基于声阵列测试和声学边界元计算的粉碎机噪声源识别

【目的】粉碎机是农产品加工领域的重要装备，但其造成的振动噪声一直影响着操作人员的身心健康，而粉碎机的减振降噪优化的关键在于噪声源的识别。【方法】以某锤片式粉碎机为研究对象，采用试验与仿真相结合的方式对其进行整机声学性能评估和主要噪声源识别。【结果】基于九点声压法的整体声学性能的评估结果表明：此粉碎机的整机声功率级超过国家规定上限110 dB(A)，因此有必要对其进行噪声源识别，以便对粉碎机进行降噪优化设计。结合声阵列测试和声学边界元计算的结果发现：粉碎机的主要噪声源为箱体，其次为汽油机、带轮罩以及齿轮罩。【结论】研究结果不仅为粉碎机的减振降噪设计提供一定的参考，还为农产品加工机械与装备的噪声源识别提供一种行之有效的方法。     

爪式粉碎机噪声源的识别分析

本文主要以山东即墨农机厂生产的 FFC—23A 型爪式粉碎机为例,进行了噪声测试分析,识别噪声源,并对其它型号的爪式粉碎机作了频谱分析,确定了爪式粉碎机主要噪声属空气动力性噪声,且以旋转噪声为主。其次为由主轴不平衡转动引起的各部件振动辐射的固体噪声,证明了爪式粉碎机噪声与动齿、定齿的齿数及它们同时相遇的对数有关,并对空气动力性噪声的产生机理进行了分析,为爪式粉碎机的降噪设计指明了方向。     

瓜式粉碎机噪声源的识别分析

本文主要以山东即墨农机厂生产的FFC－23A型扑式粉碎机为例，进行了噪声测试分析，识别噪声源，并对其它型号的爪式粉碎机作了频谱分析，确定了爪式粉碎机主要噪声属空气动力性噪声，且以旋转噪声为主。其次为由主轴不平衡转动引起的各部件振动辐射的固体噪声，证明了爪式粉碎机噪声与动齿、定齿的齿数及它们同时相遇的对数有关，并对空气动力性噪声的产生机理进行了分析，为爪式粉碎机的降噪设计指明了方向。     

SCSGJ-2.6型水草收割机的研制

【目的】针对当前景观水域日益增多而其面积小、分散度大、大型水草收割机难以实现水草收割的现状,研制适用于小型水域的水草收割机械。【方法】在对割幅、割深、整机尺寸、生产率、静水航速、最小转弯半径等参数进行预期设定的基础上,完成了SCSGJ-2.6型水草收割机的设计,简要介绍了该型水草收割机的主要机构、整体布局以及工作原理;并结合流体力学、结构力学以及船舶原理学等知识,对其动力装置、船体、往复式切割器、传送带、明轮推进器、动力传输路线和辅助机构等工作部件进行了选择与设计。【结果】性能测试显示,SCSGJ-2.6型水草收割机的转弯半径为1.5 m,割深在0~0.475 m内可调,生产率为1.5 t/h,在宽为5 m的河道内的转弯时间为1.5 min,平均漏收率为3%,平均漏割率为5%,正常工作时耗油量为1.46 L/h,各项参数均能达到预期目标。【结论】该水草收割机具有良好的割收连续作业能力。鉴于景观水域小型化、数目多的发展特点,该小型水草收割机具有广阔的推广应用前景。     

甘蔗立式夹持输送通道剥叶装置设计与试验

【目的】探讨甘蔗立式夹持输送剥叶技术在整秆式收割机中的可行性,解决现有整秆式甘蔗联合收割机甘蔗通道长、作业效率低的问题。【方法】以4ZZX-48型甘蔗收割机为作业平台,在输送通道上设计立式剥叶装置。通过收获试验,分析了夹持输送链轮转速(n1)、剥叶辊筒角度(β)、剥叶辊筒转速(n2)和甘蔗喂入率(q)等因素对甘蔗立式夹持输送剥叶性能的影响。【结果】n1和n2对剥叶性能有显著影响,各因素对剥叶性能的影响依次为n1n2qβ。n1为60 r/min、β为30°、n2为360 r/min、q为7.5 kg/s时,甘蔗叶片剥净率为76.6%,剥叶性能达到最优。曲线回归分析表明,剥叶辊n2/n1与剥净率之间存在着二次多项式关系,n2/n1在5～6之间时,剥净率约77%,达到试验最优值。【结论】基于甘蔗立式夹持输送剥叶技术的收割机具有可行性,本研究结果对研发新型整秆式甘蔗收割机有一定参考价值。     

1987年我院通过技术鉴定的科研成果

<正>我院1987年在科研工作上取得了很大成绩,通过技术鉴定的科研成果有: 1.计算机辅助造林设计系统 该成果选题新颖、国内外尚未报导,理论基础扎实,方法正确,手段先进,功能多,有广泛的使用价值和现实意义。该系统的研究成功,开辟了传统造林设计方法的新途径,提高造林设计质量和决策水平,填补了我国计算机在造林设计应用上的空白,居国内领先地位,接近国外同类项目水平。 2.YH2.5油锯降噪 装有新型消声器的YH2.5油锯,其耳旁噪声由原来的106dB(A)降到97dB(A),消声效     

水稻联合收割机的正确使用

正1收割时要直线作业。这样可以减少稻谷的浪费,另外,切割器离地间隙不小于25厘米。2先动后走。收割机在田间开始作业时,先结合离合器,让割台、切割器、输送装置、脱粒和清洗等工作部件先运转起来,达到额定工作转速(发动机大油门),再驾驶收割机行走,进行收割作业。这样可以防止切割器被稻秆咬住无法切断。3掌握作业的前进速度。根据水稻的长势、产量、干湿程度,使收割机尽量满     

离心式压缩机及管道噪声测试与降噪方法北大核心

为解决压气站离心式压缩机管道内噪声过大的问题,将噪声测量、频谱分析及振动测量3种方式相结合,确定压缩机及其管道的噪声水平、噪声源。以某离心式压缩机组为研究对象,通过噪声测量,发现离心式压缩机阀门前后声压级最高,可达100 dB;通过频谱分析发现,当振动频率分别为90 Hz、1000~1400 Hz时,离心式压缩机管道处噪声的声压级最高;通过对压缩机管道不同位置进行振动测量,发现当振动频率为90 Hz、1250 Hz时,电压存在峰值,其中90 Hz对应的噪声为压缩机加工过程中形心与质心不重合引起的激振所产生,而1250 Hz对应的噪声则由压缩机出口、气体流经阀门处所产生的气流激振所产生。通过CFD方法计算了流体流经阀门所产生的噪声,分析得出阀门处噪声是一种宽频噪声,对此提出相应的降噪方法,保证了离心式压缩机的平稳运行。     

离心式压缩机及管道噪声测试与降噪方法

为解决压气站离心式压缩机管道内噪声过大的问题,将噪声测量、频谱分析及振动测量3种方式相结合,确定压缩机及其管道的噪声水平、噪声源。以某离心式压缩机组为研究对象,通过噪声测量,发现离心式压缩机阀门前后声压级最高,可达100 dB;通过频谱分析发现,当振动频率分别为90 Hz、1 000～1 400 Hz时,离心式压缩机管道处噪声的声压级最高;通过对压缩机管道不同位置进行振动测量,发现当振动频率为90 Hz、1 250 Hz时,电压存在峰值,其中90 Hz对应的噪声为压缩机加工过程中形心与质心不重合引起的激振所产生,而1 250 Hz对应的噪声则由压缩机出口、气体流经阀门处所产生的气流激振所产生。通过CFD方法计算了流体流经阀门所产生的噪声,分析得出阀门处噪声是一种宽频噪声,对此提出相应的降噪方法,保证了离心式压缩机的平稳运行。(图9,表2,参21)     

复合HCCI模式下进气温度对燃烧和排放特性的影响

【目的】改善均质压燃(HCCI)的燃烧状况,降低排放.【方法】试验在一台改装的HCCI发动机上通过增加缸内直喷系统,研究进气温度对HCCI发动机的燃烧、排放特性及其对性能的影响.【结果】进气温度对缸内压力和压力升高率及瞬时放热率的影响十分显著,缸内压力、压力升高率及瞬时放热率的峰值都随着进气温度的升高而增大(缸内压力变化的最大值约1.5 MPa,瞬时放热率的差值最大约为0.05kJ/℃A),且其出现的曲轴转角位置都有所提前.复合HCCI模式下,随着进气温度的升高,CO和HC的排放都有所降低,NOx的排放先降低后升高(进气温度为140℃时接近零排放),但总体处在较低的范围.【结论】进气温度对HCCI发动机影响比较显著,进气温度的提高有利于HCCI的燃烧,使得发动机的性能得到提升,排放得到改善.     

污泥在排污直管内的流动阻力特性研究

【目的】考察污泥在排污直管内的流动特性、管道压降及其阻力特性,为排污管道的设计提供参考。【方法】理论分析了直管内污泥流量的计算公式及管道输送沿程阻力系数,并在小型污泥流动试验系统上进行验证,同时利用污泥管道输送试验,就污泥流量、污泥含水率、排污管管径对排污直管内污泥流动阻力特性的影响进行了研究。【结果】在相同管径下,随着污泥流量的增加,管道压降逐渐增大,当流量平均增大到4~5m3/h时,剪切应力破坏了污泥原有的结构,使其黏度降低,阻力系数逐渐趋于稳定;不同排污直管管径形成的流动阻力不同,当排污管直径从20mm增大到32mm时,管道压降从50 000~60 000Pa/m降到10 000Pa/m左右,降幅明显;污泥含水率越低,污泥在排污管中的停滞时间越长,污泥黏性就越高。【结论】污泥流量和管道输送沿程阻力系数计算值与试验值比较吻合,污泥的管道输送受排污管管径、污泥流量、含水率及停滞时间等因素的影响。     

谷物收获机割台的发展现状及趋势

【目的】随着我国农业机械化水平的不断提高,谷物收获机的应用也越来越广泛。充分分析谷物收获机割台发展现状有利于保证收割质量,减少收获时的损失,并适应国际上谷物收获机的发展趋势。【方法】通过查阅国内外文献以及报道,综述了谷物收获机割台主要部件拨禾轮、切割装置、割台螺旋推运器的原理和特点,主要说明了谷物收获机各部分高度和速度对于收割的影响,并进行分析,并介绍了一些国内对于割台振动情况的研究以及国内外谷物收获机的发展现状。【结果】国外谷物联合收割机械起步比较早,一些发达国家已经基本实现了利用自走式谷物联合收割机来完成农产品的收割,而我国收割机起步时间很短,所以需要着重创新型发展。【结论】通过对比我国与国外先进收获机的差距,并对当前我国收获机的发展情况和国外收获机的发展情况展开分析,指出当前谷物收获机的主要发展方向为大功率、多功能、智能化、节能化,并对我国以后的谷物收获机割台发展提出相应的建议。     

山地果园蓄电池驱动单轨运输机的设计

【目的】设计和制作山地果园蓄电池驱动单轨运输机,以降低山地果园运输作业的工作风险和劳动强度,提高运输效率。【方法】对由运输机和货运拖车组成的运输机构进行爬坡受力分析,获得满足运输机构爬坡要求的最小牵引力;设计和制作了运输机驱动机构、传动装置、限位装置等关键部件,并对直流无刷电动机、电动机控制器、电磁制动装置、蓄电池进行选型,设计制作以蓄电池为动力、使用无刷直流电动机驱动的山地果园单轨运输机。最后通过行驶速度、工作噪声、电流损耗和蓄电池组续航能力试验,对运输机的工作效果进行检验。【结果】所设计制作的山地果园蓄电池驱动单轨运输机可以搭载0~100kg负载,在平地的行驶速度为0.60~0.58m/s,行驶速度受装载质量影响较小;爬39°斜坡时的速度为0.45~0.28m/s,行驶速度受装载质量影响较大;运输机工作时的最大噪声为83.87dB。选用的蓄电池组在满充条件下,可支持运输机搭载100kg负载爬坡行驶2 700m。【结论】设计制作的运输机的各项技术指标均达到了设计要求,进一步的改进中将通过引入变档机构实现变速比可调,解决满载爬坡时蓄电池输出电流过大的问题。     

基于区域卷积神经网络模型的广西柑橘病虫害识别方法研究

【目的】研究基于区域卷积神经网络(R-CNN)模型的广西柑橘病虫害识别方法,为提高柑橘重要病症分类和病理检测效率提供参考依据。【方法】设计专用R-CNN模型,采用多层神经网络,通过机器学习算法和神经网络对柑橘黄龙病、红蜘蛛感染和溃疡病等广西柑橘主要病症特征图像进行识别,分析其准确率和空间复杂度。【结果】R-CNN模型对广西柑橘黄龙病的平均识别准确率为95.30%,对红蜘蛛感染的平均识别准确率为90.30%,对溃疡病的平均识别准确率为99.10%,均优于传统机器学习方法中支持向量机算法(SVM)的平均识别准确率(分别为93.20%、88.20%和95.20%),分类效果也优于小型神经网络模型如视觉几何组网络(VGG-19)模型,平均识别准确率分别提高4.25%、4.62%和2.55%。R-CNN模型在较少神经元参数(33层卷积网络)情况下,空间复杂度比SVM和VGG-19模型低,能获得更佳的柑橘黄龙病、红蜘蛛感染和溃疡病识别效果。【结论】R-CNN模型识别是一种对柑橘黄龙病、红蜘蛛感染和溃疡病行之有效的鉴别方法,可在广西柑橘果园大量部署和应用。     

新型玉米秸秆揉丝机的设计与试验

【目的】在对传统小型玉米秸秆揉丝机进行研究和借鉴的基础上,设计了1种针对我国北方旱区玉米全膜双垄沟播种植模式下的新型玉米秸秆揉丝机,并独立设计了压扁机构、切割机构和揉搓机构,以期提高玉米秸秆的揉丝质量.【方法】运用Solidworks软件对该机的零部件进行了三维建模与装配,并根据玉米秸秆饲料生产的农艺要求对主要部件的参数进行了计算.【结果】压扁机构中压扁辊和划丝辊的直径为160 mm,转速为450 r/min;切割机构中,动刀的圆周直径为500 mm,主轴转速为1 200 r/min;揉搓装置中,内圆台锥角为66°,转速为450 r/min.【结论】该机作业时,秸秆丝化率可达95%,秸秆丝切割长度为20～40 mm,吨料电耗为2.4 kW·(h/t),单位功率生产率为417 kg/(kW·h);室内试验表明,该机工作性能可靠,能够有效提高玉米秸秆的揉丝质量,其各项指标均符合玉米秸秆揉丝机的设计要求.     

基于模糊神经网络的拖拉机耕作牵引阻力预测研究

【目的】针对现有拖拉机耕作能量利用率低、不能根据实际情况合理分配发动机功率的问题.通过研究拖拉机耕作的耕深、速度与牵引阻力之间的复杂关系,并最终对该过程构建牵引阻力预测模型.【方法】基于此提出1种改进模糊神经网络(FNN)的牵引阻力预测方法,以耕作时的耕深、速度和牵引阻力为研究对象,通过基于密度的噪声应用空间聚类(DBSCAN)聚类算法确定FNN的初始结构和模糊规则数,并设计使用最小二乘法与反向传播算法组成的混合学习算法来实现模型的训练.【结果】将优化的模糊神经网络模型与支持向量机(SVM)、随机森林(RandomForest)对比后发现, DBSCAN优化后的FNN平均相对误差为4.36%,比其他2种模型分别低1.68%、2.40%.【结论】利用改进的FNN能够精确的预测出耕作时的牵引阻力大小,为后续的拖拉机能量管理和功率分配的研究提供了基础.     

深度学习结合快速导向滤波识别自然环境下脐橙果实

【目的】为提高脐橙采摘机器人在自然环境下对脐橙果实进行识别定位的精度,提出采用深度学习结合快速导向滤波方法识别自然环境下脐橙果实。【方法】以赣南脐橙为对象,改进导向滤波方法,去除自然环境下脐橙图像的光照等噪声信息,突出图像颜色和纹理特征。采用带有残差模块的Darknet-53作为特征提取网络,将多尺度融合的3尺度检测网络减少为2尺度检测网络,引入GIoU边界损失函数代替原损失函数,并使用DBSCAN+Kmeans聚类算法,对训练数据集聚类分析,优化预测分支的先验框尺寸,通过迁移学习训练方法建立脐橙果实识别模型,设计单果、向光、背光、果实重叠、枝叶遮挡5组测试集的对比实验,并与其他几种识别模型性能进行比较。【结果】快速导向滤波方法能很好地去除脐橙图像在自然环境下光照及边缘模糊等噪音信息。当优化2个预测分支先验框尺寸时,改进后模型在5种环境下综合性能都优于其他网络,尤其在真实种植环境下识别准确率达到了91.22%,召回率为97.30%,F1平均值为94.16%,识别速率约为26.48 fps。【结论】使用快速导向滤波结合深度学习方法建立的脐橙果实识别模型对自然环境下脐橙果实的识别具有较高的...     

半喂入式花生摘果机虚拟仿真分析与试验研究

【目的】为了确定半喂入式花生摘果机合理摘果部件的结构形式及作业参数,对不同结构、参数摘果叶片及不同作业条件摘果辊的摘果性能进行虚拟仿真研究。【方法】利用虚拟样机技术在UG软件中建立了半喂入式花生摘果机三维实体模型,在此基础上建立了摘果部件运动分析主模型,通过UG用户界面模块、求解器模块和后处理模块,对摘果过程进行了仿真分析,测试了不同结构、参数下摘果机叶片的运动速度特性,并利用仿真正交试验方法测试了不同作业条件对摘果机作业性能的影响。【结果】虚拟仿真测试表明:叶片结构形式对摘果效果影响较大,在相同作业条件下,直板型、折弯型、圆弧型叶片的水平径向速度分别为0.70~4.28,0.83~3.99和0.56~3.60m/s,垂直速度分别为0.32~3.93,0.10~3.60和0.27~3.31m/s,其中直板型叶片打击作用最强,折弯型叶片打击力有所减弱,但梳刷作用增强,圆弧形叶片打击力相对最弱,梳刷作用最为柔和;圆弧型叶片参数对摘果效果也有较大影响,叶片圆弧半径越大,则后倾弧度越小,摘果过程中打击力相对增大,梳刷作用相对降低,当圆弧半径为50mm时叶片打击效果最好,梳刷效果最差;摘果辊转速对摘果效果影响显著,随转速增大打击力及梳刷作用均有所增强;夹持输送速度对摘果效果的影响与摘果辊水平转角及摘果辊与加持输送链夹角有关,随夹持输送速度增大,打击力及梳刷作用增强,且对打击力的影响强于梳刷作用;当摘果辊转速为500r/min、夹持输送速度为1.5m/s时,摘果作用最强。【结论】通过虚拟仿真技术,获得了半喂入式花生摘果机的作业参数与摘果叶片结构以及作业参数对摘果作业的影响效果,为花生摘果部件的设计及结构参数的优化提供了参考依据。     

基于冠层颜色特征的大豆缺素症状识别研究

【目的】针对寒地大豆发生缺素症状时冠层颜色变化复杂性,建立基于冠层图像颜色特征的大豆缺素症状识别新方法。【方法】采用无土盆栽试验,以垦农18为供试大豆品种,设计缺氮、缺磷、缺钾3种营养状况,采集大豆缺素症状的冠层图像样本,利用图像灰度直方图结合主成分分析方法,提取大豆冠层图像的红光值R、绿光值G、蓝光值B,计算最佳颜色特征蓝光标准化值B/(R+G+B)和绿光标准化值G/(R+G+B),将其作为正则化模糊神经网络输入向量,并利用实数编码的遗传算法改进传统梯度下降学习算法,将其作为模糊神经网络的学习方法,同时应用传统梯度下降算法和改进梯度下降算法训练神经网络参数并比较。【结果】应用遗传计算改进的梯度下降学习算法计算时,迭代次数为277次,其各项计算指标均明显优于传统梯度下降算法,大豆缺素症状识别准确率达100%;而采用传统的多元线性回归方程和BP神经网络算法计算时,识别准确率分别为52.50%,68.33%。【结论】以大豆冠层图像颜色特征为基础,利用改进学习算法的神经网络模型,能够快速有效地挖掘出大豆缺素症状与颜色特征向量之间的模糊逻辑映射关系,为大豆缺素症状识别提供了一种快速且准确的方法。     

基于CC2530的无线传感器网络网关节点的设计

【目的】针对现有农业环境监测网关设备开发成本高、系统功耗大、操作复杂等不足,设计开发一种用于农业环境监测的无线传感器网络网关节点。【方法】网关节点以低功耗芯片CC2530为核心处理单元,通过外围状态指示电路、电源管理模块等,完成ZigBee网络组网和监测节点数据收集及处理功能;同时通过串口方式连接SIM900A模块,采用GPRS方式将监测数据上传至中心服务器。最后在农田进行了监测数据误包率与信号接收强度测试,并通过实地部署试验验证了系统的稳定性及可靠性。【结果】所设计的网关节点能实现4种农业环境数据的采集,节点间距小于120m时数据传输误包率低于1%,监测数据在30d农田试验期内连续变化,可长时间上传至服务器,且稳定性、可靠性良好。【结论】所设计开发的基于CC2530的网关节点具有丢包率低、运行稳定可靠的特点,能够满足多种农田环境因子的监测需求,具有良好的应用前景。