耕整地联合作业机适用性影响因素研究

适用性是耕整地联合作业机推广应用的重要指标之一。本文结合耕整地联合作业机选型试验,对耕整地联合作业机进行的适用性试验及试验过程中采用的评价方法进行研究,应用经验分析法、现场调查法和发函调查法等方法进行适用性评价,对目前实施农机适用性评价存在的问题进行了分析。结合调查结果和选型试验情况,确定耕整地联合作业机适用性影响因素,以及受影响的作业性能指标。结果表明:土壤质地、土壤坚实度、土壤含水率三者为主要影响因素;气候条件,如温湿度、雨雪等对适用性影响较小。     

农业机械的适用性研究概述

农业机械的适用性在满足农业生产需要方面具有重要作用,因而越来越受到人们的关注。2004年实施的《中华人民共和国农业机械化促进法》更是把农业机械适用性提到了前所未有的高度。对农业机械的概念、影响因素、国内外机具适用性的异同、改善措施及评价方法进行了概述。     

大豆免耕播种机适用性影响因素分析

正影响大豆免耕播种机械适用性的因素包含多个方面,例如气候、地貌特征、土壤特性、种植模式、农艺要求、前茬作物以及留茬程度等外部因素,以及开沟器的强度和深度、排种器的性能等内部因素,这些都是影响大豆免耕播种机使用性的重要因素。而通常农业机械在评价其适用性时,多是在机具本身各项指标都合格的情况下进行评价的,因此农业机械在评价其适用性时不考虑内部因素,只考虑外部因素。根据中国农业大学保护性耕作实验室的研究成果和农业部农业鉴定总站免耕播种机实验选型的大量数据,再考虑到应减少     

玉米免耕播种机适用性评价方法的研究

在玉米免耕播种机性能试验、跟踪考察、用户调查3种方法的基础上,研究提出了对玉米免耕播种机的适用性予以权重比评定的评价方法。各级权重指标确定后,通过对某一区域不同工况点考核,分别对完成后各级权重指标的适用度进行计算,作出对被考核机的适用性较为全面、合理的综合性评价。     

农业机械适用性研究与发展

对于我国农业发展而言，农业机械适用性研究从未间断，特别是在2004年中央一号文件提出后，农业机械适用性研究被更加重视起来。基于此，对我国农业机械适用性研究的历程、目前研究存在的一些问题进行了分析，并以A地区的农业机械适用性调查分析为参考，对农业机械适用性工作进行了展望。     

基于熵权的TOPSIS模型在保护地番茄水肥评价中的应用

为了评价保护地水肥耦合效应,采用熵权法和TOPSIS法相结合,通过5个评价指标对东北春夏季保护地小区番茄不同灌溉上限(6.3,10.0,15.8 kPa)和施肥量(高、中、低)处理的试验效果进行综合评价.结果表明:综合熵权法和TOPSIS模型的评价方法可以用于多指标多方案的水肥管理的评价,在评价中指标的选取和待评价指标的权重是影响评价结果的关键因素.通过保护地水肥管理实例的评价,确定该研究水平下最佳的水肥管理模式为灌溉上限15.8kPa和高肥处理的组合.该评价方法模型计算简单,结果客观可信,适用性较强,为合理的水肥管理提供了科学依据,也可以应用到类似多指标多方案问题的评价.     

农业气象灾害综合评价中权重确定方法的研究

福建省气象灾害种类繁多,但对农业生产的影响程度并不相同,只有通过权重的科学确定才能正确评价农业气象综合灾情.如何确定灾害权重,是进行农业气象灾害综合评价的核心问题.将主、客观赋权方法(层次分析法、灰色关联分析和熵权法)应用于福建农业气象灾害综合评价中权重的确定,探讨和比较它们在计算气象灾害权重方面的适用性.并在此基础上提出同时体现主观和客观信息的组合赋权法,得到福建农业气象灾害的组合权重,由大到小依次为低温冻害、旱灾、洪涝、风雹.结果表明.由组合赋权法计算的各灾害指标组合权重相比任何一种主、客观方法都更为合理和可靠.     

沈阳农业大学硕士学位授予权学科简介——机械设计及理论学科

沈阳农业大学机械设计及理论学科是以机械设计制造及其自动化专业为基础发展起来的，2000年获得硕士学位授予权。经过几代人的共同努力，学科在农业机械及其工作部件结构及强度的有限元分析与优化设计、工作参数性能设计、性能测试与控制、机械系统工作部件试验研究与动态仿真设计、农业机械装备技术新产品开发的研究与发展和人才培养等方面，为国民经济建设做出了贡献。学科在国内农业院校同类专业中具有一定影响。     

简析农业机械的科学维修与保养

农业机械适用于大量农业生产活动,是一种技术含量高、工作效率快及效果明显的专业生产工具。在不断的作业使用过程中．由于使用期限的延长,机械零部件也会因正常磨损而引起机器性能下降．影响正常使用。那么对农业机械的维修与保养是不可缺少的环节,笔者在以下文章中对农业机械的维修与保养方面的技术方法进行了简要的分析与探讨．以供农机人员参考。     

内梅罗指数法在环境质量评价中的适用性与修正原则

为研究内梅罗指数法在环境要素质量评价中的适用性及确定其修正原则,将方法的计算公式进行了数学推导。结果表明:典型内梅罗指数法的计算公式可变换为线性表达式,其斜率和截距分别为最大值(F_(j,max))和算术平均值(F_(j,ave))的权重系数;随着F_(j,max)与F_(j,ave)比值的增大,F_(j,max)权重增大,F_(j,ave)权重减小。参评污染因子数量(n)对方法的评分结果具有重要影响,典型内梅罗指数法更适用于区域中目的性和指向性较明确或总体污染程度较轻的环境要素质量评价。为提高方法的适用性,确定了2种修正内梅罗指数法的划分原则,Ⅰ型和Ⅱ型修正内梅罗指数法分别以n和F_(j,max)/F_(j,ave)等于5作为划分结点,其中:Ⅰ型修正内梅罗指数法倾向于参评因子不多、评价目的性和指向性较强的环境要素质量评价;Ⅱ型修正内梅罗指数法是对Ⅰ型修正内梅罗指数法的拓展和延伸,更适用于多因子综合性质量评价。由内梅罗指数法线性表达式的数学内涵可知,在n或F_(j,max)/F_(j,ave)≤5时,方法可不作修正,此时并不影响评价结果的客观性和准确性。     

湖北烟田地块特征与田间作业农机适用性分析

为进一步明确山区丘陵烟区田间生产农机适用性的限制因素。以湖北鹤峰农机生产核心示范区为研究对象,对该区域使用率较高农机分型,对生产环节分类,确定农机合理的田间作业路径;对与农机作业相关地块特征值进行测算。通过农机作业参数与田块作业条件匹配度分析,结果显示,影响区域农机机型选配的首要因素是机耕路条件,其次是地块形状和面积,其中,地块形状对轮廓平行移动方式作业农机机型影响较大,地块宽度决定选择农机机型大小。当前地块生产条件下,3～5 kW和11～18 kW小微型农机适用性较高,37～66 kW农机适用于2001 m²以上较规则且有机耕路条件的田块。     

基于模糊贴近度的农业机械评判模型

提出一种采用模糊贴近度的评判方法,有效实现农业机械的分类评判。通过建立评判集中每个评判元素的评判因素集,然后通过判别待评判的农业机械评价指标因素集与评判因素集的贴近度,判别农业机械的所属类别。     

农机装备专利价值评估研究

针对农机装备领域专利价值评估盲区,基于专利文本,构建了专利价值评估指标体系,采用因子分析法确定了各评估指标的权重,依此建立评估模型,并对所建模型进行了实证研究,最后引入专家评定法对该模型的有效性做进一步验证。研究表明,该模型能较为客观地评估农机装备专利价值,除同类专利指标与专利得分呈负相关外,附图、权利要求等7个指标均与专利得分呈正相关。对专利得分影响较大的指标是附图、是否为后续专利;其次是权利要求、IPC分类号、背景技术、对比国外专利;影响最小的是发明人。模型的构建为农机装备领域专利价值评估提供了参考,也为其他领域专利价值评估提供了一种新思路。     

自动导航拖拉机的农机具作业精度研究

针对自动导航拖拉机带农机具作业时农机具跟踪误差会被放大的问题,提出了1种能够提高农机具作业精度的拖拉机导航算法。采用路径跟踪误差最小的优化控制方法,研究拖拉机自动导航作业时引起机具误差大的因素及改进方法,设计具有农机具误差项的拖拉机模型预测控制算法,对该算法进行可行性试验及对比试验。试验结果表明采用带机具误差项的算法使农机具横向偏差平均降低了42.36%,横向偏差标准差平均降低了40.91%,航向角最大偏差平均降低了6.11%,航向角偏差标准差平均降低了31.04%。结果表明增加农机具误差项的模型预测控制算法能有效提升农机具的作业精度。     

基于相似系数和距离的农机选型评价模型

为了科学、合理地评价农机设备,针对单一数量指标有时不能确定决策方案优劣的缺陷,综合考虑相似系数和距离,给出一种农机选型的综合评价方法。通过对农用运输车选型的综合评价以及与其他评价方法相比较,验证了该方法是可行和有效的。     

农机卫星导航自动驾驶作业精度评估试验的研究

针对农机卫星导航自动驾驶作业精度没有统一和规范的评估指标及评估方法的问题,利用高精度RTKGPS接收机,采用单点静态定位的测量方法,以农机卫星导航自动驾驶的起垄作业为测试对象,采集4块起垄作业地块的试验数据进行分析,并提出以垄向直线度和垄间平行度作为评估指标,对农机卫星导航自动驾驶作业精度的评估方法进行研究。结果表明:1)垄向直线度的最小值和最大值分别为2.70和4.59cm,最小和最大均方根分别为3.36和5.55cm;2)垄间平行度的最小值和最大值分别为5.16和16.88cm,最小和最大均方根6.76和24.72cm;3)根据垄向直线度和垄间平行度,农机卫星导航自动驾驶作业在1号地块的作业精度最高,3号地块的作业精度最低,与实际作业情况相符。该评估方法可实现对农机卫星导航自动驾驶作业精度的量化评估,能为农机卫星导航自动驾驶作业精度的评估提供一种有效地测试及评估的方法。     

基于SVM的农机装备水平组合预测模型研究

采用支持向量机的组合预测方法,对黑龙江垦区农机装备水平进行预测。在确定单一预测模型的基础上,运用自组织神经网络方法,将权系数确定问题转化为粗糙集理论中属性重要性评价的问题;计算各单一预测方法对组合模型的依赖度、重要度和权系数;利用建立的基于支持向量机非线性农机装备水平组合预测模型,对黑龙江垦区2002—2012年农机装备水平的历史数据进行检验。误差分析表明:该模型对农机总动力、大中型拖拉机、小型拖拉机、大中型拖拉机配套机具和小型拖拉机配套机具的预测平均相对误差为0.471%、1.328%、3.738%、1.193%、3.574%,均低于各单一预测模型的平均相对误差;利用该模型对黑龙江垦区农机装备水平进行预测,到2020年拥有农机总动力999.33万kW、大中型拖拉机88 921台、小型拖拉机38 453台,大中型拖拉机与配套农机具台数比为1.51∶1,小型拖拉机与配套农机具台数比为1.68∶1。所建模型适用于黑龙江垦区农机装备水平的预测。     

基于组合赋权-正态云模型的安徽省农业灌溉用水效率评价

我国水资源紧缺形势严峻,农业用水总量占全国用水总量比重较大,因而开展农业灌溉用水效率评价以帮助提高区域农业水资源利用率是当务之急。本文首先构建安徽省农业灌溉用水效率评价体系,然后分别采用基于遗传算法改进的层次分析法和熵权法计算确定指标主观和客观权重。为提高权重及综合评价结果的科学性和准确性,引入理想点法对主、客观权重进行融合计算,求出指标最优综合权重。最后,将其与通过正态云模型计算得到的指标云隶属度相结合,确定安徽省2010—2017年不同年份的农业用水效益综合评价等级及对应参数。结果表明：评价结果与实际情况吻合度较高,组合赋权-正态云模型在农业用水效率评价领域的适用性较强,该模型可为类似评价工程提供理论和实践参考,具有一定的指示意义。     

基于BP神经网络的农机总动力预测模型研究

利用黑龙江省1980～2007年农机总动力数据,对BP神经网络模型和现有农机总动力预测模型进行分析,建立了基于BP神经网络的农机总动力预测模型,并将该模型应用到2007年以后黑龙江省农机总动力的预测中,取得了良好的预期效果,为黑龙江省的农业机械化发展趋势和农机产品市场分析提供了一定的理论指导。     

基于CGA和PPC模型的农机系统选型研究

以新疆巴里坤县动力机械选型为例,采用混沌遗传算法(CGA)进行投影寻踪分类(PPC)建模,对备选农机系统进行优劣排序;并与传统的模糊综合评判法进行对比分析,进一步说明了该方法的优势,得到了较满意的结果。