基于蜻蜓算法的甘蔗收获机刀盘振动SVM预测模型

甘蔗收获机切割器刀盘振动是影响甘蔗宿根切割质量的一个关键因素,因此寻找复杂因素对刀盘轴向振动的影响规律并实现对刀盘振动的预测与控制有着至关重要的作用。为解决传统预测方法精度低、参数选取盲目等问题,提出一种基于蜻蜓算法的甘蔗收获机刀盘振动支持向量机预测模型。该方法利用蜻蜓群体寻优的过程实现对支持向量机参数的优化,并将优化后的支持向量机对刀盘振动进行预测。通过Mat Lab进行20次仿真实验,并与BP神经网络预测模型和传统支持向量机预测模型的预测结果进行比较,实验数据表明:基于蜻蜓算法的支持向量机预测模型具有更高的预测精度和泛化能力。结果显示:基于蜻蜓算法优化的支持向量机对刀盘振动预测的拟合率达到了99.99%,有效提高了甘蔗收获机刀盘振动的预测精度,从而表明基于蜻蜓算法优化的支持向量机预测模型对实现甘蔗收获机刀盘振动预测的有效性,为后续甘蔗收获机宿根切割质量的智能化预测及实现对甘蔗收获机减振的结构优化设计提供了有效依据。     

砍蔗刀盘切割深度对宿根破头率影响的研究

甘蔗的宿根破头率对第2年甘蔗发芽率有很大的影响。为此,基于课题组研发的全自主知识产权甘蔗收割机,研究砍蔗刀盘的切割深度对宿根破头率的影响。田间试验表明:砍蔗刀盘的切割深度对宿根破头率有显著影响;随着刀盘切割深度的增加,甘蔗的宿根破头率反而减少;相比不入土切割,砍蔗刀盘入土切割的甘蔗宿根破头率降低60%。     

小型甘蔗收获机砍蔗力影响因素的试验研究

以研究砍蔗破头率的影响因素为目的,采用试验台模拟砍蔗的方法,对甘蔗收获机切割器的工作参数进行了试验研究;同时,探讨了切割速度、刀盘前倾角、刀片数量、切割角及收割机前进速度对砍蔗力的影响,采用方差分析得到各因素对砍蔗力的影响顺序,采用回归分析得到计算砍蔗力的经验公式,为虚拟数字样机的进一步研究提供了验证数据及仿真参数。     

基于车架模态的蔗地路谱对刀盘振动的影响

小型甘蔗收获机刀盘振动对甘蔗宿根切割质量有着显著影响,蔗地路谱激励是影响刀盘振动的主要因素之一,车架是传递振动的主要路径,因此有必要探究蔗地路谱对刀盘振动的影响和车架的振动特性。为此,通过试验模态和有限元模态的对比分析,提取车架的固有频率及振型,建立车架的刚弹耦合虚拟样机模型;通过刀盘振动采集试验,验证了蔗地路谱对刀盘振动影响显著;实地采集典型甘蔗地貌振动路谱,获取激励位移信号。受迫振动分析表明:8.0Hz频率下的蔗地路谱对刀盘轴向振动影响最大。     

蔗地不平对收获机砍蔗系统影响的仿真分析

甘蔗根切质量是评价甘蔗收获机砍蔗系统好坏的一个重要指标,它直接影响到宿根第2年发芽率,即宿根蔗产量.通过测量蔗地不平整度,获得了第一手甘蔗种植垄沟不平整的数据,利用MATLAB处理数据得到小型甘蔗收获机以0.4m/s工作速度前进时由蔗地不平引起根切器振动的频率与幅值,并通过虚拟仿真软件ADAMS仿真分析蔗地不平对小型甘蔗收获机械砍蔗系统的影响.     

甘蔗收获机切割系统执行机构对刚性的影响

刀盘的振动对甘蔗破头率具有影响作用。甘蔗收获机切割系统刚性低,砍蔗力轴向振动位移增大导致轴向挤压甘蔗切割面的作用力增大,对甘蔗的基本属性结构来说,纵向容易撕裂;且周期性或者非周期性地轴向挤压和摩擦蔗兜切面,容易造成甘蔗断面的爆裂和撕裂,增加蔗兜破头率。为此,以切割系统刀盘切割位置的位移量为研究目标,利用Adams仿真软件,改变切割系统中执行部件的变化因素,分析切割系统刀盘切割位置的位移量的影响因素。结果显示:提高液压缸的刚度和降低切割器的质量,会降低刀盘部分的振幅,可间接地降低收割机的破头率。     

甘蔗收获机切割系统动力学分析及仿真

宿根破头率偏高是阻碍甘蔗收获机械化的主要瓶颈问题。切割系统作为砍蔗的关键部件,其动态特性、刀盘振幅将直接影响破头率的大小。该文通过动力学理论分析构建动力学简化模型,并通过虚拟样机仿真探究切割系统的安装位置、提升方式等结构参数对动态特性的影响。仿真结果表明,切割系统相对前轮位置水平距离250mm处刀盘振幅最小;发动机激励频率50Hz作用下,切割系统与车架整体式提升方式下刀盘振动最小。     

复杂激励下小型甘蔗收获机切割器振动分析

甘蔗宿根破头率偏高是阻碍小型甘蔗收获机应用研究的主要瓶颈问题。据前期研究发现,抑制切割系统的振动能有效降低甘蔗宿根破头率。为此,通过理论分析、仿真和试验探究在各种振动激励源的冲击载荷作用下切割系统的动态特性及切割器的振动特性。结果表明:蔗地路谱激励频率范围在0~10Hz,发动机激励、砍蔗激励可通过力的正弦函数来描述;砍蔗系统前两阶固有频率为24.114Hz和34.454Hz,所构建的有限元模型较准确;复杂激励下切割器位移响应幅值最大的频率为84.7、6.22、8.10Hz,激励频率为61.36Hz时Y向位移最小。     

甘蔗人工砍切过程的仿真方法探讨

甘蔗根部切割质量直接关系到收获过程中的损失和宿根质量。机械化收获甘蔗普遍存在割茬不齐、破头率高、收获损失大等问题，而人工砍蔗切割质量好，甘蔗损失小。为了研究人工砍蔗的机理，运用高速摄影技术，对人工砍蔗过程进行了分析研究，并仿照人工砍蔗过程建立了摆锤切割试验台，为进一步改进根切器的设计提供了依据。     

基于BP神经网络的甘蔗收获机切割器振动性能研究

针对小型甘蔗收获机切割器不平衡对切割器轴向振动的影响,为实现切割器振动的有效预测以及自动控制信号的获取,通过正交试验并利用BP神经网络技术与回归分析构建出了切割器螺旋以及刀盘振动的BP神经网络模型和回归模型。分析结果表明:基于BP神经网络建立模型的切割器螺旋与刀盘的振动正确拟合率达到了88.89%,且相对误差基本上在5%以内,而回归模型的切割压力正确拟合率只有38.89%。因此,基于BP神经网络建立的模型具有较高的精度,通过此BP神经网络模型,有效地解决了复杂信息特征的提取问题,减少了试验研究的次数与成本,为进一步的切割器刀盘以及螺旋振动的自动控制系统的研发奠定了基础。     

砍蔗刀盘安装位置对砍蔗质量影响的研究

甘蔗收获机械的砍蔗刀盘安装位置直接影响其刚度特性和动态特性。根据研究,刀盘振动与甘蔗的破头率存在一定的影响关系[1],砍蔗刀盘安装位置因其刚度特性而影响砍蔗质量,对甘蔗收获机整机结构布局设计和结构设计具有重要的意义。通过对自行研制的两台整秆式甘蔗收获机样机的实验研究发现:砍蔗刀盘因安装位置不同,其刚度特性不同,从而对甘蔗破头率产生不同的影响;刚度特性好的砍蔗刀盘安装结构,甘蔗宿桩破头率降低45.2%~50.7%。     

压蔗辊和刀盘对蔗茎切割质量影响的试验研究

压蔗辊和刀盘直接关系到蔗茎的切割质量及损失,为提高蔗茎的切割质量和降低甘蔗的损失并满足低破头率的前提下,在田间对甘蔗收获机进行系列试验研究。通过调整不同的压蔗辊转动、不同的刀盘转速和压蔗辊转速并分别研究其对蔗茎切割质量的影响。试验表明不同的压蔗辊转动以及刀盘转速和压甘蔗辊转速对蔗茎切割质量具有显著影响。在该试验条件下,最优组合为上下压蔗辊同时转动、刀盘转速为750rpm、压蔗辊转速为180rpm,切断后的蔗茎头部完好率为53.21%,蔗茎头部粉碎率为10.78%。     

甘蔗收获机主要激励源信号的采集与分析

为更好的搭建甘蔗收获机模拟试验平台,对甘蔗收获机的主要激励源进行采集分析。对采集的甘蔗收获机路谱信号进行分析,研究路谱信号能量集中的主要频段,为后期路面激振器的设计以及试验研究路面激励信号对甘蔗收获机的影响做好准备。对发动机激励进行分析,以便选择振动电机模拟发动机激励。对砍蔗激励进行分析,为虚拟试验研究砍蔗激励对刀架影响做好准备。     

基于ANSYS/Ls-Dyna的甘蔗收获机切割系统功耗模型研究

对甘蔗茎秆切割系统的功耗研究有利于提高甘蔗收获机的切割性能及发动机功率的利用率。因此,为得到甘蔗切割装置在工作过程中的切割力及切割功率的变化情况,采用单元组合法并结合ANSYS/Ls-Dyna对收获机切割装置的切割过程进行数值模拟分析。以切割刀线速度、切割刀盘倾角及切割刀刃角为试验因素,以切割功率及切割力为试验指标进行单因素试验分析,确定切割试验因素的参数范围并进行仿真试验设计,同时选择最小切割功率为优化目标,得出其最佳的切割条件为切割刀线速度为38.8 m/s,刀盘倾角为11.66°,切割刀刃角为25°,在此条件下,甘蔗收获机切割装置切割蔗茎时所消耗的功率最小,其最小切割功率为0.80 kW。     

新植蔗与宿根蔗机械化收获对比试验研究

为了研究甘蔗收获机在收获新植蔗和宿根蔗时的作业性能差别,以4GQ-1C型履带式甘蔗收获机为研究机型进行了对比试验。收获机以相同作业参数收获两种不同状态下的甘蔗,分别测定收获机的性能指标。试验结果表明,收获新植蔗时,宿根破头率为4.69%,相比宿根蔗(6.33%)低25.90%;总损失率为2.11%,相比宿根蔗(3.38%)低37.57%;蔗段合格率为96.80%,相比宿根蔗(94.35%)高2.60%;未剥净率为0.18%,相比宿根蔗(0.26%)低30.77%;含杂率为4.83%,相比宿根蔗(6.19%)低21.97%。在收获新植蔗时,作业性能在总体上优于宿根蔗,因此,在收获宿根蔗时可以适当调整收获机各项作业参数,以达到更好的收获效果。     

基于正则化TSVR的甘蔗收割机切割器入土切割负载压力预测研究

为更准确、快速地对甘蔗收割机切割器入土切割时负载压力的预测,以机车行进速度、土壤含水率、土壤密度、刀盘入土深度以及甘蔗密度为模型输入,基于正则化孪生支持向量回归机(ITSVR)模型,结合基于遗传算法的粒子群优化算法对切割器负载压力进行仿真模拟预测,并将仿真结果与BP神经网络、支持向量回归(TSVR)、极限学习机(ELM...     

不同土壤对甘蔗入土切割负载压力影响的研究

针对甘蔗收获机入土切割系统负载压力的预测适应性差、准确性低的问题,通过正交试验探究在不同土壤类型下切割系统的负载压力与入土切割深度、土壤含水率、甘蔗密度及土壤硬度等因素之间的关系并对各影响因素的显著性进行排序;根据试验结果搭建基于BP神经网络的负载切割压力的预测模型并进行验证。试验及验证结果表明:各土壤中入土深度、土壤含水率、甘蔗密度对切割系统负载压力影响显著,红壤的土壤硬度影响显著,而冲积壤的入土深度与土壤含水率交互作用影响较大;预测验证得出黄壤、红壤、冲击壤的平均相对误差分别为1.81%、3.46%、3.79%。研究成果可为提高甘蔗收获机入土切割负载压力预测控制系统的适应性、可靠性提供数据支持和理论依据,对其实际应用具有一定参考价值。     

甘蔗收获机刀架结构振动性能分析和优化设计

目前,制约我国甘蔗机械化收割的主要原因是较低的甘蔗宿根切割质量。其中,宿根破头影响翌年宿根出芽率,降低甘蔗产量;刀架在竖直方向的振动情况将会直接影响到甘蔗宿根的切割质量。为此,通过研究刀架的自由模态及复杂激励下刀架的振动特性,结合理论分析、仿真分析和试验手段,深入分析甘蔗收获机刀架的结构特性。根据其固有频率、模态振型、频响函数等模态参数,找到影响收获机刀架竖直方向振动的主要因素,并根据模态分析结果对刀架结构进行优化设计。有限元软件分析结果表明:结构改进后的刀架刚性明显加强,提高了宿根切割质量。     

凯斯A8000甘蔗联合收割机切割质量影响因素的试验

针对凯斯A8000甘蔗联合收获机实际操作参数对切割质量影响大的问题,采用二次回归通用旋转组合设计和田间物理试验方法,对其切割质量影响因素(实际操作参数)进行了研究,探明了各影响因素对切割质量的影响规律和影响机理,且优化了影响因素。结果表明:随刀盘转速x1增大,甘蔗破头率先减小后增大,随前进速度x2的增大,甘蔗破头率y增大;使用大的刀盘倾角时,小深度的入土切割有利于降低甘蔗破头率,但采用大深度的入土切割,甘蔗破头率增大;使用小的刀盘倾角时,贴地切割对降低甘蔗破头率最有利。使用小的刀盘倾角时,因素优组合为:刀盘转速为516.4r/min,前进速度为4km/h,刀盘的离地高度为0,相应可靠性为99%的甘蔗破头率预测区间为(3.9%~8.12%)。使用大的刀盘倾角时,因素优组合为:刀盘转速为544r/min,前进速度为4km/h,刀盘的离地高度为-2.78cm,相应可靠性为99%的甘蔗破头率预测区间为(5.85%~9.34%)。     

陶瓷材料电加工表面粗糙度的预测

针对电加工工艺参数与性能指标的函数映射关系大多具有非线性的特征，提出了将BP神经网络引入电加工领域中。考虑到BP算法的不足，提出用遗传算法来优化BP神经网络的连接权值，设计了基于进化神经网络的学习算法，建立了陶瓷材料电加工表面粗糙度随工艺参数变化的预测模型。试验结果表明，该算法可以避免BP神经网络易陷入局部极小值等问题，预测精度高，相对误差在4％之内，进而验证了该模型的可靠性。