、籽粒与杂余被抛送水平重叠位移为性能指标,设计四因素五水平中心组合试验。通过响应曲面方法对试验结果进行分析,并利用Design-Expert对回归数学模型进行多目标优化。结果表明:各因素对杂余被抛送水平位移影响由强到弱顺序为:周向拨指数量、拨辊旋转角速度、轴向相邻指间距、拨指回转半径;各因素对籽粒与杂余被抛送水平重叠位移影响由强到弱顺序为:周向拨指数量、轴向相邻指间距、拨辊旋转角速度、拨指回转半径。杂余抛送器优化参数为:周向拨指数量8个,拨指回转半径80. 18 mm,轴向相邻指间距12. 44 mm,拨辊旋转角速度15. 41 rad/s。在清选装置入口风速为12. 8 m/s、入口方向角为25°条件下,清选装置入口玉米脱出物量为5～7 kg/s时,增设杂余抛送器的清选装置籽粒清洁率均值为97. 20%～98. 74%,籽粒损失率均值为1. 65%～1. 82%,满足玉米收获机清选装置在玉米脱出物大喂入量下的清选国家标准要求。     

三移动两转动振动筛驱动机构优化与试验

为提高玉米脱出物在振动筛上的筛分效率,基于传统的平面往复振动筛,设计了一种玉米清选振动筛驱动机构,可使筛面实现3个移动2个转动;为深入研究其运动规律和筛分性能,用封闭矢量多边形法推导了筛面上任意一点的位移方程;以筛面后端振幅最小为目标,应用Isight软件优化各驱动杆件的长度,使筛面后端的振幅达到最小值15.4 mm;利用Matlab数值模拟确定筛面运动为非简谐周期运动。为确定驱动机构主轴转速和玉米脱出物喂入量对振动筛性能的影响,通过试验比较玉米籽粒在该机构筛面与平面往复振动筛面上的透筛率,试验结果表明,当玉米脱出物的喂入量为6 kg/s时,该机构主轴的最佳转速为260 r/min,玉米籽粒在该机构筛面上的透筛率比其在平面往复振动筛上的透筛率提高了5.75%,节省功耗16.1%。     

低湿玉米籽粒的射频加热模拟与试验

为了准确预测射频加热过程低湿(含水率13.0%～20.0%)玉米籽粒的温度分布变化,该研究结合玉米籽粒的多组分结构特征、热物理特性及介电特性的异质性,建立了玉米籽粒的三维二组分物理几何模型和射频加热数学模型,并利用验证后的模型研究不同姿态和含水率玉米籽粒的射频选择性加热。结果表明:射频加热过程中平放玉米籽粒温度的模拟值与试验值最大相对误差仅为3.47%,玉米籽粒中胚的温度高于胚乳,该模型能很好地预测籽粒内部的选择性加热现象。射频加热过程直立玉米籽粒的几何效应最强,显著提高了胚的电场强度和功率密度,导致其优先加热程度最大,其次是斜放和侧立玉米籽粒的,平放玉米籽粒中胚的优先加热程度最小。射频加热过程含水率为13.0%的玉米籽粒中胚与胚乳的温差逐渐增大,而含水率为16.5%和20.0%的玉米籽粒中胚与胚乳的温差先增大后减小;当玉米籽粒被加热至55℃时,含水率为16.5%的玉米籽粒中胚的优先加热程度最大,其次是含水率为13.0%玉米籽粒的,含水率为20.0%的玉米籽粒中胚的优先加热程度最小。研究结果揭示了玉米籽粒的姿态和含水率对其射频选择性加热的影响规律,可为射频加热技术应用于低湿玉米籽粒的热处理过程提供有益借鉴。     

玉米清选组合孔筛体设计与试验

为增强玉米清选筛体对高喂入量脱出物的筛分能力,以适应玉米联合收获机快速发展要求,以玉米籽粒为研究对象,对贝壳筛体作业机理进行分析,探究筛分过程中籽粒在贝壳筛体上运动状态,得到贝壳筛对籽粒的筛分特性和籽粒的透筛模型。为增大籽粒透筛概率,基于贝壳筛和圆孔筛的筛分特性,设计了贝壳-圆孔组合孔筛体。在玉米脱出物不同喂入量条件下进行仿真试验,对组合孔筛、圆孔筛、贝壳筛作业效果进行对比,结果表明:在喂入量为6 kg/s情况下,组合孔筛作业后的籽粒损失率、清洁率和筛分时间分别为1. 15%、97. 53%和5. 50 s,均满足国家标准要求,且组合孔筛的籽粒损失率比圆孔筛和贝壳筛分别减少了5. 79个百分点和7. 84个百分点,通过台架试验验证了仿真结果准确性。在喂入量分别为5 kg/s和6 kg/s条件下对组合孔筛与阶梯筛筛分效果进行对比,在喂入量为6 kg/s、气流速度为12. 8 m/s、气流方向角30°、振动频率为5. 15 Hz时,组合孔筛相对阶梯筛籽粒损失率降低5. 60个百分点,筛分时间缩短0. 93 s,清选效果提高。     

深度多分支模型融合网络的胡萝卜缺陷识别与分割

缺陷检测是胡萝卜上市销售前的重要环节,开裂缺陷区域的分割提取是开裂胡萝卜修整的必要条件。基于图像处理的传统的胡萝卜表面缺陷识别算法复杂,通用性、鲁棒性较差。该研究提出一种集胡萝卜缺陷种类识别(C-Net)和开裂缺陷分割(S-Net)为一体的深度多分支模型融合网络(CS-Net)。C-Net将预训练的ResNet-50作为胡萝卜图像特征提取器,分别输出ResNet-50不同卷积层特征,将其作为支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的输入训练不同的分类模型,并利用不同策略将其融合以获取最终的分类模型;S-Net将预训练的ResNet-50作为分割网络的编码器,根据不同的分割网络构造思想设计解码器,构造胡萝卜开裂区域分割提取网络。结果表明,C-Net中,ResNet-50第49层输出模型在测试集上的准确率为94.71%,利用Stacking融合方法得到的模型性能最好,在测试集上的准确率为98.40%;S-Net中,根据U-net构造思想构造的网络分割效果最好,分割像素准确率(Pixel Accuracy,PA)、类别平均像素准确率(Mean Pixel Accuracy,MPA)和平均交互比(Mean Intersection over Union,MIoU)分别为98.31%、96.05%和92.81%。该研究构建的胡萝卜缺陷识别分割网络对胡萝卜外观品质的量化评价和表面缺陷的修整具有重要意义。     

振动筛不同运动形式对颗粒群筛分的影响

为研究不同运动形式振动筛的筛分性能,对平面往复、三移动一摆动、三移动两转动振动筛筛面上颗粒的分散程度进行分析和试验。基于颗粒非线性跳动理论,利用Matlab软件模拟得出颗粒在不同运动形式筛面上的运动状态;以分散度为试验指标,利用高速摄像机对玉米颗粒在3种振动平板上的运动进行跟踪。颗粒在振动平板上的运动规律证明了颗粒非线性跳动理论分析结果的正确性,随着振动筛主轴转速逐渐增大,颗粒群在3种振动平板上的分散度均呈现先增大、后减小的变化规律。在振动筛主轴最优转速下,玉米颗粒群在三移动一摆动、三移动两转动振动筛筛面上的综合分散度分别为38. 96 mm和40. 73 mm,较平面往复振动筛分别提高了14. 39%和19. 58%。以筛分效率为试验指标,利用3种振动筛筛面进行物料筛分试验,物料筛分试验结果表明,颗粒群在3种振动筛上的筛分效率由高到低依次为:三移动两转动振动筛、三移动一摆动振动筛、平面往复振动筛。物料筛分试验结果证明了用振动平板对颗粒群分散度进行研究的可行性,同时验证了平板试验结果的正确性。