基于机器学习的空气源热泵干燥能耗回归预测

为了降低空气源热泵干燥过程能耗，研究了空气源热泵干燥能耗特性，采用多元线性回归模型（multivariate linear regression model, MLRM）和BP神经网络（back propagation neural network, BPNN）模型来预测干燥工艺能耗。在分析干燥能耗影响特征参数的基础上，提出将干燥工艺过程进行切分处理的方法以降低数据获取难度。选取烘房设定温度、烘房设定湿度、烘房初始温度、烘房初始湿度、环境平均温度、环境平均湿度、物料质量和初始含水率8个特征参数作为模型输入，能耗和物料结束含水率作为模型输出。使用MLRM模型、BPNN模型和其他机器学习模型进行能耗预测，MLRM模型对能耗拟合的决定系数为0.739，对物料结束含水率拟合的决定系数为0.931；BPNN模型使用Sigmoid函数作为激活函数时对能耗拟合的决定系数最高，为0.828，使用Identity函数作为激活函数时对物料结束含水率拟合的决定系数最高，为0.942，拟合效果优于其他机器学习模型，能够满足实际生产需求。以复水豌豆为干燥对象设计加载物料65 kg、持续时间4 h的完整变温变湿干燥工艺进行验证试验，结果表明：试验总能耗为15.066 kW·h，MLRM模型和BPNN模型的预测总能耗分别为14.476 kW·h、15.183 kW·h，预测精度分别为96.08%、99.23%；试验结束含水率为8.541%，MLRM模型和BPNN模型的预测结束含水率分别为9.560%、8.889%，预测精度分别为88.07%、95.93%。该研究提出了一种使用MLRM模型和BPNN模型对空气源热泵干燥能耗进行分段精准预测的有效手段，对于优化干燥工艺和降低干燥能耗具有实际意义。     

旋转剪切式青花椒采摘装置设计与试验

针对基于“下桩”采摘方法的青花椒采摘设备存在喂入困难、易堵塞而造成采摘效率低的问题,该研究设计了一种旋转剪切式青花椒采摘装置。首先基于花椒枝物理、力学特性确定旋转剪切式青花椒采摘过程包括花椒枝旋转驱动、花椒枝导向喂入和剪切采摘,剪切采摘功能由往复式切割器实现。并设计双动刀往复式切割器及其传动机构,确定了剪切采摘装置的结构和运动参数。进一步地,运用ANSYS/LS-DYNA构建花椒枝剪切仿真模型,确定最优齿形参数为：刀齿切割角20°,刀齿刃角50°,刀齿厚度2.5 mm,该条件下峰值切割力为3.739 N。最后通过单因素试验确定了花椒枝喂入角度、花椒枝喂入速度、花椒枝旋转速度的取值范围分别为40°～60°、20～40 mm/s、20～40 r/min;并采用BoxBehnken设计法制定三因素二次回归正交组合试验方案,运用Design-Expert 12对试验结果进行方差分析和响应面分析,得到旋转剪切式青花椒采摘装置的最优工作参数为：花椒枝喂入角度55°,花椒枝喂入速度33.21 mm/s,花椒枝旋转速度30 r/min;通过试验验证得出在最优工作参数下,单人单枝喂入时青花椒平均采摘效率...