离心匀肥罩式水稻地表变量撒肥机设计与试验

为实现水稻生长周期内区域性实时变量施肥,提高机械化施肥作业效率和肥料利用率,结合水稻施肥农艺特点和近地光谱技术,设计了一种基于传感器的双圆盘离心匀肥罩式水稻地表变量施肥机。对光谱检测装置、决策控制系统、变量执行机构等关键部件进行设计,搭建基于STM32F103核心控制器的反馈系统,结合专家施肥策略响应目标施肥量。以闸口排肥流量A、撒肥圆盘转速B、整机行进速度C为影响因素,颗粒分布变异系数Cv和施肥量相对误差γ为评价指标,设计三因素三水平撒肥性能正交试验。性能试验结果表明:在目标作业幅宽内(24 m),影响Cv主次因素为A、B、C,影响γ主次因素为B、A、C,综合选择较优的工作参数因素水平组合为:A2B2C2,即排肥流量300 g/s,圆盘转速600 r/min,整机行进速度1.2 m/s时,Cv=13.82%,γ=9.54%,整机撒肥性能最优。田间试验结果表明:与性能试验相比,Cv误差均值为9.19%,γ误差均值为9.25%。研究结果表明离心式变量施肥机满足撒肥均匀性和施肥量准确性要求,提高了离心式变量施肥机撒肥性能,为圆盘式撒肥机传统的经验式施肥提供了理论基础。     

稻麦联合收获开沟埋草多功能一体机设计

设计了一种集稻麦收获开沟埋草等功能于一体的复式作业机械,该机采用联合作业方式,一次作业可完成联合收获、开沟、埋草等作业.田闻试验表明,该机传动合理、工作可靠、开沟作业质量稳定,梯形沟上、下口宽分别约为220 mm和160 mm,平均深度为193 mm,满足农艺埋草、排水的要求.     

基于CFD模拟模型的温室温度场均匀性控制

为达到精确控制温室环境因子的目的,提出一种基于计算流体力学(CFD)模拟模型的试验设计(DOE)优化控制系统,通过正交试验设计,在尽可能少的CFD求解次数下,获得环境因子控制的最优组合;以温度场控制为例,通过引入均匀性评价指标,以CFD为计算工具不断改变控制输入的组合,使该指标达到极小,从而在原有温度定值控制基础上,使温室作物温度生长的局部差异减小,提高温室综合生产效率;最后以试验实例给出了这种方法求解的基本过程,结果表明优化后的效果明显,控制组合方式易于获得。     

墒沟集草型稻麦联合收获机设计与试验

在现有全喂入式稻麦联合收获机上,采用技术集成的方法,重新配套动力,加装开沟、导草及其传动等装置,设计了墒沟集草型稻麦联合收获机.试验表明,该机设计方案可行,作业质量稳定,平均作业速度可达0.8 m/s,作业效率0.27 hm2/h,秸秆入沟率不小于95％,能一次完成稻麦联合收获、墒沟开挖、秸秆集沟还田作业.     

芦蒿有序收获机切割器动力学仿真与试验

切割器作为芦蒿收获机的重要工作部件,其切割性能直接影响作物的收获质量和后续输送效果。采用虚拟样机设计方法,对自走式芦蒿有序收获机中往复式切割器的结构参数和芦蒿茎秆的物理参数进行研究,建立了切割部件的三维实体模型和茎秆的柔性简化模型,并进行刚柔耦合动力学仿真分析。以切割系统的切割速度vg、切割角度α和前进速度vm为影响因素,选取切割器对茎秆切割力F和重割率γ为评价指标,设计了三因素三水平虚拟正交试验,运用统计学软件进行响应面回归分析和方差分析,并进行田间试验验证。结果表明,响应面模型(RSM)优化组合vg=1.6 m/s,α=15°,vm=1.0 m/s时,F、γ明显降低,割茬质量最好,与试验结果相比,切割力误差小于10.9%、重割率误差小于11.3%。分析结果验证了预测模型的有效性和准确性,表明所设计的往复式切割器满足对芦蒿的有序收获要求。     

稻麦精准变量施肥机排肥性能分析与试验

为提高基于近地光谱技术的稻麦精准变量施肥机排肥性能稳定性,改善变量施肥控制精度,建立了外槽轮式变量施肥机离散元仿真模型,运用离散单元法和EDEM 2.2软件对施肥机排肥过程进行性能分析和数值模拟,研究不同排肥器结构和施肥控制策略对施肥机排肥稳定性的影响,并通过台架试验和田间试验验证仿真模型的准确性。结果表明:改进后的排肥器施肥量变异性系数明显减小,标准差减小14.59 g,变异系数降低9.9%;采用转速优先控制策略,当槽轮开度为19.34 mm时,排肥量稳定性系数最佳为1.09%;采用开度优先控制策略,当槽轮转速为55.75 r/min时,排肥量变异性系数最小为1.85%;与验证试验结果相比,误差最大为14.06%。结果验证了离散元仿真方法分析颗粒运动过程的准确性,表明所设计改进的排肥器能够提高施肥机排肥稳定性,满足稻麦精准变量施肥要求。     

基于叶绿素荧光图像的辣椒叶片氮含量的预测

提取辣椒叶片的25个叶绿素荧光图像的特征参数,其中18个特征参数与氮含量呈极显著相关(P0.01)。用主成分分析法(PCA)提取主要特征参数,将其结果作为遗传算法优化的反向传播人工神经网络(BPNN)、广义回归神经网络(GRNN)和多元线性回归(MLR)模型的输入变量,分别建立辣椒叶片氮含量的预测模型,建模集的相关系数分别为0.959 2、0.963 3、0.943 5,预测集的相关系数分别为0.914 5、0.821 3、0.774 1。     

农田背景噪声下的土壤结构体数字图像信息特征

智慧农业的技术基础是基于机器主体的农情信息获取、加工与分析。土壤结构管理是智慧农业的重要子模块,但目前尚不清楚农田背景噪声下土壤结构体的图像信息特征以及目标信息的信噪分离、纯化和加工方法。本研究逐级递进界定田间土壤结构体的数字图像信息特征,并针对自然光源、秸秆及有机质混杂、土壤结构体孔隙等噪声源逐一处理,同时引入了线段法、体视概率法定量土壤结构体信息。筛分法所得结果用于对照。结果表明农田背景下土壤结构体信息受多重环境背景噪声影响,为此需要进行系统补光、噪声过滤、土壤孔隙形态修补等技术处理才能够实现基于机器主体的土壤结构体目标信息获取。运用线段法和体视概率法均能较好地定量土壤结构体的尺度分布信息,线段法与体视概率法所得到的土壤结构体的累积分布数据与筛分数据的相关性(R~2)大于0.96、均方根误差(RMSE)小于0.1 mm。     

基于边缘链码信息的番茄苗重叠叶面分割算法

针对番茄穴盘苗自动移栽机在检测幼苗特征参数时,由于叶面重叠导致提取特征参数不准确问题,提出一种基于重叠叶面边缘链码信息逐层分割算法。首先将穴盘苗原图像预处理得到的边缘二值图进行重叠叶面边缘拐点检测和链码统计,然后通过拐点配对进行叶面逐层分割,对真实分割拐点对进行线性插值,最终实现重叠叶面分割。试验结果表明,采用逐层重叠叶面分割算法具有旋转不变性,针对72孔和128孔2种穴盘规格,重叠叶面分割成功率分别为100%和96%,分割平均耗时分别为0.835和0.99 s。此分割算法分割速度快、精确度高,可满足实际工厂化全自动移栽作业要求。     

温室植物生长所需的CO_2的补偿方法研究

针对春冬季节温室内CO_2浓度低下的问题,采用风送式CO_2气体补偿装置,调控温室环境CO_2浓度,提高光合作用速率。以补偿时间为输入量,补偿效果和补偿速率为输出量,建立补偿时间和补偿量的线性关系,通过定时定压的"多次少量施放,超过上限停施"的方式向温室补充CO_2,调控温室环境中的CO_2含量,以达到精确补偿的效果。结果表明,向温室一次补偿5 min的CO_2气体,室内CO_2平均浓度在15 min内由205μmol/mol达到540μmol/mol,间歇补偿3次,室内CO_2平均浓度在45 min内由205μmol/mol达到1200μmol/mol。说明补偿时间与其补偿量呈线性关系,标准偏差在0~3.03%范围内,实现了温室CO_2快速精确补偿的功能。