基于能量传递规律的油茶树冠层振动参数优化与试验

油茶作为中国特有的木本油料作物,在空间上具有复杂的分枝结构,不同品种树体的形态结构和力学性能差异明显。为了研究油茶树在冠层振动采摘油茶果过程中能量传递规律以及获得最佳激振参数,本文建立5自由度油茶树的质量-弹性-阻尼动力学模型并测量和计算等效参数;以不同激振参数为输入,通过Matlab软件对动力学模型进行仿真,并设计二次旋转正交组合试验,仿真结果表明,油茶树各级枝之间能量传递过程中损失严重,从激振力所作用的枝条传递到路径末枝时能量剩余不到20%;且油茶树各级枝的动能峰值出现的时间具有滞后性,越靠近激振点的动能峰值出现越早。由于油茶树各级枝间能量传递损失严重,将一棵树进行2~3次振动采摘。利用Design-Expert 11.0.4软件的优化模块对激振参数进行优化求解,以一部分侧枝动能最大,主干动能最小为目标函数时,最佳振动参数组合为振动时间7.14s、振动频率7.18Hz、振幅52.41mm;通过田间试验对油茶树能量传递规律进一步研究发现,能量沿着树枝内部传递时与各级枝之间的传递规律相同,即动能与传递距离成反比,传递的距离越远动能越小。并对仿真结果进行验证：田间试验结果与仿真结果的相对误差在10%以内,说明该动力学模型具有较高的可靠性;振动采摘部分的油茶果实和花苞平均脱落率分别为90.53%、14.39%,采摘效果较好,证明了从能量传递角度对激振参数优化的可行性。本文建立的动力学模型和预测的最佳振动参数组合可以为油茶果机械化采摘作业的工作参数设置提供参考。     

手持冲击梳刷式油茶果采摘装置设计与试验

针对丘陵山地油茶果人工采摘效率低、大型机械采收难且花苞损伤大等问题,设计了一种手持冲击梳刷式油茶果采摘装置,通过冲击指的碰撞作用和指间梳刷作用采摘油茶果,可有效降低花苞损伤率。以采摘装置质量最小化为目标,利用Ansys Workbench拓扑优化模块进行轻量化设计,机架减轻近30.59%;建立“冲击指-油茶果”碰撞模型和“主枝-细枝-茶果”三摆动力学模型,明确影响油茶果采摘效果的主要因素为油茶果的质量和压入变形量、冲击指质量和转速、枝条长度和质量;进而以冲击指转速和指间夹角、装置梳刷次数为试验因素,以采摘速率、采净率和花苞损伤率为评价指标,开展油茶果采摘试验并采用响应面分析法处理试验数据。结果表明,冲击指转速对采摘效果的影响最为显著,且当冲击指转速为409.8 r/min、指间夹角为4.1°、装置梳刷4.5次时,装置的采摘性能最佳;此时,油茶果采摘速率为43.67 kg/h、采净率为86.42%,花苞损伤率低于8.89%,满足高油茶果采净率和低花苞损伤率的工作要求。     

油茶果分层采收装置设计与试验

降低花苞损伤是油茶果机械采摘中的难点,为此,设计了一种油茶果分层采收装置。分析了分层采摘装置和果枝的相互作用原理,并运用ANSYS Workbench对分层机构与果枝作用模型、分层采摘机构与果枝作用模型进行应力仿真,随着分层胶辊距离增大,果枝弯曲程度越大,果枝横截面上的正应力和切应力增加;随着采摘胶辊间隙减小,果枝横截面所受的正应力和切应力增加,通过试验验证了分层采摘的可行性。以分层厚度、分层深度、胶辊间隙和胶辊转速为影响因素,以油茶果漏采率和花苞损伤率为评价指标,对赣无1油茶果进行了采摘试验。结果表明,影响油茶果漏采率的因素依次为胶辊间隙、分层深度、分层厚度、胶辊转速;影响花苞损伤率的因素依次为分层厚度、分层深度、胶辊转速、胶辊间隙;运用综合评分法,得到采摘赣无1油茶品种的最佳参数组合为：分层厚度360mm、分层深度290mm、胶辊间隙18mm、胶辊转速65r/min。在此工况下,油茶果漏采率为13.33%,花苞损伤率为6.33%。与未加分层机构的采摘装置相比,分层采摘装置的花苞损伤率降低了6.22个百分点。     

油茶果振动采摘系统运动特性分析

针对曲柄连杆式油茶果振动采摘机的结构和工作状态,建立了1个两自由度的采摘机—果树振动系统动力学模型,推导了该模型的振动微分方程,并用拉普拉斯变换进行了求解。对振动系统进行了数值计算,分析了不同夹持高度对采摘机和果树振动的影响。     

便携式油茶果分层采摘装置设计与试验

目前，油茶果采摘基本靠人工，采摘效率低，采摘成本高。为提高油茶果采摘效率，设计了一种便携式油茶果分层采摘装置。工作时，与油茶果、花苞长轴方向夹角为0°、30°、60°、90°方向分别施加拉力，油茶果和花苞的拉断力随着角度的增大而减小，且呈一定的线性关系，同方向的油茶花苞拉断力小于油茶果拉断力。采用ADAMS软件仿真分析了平行胶辊速度、平行胶辊间距和平行胶辊直径对油茶果脱落过程的影响规律，结果表明：油茶果受到的冲击力随平行胶辊速度和平行胶辊直径的增加而增加，随平行胶辊间距的增加而减少。采摘试验结果表明：当平行胶辊间距为21mm、胶辊直径为30mm时，油茶果采摘效率为42kg/h,为人工采摘的3倍左右。研究结果可为便携式油茶果采摘装置的研发提供参考。     

电动胶辊旋转式油茶果采摘执行器设计与试验

油茶果机械化采摘是目前亟待解决的难题,其中花苞损伤又成为机械采摘难以克服的问题。设计了一种电动胶辊旋转式油茶果采摘执行器,分析了胶辊机构采摘油茶果的过程和原理,得到了油茶果碰撞脱落的临界条件。通过对采摘头回转架组件参数设计,确定了回转架组件上对辊间距有效调节范围为20~65 mm,初步拟定回转架转速范围为20~40 r/min。在江西农业大学油茶林进行了油茶果采摘试验,并对电动胶辊旋转式油茶果采摘执行器作业中油茶花苞损伤进行了研究。结果表明:当胶辊直径为30 mm,间距为25 mm,胶辊旋转速度为30 r/min,胶辊线速度为0.833 m/s时,直径大于25 mm的油茶果能全部被采摘,漏采率为13.6%,且未开的花苞未见明显损伤。     

液压驱动式油茶果采摘机设计与试验

为提高电动胶辊旋转式油茶果采摘执行器的采摘效率,设计了一种液压驱动式油茶果采摘机。通过分析油茶果与胶辊相互作用力的影响因素,确定了采摘机的主要工作参数。仿真分析了不同工作参数对油茶果与胶辊相互作用力的影响规律,并以上下组胶辊间距、旋转架转速、胶辊直径为影响因素,以油茶果采摘率和花苞损伤率为评价指标,在江西省林科院和江西农业大学分别进行了室外、室内采摘试验。结果表明,影响采摘率的因素由大到小依次是上下组胶辊间距、旋转架转速和胶辊直径;影响花苞损伤率的因素由大到小依次是胶辊直径、上下组胶辊间距和旋转架转速。结合室内、室外试验,运用综合评分法得出油茶果采摘率较高且花苞损伤率较小的最佳参数组合为:上下组胶辊间距15 mm、旋转架转速55 r/min、胶辊直径30 mm。与电动胶辊旋转式油茶果采摘执行器相比,液压驱动式油茶果采摘机旋转架转速提高了83. 33%,采摘效率明显提高,其平均采摘效率为210个/min。     

基于ADAMS的油茶果采摘机械臂试验设计及优化

针对目前我国油茶采摘主要以人工为主,劳动强度大、采摘效率低等问题,设计了一种适合园艺化栽培的履带式油茶果采摘机,并在Adams软件中对机械臂进行试验设计和优化仿真。试验数据表明:油茶果采摘机工作区间与各机械臂的长度和液压缸安装距离呈线性相关,最佳组合处的机械臂长度总和减小25.67%,可为油茶果采摘机的机械臂设计提供参考。     

摇枝式加工型苹果采摘振动参数仿真优化与试验

为探究不同振动参数组合对苹果采摘效果的影响,建立苹果树二级树枝振动力学模型,解析分析得到影响苹果脱落的主要因素为振动频率、振幅及夹持位置。测量苹果树形态特征并基于矮砧密植整形原理建立纺锤形苹果树三维模型,利用ANSYS软件对苹果树模型进行有限元仿真分析,仿真结果表明,振动频率4~8Hz、振幅20~30mm、夹持位置0.35l~0.65l（l为二级树枝长度）时,对果树损伤较小且苹果易脱落。设计四因素三水平振动采摘试验,以确定苹果树不同位置树枝最佳的振动参数组合,利用Design-Expert软件对试验数据进行分析和响应面优化,参数优化结果为：采摘苹果树上层苹果时,振动频率为5Hz,振幅为28mm,夹持位置为0.40l;采摘苹果树中层苹果时,振动频率为4Hz,振幅为30mm,夹持位置为0.43l;采摘苹果树下层苹果时,振动频率为8Hz,振幅为20mm,夹持位置为0.65l;通过验证试验得到苹果树上层、中层、下层摘净率为96.4%、94.8%、93.2%,与优化值相近,表明优化模型可靠。     

履带式高地隙油茶果振动采收机设计与试验

针对油茶人工采收效率低,劳动力成本大,且油茶果成熟期短、花果同期等问题,设计了可实现连续振动落果和收集的履带式高地隙油茶果振动采收机。采收机采用骑跨式车架沿油茶树种植行行走,利用曲柄摇杆机构驱动多排阵列的指排杆按照一定的运动轨迹对树冠两侧同时击打作业,落果通过收集板汇集后输送到果箱。根据击打轨迹对采收机击打装置的曲柄摇杆机构进行设计,并用ADAMS软件验证指排架运动轨迹。通过ANSYS软件对击打装置机架和采收机车架进行有限元模态分析,获得其前6阶固有频率,确定其不会发生共振。为接收振动掉落的油茶果,设计了高低错落分布的收集板,不仅能接收落果,且能顺利避开树干,实现整机在运动中完成振动落果和收集作业。最后,加工装配振动采收机样机,在击打液压马达转速为360 r/min条件下进行油茶林地整机试验,试验结果表明,油茶果采收率为87.56%,花苞掉落率为25.86%,满足油茶果采收要求。     

机器人采摘葡萄果穗振动仿真与试验

针对机器人摘取及移送过程中导致的果穗振动与果粒脱落问题,提出了一种面向穗轴激励输入的果穗振动仿真模型。以葡萄为研究对象,在果穗梗-果结构特性基础上,提出了挠性杆-铰链-刚性杆-质量球复合果穗模型,并由试验确定了模型中各级梗间铰链弹性系数与阻尼系数、果粒尺寸与质量的正态分布规律,获得了主穗轴的抗弯特性。进而利用激光3D扫描重构得到梗系统,根据试验结果分别进行刚性、挠性杆件定义和果粒与梗间铰链的添加,构建得到果穗振动仿真模型。通过仿真精度验证试验发现,在激励作用的加速、匀速和减速阶段,经正态分布统计仿真与实测中果穗的各果粒摆角均值与标准差相差均在2%和6.6%以内,表明不同阶段其精度均良好。最终利用该模型分析了不同激励方式及不同采摘阶段对果穗振动的影响。果穗振动仿真模型的建立,为实现各类果穗的机器人减振低脱采摘提供了有力的分析工具。     

基于RSM和GA-BP-GA优化的油茶籽仿真参数标定

采用逆向工程技术,在EDEM软件中建立了油茶籽离散元模型;通过物理试验测得油茶籽堆积角为(27.93±1.46)°,以及密度、碰撞恢复系数和油茶籽-钢板间静摩擦因数的参数区间,采用Plackett-Burman Design和最陡爬坡试验筛选显著性因素;以堆积角为响应值,采用响应面(RSM)和机器学习对显著性参数进行优化和对比。结果显示,基于遗传算法(GA)的BP人工神经网络的预测能力与稳定性优于随机森林、支持向量机和BP人工神经网络;采用GA寻优得到油茶籽-油茶籽间静摩擦因数为0.443、油茶籽-钢板间静摩擦因数为0.319、油茶籽-油茶籽间滚动摩擦因数为0.063,测得仿真堆积角为27.63°,与实际堆积角的相对误差为1.09%;采用RSM得到油茶籽-油茶籽间静摩擦因数为0.383、油茶籽-钢板间静摩擦因数为0.335、油茶籽-油茶籽间滚动摩擦因数为0.064,测得仿真堆积角为26.99°,相对误差为3.33%。研究结果表明,在油茶籽参数标定中,GA-BP-GA的参数优化效果优于RSM,并且该研究所建油茶籽模型与参数标定结果可用于离散元仿真。     

双动力回转振动式番茄果秧分离装置优化与试验

为满足自走式番茄收获机果秧分离装置国产化适应性的需要,采用响应曲面分析法对果秧分离装置性能进行优化研究。以激振器主轴转速、激振器偏心块质量、滚筒自转转速和番茄果秧的喂入量为影响因子,以果实分离率、破损率、含杂率为响应指标,利用Matlab软件进行响应面分析,建立了多元数学回归模型,运用决定系数R2、P值、残差的方差S2等分析了预测模型的可信性;并基于响应曲面分析了试验因素对试验指标的影响,探究了因素间的影响规律及最佳水平组合,并结合非线性优化计算方法,对果实分离率、破损率、含杂率进行了优化计算。结果表明：最优参数组合为：激振器主轴转速342.86r/min、激振器偏心块质量40kg、滚筒自转转速22r/min和番茄果秧喂入量19kg/s时,对应的果实分离率、破损率和含杂率分别为98.33%、3.37%和4.17%。经试验验证,响应面法所得到的果秧分离参数是可行的。     

基于改进COF-YOLO v8n的油茶果静态与动态检测计数方法

针对自然环境下油茶果存在严重遮挡、近景色、小目标等现象,使用YOLO网络存在检测精度低、漏检现象严重等问题,提出对YOLO v8n网络进行改进。首先使用MPDIOU作为YOLO v8n的损失函数,有效解决因为果实重叠导致的漏检问题;其次调整网络,向其中加入小目标检测层,使网络能够关注小目标油茶以及被树叶遮挡的油茶;最后使用SCConv作为特征提取网络,既能兼顾检测精度又能兼顾检测速度。改进COF-YOLO v8n网络精确率、召回率、平均精度均值分别达到97.7%、97%、99%,比未改进的YOLO v8n分别提高3.2、4.8、2.4个百分点,其中严重遮挡情况下油茶检测精确率、召回率、平均精度均值分别达到 95.9%、95%、98.5%,分别比YOLO v8n提高4.0、9.1、4.6个百分点。因此改进后COF-YOLO v8n网络能够明显提高油茶在严重遮挡、近景色、小目标均存在情况下的识别精度,减小油茶的漏检。此外,模型能够实现动、静态输入条件下油茶果计数。动态计数借鉴DeepSORT算法的多目标跟踪思想,将改进后COF-YOLO v8n的识别输出作为DeepSORT的输入,实现油茶果实的追踪计数。所得改进模型具有很好的鲁棒性,且模型简单可以嵌入到边缘设备中,不仅可用于指导自动化采收,还可用于果园产量估计,为果园物流分配提供可靠借鉴。     

四通道全自动油茶成熟鲜果脱壳机设计与试验

针对油茶成熟鲜果在脱壳过程中存在脱净率低、茶籽破损率高等问题,设计了一种四通道全自动油茶成熟鲜果脱壳机。通过对油茶果进行四通道分级,使不同大小的油茶果进入相应的脱壳滚筒内,通过油茶果与脱壳套筒的相互撞击以及油茶果之间碰撞、挤压、搓擦的综合作用实现脱壳。选取油茶成熟鲜果为研究对象,以茶果脱净率、茶籽破损率为评价指标,以茶果喂入量、脱壳杆扭度和脱壳杆直径为试验因素,采用L9(34)正交试验、方差分析和加权综合评分法对油茶成熟鲜果脱壳机的脱壳效果进行分析。结果表明：当茶果喂入量1500kg/h、脱壳杆扭度30°、脱壳杆直径23mm时,该脱壳机脱壳效果最佳。对脱壳机进行3次最佳参数组合下的脱壳试验,取3次试验结果的平均值作为油茶成熟鲜果脱壳机最终的脱净率和茶籽破损率,计算得出该脱壳机的脱净率为98.85%、茶籽破损率为3.24%,研究表明,该四通道全自动油茶成熟鲜果脱壳机达到预期设计目标,能够较好地完成油茶果脱壳作业。     

跨式油茶果收获机履带底盘行走液压系统设计与试验

跨式油茶果收获机在丘陵山地作业时需要较大的牵引力,且要求行走平稳。本文基于机液联合仿真技术对跨式油茶果收获机底盘行走液压系统进行设计,以达到动力匹配及行走性能较优的目的。在RecurDyn软件中建立了跨式收获机履带底盘虚拟样机模型,采用谐波叠加法构建了B级路面谱,仿真分析了跨式履带底盘直线行驶和差速转向的动力学特性。通过AMESim与RecurDyn软件对收获机行走系统进行机液联合仿真,研究底盘在直线行驶与差速转向工况时行走马达液压特性。研制了全液压驱动的跨式油茶果收获机,进行了地面直线行驶与差速转向测试,结果表明：底盘直线行驶偏移率为1.7%;直线行驶时,行走马达流量稳定在23 L/min,压力稳定在1.5 MPa;差速转向时,行走马达流量稳定在22 L/min,压力在2～12 MPa范围内波动,验证了跨式履带底盘行走液压系统的稳定性。     

基于偏好免疫网络的油茶果采摘机器人图像识别算法

针对油茶果采摘机器人视觉识别中外界物体的形态学特性要求,采用了偏好人工免疫网络算法作为机器视觉的图像识别算法,并根据采摘环境及采摘对象的特点对算法结构进行了改进,增强了算法的识别率.仿真实验表明,采用偏好人工免疫网络算法对油茶果的识别率在晴天时达到了81.67％,阴天时达到了87.69％,满足采摘识别率的要求.     

振动参数对果树采收影响的试验研究

从乔木类果品采收实际要求出发,旨在解决乔木类果树的连续机械振动采收问题。为此,进行了连续激振式采收过程中影响果树振动效果的试验。通过电动振动试验系统对果树主干不同位置进行夹持,施加不同类型激振力进行振动试验,利用动态信号测试分析系统进行数据采集和输出,获得不同振动频率、振幅下果树不同位置的加速度数据及曲线,并进行分析和对比。结果表明:当夹持主干的位置距离果树固定端为60cm、振动测试系统输出振动频率为25Hz、激振位移为5mm时,果树获得加速度较大;树枝和果实之间的相对加速度也较大。该试验为振动采收装置的研究提供必要的理论依据。