大豆脱粒过程籽粒力学特性试验研究

为了更准确地研究机械收获中大豆籽粒与机器脱粒分离部件之间的作用力、揭示大豆籽粒力学性能变化规律,采用万能材料试验机对5个大豆品种进行了压破、剪切和顶破试验。选取含水率作为试验因素,针对不同的受力方向、加载速度、刀片角度、钢针锥度、压入深度等试验方式,获得了不同试验条件下籽粒压破力、极限剪切力及硬度的变化规律,并对其函数关系进行了拟合。结果表明:大豆籽粒压破力与受力方向有很大关系,压破力随加载速度的增加而降低,随含水率的升高呈现先升高后降低的趋势;极限剪切力随刀片角度的增加而增大,随加载速度的增加而降低,随含水率的升高而降低;压入深度在0.2～1mm范围内,硬度与压入深度无明显关系,硬度随钢针锥度的增加而增大,随含水率的升高而降低。研究结果可为改进大豆脱粒和输送装置、确定大豆最佳机械收获时间和其它工艺参数提供理论依据和参考。     

基于多传感器的精准变量施肥控制系统

为实现田间精准变量施肥,设计基于多传感器的变量施肥控制系统。该系统以STM32F103ZET6微处理器为核心,搭配GPS定位模块、作物生理信息监测模块、温湿度与光照度监测以及施肥机构监测模块,可实现水稻田间精准变量施肥作业环境参数、地理位置信息、作物生长信息以及施肥机构的执行状态实时监测,系统根据内置施肥算法,结合采集的多源传感信息,实现实时变量施肥控制。系统测试结果表明,调速测试试验最大控制误差为6.25%,开度测试试验最大控制误差为11.1%,系统的控制精度达到88%以上,性能稳定,满足精准作业的要求。     

稻麦联合收获机秸秆撒布板调节方式试验与优化

目前,秸秆还田作为保护性耕作的重要一环,其各阶段技术均广泛引入我国稻麦联合收获机的设计与制造过程中。其中,在秸秆切碎后的抛撒环节,国内大部分收获机型采用撒布板形式,但其调节方式单一、调节角度范围较小,限制了秸秆的田间利用率和还田效果。为此,以久保田988机型为例,以撒布板抛撒位置为试验因素,设计了相应角度调节组合的田间试验,并以秸秆抛撒不均匀度为鉴定依据,分析了其撒布板角度对秸秆抛撒效果的影响。通过对实验数据进行分析,自行设计了一种可手动、电动调节的撒布板角度调节机构,且通过田间试验验证其有效可行,大大提高了秸秆还田利用率,促进了能源再生利用。     

基于MBD-DEM耦合的联合收获机割台仿形机构设计与试验

为提高联合收获机割台仿形机构对田间地形变化感知的灵敏度和对田间地形仿形的准确度,该研究设计了一种主-副板压紧式割台仿形机构.基于对仿形机构的理论分析,以割台对副仿形板作用力、土壤对主仿形板作用力和土壤下陷距离为试验指标,以弹簧刚度系数、弹簧初始长度、副仿形板长度和主仿形板长度为因素,设计了二次回归通用旋转组合优化试验....     

基于高光谱的大豆含杂率反演模型

针对大豆联合收割机械作业含杂率在线检测手段缺乏的问题,以亚丰4YZL-5S联合收获机机械化收获的大豆样本为研究对象,在室内测定大豆样本的含杂率;利用ASD FieldSpec 4 Wide-Res型地物光谱仪测量大豆样本的光谱数据,经数据预处理和数学变换后获得2种光谱指标,即原始光谱数据(REF)和原始光谱经倒数之对数预处理后的数据(LR),应用波段间自相关分析筛选出不同指标的大豆样本光谱的特征波长,并采用支持向量机回归分析构建基于不同指标的大豆样本含杂率的反演模型,在此基础上对反演结果进行精度验证和比较。试验结果表明:各预处理条件下的大豆含杂率敏感波段不同,其中REF的特征波段为512,738,851,1 104,2 003,2 179 nm;LR的特征波段为519,637,820,924,1 121,1 933,2 050,2 138 nm。本研究建立的含杂率反演模型的建模决定系数0.86,验证决定系数0.79,均方根误差0.32,相对分析误差1.7,表明模型具有较强的拟合效果和预测能力。相比较而言,利用REF建立的反演模型的反演效果略优于LR。本研究建立的大豆样本含杂率光谱反演模型能够实现含杂率的在线预测,为大豆机械化作业中含杂率的在线快速监测提供了新途径。     

谷物联合收割机收获小麦含杂率高光谱反演研究

为了实现机械化收获小麦含杂率的快速检测,以金大丰4LS-7型自走式稻麦联合收割机收获的小麦样本为研究对象,利用ASDFieldSpec4Wide-Res型地物光谱仪获取小麦样本的原始光谱,经数学变换获得光谱原始反射率(raw spectral reflectance, REF)和光谱反射率倒数的对数(inverse-log reflectance, LR)2种光谱指标。通过主成分分析法(principal componentanalysis,PCA),利用贡献率高的成分的权值系数,优选出不同指标的小麦样本光谱的特征波长,并采用最小二乘支持向量机(least squares support vector machine, LS-SVM)构建了基于不同指标的小麦样本含杂率的反演模型,在此基础上对反演结果进行精度验证和比较。试验结果表明:建立的含杂率反演模型的建模决定系数均大于0.9,验证决定系数均大于0.85,均方根误差均小于0.29,相对分析误差均大于2,模型具有较强的拟合效果和预测能力;利用REF光谱数据指标建立的反演模型的反演效果优于LR光谱数据指标。该文建立的机械化收获小麦样本含杂率光谱反演模型能够实现含杂率的精准识别,可为后续构建便携式含杂率光谱检测仪提供参考,有助于客观、定量地表征机械化收获的小麦含杂率,为机械化收获的小麦的快速检测提供新途径。     

我国大豆机械化生产关键技术与装备研究进展

大豆是我国主要经济作物之一,大豆机械化生产水平关乎我国大豆业未来发展趋势。在分析我国大豆种植情况、大豆机械化生产情况及技术装备应用的基础上,重点介绍我国北方、黄淮海及南方大豆产区在大豆耕整地、播种、收获等主要生产环节机械化发展动态、技术特点及机具装备,分析我国大豆主产区在大豆机械化生产过程中面临的技术问题。针对北方大豆产区依赖进口机具、黄淮海大豆产区机收效果不理想、南方产区机械化生产水平低等现状和问题,提出加大国产大型农机具研发、完善黄淮海地区技术规程和优化种收机具性能、农机农艺结合缓解南方大豆机收问题的建议。     

4LZ-1.5型大豆联合收获机设计与试验

为实现国内大豆大田生产低损收获同时兼顾大豆育种小区收获,该研究设计了4LZ-1.5型大豆联合收获机,针对大豆成熟期易炸荚的特性,分析了大豆拨禾作业过程,建立了拨禾轮结构和运动参数求解模型,并对拨禾轮半径、拨禾速度比、拨禾轮转速等参数进行优化;针对大豆结荚低、收割易铲土的特性,分析了大豆籽粒尺寸参数统计规律,并对割台除土机构进行优化;针对大豆成熟期易脱粒、易破碎特性,对脱粒分离装置、清选装置和气力卸粮装置进行优化;针对育种小区收获要求,建立了清种装置曲柄摇杆机构数字化设计模型,确定了清种装置结构参数。分别进行大田生产和育种小区收获试验,结果表明,大豆大田生产收获的损失率<3.5%,破碎率<1.5%,含杂率<1%;大豆育种小区收获的损失率<3%,破碎率<1.5%,含杂率<1%,混种率<0.2%,清种时间200～270 s,满足大豆大田生产和育种小区收获作业要求。与现有大豆收获机械相比,4LZ-1.5型大豆联合收获机收获损失率降低1.5%～5%、破碎率降低3.5%～6.5%、含杂率降低2%～7%,研究结果可为后续大豆收获机结构改进和作业参数优化提供参考。     

大豆机械收获损失的研究现状

大豆收获是大豆生产过程中一个关键环节,采用适当的收获机械适时完成大豆收获作业是大豆丰产丰收的重要保障。大豆机收损失一直是大豆机械化收获存在的一个严重问题,国内外针对损失问题进行了多年的研究,损失率也在不断的降低,但仍不能满足需求。为此,从减少大豆机收损失出发,对大豆割台、输送装置、脱粒清选装置等关键部件的研究现状以及大豆收获方式、机理研究方法等方面的研究现状进行了梳理和总结,并在此基础上,提出了大豆收获机械今后的研究重点。     

谷物联合收割机在线产量监测综述——测产传感方法、产量图重建和动力学模型

为深入了解测产方法、产量图重建和动力学模型的研究内容及关键技术,对测产方法、产量图重建、谷物流的动力学模型以及产量测量中的误差等研究成果进行梳理。重点概述了测产方法的分类,介绍了不同测产方法的原理、产量图重建涉及到的关键技术和动力学模型上取得的成果;对测产方法的试验结果和优缺点进行比较;分析了测产方法、产量图重建、水分传感器、切割宽度传感器和GPS定位装置等研究的误差来源。结果表明:1)对不同方式的测产装置进行合理的安装、校准和操作,就能使测产结果达到足够的精度,建议对不同的测产方式加强误差分析并提高试验准确度。2)产量图重建过程中的部分误差通过校准可以减小甚至消除,但基于小面积地块的产量图构建及误差研究还有待加强。3)一阶动力学模型无法确定谷物混合对产量监测的影响,建议在基于非线性组合算法和反褶积算法的动力学模型上加强研究。