不同激励下宽频磁浮俘能器俘能试验

振动能量俘获是获取可再生清洁能源的一种有效途径,具有广阔的应用前景,有利于社会的可持续性发展。目前,随机功率谱激励下的高功率密度和宽频能量回收仍然是研究的难点。该研究设计了一种可有效利用宽频振动能量的高功率密度磁浮式俘能器,采用COMSOL Multiphysics软件计算悬浮磁体非线性回复力与位移的关系式,根据磁浮振动系统的控制方程和基尔霍夫定律建立俘能器的数学模型,详细研究了模型参数变化对俘能器性能的影响。随后进行正弦扫频和驻频试验以验证俘能器的发电能力。同时,从俘能器的效率、效能和体积优值3个指标对俘能性能进行评价;并结合实际应用,设计俘能器稳压电路。根据丘陵山区农业机械工作的随机路谱特性,建立随机激励的数学模型,根据响应幅值的概率密度函数的FPK方程表达式,得到了平稳概率密度函数的解。结果表明:在激励频率从9.77到31.75 Hz变化时,俘能器最大输出电压在5.92和21.52 V之间;最大输出功率在10 Hz时达81.93 mW,从5到50Hz,输出功率范围为5.76到81.93 mW;俘能器的效率、效能和体积优值分别为2.85%、9.85%和39.74%;俘能器电压输出的...     

手扶式田间电动运输车的虚拟样机设计

研究了一种手扶式田间烟叶电动运输车,采用轮毂电机驱动,整车结构精简、轻巧,能够大大提高丘陵地区田间的运输效率及安全性,降低劳动强度。采用UG三维制图及有限元分析方法,对车体关键零部件进行三维造型,并对整车关键零部件前后轴进行了应力应变分析,优化了设计方案。田间道路试验表明整车结构设计合理,满足性能要求。     

提高农机化专业学生综合能力教学方法的探讨

提出新形势下农机化专业人才综合能力培养的目标,分析农机化专业传统课程教学方法存在的问题,提出包括参与讲解式、讨论式、团队研究式、个性化教学等形式的自主参与式教学方法。调查表明该教学方法能在教学过程中提高学生的综合能力。     

改革开放后川渝地区农业机械化发展路径的特征

改革开放后,川渝地区农机化在发展路径不同阶段呈现出不同的特征。法制方面经历了由无到有、由法制辅助农机化发展到促进农机化水平提高的过程;产业组织方面经历了集体经营管理到政企分开,再到管理机构、服务组织各尽其能的过程;技术与农机具方面以适应川渝地区耕作环境为主线,经历了由大中型农机到小、微型农机的转变过程。分析清楚这些路径的阶段性特征对川渝地区农机化朝纵深方向发展具有借鉴意义。     

微耕机变速器的振动特性分析——基于ANSYS Workbench

为分析造成微耕机工作过程中振动强烈的原因,对某微耕机的变速器进行振动分析。采用UGNX建立该变速器的三维模型,通过UGNX与ANSYS workbench的无缝接口,将三维模型导入ANSYS中建立有限元模型。对变速器进行模态分析,得到变速器的固有频率和振型。数值模拟分析表明:在工作状态下,微耕机变速器的1阶固有频率是346.58Hz,高于发动机和旋耕刀辊产生的激振频率,因此变速器不会产生共振。     

微耕机耕深辅助控制系统的设计和试验研究

在农业生产中,耕深的稳定性是评价耕作质量的重要指标。为此,结合目前微耕机耕深不稳定的现状,设计了一种耕深辅助控制系统,主要用于辅助控制微耕机的耕作深度,提高微耕机的耕作质量。该系统主要由耕深检测装置、控制装置、执行装置和显示界面组成。检测装置用来间接检测耕深,控制单元对检测到的信号进行分析后控制电机转动,从而间接控制耕深调节阻力杆的上下移动,以实现耕深辅助调节。显示模块用于显示实时耕深,为操作人员提供参考。田间试验结果表明:耕深稳定在120~130mm时的耕深稳定性变异系数为5.82%,满足农艺要求。所提出的耕深测量方法、辅助控制执行装置和显示界面对微耕机设计具有一定的参考意义。     

田间道路无人驾驶搬运车自动循迹行驶控制策略

实现农用搬运车在田间道路上无人驾驶能显著降低劳动强度、提高工作效率,但田间道路曲率变化大、起伏不平等特点使搬运车的自动行驶不易控制。提出一种分段PID控制[比例(proportion)-积分(integral)-微分(derivative)控制器,简称PID控制]并预瞄前方路径的自动循迹行驶控制策略,根据自动循迹行驶状况自适应地调节PID参数,同时预瞄前方路径的曲率修正PID控制系统使搬运车对弯曲的道路提前做出相应的转向动作以提高自动循迹行驶转向的平稳性。Simulink仿真分析结果表明,本控制策略有很好的控制效果,不管是直线道路还是曲线道路,控制系统都可以对偏差作出迅速、平稳的响应,且系统稳定后偏差很小。试验结果表明,搬运车以2 m/s的速度行驶时,直线道路自动循迹行驶最大偏差为5.7 cm,平均偏差为2.3 cm;曲线道路自动循迹行驶最大偏差为25.3 cm,平均偏差为15.1 cm,满足搬运车在田间道路上自动循迹行驶的控制要求。     

基于改进空洞卷积神经网络的丘陵山区田间道路场景识别

基于机器视觉的自主导航是智能农业机械的主要导航方式之一。丘陵山区复杂的田间道路场景,使得智能农机在田间道路上的自主导航与避障存在较大的困难。该文根据丘陵山区田间道路图像特征,将田间道路场景对象分为背景、道路、行人、植被、天空、建筑、牲畜、障碍、水塘、土壤和杆等11类,构建了基于空洞卷积神经网络的田间道路场景图像语义分割模型。该模型包括前端模块和上下文模块,前端模块为VGG-16融合空洞卷积的改进结构,上下文模块为不同膨胀系数空洞卷积层的级联,采用两阶段训练方法进行训练。利用CAFFE深度学习框架将改进的网络模型与经典的FCN-8s网络模型进行了对比测试,并进行了道路阴影的适应性测试。语义分割测试结果表明:Front-end+Large网络的统计像素准确率、类别平均准确率以及平均区域重合度都最高,而FCN-8s网络最低;Front-end+Large网络在无阴影道路训练集和有阴影道路训练集上的平均区域重合度分别为73.4%和73.2%,对阴影干扰有良好的适应性。该文实现了丘陵山区田间道路场景像素级的预测,能为智能农业机械在田间道路上基于机器视觉的自主导航和避障奠定基础。     

融合毫米波雷达与机器视觉的田间道路视觉引导线提取

针对传统机器视觉算法难以获取准确视觉引导线的问题,该研究提出了一种利用深度学习算法获取视觉引导线的方法,并将毫米波雷达探测的目标运动状态信息考虑到视觉引导线的提取中,以安全避开障碍物。首先通过数据预处理方法过滤部分雷达目标数据,再利用多目标跟踪算法过滤干扰数据并对动态目标持续跟踪,为后续数据融合提供准确的雷达目标数据。然后制作田间道路环境数据集,搭建基于Deeplabv3 plus的改进语义分割网络。继而利用时间戳对齐和基于最小二乘法的坐标变换实现毫米波雷达数据与视觉数据在时间与空间维度的同步。最后基于无动态目标状态信息和有动态目标状态信息两种情况提出了相应的视觉引导线提取策略,进行相关试验测试了视觉引导线提取方法的效果。相比于人工测量的真实道路中点,在无动态目标场景下提取的视觉引导线的平均误差为1.60～9.20像素;而在有动态目标的场景下,能够成功获取避障的视觉引导线。研究结果有助于提升丘陵山区农业机械的智能化水平。     

山地丘陵雨水集蓄与节水节能灌溉集成系统的研究

针对山地丘陵地区的灌溉问题提出了因地制宜地将降雨集蓄与节水灌溉相结合,自压灌溉与机压灌溉相结合的观点,并按此观点设计了一个特点鲜明的集成系统。开发了有关技术,研制了相关设备,建立了相关设施,并将它们与已有的技术、设备、设施合理地结合起来以组成这一系统。试验表明该系统投资为6080/hm²元,年运行费用为1039.7/hm²元,与传统种植相比,增产波菜20%,效益费用比为4.36。因而这一系统对于山区丘陵地区是适用的。研究还表明,山地雨水集蓄可减少水土流失与侵蚀,有利于水土保持