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方草捆压捆机打结器空间参数研究 总被引:3,自引:0,他引:3
以D型打结器为对象,在打结器时序研究的基础上对打结器空间结构布局进行了研究。通过打结器工作原理分析,确定了保证D型打结器成结八大动作顺利实现的各关键空间结构参数关系,建立了打结器参数化模型。以mathematica 8.0为工具对空间关键轴参数进行设计,最终确定了具有不同空间参数的机架Ⅰ和机架Ⅱ。两机架配合New Holland其他零件后进行了打结试验。结果表明,在室内,机架Ⅰ的成结率比机架Ⅱ低1.0%,但相同预紧力下,其所成绳结平均可承受拉力比机架Ⅱ所成绳结提高了13.9%;在田间,机架Ⅰ成结率比机架Ⅱ低4.0%,但其所成绳结可承受拉力比机架Ⅱ高2.5%。田间所成绳结的平均可承受拉力比室内成结高94.2%~115.9%,表明预紧力及成结过程外界对捆绳的附加拉力会影响最终绳结可承受拉力。 相似文献
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埋深与压力对微润灌湿润体水分运移的影响 总被引:14,自引:0,他引:14
为探明微润灌土壤湿润体特性,设置5个不同埋深,6个不同压力水头,通过室内土箱试验研究了微润灌土壤水分运动规律。结果表明:压力水头是决定微润灌流量的重要因素;微润带埋深显著影响土壤湿润体的形状,湿润锋水平运移距离与宽深比γ均随埋深的增大而减小,垂直运移距离随埋深的增大而略微增大;土壤累计入渗量与埋深呈负相关关系;累计入渗量随灌水时间的变化过程符合Kostiakov入渗模型,建立了不同埋深累计入渗量预测模型,并用实测值进行了验证,实测值与预测值具有较高的相关性;土壤湿润均匀系数与埋深呈正相关,粘壤土微润灌最适埋深为15~20 cm。 相似文献
117.
茶园防霜机不同时间尺度作用效果研究 总被引:1,自引:0,他引:1
在发生晚霜的茶园中,试验研究了防霜机不同时间尺度启闭的防霜效果。在茶树萌芽前不同天数、降霜前和日出后不同时间,分别设定开始启用和启闭防霜机的处理,测定其对茶树生长、冠层温度和防霜范围的影响。结果表明:在茶树萌芽前20、15、7 d开始启用防霜机,使新梢长度、芽密度和百芽质量均比对照增加20%以上;防霜机在降霜前2.0、1.5、1.0 h启动,对茶树防霜效果更显著,作用半径比对照增大60%以上;防霜机在日出后2.0、1.5、1.0 h延停,在开始的1 h内可平均减缓冠层温升45.76%,并减小茶树叶片光合强度的降幅。所以,晚霜时为保持茶树较好的长势和产量,应在茶树萌芽前不少于7 d开始启用防霜机,且合适的启动和延停时机分别为降霜前1.0 h和日出后1.0 h。 相似文献
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提出了一种基于Mean-shift分割和非抽样剪切波变换(NSST)的多光谱与高分辨率全色图像融合方法。对高分辨率图像进行Mean-shift分割,并利用区域方差将多光谱图像划分为需要进行空间细节增强及需要光谱特征保持的区域;然后利用NSST变换对高分辨率图像和多光谱图像的强度分量进行多尺度分解。分解后的低频子带采用基于四阶相关系数的融合规则进行融合,带通方向子带根据分割所得的区域按区域方差进行融合;最后进行NSST重构得到融合后的强度分量,经IHS逆变换获得高分辨率的多光谱图像。仿真实验表明,与其他4种相关的融合方法相比,该方法能在空间分辨率的提高与光谱信息的保持之间达到良好的平衡,使得融合图像不仅具有较好的光谱保持特性,而且其空间分辨率也能得到有效提高。 相似文献
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基于量子遗传模糊神经网络的苹果果实识别 总被引:2,自引:0,他引:2
针对田间苹果采摘机器人视觉系统中彩色图像边界像素的模糊性和不确定性影响苹果果实识别精度和速度问题,提出了一种将量子遗传算法的全局搜索能力和模糊推理神经网络的自适应性相结合的算法来识别苹果果实。利用量子遗传算法对模糊神经网络的可调整参数初始值进行了全局优化,加快了网络学习速度,避免了传统BP误差反向传播学习算法易陷入局部极小值、迭代次数多等弊端。实验表明:该识别模型高速且稳定,鲁棒性好,对于果实本身颜色不均匀样本正确识别率为100%,对自然光照引起颜色不均匀样本正确识别率为96.86%,对邻接图像正确识别率为94.29%,对重叠图像正确识别率为92.31%。 相似文献
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