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1.
2.
运用有限元软件ANSYS workbench仿真分析4LL–1.5Y型联合收割机割台,得到割台机架前6阶模态频率和模态振型,结果表明,割台在受振动时易产生变形的部位是割台机架的两侧壁和割台机架进口处的底板。利用三轴加速度传感和Co Co–80动态信号测试分析系统,分别测得割台机架关键部位的加速度信号,对比非田间作业试验发动机空转、整机运转(不行走)分别在怠速(700 r/min)、中速(1 200 r/min)、高速(1 800 r/min)和田间作业不同工况下各方向的加速度,各测点水平方向加速度是其他2方向的2~4倍,表明割台的振动主要以水平方向振动为主,其中倾斜输送器受振动比较严重,加速度最大值高达97.28 m/s2。对比有限元分析与振动试验结果发现,对割台振动影响较大的激励频率(20、22 Hz)几乎都出现在割台机架的模态频率(18.679 Hz)附近。 相似文献
3.
竹叶片氮含量高光谱估测方法对比研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为实现快速无损检测竹叶片氮含量,采用波长范围为350~2500nm的地物光谱仪获取竹叶片光谱数据,以金镶玉竹叶片为样本,对其进行高光谱分析。将高光谱原始反射率及其一阶微分、对数一阶微分和二阶微分值,与化学法测量的竹叶片氮含量值进行了相关性分析,分别获得了不同微分变化下的特征波段;基于微分变换后的高光谱反射率数据,分别采用二元线性回归、多元逐步回归、偏最小二乘回归和基于主成分分析的BP神经网络方法,建立了4种金镶玉竹叶片的氮含量高光谱估测模型。对比4种估测模型的校验结果表明,在光谱反射率的对数一阶微分变换下,采用拓扑结构为6-10-1的基于主成分分析的BP神经网络估测模型,校验环节决定系数为0.838,均方根误差RMSE为0.0452,具备较好的竹叶片氮含量估测效果。 相似文献
4.
利用35景卫星影像,探寻桃树遥感辨识的最佳时相与方法。首先对各景影像分别进行预处理,随后利用6类探试性辨识方法(即地物反射光谱比较、波段差分或比值分析、光谱指数求算与分析、光谱指数变化追踪、影像复合与辨识方法协同分析)对探试组影像进行辨识分析,并从中选出3种较佳的辨识方法,最后利用优选的3种辨识方法对验证组影像进行辨识验证。结果表明:(1)在10月初的影像中,桃树具有较高的NDVI×ρ_(NIR)值,利用其阈值可以较高精度识别桃树(桃树分类正确率可达94.8%,总体分类精度可达91.33%);(2)在4月初(桃树盛花期)的影像中,利用NDVI、1/ρ_(GREEN)-1/ρ_(RED)与ρ_(BLUE)+ρ_(GREEN)+ρ_(RED)的三重阈值也可以较高精度识别桃树(桃树分类正确率可达85.2%,总体分类精度可达80.13%);(3)在上述两期数据融合、所用辨识方法协同的情形下,可进一步提高桃树的辨识精度(桃树分类正确率可提高到96.53%,总体分类精度可提高到93.37%);(4)桃树遥感辨识的最佳时相为10月初,较佳时相为4月初。 相似文献
5.
为探明喷施棉花脱叶剂后油菜的最佳适播期,以常规油菜中双11号为供试材料,设置5个不同播期(10月11、14、17、20、23日,分别以T1、T2、T3、T4和T5表示),在T2播期完成时在土壤上喷施棉花脱叶剂及清水(对照),研究喷施棉花脱叶剂对后茬不同播期油菜种子出苗率及幼苗性状的影响。结果表明,喷施脱叶剂后,T1和T2播期油菜种子出苗率和幼苗鲜重显著低于对照,T1播期油菜种子发芽势和苗高也显著低于对照,其他播期油菜出苗率、发芽势以及幼苗性状与对照均无显著差异;播期不同对油菜种子发芽势无显著影响,但对幼苗性状影响显著;T3播期脱叶剂处理和对照的幼苗性状均表现最佳。油菜最佳适播期为T3时期,且在油菜直播后喷施脱叶剂显著影响油菜种子正常萌发及幼苗生长。 相似文献
6.
8.
为提高甘蔗收获机工作效率,将切断后的甘蔗段通过输送臂实时输送到田间运输车装斗中,输送臂结构的静力学分析至关重要。为此,针对HN4GDL-132型甘蔗收割机样机,利用ANSYS仿真软件对输送臂进行了结构静力学分析和振动模态分析,得到了输送臂小臂、大臂和连接轴的应力、应变云图。其中,小臂承受负载应力最大值为113.11MPa,最大变形量为4.24mm;大臂承受负载应力最大值为225.86MPa,最大变形量为5.30mm;连接轴承受负载应力最大值为232.38MPa,最大变形量为0.09mm,并分别分析了输送臂前4阶模态下的振动特性。采用应变片试验对静力学仿真结果进行验证,两者数值结果相对误差为20%以内,变化趋势一致。研究结果可为输送臂结构的优化设计提供参考。 相似文献
9.
10.