气吸式精密排种器正交试验优化

采用二次回归正交旋转试验设计,运用JPS-12型排种器性能检测试验台对气吸式精密排种器排种性能进行试验,得到粒距合格指数为72.31％ ～98.17％,漏播指数为0.51％ ～ 18.7％.对试验结果进行回归分析,得出回归方程并用Matlab绘制三维等值线图,得到各个试验因素对试验指标影响的强弱.对试验因素进行优化,得出最优组合:当相对压力为-2.86 kPa,排种盘吸孔直径为5,2 mm和排种盘转速为21 r/min时,粒距合格指数为91.03％,漏播指数为2.98％.     

解读犬患病的信号

腹泻、便秘、便血、掉毛、脱皮、瘙痒、咳嗽、打喷嚏、咬尾巴、双后肢失去知觉、流口水、蹭屁股、瘸腿、多饮多尿、无尿、不吃不喝、喘、腹胀、消瘦和肥胖等是犬常见的临床异常病症,作为犬的主人,应当了解这方面的知识,出现异常情况时及时治疗。     

常见的犬的助产方法

一般情况下,母犬自身可以正常分娩,但若出现因母犬原因造成分娩困难不能顺利产出胎儿时,即发生难产,此时需要工作人员助产,以帮助母犬分娩.本文介绍几种常见的母犬的助产方法. 一、非手术助产方法 在犬难产时,对犬进行无创伤的助产方法是为首选.     

花生种植机械的应用现状及研究进展

简述了我国花生种植机械的应用现状,概括了几种不同类型的花生播种机,如膜下播种、膜上播种、宽幅播种、灭茬播种、间作播种和气吸式播种等播种机。针对几种不同类型的花生种植机械对其作业方式、机械原理、排种装置、机械参数和作业性能进行了研究分析。论述几种不同类型的花生播种机主要在种植方式、膜下播种、膜上覆膜和排种器的选用等各个方面存在的优势与不足,对其应用现状与研究进展进行客观分析。论述机械式和气吸式花生排种器的优缺点及应用情况,针对现有花生播种机及排种器存在的问题,提出完善我国花生种植机械化的建议与对策。为下一步改进花生播种机提供研究思路,为设计出性能优良、适应性强的花生播种机奠定基础。     

92个花生品种(系)的果柄和荚果力学特性研究

花生果柄和荚果力学特性影响着花生收获机作业质量指标。本研究对92个花生品种(系)鲜荚果的果柄强度、荚果压缩破壳力、荚果层厚度和高度、产量和品质等指标进行测定和分析。34个品种(系)在荚果处脱落率为100%。大多数品种(系)的果柄强度在未熟和成熟荚果间差异不显著,秧-柄节点的果柄强度大于果-柄节点,荚果侧压破壳力正压立压。果柄强度均值与不同成熟度的果柄强度、秧-柄节点的果柄强度、果-柄节点果柄强度、荚果处脱落的百分率有一定的相关关系。3个方向的破壳力之间,荚果层厚度与荚果层高度之间,夹持状态荚果层厚度与荚果层厚度、夹持状态荚果层高度之间也存在一定的相关关系。筛选出了10个适于机械化收获的优质大花生品种(系),果柄强度较高,荚果和籽仁产量均比对照品种花育33号增产。为培育筛选适宜机械化收获的花生品种提供了参考。     

往复揉搓式花生脱壳装置研制与试验

针对现有花生脱壳装置存在脱净率低、机械损伤率高、品种适应性差等问题,研制了一款往复揉搓式花生脱壳装置。以豫花22为试验对象,对脱壳工作原理进行运动学分析,并利用最佳设计尺寸优选法和运动图解分析法分析确定了当最小脱壳间隙为12mm、编织筛网正方形网孔边长为14mm、减速机转速为70r/min及摇杆与竖直方向夹角为25°时,脱壳性能较佳。采用上述最佳结构设计参数,对该装置进行综合性能试验,脱壳试验结果表明：平均脱净率为98.4%,破损率为2.7%,发芽率为98.2%,满足行业花生脱壳质量要求。圆点橡胶疲劳损伤试验表明：往复式花生脱壳装置累计作业75h后,已不利于花生继续脱壳作业,应及时进行更换。该装置的试制成功可为花生脱壳装置创新设计提供参考。     

花生复收机械分离清选装置设计与试验

针对花生在机械收获的过程中存在丢果率高、人工复收成本高等问题,且在复收时没有较好的分离清选装置,根据花生荚果的物理特性结合花生收获的农艺要求设计了一种用于复收的分离清选装置,并对其关键的部件进行了参数选择和机构设计。以前进速度、倾斜角度、滚筒转速为试验因素,以含土率、破损率、漏果率为试验指标对装置进行了三因素三水平二次正交旋转组合试验,分析其在作业状态下能达到最佳性能的工作参数,采用多目标优化方法,确定了前进速度、倾斜角度、滚筒转速与含土率、破损率及漏果率之间的相互关系。试验结果表明：在行进速度为1.48m/s、倾斜角度为20.32°、滚筒转速为275.82r/min时,装置的复收效果最好,此时的含土率为1.66%,破损率为1.30%,漏果率为2.32%。     

基于改进ResNet18的苹果叶部病害多分类算法研究

针对传统苹果叶部病害分类方法精准性差、效率低等问题,提出了一种基于改进ResNet18的苹果叶部病害多分类算法。通过在原始ResNet18网络的基础上增加通道与空间注意力机制分支,强化网络对叶部病害区域的特征提取能力,提高病害的识别精度和实时性。为更好地引导网络学习到零散分布的病害斑点的特征,引入特征图随机裁剪分支,不仅实现有限样本空间的扩充,还进一步优化网络结构,提高训练速度。试验以苹果5类常见的叶部病害(黑星病、黑腐病、雪松锈病、灰斑病、白粉病)为主要研究对象,并与主流分类算法模型进行对比。试验结果表明,所提ResNet18-CBAM-RC1模型病害分类准确率可达98.25%,高于ResNet18(93.19%)和VGG16(96.13%),能够有效提取叶片病害特征,增强对多类病害的识别,提高识别准确率。此外,模型内存占用量仅为37.44 MB,单幅图像推理时间为9.11 ms,可满足嵌入式设备上果园病害识别的实时性要求。     

花生捡拾收获机喂入量检测系统设计与试验

针对花生捡拾收获过程的易堵塞、损失大等突出问题,研发了一种多接口输出的花生捡拾收获过程喂入量检测系统.系统以单片机为核心,利用应变片测量应力来反映喂入量的大小,其数值除了显示以外,还采用模拟量变送、485通讯等接口形式输出.同时,阐述了应力检测的方法和原理,经试验创立了相关的测量数学模型,并设计了测量电路,编写了相应的...