水田土壤蠕变的粘弹性计算

为了利用水田土壤的本构关系进行各种数值计算,结合蠕变试验中采集到的数据,采用 Matlab软件的拟合工具,得到了Burgers模型的粘弹性参数;针对 ANSYS有限元软件的计算要求,推导了将其转化为Prony级数形式的计算公式,根据试验环境,通过试修方法建立了合适的有限元模型。通过模拟与试验结果的比较说明：利用 Prony级数方法得到的计算结果与试验结果误差不大于 1%。Prony级数的转化公式方法简单,计算精确。     

基于ANSYS的土壤耕作过程模拟研究

为了进一步验证数值模拟的可行性,利用ANSYS进行土壤耕作过程的模拟研究,得到变形区应力分布,并研究耕作阻力的变化。试验与模拟结果均表明,靠近犁体曲率最大处的土壤变形区,在犁体前进方向上的应力最大;在耕作过程中,耕作阻力先逐渐增大,然后略有减小,最后稳定在某值基本不变。     

自然场景下苹果图像FSLIC超像素分割方法

应用Cauchy-Schwarz不等式,推导出一个聚类搜索过程中剥离不必要计算的条件,早期预估后舍掉符合预设条件的候选聚类,提出了基于自然场景的快速简单线性迭代聚类算法(FSLIC算法)。对包含极端恶劣条件下的500幅苹果图像进行了边界召回率检验和运行速度测试;统计了极端恶劣条件下的30幅苹果图像的全局错误率GCE、假阳性率FPR和假阴性率FNR。试验表明,提出的FSLIC算法减小了后续迭代过程中的冗余误差,边界召回率较GB超像素分割算法平均提高了21.7%,速度是GB超像素分割算法的1.83倍;整个图像分割过程中基于超像素的分割算法(GB、FSLIC)的GCE值较常规分割算法(BP、WT、SVM)平均减小了13%,较常规算法的GCE值减小了19%。     

秸秆-土壤-旋耕刀系统中秸秆位移仿真分析

秸秆-土壤-旋耕刀之间的相互作用机理对于分析耕作过程有着重要作用。为研究秸秆-土壤-旋耕刀的宏观及微观相互作用,对系统中的秸秆位移进行了仿真分析。首先建立了秸秆-土壤-旋耕刀相互作用的三维离散元模型;其次,对仿真结果与室内土槽实验结果进行对比分析,在土槽实验中采用示踪器方法测量秸秆位移;仿真中导出每个时刻的秸秆位置用来描述秸秆仿真位移;最后,利用仿真数据对秸秆位移进行三维分析。实验和仿真都在恒定前进速度0.222 m/s和耕深100 mm及4种转速(77、100、123、146 r/min)下进行。实验与仿真结果皆显示秸秆位移随着转速增加呈现增加的趋势;秸秆的水平运动位移总是大于同转速下的侧向位移;高转速下的实验与仿真位移误差约为40%,低转速下为70%。利用拟合的误差方程和仿真值可以估算秸秆的水平和侧向位移值,估算值与实验值误差为8.7%和9.3%。通过追踪不同位置的秸秆颗粒发现:初始位置不同的秸秆颗粒具有不同的运动:位于正切刃内侧的秸秆在刀刃切开土壤时,沿正切刃边缘滑出;而位于侧切刃下方的秸秆在开始时被侧切刃挤压随刀刃一起运动,而后随土壤一起被抛起;远离旋耕刀工作范围的秸秆,则因受土壤扰动影响而仅有微小的位移。紧靠侧切刃及过渡刃周围的秸秆颗粒在考察时间段内被直接旋耕入土。可以利用秸秆的垂直方向受力情况,优化旋耕刀刃口曲线提高秸秆在旋耕过程中直接入土的比例;还可以整合秸秆水平和侧向位移及分布,寻找最优工作参数使秸秆在3个方向都能均匀分散,从而提高秸秆分布均匀度。     

水稻直播用精播绳制造设备研制

水稻直播栽培技术具有省工、节本、增效等优点,但现有的直播机无法适应精确定量栽培的农艺要求。为此,设计了一种水稻直播用精播绳制造机械设备,该设备主要由送纸机构、排种机构、加捻机构和种绳卷绕成形机构等部分组成。其在工厂内将稻种按照设定的穴距和每穴粒数卷在4～7 cm宽的纸带内,并捻制成种绳,而后再将种绳卷绕成圆柱状供大田播放。大田作业时,通过将精播绳铺放在平整后的田块中,实现水稻的有序栽培。试验结果表明,研制的机械设备工作性能稳定,生产的种绳穴距变异系数不超过3.15%,每穴粒数变异系数不超过13.42%,种绳直播的水稻产量达10 290 kg/hm2,与当地的机插或人工手插相比无显著差异,但明显高于中国目前水稻平均单产。     

实现网络RTK/RTD接收机的简易方法

介绍了1种可实现高精度定位的方法网络RTK。在分析JSCORS的差分信号资源列表的基础上,提出了一种简单、易行、便宜的实现网络RTK/RTD接收机的方法,并以成功接收网络RTD数据的过程来证明该方法的可行性。     

鸡蛋流变模型研究

用ＮＸＳ－１１型旋转粘度计对６种鸡蛋的蛋黄、蛋白及黄白混合液分别进行测定，对试验数据进行回归分析，并对的得结果进行零截距假设检验，从而建立了蛋黄、蛋白和黄白混合液的通用流变模型。     

田间早期成熟棉花识别研究

利用田间早期成熟棉花表面颜色与背景颜色存在较大差异的特点,在统计分析和试验的基础上,建立了利用过绿颜色特征(ExG)进行棉花识别的视觉模型。试验结果表明该模型可以完成棉花的识别。     

基于参数化遗传神经网络的植物病害预测方法

将混合神经网络(PFNN—FG)技术应用于植物病害预测，其输入矢量含模糊分量，遗传算法优化配置各参数。变形Sigmoid函数用于不同的隐含层，构成参数化神经网络。网络的输入层引入模糊集合理论，使网络能处理语义变量。将PFNN—FG和其他神经网络(如前向神经网络、径向基神经网络等)用于大豆基准问题进行分析比较，结果是PFNN—FG在精度和训练速度上优于其他网络。将PFNN—FG和前向神经网络用于2组黄瓜霜霉病数据，前者测试组的均方根误差小于后者。     

自主导航农业车辆的全景视觉多运动目标识别跟踪

为提高自主导航农业车辆导航路径的准确性和行驶作业的安全性,提出自主导航农业车辆的全景视觉多运动目标识别跟踪方案。该方案采用全景视觉进行无盲区的多运动障碍目标的检测,并解决了多运动目标跟踪中遮挡重叠的问题。首先系统将多目相机采集的图像拼接成全景图像,采用分段图像的改进核函数算法对运动目标进行快速自动检测跟踪;其次采用基于路径预测的粒子滤波算法进行多运动目标跟踪并解决遮挡重叠的问题。通过试验表明:采用改进的核函数目标快速跟踪算法,与传统核函数跟踪算法相比,减少系统内存消耗66.8%,加快运算速度35.63%;采用基于路径预测的粒子滤波多目标跟踪算法,在多运动目标遮挡重叠的情况下,平均提高运动目标跟踪成功率39.5个百分点,算法平均耗时0.78s。