木薯块根拔起力的力学模型和数学模型分析

为了探讨不同块根拔起速度和块根生长状况对块根最大拔起力的影响规律,该文采用物理试验方法、ANSYS/LS-DYNA显式动力学仿真技术及土力学理论分析方法进行物理试验和力学分析,建立了考虑拔起速度影响的木薯块根拔起力的力学模型和数学模型,且对模型进行了试验验证。结果表明,假设木薯块根对土壤的作用为一圆盘和圆盘外延对土壤的共同作用的力学模型合理;圆盘最大拔起力的数学模型精度高,理论值与实测值的相对误差小于16%;木薯块根最大拔起力的数学模型对成圆盘状分布生长的木薯块根拔起力有较高的预测精度,对生长分布较不均匀的木薯块根拔起力的预测精度较低,但理论值与实测值的相对误差也小于27%;木薯块根最大拔起力随拔起速度、块根圆盘直径和圆盘深度的增大而增大;块根圆盘深度对木薯块根的最大拔起力的影响最大,其次是圆盘直径,最后是拔起速度。该文为挖拔式木薯收获机械块根拔起机构系统的设计提供依据。     

木薯块根拔起的最大应力数值模拟及试验

为了探明木薯拔起时块根最大应力的影响规律和确定块根不被拔断的允许最大拔起力,论文采用FEM(finite element method)和SPH(smoothed particle hydrodynamics)的耦合方法及二次回归旋转设计方法,通过构建土壤-块根-茎秆系统的数值模拟计算模型,进行木薯块根拔起数值模拟试验,测定各因素组合条件下的块根最大拔起力和块根最大应力,建立块根最大应力与拔起速度、块根的大小、长短和生长深度及土壤的软硬程度的多因素耦合数学模型,研究了各影响因素及交互作用对块根最大应力的影响规律,同时,通过块根最大拔起力和块根最大应力的散点图,研究了块根最大拔起力和块根最大应力的相关性,确定了块根不被拔断的允许最大拔起力,且2014年12月底在广西武鸣县某木薯种植地,采用随机抽样方法,进行了木薯块根最大拔起力和块根拔断率的田间试验和统计分析,对块根不被拔断的允许最大拔起力进行了验证,最大拔起力小于0.98 k N时,块根拔断率为2.5%。结果表明,块根最大应力与各影响因素的多因素耦合数学模型的F检验在0.000 1水平上显著,精度较高,可用于块根最大应力的影响分析;块根最大应力随拔起速度的增大呈先增大,后减小的变化,随生长深度、块根长度和土壤硬度的增大而增大,随块根直径的增大而减小;块根最大应力与最大拔起力相关性不强,块根允许最大拔起力约为0.98 k N。     

木薯收获机土薯抖动分离装置性能仿真及试验

为了考察木薯收获机块根拔起时弹簧式土薯抖动分离装置的土薯分离机理和因素对分离性能的影响规律,优化性能影响因素,进行弹簧式土薯抖动分离装置动力学仿真试验.采用光滑粒子流体动力学和有限元的耦合方法及二次回归通用旋转设计方法,构建土壤-木薯-抖动分离装置系统的动力学仿真模型和影响土薯分离性能的回归数学模型,研究了木薯块根拔起时土薯抖动的分离机理及各影响因素对土薯分离性能的影响规律,同时,采用MATLAB优化工具箱中的fmincon函数,对性能影响因素进行了优化.结果表明,因素的优组合为:长孔长度2.68 cm、弹簧刚度20.04 kN/cm、弹簧预紧力335.2 N,相应的干净度为0.778,碰撞力为320 N,试验验证的干净度为0.698,与理论结果的相对误差较小,约为10％,理论结果与验证结果较一致,表明建立的回归数学模型及优化结果合理.研究结果可为土薯分离质量高的挖拔式木薯收获机弹簧式土薯抖动分离装置的设计提供参考.     

联合收获机脱粒系统动力学模型及调速控制仿真与试验

针对目前联合收获机脱粒调速控制系统仿真设计中所采用的功耗模型的建立仅考虑了单个滚筒的运动状态,并没有考虑到其他工作部件运动对脱粒滚筒转速变化的影响,以及脱出物中杂余含量的影响,因此有必要对联合收获机脱粒系统动力学模型做进一步的研究。该文以XG610型联合收获机为例,在对运动机构进行较为全面的动力学分析和脱粒分离试验数据的基础上,建立了脱粒系统动力学模型,并与模糊逻辑控制器相结合构建了调速控制系统仿真模型。计算机仿真结果显示,当作物密度由0.95增加到1.09 kg/m2,喂入量增加约15%时,调速系统能够在5 s内做出有效调节,避免滚筒出现过载或堵塞现象。田间试验记录数据也验证了当喂入量增加约15%时,前进速度与滚筒转速在5 s内均能有效调节至稳定状态,总体变化趋势与仿真结果相符,验证了所建立的脱粒系统动力学模型的合理性与可行性。该研究为脱粒调速控制系统的仿真设计及后续控制算法的优化提供了参考。     

4B-1200型平贝母药材收获机的改进设计与试验

针对4B-1200型平贝母药材收获机田间收获试验中存在的筛下贝土输送螺旋和尾轮转弯过程中需抬起这一转弯不够灵活问题;收获期多雨季,土壤含水分率高,分土铲表面土壤滞留堆积问题;尺寸大于8 mm以上的平贝母分离,尺寸在2.6~8 mm之间的平贝母尚未分离这一分级不够彻底问题;装袋位置过低;平贝母产区动力来源以四轮拖拉机为主,手扶拖拉机来源不足的问题,改进设计平贝母药材收获机分土机构和振动筛,增加了提升机构设计,对改进前后的平贝母收获机进行损失率和损伤率对比试验;利用正交试验设计分析振动筛曲柄转速、筛面倾角和筛面长度对分净率的联合影响。试验表明:改进机型在清理表层覆盖土、贝土输送、贝土分离、分级装袋等各部分工作更协调、平稳、可靠,收获的质量、适应性好,损失率、损伤率分别低于3.8%和2.9%,较改进前分别降低了1.1和1.2个百分比,满足行业标准规定;正交试验设计最优组合为:振动筛曲柄转速为550 r/min、筛面倾角为3°和筛面长度为1.6 m,分净率达到95%,满足行业标准规定和平贝母机械化收获的生产率要求。该研究为平贝母药材收获机的推广应用提供技术参考。     

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。运用粒子群优化算法确定各因素水平范围,基于多体动力学（Multi-Body Dynamics, MBD）-离散元（Discrete Element Method, DEM）耦合方法进行仿真试验,建立了各因素与指标间的数学回归模型。对模型进行参数优化,得到最优参数组合为：弹簧刚度系数464 N/m,弹簧初始长度90 mm,副仿形板长度484 mm,主仿形板长度450 mm。主、副仿形板宽度200 mm,材料为301不锈钢,弹簧材料为碳素弹簧钢丝,直径2 mm,外径20 mm,有效圈数45圈。田间试验结果表明：割台对副仿形板作用力均大于0,表明仿形机构始终处于正常工作状态,土壤对主仿形板平均作用力分别为85.23、85.80和86.08 N,与预测值基本一致,表明仿形机构感知地形变化较灵敏,对应的土壤平均下陷距离分别为5.4、7.1和6.4 mm,均小于10 mm,表明仿形机构对田间地形仿形准确度较高,参数设计合理。研究结果可为联合收获机割台仿形系统设计提供参考。     

基于改进粒子群算法的农产品召回优化

农产品加工是食品供应链质量控制的关键环节。该文针对农产品加工环节的产品召回优化问题,给出了批次分散优化模型并分析了其算法复杂度。针对优化模型为NP难度(non-deterministic polynomial hard),难以求解的问题,指出了采用粒子群优化进行求解的途径。针对粒子群优化算法在进化的初期收敛速度快,易引起早熟;在进化后期收敛速度慢,易引起振荡的问题,提出了一种基于分段门限粒子替换策略的改进粒子群优化算法。采用相关算例对该文提出的改进粒子群优化算法进行优化性能验证,并与类似智能优化算法进行性能对比。算例仿真和性能对比的结果表明,该算法运算开销约为同类算法的10%,且可以降低潜在的召回规模约30%,适用于农产品加工环节的产品召回优化。     

基于模态分析的联合收获机籽粒损失监测传感器结构优化与试验

为了分析籽粒损失监测传感器敏感板结构对籽粒碰撞信号的影响,该文通过ANSYS软件对籽粒损失监测传感器不同结构形式的敏感板进行模态分析,研究了敏感板振动特性与籽粒损失监测传感器检测性能之间的关系,并在实验室内进行了籽粒碰撞试验。试验结果表明,一阶固有频率p越高,信号衰减时间t越短;相对变形率越大,籽粒损失监测传感器整体灵敏度越高;在敏感板长度l=150mm、宽度b=40mm、厚度h=1.0mm时籽粒损失监测传感器的检测频率和整体灵敏度较高;以20～120粒/s的籽粒流量对此结构形式下的籽粒损失监测传感器进行检测误差试验,最大检测误差为2.7%。在自制的标定试验台上利用饱满水稻籽粒、不饱满水稻籽粒、不同长度茎秆组成的混合物料对该籽粒损失监测传感器进行标定,结果表明,该籽粒损失监测传感器能从混合物料中有效地识别出饱满籽粒,最大检测误差为2.3%,该文的研究对提高籽粒损失监测传感器的检测频率和测量精度具有重要意义。     

基于Mallat算法的谷物流量信号小波去噪方法

针对联合收获机在复杂噪声背景作业过程中难以获取可靠的谷物流量信息的难题,提出了利用小波变换(wavelet transform,WT)对谷物流量传感器输出信号去噪处理方法。根据流量原始信号和噪声的频谱特性确定小波函数和分解尺度,将采集的流量原始信号通过Mallat算法进行小波分解,滤除高频噪声分量重构流量有效信号,由单片机AD通道对流量有效信号进行标定,标定试验后的传感器在不同谷物流量下累积质量最大相对误差为1.68%。利用北斗定位模块进行差分定位提高定位精度,测产装置信息由8051F单片机存储用以绘制农田作业产量图,将设计的测产系统安装在联合收获机上进行模拟水稻作业试验,试验结果表明:对流量传感器输出信号进行小波分解后,谷物流量测量相对误差最大为6.18%,平均相对误差为5.37%。通过对流量传感器输出原始信息进行小波变换,对比小波去噪前后信号的频谱曲线,验证了基于Mallat算法的流量信号去噪和流量有效信息重构方法的可行性和准确性,该研究可为研究农业机械复杂作业环境下原始信息去噪与有效信息重构提供参考。     

基于改进粒子群算法的车辆转向梯形机构优化

通过对车辆转向机构的尺寸和定位参数进行优化,能有效减小车辆转向机构的实际运动轨迹和理论运动轨迹间误差,进而有效改善车辆的操纵性能和提高转向安全性。该文研究了转向梯形机构的工作原理及其对车辆转向性能的影响,建立了转向梯形机构的非线性优化模型;然后引入越界检测函数改进传统粒子群优化算法,并给出了求解转向梯形机构非线性优化模型的方法;编制了改进粒子群算法的实现程序,并对3款不同车型的转向梯形机构进行了优化设计;最后选取3种不同智能算法分别对途乐GRX转向梯形机构进行多组优化试验。试验结果表明,改进粒子群算法的收敛速度快于传统粒子群算法和基于模拟退火的粒子群算法,求解精度略逊于基于模拟退火的粒子群算法,但仍能保证求解精度。     

基于改进RRT*算法的菠萝采收机导航路径规划

为了提高菠萝收获的机械化和自动化水平,该研究采用改进RRT*（Rapidly-exploring Random Trees Star）算法进行菠萝采收机全局作业路径规划。首先引入自启发式思想约束采样点的生成,借鉴人工势场引入方向权重对新节点拓展方向进行约束,同时计算合适的权重取值范围,采用双向拓展加快迭代速度,然后利用贪心算法修剪路径冗余节点,并利用Cantmull-Rom插值函数对路径进行平滑处理。根据农田道路情况创建多障碍物、迷宫和狭窄通道3种仿真环境,分别对RRT*算法、双向RRT*算法和改进后RRT*算法的性能进行测试。试验结果表明：3种环境下,本文算法的平均收敛时间是RRT*算法的18%,是双向RRT*算法的46.12%,平均规划速度是RRT*算法的5.7倍,是双向RRT*算法的2.3倍左右,平均拓展节点数量比 RRT* 算法减少87.23%,比双向 RRT* 算法减少 52.52%,平均路径长度比 RRT* 算法减少 3.81%,比双向 RRT* 算法减少 6.08%。田间试验结果表明：本文算法的规划时间仅为RRT*算法的14.12%,为双向RRT*的20.34%,迭代次数比RRT*算法减少80.89%,比双向RRT*减少69.70%。另外,RRT*和双向RRT*算法规划路径上大于60°的转角分别是本文算法的1.56和2.06倍,大于100°的转角分别是本文算法的1.55和2.18倍,本文算法规划的路径更平滑。研究结果可为菠萝采收机导航提供参考。     

推倒式甘蔗收获机扶蔗质量影响因素的试验研究

为了优化推倒式甘蔗收获机的工作参数,设计了甘蔗扶起效果试验装置。通过正交及单因素试验,探明了甘蔗扶起过程的影响因素。结果表明:扶蔗器转速对甘蔗扶起效果影响最大,其次是机车前进速度。扶蔗器转速与机车前进速度的交互作用对扶起姿态角有显著性影响。在扶蔗器转速为120r/min、输送段安装角为50°、拣拾段安装角为5°和前进速度为0.21m/s参数组合下,对侧偏角在45°～135°范围内倒伏甘蔗能够有效平稳扶起。扶起姿态角范围为50.68°～68.87°,能满足机器作业要求。     

基于改进K-means聚类算法的大田麦穗自动计数

单位种植面积的小麦麦穗数量是评估小麦产量和小麦种植密度的一个重要参量。为了实现高效、自动地麦穗计数,该文提出了基于改进K-means的小麦麦穗计数方法。该方法建立从图像低层颜色特征到图像中包含麦穗的一个直接分类关系,从而不需要再对图像进行分割或检测。以颜色特征聚类为基础的这种方法能够估计麦穗在空间局部区域中数量,并且在不需要训练的情况下更具有可扩展性。统计试验结果表明,该文算法能够适应不同光照环境,麦穗计数的准确率达到94.69%,超过了传统基于图像颜色特征和纹理特征分割的麦穗计数方法 93.1%的准确率。     

基于改进密度峰值聚类算法的梨花密度分级

精准判断梨花疏密程度是自动疏花的基础。为了更好地判断梨花密度,该研究提出了基于改进密度峰值聚类算法的梨花密度分级方法。该方法首先提取梨花位置坐标,获取需要聚类的数据点。其次,为了实现梨花图像的密度分级,针对原有密度峰值聚类算法在梨花密度分级中的不足,结合梨花密度分级需求,改进了对聚类中心的选取方式,通过4组局部密度和中心偏移距离分割阈值将决策图划分为4部分来选取聚类中心,分别对应高、中、低密度以及无需疏花处理等4个等级,实现了对疏密合理的梨花图像的准确分级。最后,针对只有团状分布、稀疏分布及大尺度特写的梨花分布聚类分级不准确的问题,改进了两点间的距离dij参数的计算方法,统一梨花尺度大小和密度分级标准,对所有分布类型的梨花图像均能实现合理的密度分级。试验结果表明,该研究算法能够适应不同尺度大小的梨花图像,预测准确率为94.89%,密度分级准确率达到94.29%,可实现自然环境下局部花簇的密度分级,为机器智能疏花提供了技术支持。     

基于三星齿轮换向原理的自动升降挖坑装置研制

手提式挖坑装置钻头旋转动力源于汽油机,而钻头升降则需要人工手动完成。该文基于三星齿轮换向原理设计了齿轮换向机构,通过调整换向手柄的位置,即可将汽油机单一动力方向转换为正反2个方向,实现了丝杠螺母机构中螺母轴的正反转。挖坑装置工作时汽油机一部分动力带动螺旋钻头旋转,一部分动力经带传动机构、齿轮换向机构带动丝杠螺母升降机构进行往复运动,从而实现了钻头主动、匀速进行挖坑作业,提高了挖坑作业质量,挖坑作业完成后,回程能够自动复位。自动升降挖坑装置在挖坑作业过程中,仅在换向时需要人工操作,手动换向操作时间仅为2 s,占单坑作业总时间的3.5%,在挖坑作业进给行程和复位行程中,均无需人工操作,大大降低了劳动强度。基于三星齿轮换向原理的自动升降挖坑装置田间单次作业平均挖坑时间为57 s,平均坑深237 mm,平均坑口直径300 mm,挖坑质量满足后续施肥作业要求。此外,增设换向手柄中间限位孔,防止在挖坑作业进给过程中,钻头遇到较大石块或树根,丝杠螺母升降机构突然卡死,暂时切断汽油机向丝杠螺母升降机构的动力传递路径,起到对系统的保护作用。     

基于近邻法聚类和改进Hough算法的猪胴体背膘厚度检测

为了解决猪胴体背膘厚度在人工测量中准确率、效率低以及存在对样本造成污染的问题,该文基于计算机视觉和图像处理技术提出一种检测背膘厚度的算法。算法主要分成背膘部分检测和测量部位的直线检测。前者通过图像分割、特征点的检测以及漫水填充等方法实现,能准确提取猪胴体背膘部分。后者在图像预处理后,首先通过感兴趣区域(region of interest,ROI)提取猪胴体肋排区域;然后利用设定好的浮动窗口进行全幅图像的扫描,通过平滑后的平均灰度线特征提取肋骨的目标像素点;最后,基于近邻法利用目标像素点间的邻近关系对其进行聚类,找到胴体第6、7根肋骨,并采用基于已知点的Hough变换提取测量直线,将测量部位的直线映射到背膘部分,则可实现对猪胴体背膘厚度准确测量。试验结果表明,在对背膘厚度测量误差小于2 mm时,检测准确率可达92.31%,该文提出的方法能对猪胴体背膘厚度的测量位置进行准确定位和测量。     

基于优化模糊C均值聚类算法的路面不平度识别

模糊C均值(fuzzy C-mean,FCM)聚类算法具有良好的抗噪声性能,但FCM是一种局部搜索算法,易陷入局部最优,而遗传算法则具有全局优化搜索的优点。基于此该文提出了一种改进的FCM算法与遗传算法结合的聚类方法,先运用遗传算法得到聚类中心,然后用改进的FCM聚类算法得到最优解。并基于真实采集的道路谱数据,利用该算法对路面不平度进行识别。试验结果表明,改进的FCM算法与遗传算法结合的聚类算法路面识别率为94.54%,比FCM聚类算法高出4.98个百分点,比改进FCM算法高出4.67个百分点,具有更好的处理噪声数据的能力,提高了聚类的准确率和路面的识别率。     

基于轮壤接触力学行为的蓝莓采收机行走驱动系统设计

针对当前中国自走式蓝莓采收机作业通过性差等问题,建立轮壤接触力学模型,分析车轮驱动力矩、负载、沉陷量及挂钩牵引力等力学行为,得到车轮通过性影响因素为土壤属性、车轮结构参数和行走速度。采用离散元法建立蓝莓采收机轮壤接触模型,以车轮结构参数(宽度195、205、215 mm,直径615、627、639 mm)、行走速度0~11 km/h为试验因素,车轮结构参数或行走速度增加时,车轮阻力矩和土壤波动速度随之增加。依据车轮阻力矩设计行走驱动系统,采用闭式静液压四轮行走驱动系统,通过工况适应性仿真验证各车轮输出特性一致,稳定行走;系统可以克服车轮沉陷,平稳越障。通过样机田间试验得到行走驱动系统满足行驶速度范围0~11 km/h要求,运行平稳;车轮沉陷越障时无非目的性转向偏移,越障时间为3.3 s,与仿真结果一致;行走驱动系统与采收系统匹配性良好,采收效率为7.01 kg/min,果树采净率为92%,果树损伤率为11.5%。研究表明建立的轮壤接触模型可靠,行走驱动系统作业通过性效果好,可为蓝莓采收机研发提供参考。     

天牛仿生大麻收割机切割刀片设计与试验

针对现有大麻收割机切割刀片存在切割阻力大、功耗高、割茬质量差的问题。运用仿生学原理,通过提取天牛上颚切割齿部位齿廓曲线,以天牛切割齿廓代替普通稻麦收割机刀片的三角形尖齿,设计了仿生切割刀片。利用双动刀切割装置测试平台,对收割期大麻茎秆进行了仿生刀片和普遍刀片单茎秆切割性能对比试验。试验表明,2种刀片的切割力-位移曲线都可分为挤压、切割和切割完毕3个阶段,其中仿生刀片具有切入能力强、切割茬口较平齐、切割质量好的优势。通过对2组切割试验数据进行均值统计和方差分析可知,仿生刀片和普通刀片单茎秆最大切割力和切割功耗平均值分别为442.6、478.1 N和2.16、2.35 J,仿生刀片和普通刀片相比,平均最大切割力和切割功耗分别降低7.4%和8.0%,表明仿生刀片较普通刀片具有更优的减阻降耗性能;方差分析表明刀片类型对单茎秆最大切割力影响极显著(P0.01),对单茎秆切割功耗影响显著(P0.05)。