基于触觉感知的稻田苗带区域杂草密度等级评估

针对水田背景干扰、稻株叶冠遮挡主流视觉感知方法难以准确测定苗带区域杂草密度问题,该研究提出触觉感知方法实现杂草密度等级评估。利用自制的触觉感知器获取苗带区域触感数据,联合时域和梅尔频谱倒数对触感数据进行特征表达,通过主成分分析和特征维度优选,组建杂草密度评估特征向量,基于神经网络方法构建杂草密度等级评估模型。根据水田作业实况,选择触觉感知器与杂草的接触速度和接触部位进行田间性能试验。结果表明：茎秆低位接触感测模式下,随机具行进速度增大,杂草密度评估准确率和稳定性降低;叶冠高位接触感测模式下,随机具行进速度增大,评估准确率有所提高,但稳定性下降。当行进速度为0.5 m/s,感测模式为低位茎秆接触时综合性能最优,杂草密度评估准确率为85.33%,变异系数为2.73%。研究结果可为除草剂的定量施用提供决策基础。     

基于ANSYS/LS-DYNA的松土刀切削土壤有限元仿真

利用ANSYS/LS-DYNA,对四刀松土刀和六刀松土刀在不同转速下切削土壤的过程进行数值模拟,对不同转速下松土刀的阻力和功耗进行分析。仿真结果表明:两种松土刀在以1m/s前进速度下,转速低于45rad/s时,其阻力随着转速的增加而增加,在4 5 rad/s左右时达到最大值,之后阻力随转速增加而减小;同时,根据可决系数拟合出阻力-转速曲线,建立了拟合方程,并对不同转速下的功耗进行分析,发现功率和阻力具有相同的规律。对于不同排列的松土刀,六刀切削土壤时比四刀切削更加稳定和高效,但是所受的平均阻力和功耗更大。仿真数据分析结果可为实际生产中松土作业提供参考。     

废筷子在锯末栽培金针菇中的应用

一次性废筷子已成为环境中新的白色污染物。但它所含成分(主要是木质素等)可供金针菇菌丝和子实体的生长发育。在以锯末为主料的培养基中分别加入废筷子5％、10％、15％、20％、25％、30％(制成梭状小束),使发菌期较对照缩短0．9—9．1 d,菌丝生长浓密健壮。方差分析:10％以上与对照呈极显著差异,表明发菌期基质通气性得到非常显著的改善;生物转化率较对照提高了3．5％-20％。5％以上与对照呈极显著差异。良好的发菌为高产奠定了基础。     

以本科教学工作水平评估为契机强化实验室建设与管理

本科教学工作水平评估是我国高等教育改革的重要举措,也是推动高等院校实验教学及实验室建设与管理的一次机遇。论述了在评估和建设工作中,根据评估指标的相关要求,积极推动实验室的体制改革,进一步加强实验室的建设,规范实验室的管理,提高了实验教学质量,使实验室工作取得了较好的效果。     

高校实验技术队伍建设的现状、问题与对策

实验室是高校教学、科研的重要基地,实验技术队伍则是教学和科研队伍的重要组成部分。实验技术队伍的建设是实验室建设的核心,以人为本,重视实验技术队伍的建设是充分发挥高校实验室作用的关键。本文在分析延安大学实验技术队伍现状的基础上,对目前高校实验技术队伍建设中存在的普遍问题及其对策进行了探讨。     

水稻秧盘育秧流水线自动叠盘装备现状与展望

水稻工厂化秧盘育秧播种流水线主要由供盘、铺底土、压实、精密播种、淋洒水和取叠盘等装备组成。由于我国现阶段对工厂化育秧设备研究薄弱,关键技术有待突破,国内的流水线在播种后取叠盘主要由人工逐个取盘,不仅劳动强度大,容易造成疲劳,还制约着工厂化育秧的生产效率,故秧盘自动叠盘装备对提高流水线自动化程度、降低劳动强度和提高效率等方面具有重要作用。为此,综述了国内外自动叠盘技术与装备的现状,分析了现有自动叠盘装备的工作原理,指出了现行装置中关键部件存在的不足,提出了水稻秧盘育秧流水线自动叠盘装备今后的发展趋势,指明可靠性高、适应性强、符合轻简栽培技术要求、能实现自动智能检测与控制是自动叠盘装备的主要发展方向。     

12个枣树品种叶片气孔性状研究

以陕西延川县分布的12个枣树品种为材料,采用透明胶布黏取法对其叶下表皮气孔的数量和大小进行研究。结果表明12个枣树品种气孔长度在24.64~30.43μm之间,气孔宽度在19.83~23.26μm之间,气孔数量在101.60~66.37个/mm2之间。其中骏Ⅱ气孔数量最多,疙瘩枣最少。骏枣的气孔长度、宽度均最大,疙瘩枣长度最小,驴奶头枣宽度最小。     

弹齿对辊式玉米根茬收获机的设计与试验

玉米根茬是一种极具开发性的清洁生物质燃料,为充分利用玉米根茬,研制了一种玉米根茬收获机。其采用偏置式铲刀、弹齿对辊式根茬捡拾与根土分离机构,一次性完成玉米根茬的挖掘、捡拾、脱土等收获环节。为此,以玉米根茬挖掘率和脱土率为性能指标进行田间试验。试验表明,研制的玉米根茬挖掘收获机性能满足使用要求,解决了人工挖掘劳动量大了田间焚烧造成土壤板结和环境污染等问题,为我国生物质资源利用的农业装备制造业提供了技术装备支撑。     

基于改进RRT*算法的菠萝采收机导航路径规划

为了提高菠萝收获的机械化和自动化水平,该研究采用改进RRT*（Rapidly-exploring Random Trees Star）算法进行菠萝采收机全局作业路径规划。首先引入自启发式思想约束采样点的生成,借鉴人工势场引入方向权重对新节点拓展方向进行约束,同时计算合适的权重取值范围,采用双向拓展加快迭代速度,然后利用贪心算法修剪路径冗余节点,并利用Cantmull-Rom插值函数对路径进行平滑处理。根据农田道路情况创建多障碍物、迷宫和狭窄通道3种仿真环境,分别对RRT*算法、双向RRT*算法和改进后RRT*算法的性能进行测试。试验结果表明：3种环境下,本文算法的平均收敛时间是RRT*算法的18%,是双向RRT*算法的46.12%,平均规划速度是RRT*算法的5.7倍,是双向RRT*算法的2.3倍左右,平均拓展节点数量比 RRT* 算法减少87.23%,比双向 RRT* 算法减少 52.52%,平均路径长度比 RRT* 算法减少 3.81%,比双向 RRT* 算法减少 6.08%。田间试验结果表明：本文算法的规划时间仅为RRT*算法的14.12%,为双向RRT*的20.34%,迭代次数比RRT*算法减少80.89%,比双向RRT*减少69.70%。另外,RRT*和双向RRT*算法规划路径上大于60°的转角分别是本文算法的1.56和2.06倍,大于100°的转角分别是本文算法的1.55和2.18倍,本文算法规划的路径更平滑。研究结果可为菠萝采收机导航提供参考。     

基于Pro/E的水田除草机人机工程学设计及试验

为提高步进式水田除草机的工作效率,减轻操作人员的劳动强度,进而提高除草效果,对步进式除草机进行了人机工程学设计。根据人体尺寸参数,除草机整机尺寸设计为长1 420mm、宽530mm、高900mm。利用Pro/E的质量分析模块对步进式水田除草机进行了质量属性分析,获得除草机的整机质量为2 5.2 kg,并估算出操作人员握扶手时的提升力为49N,表明操作除草机的劳动强度较低。对该除草机进行田间性能试验,结果表明:平均除草率为85.9%,平均伤苗率为4.4%,除草效率为0.173hm~2/h,操作人员劳动强度较低,符合水稻田间机械除草的作业质量要求。