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基于超声振动的土壤切削挖掘装置设计与试验 总被引:3,自引:0,他引:3
针对农业装备触土部件工作阻力大、耗能高等问题,提出了利用超声波高频振动辅助土壤切削挖掘从而降低阻力的技术方案,设计了超声振动土壤切削挖掘装置。选定20kHz作为超声激振频率,基于耦合谐振效应的目标,分析、设计了夹心式换能器和圆锥形变幅杆等关键部件的结构参数。建立了变幅杆有限元模型,利用仿真方法对其进行模态分析和谐响应分析,仿真结果显示,变幅杆轴线伸缩固有频率接近20kHz,与设计值吻合。搭建了超声振动土壤切削挖掘阻力试验测试平台,进行了有、无超声波振动土壤切削挖掘阻力土槽对比试验,结果表明:相比无振动刚性挖掘铲,超声波振动挖掘铲能够有效降低土壤切削挖掘阻力,在1.5、2.5、3.5MPa 3种土壤硬度条件下,超声波振动挖掘铲所对应的降阻率分别为35.1%、40.7%和44.3%,土壤硬度越大,超声波振动挖掘铲的降阻效果越明显。当土壤含水率为20%~48%时,不论有无振动,土壤切削挖掘阻力均随着土壤含水率的增加先迅速降低后又缓慢回升。由于超声振动激励需要额外消耗能量,故振动挖掘总耗能并未降低。试验验证了超声振动土壤切削挖掘降阻方案的可行性以及参数设计的合理性。 相似文献
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针对矮砧密植果园根系管控中根土复合体阻力过大,果树根系断切作业不理想等问题,设计一种振动式果树根系断切装置。对切割装置受力模型分析可知,影响阻力的因素主要有锯齿弯刀参数、根土复合体参数、根土复合体与锯齿弯刀参数及作业方式参数。对振动式果树根系断切装置切割装置进行设计与分析,应用有限元仿真软件对切割装置进行切割根土复合体模拟分析,切割装置振动状态下平均切削受力为236.97N,不振动状态下平均切削受力为432.35N,达到振动减阻目的。切割装置土槽试验表明,振动状态下所受水平合力均值均小于不振动状态下所受水平合力均值225.34N,振动状态下切割根土复合体作业效果良好,对根系以及土壤起到锯切效果,减小切削阻力。通过振动状态下切割装置切割根土复合体正交试验分析可知:最优作业参数为偏心距20mm,转速3r/s,土槽作业平台前进速度0.2m/s;土壤扰动量的主要影响因素是偏心距和前进速度;影响切割装置入土稳定性主要因素为偏心距和转速,观察作业现场得知入土深度稳定,满足入土要求。整机试验表明:根系平整切割占比左侧为21.05%、右侧为17.39%,锯切占比左侧为78.95%、右侧为82.61%,由此可知,振动式果树根系断切装置作业过程中振动断切装置对根土复合体起到锯切效果,减小机具和切割装置所受阻力,起到减阻效果;由试验现场可知,机具稳定性良好,作业后留下20~25mm沟壑,与入土切割装置厚度20mm一致。土壤外翻程度小,土壤弥合较好。 相似文献
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基于振动的土壤挖掘阻力与耗能特性试验研究 总被引:2,自引:0,他引:2
为了研究振动频率、振动方向等参数对振动式土壤挖掘降阻特性和耗能特性的影响,设计开发了振动式土壤挖掘阻力试验台。经理论分析、计算确定了振动挖掘机构运动参数。在土壤平均相对湿度为27%、平均土壤坚实度为2.2MPa条件的室内土槽系统中,在挖掘深度150mm、前进速度0.15~1.00m/s、振动频率2~20Hz的因素条件下,利用该试验台开展了土壤振动挖掘阻力和耗能特性试验研究。结果表明,振动式土壤挖掘能够有效降低工作阻力,其降阻率先随着振动频率增大而增大,在2~20Hz频率段,前后方向振动和垂向振动振幅分别为13mm和10mm时,其最大降阻率分别可达到21%和25%。降阻率在10~14Hz后增长速度变缓,表明该区间处于土壤的自振频率区间。前后方向振动下土壤挖掘降阻率和振动速度与前进速度的比值有关,当振动速度小于前进速度时,降阻率比较小,随着振动频率增加而缓慢增大;当振动速度大于前进速度后,在对应的频率点其降阻率会迅速上升,之后增长速度逐渐变缓。由于需要额外激振能量输入,两种振动方向的强迫振动式土壤挖掘综合耗能并不减少,在振动频率低于10Hz下,耗能比范围在1~1.07,但超过10Hz后,耗能比会随着振动频率增大以较快速度增加。振幅的增大能够使土壤挖掘阻力获得一定的降低,但同时振动挖掘耗能有较大的增加。 相似文献
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土壤旋切振动减阻的有限元分析 总被引:8,自引:0,他引:8
提出了一种对旋耕机具施加振动载荷进行压实土壤切削减阻的方法。对板结土壤参数进行土壤三轴测试试验,结合LS—DYNA的MAT147材料模型,测试土壤材料模型参数,并建立了南方丘陵地带板结土壤本构模型及土壤振动旋切过程的有限元数值模型。通过三维数值模拟和计算,分析了外加激励的振型、频率及振幅等因素对土壤切削阻力的影响及变化规律,并得到实现最优减阻效果的各项参数组合。研究结果表明,采用振动旋耕机具进行土壤作业过程中,选择合适振动频率、幅值以及振动类型的外加刀具振动能实现土壤耕作减阻,有效降低机具的土壤切削功率。 相似文献
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在虫情监测和害虫防范治理过程中,准确识别害虫是有效解决农业领域虫害问题的重要前提。依靠专家知识和人工经验进行虫情诊断的方式效率较为低下,自动化和智能化水平较差,而采用深度学习、计算机视觉等智能化技术手段可以大幅度提升害虫识别过程的效率、准确度,并降低人工成本。概述了基于深度学习的害虫识别技术发展现状,分析深度学习技术在害虫图像识别领域的实现原理和优势,阐述国内外专家学者在基于深度学习的害虫识别技术领域的最新研究进展,提出该技术领域面临的挑战,并对发展方向进行预测。该文可为深入开展害虫识别和分类技术在智慧农业上的应用研究提供参考。 相似文献
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为探明深松铲土壤切削过程中切削阻力的变化规律和了解深松铲切削土壤过程情况,基于SPH方法建立了深松铲土壤深松的有限元模型,并对其深松过程进行仿真分析。仿真结果表明:SPH法能够直观地模拟深松铲土壤切削完整过程,最大等效应力为3. 184MPa,主要集中在与深松铲接触土壤上,仿真切削阻力为3.65 k N。通过耕整地移动式田间动态试验台进行田间试验验证,得出切削阻力为3. 542 k N,与仿真结果相比误差仅为3. 05%,验证了基于SPH法进行深松铲切削土壤过程的仿真是可行的。 相似文献