麻山药种植田沙壤土流动性离散元模型颗粒放尺效应

为简化麻山药-沙壤土复合体离散元模型，提高离散单元法在农业领域中的计算效率，以沙壤土为研究对象，在EDEM离散元软件中构建非球形颗粒，进行双目标参数标定试验，采用放大颗粒粒径方法，利用转鼓、坍塌与FT4流变仿真试验，从颗粒群动态堆积角、流动质量、流动速率以及能量等方面探究了颗粒放尺效应对颗粒群物理特性的影响。试验结果表明：干燥处理后的2 mm粒径沙壤土基质静态堆积角和动态堆积角平均值分别为32.16°和35.02°；与独立标定试验相比，双目标标定试验获得的仿真参数更具准确性与唯一性；在动态堆积角试验中，真实沙壤土颗粒在转鼓中所形成的动态堆积角随粒径和旋转速度的增大而减小，而在仿真试验中，转鼓转速相同情况下，非球形颗粒群在增大粒径的情况下所产生的动态休止角差异较小；坍塌试验中，不同粒径颗粒群在流动过程中的流动质量与平均流速变化趋势基本一致，但误差随粒径增大而增大；颗粒质量相同时，将粒径分别放大2倍及4倍，颗粒数量同比减少87.24%、98.92%，仿真时间明显缩短，计算效率显著提高；FT4流变试验表明，当放尺因子S为2时，阻力FV及其力矩T随时间变化的拟合曲线值约为原尺时的2倍，而当放尺因子S为4时，与原尺相比，拟合曲线斜率差异显著，相关性明显降低。研究结果可为构建沙壤土离散元放尺模型提供理论依据，同时也可为农业工程离散元放尺仿真计算提供一定参考。     

机收麻山药离散元模型构建及其仿真参数标定

由于麻山药收获过程缺乏有效数值模拟,在很大程度上阻碍了麻山药收获机的设计与优化。该文测定了麻山药的密度、长度、径向尺寸、抗压、抗弯及抗剪强度,基于离散元法建立了麻山药双峰分布模型,并对黏结参数进行校核;以土壤堆积角为响应值,对沙壤土基质间的碰撞恢复系数、静摩擦因数、滚动摩擦因数和表面能4个参数进行标定,建立了土壤堆积角与4个参数之间的回归模型并进行验证,标定了麻山药与钢板、沙壤土间的碰撞恢复系数、静摩擦因数和滚动摩擦因数。试验结果表明,麻山药双峰分布模型能够表征麻山药的力学特性,参数校核得到法向刚度、切向刚度、临界法向应力、临界切向应力及黏结半径分别为9.3×105 N/m、3.0×106 N/m、0.58 MPa、0.14 MPa、3.5 mm;沙壤土基质间的碰撞恢复系数、静摩擦因数、滚动摩擦因数及表面能分别为0.42、0.20、0.30、0.40 J/m3,离散元仿真试验后得到的土壤堆积角与试验结果平均误差为1.48%;麻山药与钢板之间的碰撞恢复系数、静摩擦因数及滚动摩擦因数分别为0.34、0.26、0.049,与沙壤土之间的碰撞恢复系数、静摩擦因数及滚动摩擦因数分别为0.21、0.38、0.075。研究结果可为麻山药机械化收获及产后加工等仿真试验提供一定的理论参考。     

深松旋耕碎土联合整地机设计与试验

为减少耕作阻力、改善土壤耕层结构、提高碎土率,该文对联合整地机的深松部件、碎土机构进行设计,设计了入土角度可控的自激振动深松铲,并建立了自激振动深松铲的运动学模型和力学模型,确定弹簧行程为15mm、负载为7 500～15 000 N,并确定了弹簧的结构参数。设计了具有二次碎土功能的笼状碎土辊,并依据农艺要求确定了其结构参数。通过室内土槽试验,验证了自激振动深松铲的减阻效果和耕作质量,并对整机的作业质量进行了田间测试。土槽试验结果表明:与对照相比,自激振动深松铲平均减阻9.22%,土壤蓬松度和土壤扰动系数分别为26.16%和77.21%,减阻效果明显,作业效果较好。田间试验结果表明:联合整地机的深松深度稳定系数、旋耕深度稳定系数、地表平整度和植被覆盖率分别为94.92%、92.50%、1.17 cm和93.36%;笼状碎土辊在整个试验过程中未出现土壤粘附和拥堵现象,碎土率为84.18%,加装普通齿状碎土辊机具的碎土率为71.41%,笼状碎土辊的碎土率提高了12.77个百分点,碎土效果明显改善。深松旋耕碎土联合整地机减阻效果明显、整地质量好,可有效改善土壤的耕层结构,降低土壤容重,提高蓄水保墒能力。     

外源硫化氢对不同弱光下高羊茅形态和生理指标的影响

本研究以冷季型草坪草高羊茅‘Arid3’（Festuca arundinacea Schreb.‘Arid3’）为研究材料,采用室内模拟弱光胁迫,研究喷施外源硫化氢（H₂S）供体硫氢化钠对不同光照强度（100,75,50和25 μmol·m^-2·s^-1）处理下高羊茅形态指标、光合色素、细胞膜透性和内源激素的影响,旨在为耐荫草坪草分子育种提供理论基础。研究结果显示：随着光照强度的降低,高羊茅形态指标和生理指标都不同程度的降低,而喷施外源H₂S供体能够显著提高光合色素含量,降低相对电导率和丙二醛含量（P<0.05）,且在光照强度为50 μmol·m^-2·s^-1和75 μmol·m^-2·s^-1时效果较为显著。同时,喷施外源H₂S供体能够促进适度弱光下高羊茅内源脱落酸（Abscisic acid,ABA）、赤霉素（Gibberellin,GA）和硫化氢含量的增加（P<0.05）。综上,适度的弱光下,外源H₂S通过提高高羊茅内源激素含量,保护细胞膜完整性,增加光合色素含量,提高高羊茅的耐荫性。     

双辊式花生种子分级机构设计与优化

针对花生小区播种常见花生种子分级机具分级精度低的问题,设计了1种双辊式花生种子分级机构,并对其关键部件进行了优化选型;利用EDEM软件对花生种子分级进行仿真分析,确定了螺旋转辊轴段长度、螺旋转辊转速和喂入速率是影响分级精度的主要因素;设计了三因素Box-Behnken试验,利用Design-Expert软件对试验结果进行方差分析,建立了显著参数的回归模型,获得了双辊式花生种子分级机构的最优组合参数:螺旋转辊轴段长度为171.9 mm,螺旋转辊转速为149.52 r/min,喂入速率为5.82粒/s。试验表明,在该组合参数下花生种子的分级精确率可达93.69%。研究结果可为双辊式小区花生种子分级机具的设计与改进提供理论基础。     

锥盘式花生种子脱壳装置研制

针对现有花生脱壳机脱净率低、种仁损伤率高及其对花生品种适应性差等问题,该研究设计了一种锥盘式花生种子脱壳机构。以花育23花生为试验对象,利用EDEM软件对花生荚果进行脱壳模拟试验,通过仿真分析与脱壳装置样机试验获得了脱壳机构最优结构参数。为进一步提高脱壳质量,在上下锥盘表面粘贴橡胶刺皮,以锥盘式花生脱壳机构的下锥盘转速、橡胶凸起数目、最小脱壳间隙为试验因素,脱净率、损伤率为响应值,进行单因素试验和Box-Behnken试验。利用Design-Expert软件对试验结果进行方差分析,以建立脱净率、损伤率与下锥盘转速、橡胶凸起数目及最小脱壳间隙的回归模型。通过提高脱净率、降低损伤率的双目标优化得到关键参数的最优组合为:下锥盘转速270 r/min,橡胶凸起数目5 500个/m~2,最小脱壳间隙11 mm。样机试验表明,粘贴橡胶刺皮的锥盘式脱壳装置样机的脱净率和损伤率均值分别为97.84%和3.27%;与滚筒式花生种子专用剥壳机相比,有橡胶刺皮的锥盘式脱壳装置的脱净率提高了2.03个百分点,损伤率降低了0.67个百分点。橡胶刺皮疲劳损伤试验表明,累计脱壳作业90 h后橡胶刺皮严重磨损,脱壳质量降低,应及时更换。研究结果可为花生种子脱壳机的研发及改进提供参考。     

履带自走式单行大白菜收获机设计与试验

针对我国大白菜收获机械化水平低、配套技术与装备缺乏的现状,在分析大白菜主要种植模式和机械化收获要求的基础上,对大白菜机械化收获关键技术进行了研究,确定了先切根再夹持导向、输送的机械化收获方案,并设计了一种适合我国南方地区田间作业的履带自走式单行大白菜收获机。该收获机主要由切割装置、夹持导向装置、倾斜输送装置、水平输送装置、收集装置、液压传动系统等关键部件组成,可一次性完成大白菜的切根、夹持导向、输送与装箱等收获作业。为了获得该机的良好作业性能,对各关键装置和部件进行了理论计算与分析,并进行了样机试制和田间性能试验。田间试验结果表明,当机器前进速度约为0.30m/s,切根装置、夹持导向装置以及夹持导向装置的液压马达驱动转速分别设置为300、300、175r/min时,该大白菜收获机平均生产率达0.11hm2/h,平均切根合格率为93.40%,平均夹持成功率为95.86%,平均输送成功率为100%,平均作业损失率为7.84%,收获机各关键部件工作稳定,收获效果较好,基本满足大白菜的机械化收获要求。     

山药机械化收获技术及其发展

中国山药种植具有范围广、地域地理复杂的特点,机械化收获是山药机械化生产中关键的技术环节。山药收获机械化技术包括开沟、振动、提升、输送等几个关键性技术。分析了中国山药收获机械化技术的发展现状、特点及制约因素,并对山药收获机械化发展方向进行了展望。     

H2S对弱光胁迫下高羊茅幼苗生理特性和内源激素的影响

为了探讨外源硫化氢（H₂S）在弱光胁迫下对高羊茅（Festuca arundinacea）生理特性和内源激素的调节作用,本文以高羊茅品种Arid 3号为试验材料,在弱光胁迫下分别喷施外源H₂S供体（NaHS）、H₂S清除剂次牛磺酸（HT）、H₂S合成酶抑制剂羧甲基胺半盐酸盐（AOA）和蒸馏水,测定其对高羊茅萌发特性、细胞膜稳定性、根活力和内源激素的影响。结果表明：弱光下施加H₂S显著提高了发芽率、发芽势、活力指数、内源H₂S和脱落酸（ABA）含量,同时降低了丙二醛（MDA）、细胞膜透性和超氧阴离子（O₂^·-）,且较单独遮荫处理分别降低了17.5%,23.0%和11.0%;而施加HT和AOA会抑制内源H₂S的效果。综上,H₂S能够提高弱光胁迫下高羊茅的ABA水平,增强萌发特性,维持细胞膜的稳定性和完整性,从而减轻弱光胁迫引起的细胞膜氧化损伤,提高高羊茅对弱光胁迫的适应能力。     

基于机器视觉和机器学习技术的浙贝母外观品质等级区分

为区分浙贝母外观品质等级，本研究利用数字电子眼系统及图像标注工具构建浙贝母数据集，选择若干统计学习算法和目标检测算法在该数据集上进行训练与测试。结果表明：目标检测算法YOLO(you only look once)系列YOLO-X所得模型的效果最佳。为优化YOLO-X，根据浙贝母数据集的特点，针对性地向YOLO-X的主干特征提取网络末端嵌入空洞卷积结构，以加强模型对尺度特征的敏感度。改进后模型（空洞率为4）的平均精确率均值为99.01%，对于特级、一级、二级、虫蛀、霉变、破碎浙贝母的平均精确率分别为99.97%、98.33%、98.47%、98.71%、99.73%、98.85%，精确率和召回率的加权调和平均数（F1）分别为0.99、0.92、0.94、0.97、0.99、0.97。本研究在不增加参数量、计算量或者对算法进行大规模改动的情况下，改善了模型的检测效果，为后续浙贝母检测平台的搭建提供了科学依据。