立式驱动浅旋耙设计与参数优化

针对中国黄淮海地区保护性耕作少免耕作业、表土耕作时对地表平整度、表层碎土效果要求较高的特点。研究设计了一种立式驱动浅旋耙,通过对由作业机构参数进行设计优化、刀具的运动学分析与动力学分析,得出了影响土壤受力的因素为机具前进速度与刀具转速,并采用离散元仿真分析对影响因素进行进一步分析。通过田间验证试验,以碎土率、土壤容重、地表平整度为试验指标,对立式驱动浅旋耙进行性能优化试验。结果表明:在前进速度为1.4 m/s,刀具转速为350 r/min时,其碎土率为95.4%,土壤容重为0.82 g/cm~3,土壤平整度为16.3 mm,满足少免耕作业前碎土及秸秆覆盖要求。该研究为少免耕播种前的地表浅旋作业机具提供了参考。     

非对称式大小圆盘开沟装置设计与试验

为解决东北一年一熟区玉米秸秆覆盖地免耕播种玉米存在的秸秆覆盖量大导致机具堵塞严重和双圆盘开沟器入土困难等问题,该文设计了一种非对称式大小圆盘开沟装置,该装置采用大、小圆盘一前一后非对称设置,大圆盘预先切割秸秆、残茬,小圆盘完成秸秆拨离并开出种沟,为玉米免耕播种提供清洁种床。无秸秆覆盖下的EDEM离散元仿真试验和田间试验,预先验证了开沟装置的作业性能。秸秆覆盖下的田间试验表明:该装置在秸秆覆盖条件下仍可实现较为稳定可靠的开沟效果,平均开沟深度为71.41 mm,平均开沟宽度为38.27 mm,满足玉米免耕播种作业要求;不同秸秆覆盖条件下,该装置作业流畅、种沟整洁,无明显堵塞和连续晾仔、断条现象,切茬、入土性能良好。该研究可为玉米少免耕播种开沟装置的改进及研发提供理论支持和技术基础。     

稻茬地双轴驱动防堵式小麦免耕播种机

针对稻茬地土壤粘重、根茬量大韧性强的特点和免耕播种作业的要求,基于旋转部件的铣切、冲击、破碎和抛撒原理,应用带状旋耕和粉碎技术,设计了稻茬地双轴驱动防堵式小麦免耕播种机,一次完成切茬、开沟、防堵、主动覆土和镇压等功能.田间播种性能试验表明,带状旋耕能较好地完成切茬、开沟作业,粉碎装置将收集到的土壤进行了有效的二次粉碎和抛撒,实现了均匀覆土的功能,播种深度和施肥深度变异系数分别为4.33％和2.73％,机具的通过性满足农艺要求.     

播种期液态肥精量深施系统喷肥装置研制

针对播种期液态肥精量深施的技术需求,该文提出一种液态肥对耙点施系统,并针对喷出的液态肥需满足较佳集束性和施肥量等要求,设计一种液态喷肥装置。在Fluent软件中建立锥直型、圆锥型和圆柱型三种不同形状喷嘴的流体仿真模型,对喷嘴的非淹没射流过程进行仿真,分析了不同喷嘴喷出的液态肥速度和总压的变化,得出不同喷嘴的集束性能,确定了圆锥型为最佳喷嘴形状。选用圆锥型喷嘴,以施肥量为评价指标,以液泵压力和喷嘴直径为试验因素,设计了二因素五水平全因子试验,建立施肥量与液泵压力、喷嘴直径之间的回归方程。仿真结果表明,液泵压力和喷嘴直径对喷肥装置的施肥量影响显著(P0.01),其中,喷嘴直径对施肥量的影响程度更大;台架试验结果表明,实际试验施肥量与仿真结果变化趋势一致,施肥量试验值与修正后的回归方程预测值整体平均误差为1.62%,基本满足施肥量要求。该研究为种期液态肥精量深施的进一步研究奠定了基础。     

保护性耕作技术与机具研究进展

保护性耕作技术主要包括免少耕播种、秸秆残茬管理及表土耕作技术等。在回顾分析国内外保护性耕作技术应用概况、技术模式和效应的基础上,重点阐述了秸秆残茬管理、表土耕作技术与机具、免少耕播种关键技术的工作原理、技术特点及发展动态。结合国内保护性耕作研究进展与应用需求,在分析归纳现阶段保护性耕作技术难点的基础上,从改进机具关键作业部件加工工艺与材料、加强基础理论研究与机具结构优化、提升机具智能化测控与信息化管理、实现农机与农艺结合和形成因地适宜保护性耕作技术体系等方面展望了未来研究方向。     

小麦播种实时监控系统设计与试验

为实现小麦播种作业性能实时监控,设计了一种基于CAN总线的小麦精密播种机播种实时监控系统,阐述了系统总体结构,设计了系统硬件和软件,并进行了田间试验。该系统包括传感器信号采集单元、播种监测模块、CAN 模块和播种监测终端,能够实时监测种管状态、机具前进速度和排种轴转速。采用光电传感器和霍尔传感器分别检测排种管落种状态和地轮转速并输出电压或脉冲信号,播种监测模块根据传感器输出的信号,判断排种管播种状态（正常、堵塞和空管）,计算出地轮转速和排种轴转速,并计算出机具前进速度,以上信息通过CAN总线传输给播种监测终端并实时显示。试验结果表明,该系统故障状态监测准确率为>98%,堵塞响应时间<0.2 s,空管报警响应时间<0.5 s。系统工作稳定可靠,抗尘、抗震能力强,能够有效监测小麦播种作业性能。该研究成果能满足小麦播种性能实时监测要求,有助于提高小麦播种作业质量。     

基于Creo Parametric的新型防堵装置运动仿真

结合被动式防堵装置和动力驱动式防堵装置的优缺点,开发了一种新型的滑板压秆旋切式防堵装置,并分析了该防堵装置的结构和工作原理。同时,采用Creo Parametric软件建立了三维几何模型,并通过Creo Parametric软件的机构模块对关键部件进行了干涉和运动仿真分析。通过分析确保该装置各部件之间不存在干涉,并得到其关键部件旋切平面刀端点的速度、速度X方向分量、速度Y方向分量及加速度、加速度X方向分量和加速度Y方向分量随时间的变化规律,旨在为滑板压秆旋切式防堵装置的结构优化提供科学依据。     

免耕播种机开沟防堵单元体设计与试验

为了解决华北一年两熟区玉米秸秆覆盖地免耕播种小麦存在的秸秆覆盖量大,开沟困难,机具堵塞、功耗大等问题,该文设计了一种伸缩拨杆式开沟防堵单元体。通过正交试验和结构分析相结合的方式,确定了开沟防堵单元体的主要参数,并在玉米秸秆覆盖地进行了田间试验。试验结果表明,伸缩拨杆式开沟防堵单元体开沟能力强,防堵效果好,能够创造良好的种床,改善作业质量;与带状旋耕式开沟防堵装置相比,表层土壤扰动量减少了21.5%;在开沟深度10 cm左右时,单位面积油耗量降低了23.65%,能够减少拖拉机动力消耗。该研究对免耕播种机的推广应用具有重要意义。     

基于YOLO v5-Jetson TX2的秸秆覆盖农田杂草检测方法

玉米苗期杂草的实时检测和精准识别是实现精准除草和智能农业的基础和前提。针对保护性耕作模式地表环境复杂、杂草易受地表秸秆残茬覆盖影响、现有算法检测速度不理想等问题,提出一种适用于Jetson TX2移动端部署的秸秆覆盖农田杂草检测方法。运用深度学习技术对玉米苗期杂草图像的高层语义信息进行提取与分析,构建玉米苗期杂草检测模型。在YOLO v5s模型的基础上,缩小网络模型宽度对其进行轻量化改进。为平衡模型检测速度和检测精度,采用TensorRT推理加速框架解析网络模型,融合推理网络中的维度张量,实现网络结构的重构与优化,减少模型运行时的算力需求。将模型迁移部署至Jetson TX2移动端平台,并对各模型进行训练测试。检测结果表明,轻量化改进YOLO v5ss、YOLO v5sm、YOLO v5sl模型的精确率分别为85.7%、94%、95.3%,检测速度分别为80、79.36、81.97 f/s, YOLO v5sl模型综合表现最佳。在Jetson TX2嵌入式端推理加速后,YOLO v5sl模型的检测精确率为93.6%,检测速度为28.33 f/s,比模型加速前提速77.8%,能够在保证检...     

基于高光谱成像的玉米收获后根茬行分割方法

在华北一年两熟区,利用联合收获机留茬收获玉米后,玉米根茬行与行间秸秆及裸露地表颜色相近,采用传统的图像检测方法对其进行分割比较困难。针对该问题,采集了利用联合收获机留茬收获玉米后的根茬行高光谱图像,以根茬顶端切口为目标,提出了一种玉米根茬行高光谱图像的分割方法。首先,对黑白校正后的全波段图像进行主成分分析,根据主成分图像权重系数优选出3个特征波长,分别为1260、1658、2131nm;然后,对3个特征波长处的图像再次进行主成分分析,并对所得到的PC2图像进行单阈值分割;最后,通过中值滤波、形态学开运算、根茬行区域外噪声滤除对分割结果进行优化。为验证该分割方法的效果,利用采集的50幅玉米根茬行高光谱图像进行试验,并选取分割准确率、召回率和F1值对分割结果进行定量评价。结果表明：该分割方法下的玉米根茬行图像分割效果较好,分割准确率、召回率和F1值分别为91.85%、90.49%和91.16%。研究结果表明基于高光谱成像技术可对玉米根茬行进行分割。