基于蚁群算法的多规格货箱装车模型研究

为满足仓储自动化物流系统中对货箱自动装车的需求,利用启发式思维,设定摆放、稳定性等约束条件建立货物装车的模型框架,运用蚁群算法进行多目标优化,以货箱体积占用率和重心范围为目标函数,创新性地将各个货物的相似度和目的地路径作为启发因子,动态地将货箱的体积占比作为信息素的参数,自适应改变信息素的挥发程度来加快算法收敛速度,得出一种能提高货车空间利用率以及货物稳定性装载方案。并通过实例验证得出,在货箱种类和数量较多的情况下,由本算法模型得到的货箱装载方案的满载率,相较于人工,提升了6%～7%。     

基于点云的谷粒高通量表型信息自动提取技术

在进行水稻的数字化考种、表型与基因关联分析和数字农业仿真模拟时,需要大量的谷粒表型信息作数据支撑。本文提出了一种基于三维点云的谷粒高通量表型信息自动提取方法,能同时自动获取谷粒的三维模型和40个表型参数,实现谷粒形状的定量和定性描述。首先,通过对谷粒点云数据进行聚类分析,完成谷粒点云的分类;其次,实现谷粒的三维重建,对谷粒离散点云进行柱面构网,获取谷粒点云的三维模型数据;最后,根据不同表型参数的特点,实现了谷粒的三维表面积和体积、长、宽、高、3个主成分剖面的周长和面积等11个基本参数与长宽比、长高比和体积比等11个衍生参数以及18个形状因子的自动提取。利用Handyscan 700型手持式激光扫描仪获取的谷粒高精度点云数据进行实验,成功实现了谷粒表型参数的自动提取,测量结果可达毫米级。基于主成分方法分析了各表型参数的权重。以游标卡尺测量值和Geomagic Studio测量值作为真值,长、宽、高的平均相对误差为1.14%、1.15%和1.62%,体积和表面积的相对误差为零,3个主成分剖面面积的平均相对误差为1.82%、2.12%和2.43%。本文方法与人工测量方法及软件测量方法相比,精度相当,且具有批量、自动、人工干预少(仅数据采集阶段需要人工操作)以及效率高的特点。     

基于车辆负荷度的换挡规律研究

针对货车自动变速器载荷变化幅度大的特点，提出了综合反映载货质量、道路坡度及路面状况的车辆负荷度概念，并利用车辆负荷度，根据动力性换挡规律的最佳换挡点对货车制定了相应的换挡规律；同时对影响换挡规律的载货质量、道路坡度及路面状况进行了分析和比较，解决了货车自动变速器不同于轿车自动变速器的一些关键问题。在轻型货车上实验表明，利用车辆负荷度方法来建立换挡规律对车辆载荷及环境变化具有较强的适应性。     

汶川震区滑坡堆积体坡面侵蚀量测算方法

在汶川县选取典型滑坡堆积体,采用三维激光扫描仪实地测量滑坡堆积体形态,用图像分析方法鉴别沟道,用于估算堆积体形成后的土壤侵蚀量。根据滑坡堆积体坡面实测点云数据,采用最小二乘法拟合二次曲线,近似为堆积体坡面沟道各横截面发生侵蚀前的坡面线。结合堆积体发生侵蚀后的坡面沟道实测数据,测算各段沟道侵蚀量后估算出滑坡堆积体坡面侵蚀总量。典型滑坡堆积体坡面侵蚀总量为355 m3。采用传统断面法对计算结果进行验证的结果表明,拟合断面法计算的各分段侵蚀沟体积略大于传统断面法计算结果,相对误差为15.6%。5条分段沟道中最大相对误差为27.1%,最小相对误差为7.9%,拟合断面法计算侵蚀沟体积的精度较好。     

土壤含水量检测电路的研制

首先介绍了FDR系统的测量原理、测量方法及其在土壤水分监测中的应用.然后利用FDR和单片机AT89S8252研制开发了土壤含水量检测电路,该电路由水分传感器、信号调理电路、显示电路、微处理器等几部分组成,测量的数据可经由串口传到上位机。试验表明:利用本电路与烘干称重法分别测定土样的体积含水率,其相对误差不超过3%,具有测量准确度高、测量速度快、显示直观、价格低廉、操作方便等特点。     

传递函数在货车车架模态分析中的应用

通过对货车车架模态和传递函数分析,验证了传递函数在反应结构固有动态特性方面与固有频率和振型有着类似的作用。当激励力方向与车架振型方向一致时,传递函数会在对应的固有频率附近产生峰值。通过计算车架横梁发动机位置到车架纵梁上6个点的传递函数,预测发动机激励对装载货物的影响。对优化后的车架重新进行传递函数计算,相同响应点的振动幅值下降12%,保障了车厢易碎货物安全。同时表明,可以利用传递函数对车架结构进行振动预测。     

基于网络摄像机的株高远程无损测量系统

作物株高是体现作物长势的重要指标。为此,针对现有基于图像分析测量方法需设置标定物、图像分割困难、精度不高的问题,提出一种基于网络摄像机的株高远程无损测量方法。利用三角测量原理,通过控制网络摄像机云台运动,计算光轴旋转角度,实现了株高的远程无损测量。以玉米为研究对象,在喇叭口期,通过焦距固定和焦距可变两组实验,测试了焦距变化对测量数据的影响。在三叶期、拔节期、大喇叭口期和抽雄期,随机选取10株作物,进行远程无损测量和人工测量,并生成株高数据连续变化曲线。实验结果表明:使用该方法,测量结果不受作物与摄像机距离远近和摄像机焦距变化的影响,鲁棒性强,对于无倾斜或倾斜度较小的作物,测量平均相对误差为3.66%,最大相对误差为6.71%,可满足农业生产的要求。     

货车后下部防护装置的被动安全性计算机仿真

建立了大型载货汽车后下部防护装置有限元模型,依据GB11567.2-2001的相关要求和试验程序,对建立的模型进行了静态和动态条件下的计算机仿真.通过对多个方案的仿真结果对比分析,获得具有防钻入碰撞和缓冲吸能作用的防护装置设计方案,对提高货车的被动安全性具有重要的意义.     

载货汽车辅助步行器的设计

为满足科考、物探以及重大灾害后的地形、道路要求,根据仿生学原理利用载货汽车底盘设计的载货汽车辅助步行器,可以提高汽车在极度恶劣环境条件下的通过性和快速自救能力。针对某货车辅助步行器的行走机构参数、液压及控制系统进行了设计。     

低速载货汽车驱动桥的设计

本设计主要针对低速货车后驱动桥,对差速器、主减速器、驱动桥壳、半轴等零部件进行了设计与选择,重点计算选择了差速器和主减速器主要参数。对称式圆锥齿轮差速器、组合式桥壳的单级主减速器、分段式桥壳及悬浮式半轴的结构设计符合低速载货汽车对驱动桥的各项要求,对促进低速货车经济的发展具有积极作用。     

基于方格网法的树冠体积测算方法

提出了一种基于方格网法测算树冠体积的方法。研究利用免棱镜全站仪获取树冠点云数据,建立树冠表面特征点的坐标方格网,根据方格网法计算土方量的原理来求算树冠体积,通过传统经典模型人工方法、三维激光量测法与本文算法,分别计算实验区域研究对象的体积,将结果进行对比分析,本研究提出的算法平均相对误差为4.13%,平均准确度为95.97%,且在置信度0.05下树冠体积的计算值与实测值之间的差异性为不显著,结果完全满足计算精度,其计算耗时只有传统人工量测法的1/3,成本为三维激光扫描的2%,降低了成本且提高了效率。     

丘陵山地果树冠层体积激光测量方法与试验

树冠体积是农药变量喷施、肥料精准施用和果产预估等果园精细管理的重要因素。为了克服丘陵山地果园地面不平整和果树种植不规整等因素对果树冠层体积激光测量方法的影响,搭建了果树冠层体积激光测量平台,基于AHRS和DGPS实现定位定姿,通过空间坐标转换直接求取果树冠层激光扫描点在大地坐标系下的三维数据;并采用切片技术提取冠层点云的面、线信息,以累加方式计算果树冠层体积。测得的大地坐标系下的丘陵山地荔枝树冠层激光点云能较真实地反映果树冠层的形状特征;以3棵人工修剪的圆柱形绿篱树为靶标,冠层体积激光测量与人工测量相对误差约为5%。试验结果表明,依据果树冠层点云测量冠层体积具有较高的准确性和可靠性。     

基于单视角点云镜像的猪只体尺测量方法

为了克服人工家畜体尺测量耗时、应激大和工作强度大等问题,提出了一种基于单视角点云镜像的猪只体尺测量方法。首先使用单Xtion深度相机采集包含猪体的场景点云图像序列,并人工筛选出包含背部弯曲程度较小猪体的场景点云图像,然后基于随机采样一致性算法和聚类分割算法自动化分割目标猪体并对其进行姿态归一化,检测单视角猪体点云对称面,并利用对称面镜像获取完整猪体,最后利用自主研发的体尺测量软件测量猪只体尺。试验结果表明,利用该方法测量体长的平均相对误差为5.00%,臀宽测量的平均相对误差为7.40%,臀高测量的平均相对误差为5.74%。该方法为猪只体尺测量提供了切实可行的新途径。     

基于点云数据的测树因子自动提取方法

树冠的结构复杂、形态各异,测树因子的自动、准确、无损测量是森林调查中的一个重要研究项目。以三维激光扫描仪获取的三维点云数据为研究对象,基于计算几何学的寻找凸包算法,自动提取树冠的表面积、投影面积以及体积等测树因子。为验证算法的准确性,随机选取8个树种的120株待测立木进行试验,试验表明该方法测得的立木树高平均相对误差为2.33%,胸径平均相对误差为1.10%,冠幅平均相对误差为3.92%,自动解算的树冠表面积、树冠投影面积以及树冠体积相对于传统方法测得的参考值的平均相对误差分别为3.48%、6.01%和5.59%。因此以三维激光扫描仪获取点云数据,运用三维凸包算法,能够自动准确计算这些原本难以精确测量的因子,为应用三维激光扫描仪自动提取立木的测树因子提供了参考。     

地基激光雷达提取单木冠层结构因子研究

在传统森林计测中,由于树木冠层的形态各异、结构复杂,往往难以精确获取结构因子。本文以地基激光雷达为工具,通过对单木扫描获取点云数据,基于球极平面投影和Lambert方位角等面积投影法计算冠层孔隙度,运用不规则面投影法和体元法提取树冠的体积和表面积,并对结果进行了对比分析。选取北京林业大学校园内6株立木为研究对象,结果表明,对于冠层孔隙度,球极平面投影的结果均小于Lambert方位角等面积投影,平均误差为0.03;对于体积和表面积,运用不规则面投影法和体元法得到树冠体积相对误差为5.32%~12.43%,平均相对误差为9.29%,提取的树冠表面积的相对误差为1.40%~5.21%,平均相对误差为3.33%。2种方法得到的结果差别不是很显著。因此利用地基激光雷达获取点云数据,通过对单木一次扫描提取冠层孔隙度、树冠体积和表面积,为计算树木的三维绿量、生物量、光合作用能力等提供了更可靠的数据支持。     

车辆发动机输出转矩实时监测系统设计与试验

针对目前国内道路运输中普遍存在的超载超限问题,研究了货运车辆传动轴输出的转矩与车辆载货质量间的相关关系,设计了货车转矩测试系统,并通过试验获得了三种不同路面的最大摩擦系数以及最大转矩与载货质量的关系。试验结果表明,不同载货质量下测试车辆起步转矩与载货质量成线性关系,汽车能通过实施监控发动机输出扭矩检测汽车载货质量。研究结果为解决货车超载超限测试问题提供一定的参考。     

SWR土壤湿度传感器温漂特性与补偿研究

针对基于驻波率(SWR)原理的土壤湿度传感器在长期工作中受温度影响的问题,提出基于二元回归分析法的温度补偿模型,利用最小二乘原理确定补偿模型的待定参数,对传感器进行温度补偿。从硬件电路和测量原理对SWR土壤湿度传感器的温漂特性进行研究。使用高低温交变湿热实验箱,在设定温度5～45℃范围内进行实验,测试结果表明,在温度补偿前该传感器测量土壤体积含水率的最大绝对误差范围为-2. 65%～2. 22%,其最大相对误差为29. 76%,最大均方误差为2. 211 9%。将SWR土壤湿度传感器输出值与PT100型温度传感器输出值进行数据融合,基于最小二乘优化计算的二元回归分析法得到温度补偿模型,其拟合的决定系数为0. 998。取不同温度下的实验数据进行补偿模型的验证,结果表明,SWR土壤湿度传感器进行温度补偿后,其测量结果的最大绝对误差范围为-0. 26%～0. 69%,最大相对误差不超过5. 23%,均方误差较补偿之前减小一个数量级,且最大均方误差为0. 157%。表明采用该温度补偿模型可以有效减小温度对SWR土壤湿度传感器的影响,提高其测量结果的精度和可靠性。     

基于智能传感器技术的载货汽车转向侧倾实时防控装置研究设计

载货汽车转向侧翻是汽车交通事故中较常见的一种类型,为了减少事故发生,在研究转向侧倾主要风险指标及阐述智能传感器基本组成的基础上,研究设计了货车转向侧倾实时防控装置及其在实体车上的整体布局。通过智能传感器对载货汽车进行三方面数据的实时监测,实现对载货汽车转向侧倾的防控。     

COSMOSMotion在液压尾板优化设计中的应用

为方便货车货物上下搬运,利用SolidWorks设计了简易液压尾板,并针对以前运动受力优化计算较繁琐这一问题,采用COSMOSMotion对尾板运动进行了仿真,绘制出尾板运动过程中油缸推力的变化曲线,依据该曲线,对油缸安装位置进行了优化调整,降低了原系统对油缸最大推力的要求。     

冷冻干燥物料共晶点和共熔点的电阻法测量

基于电阻法设计了交流电路测量装置,对部分果蔬、禽蛋、肉类等农产品的共晶点和共熔点进行了测量,在7.5～8 500 kΩ测量范围内,测量相对误差小于10%,满足测量精度要求.对测量数据进行曲线拟合,并根据函数曲率的物理意义,计算出物料的共晶点和共熔点.整合文献中的相关数据,列出60多种农产品物料的共晶点和共熔点.