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31.
玉米种子仿生脱粒机性能试验与参数优化 总被引:2,自引:2,他引:2
玉米种子仿生脱粒机是依据鸡喙离散玉米籽粒过程和裸手脱粒玉米籽粒过程的先离散后脱粒原理设计的,其具有低损伤、低破碎率等特点。为了优化玉米种子仿生脱粒机脱粒系统的有关参数,进而降低玉米种子在脱粒过程中的损伤,该文采用二次回归正交旋转组合设计的方法,以籽粒破碎率和脱净率为主要性能指标,选取差速辊转速、离散辊转速、脱粒辊转速和离散辊间隙、脱粒辊间隙为试验因素,对玉米种子仿生脱粒机进行了性能试验。并依据试验结果分别对离散辊转速与脱粒辊转速对破碎率和脱净率的影响,以及离散辊间隙与脱粒辊间隙对破碎率和脱净率的影响进行分析。分析结果表明:当离散辊转速在150~180 r/min和310~350 r/min,脱粒辊转速在270~350 r/min时,破碎率取得较小值;当离散辊转速在230~300 r/min,脱粒辊转速在150~200 r/min范围内时,籽粒脱净率取得最大值100%。当离散辊间隙在0~4 mm,脱粒辊间隙在5~9.2 mm时,籽粒破碎率取得最小值。当脱粒辊间隙在0~2.2 mm时脱净率取得最大值100%。综合以上结论,在试验拟合曲线的基础上按综合评价法进行优化,得到最优参数组合为差速辊转速90 r/min,离散辊转速350 r/min,脱粒辊转速为350 r/min,离散辊间隙4.6 mm,脱粒辊间隙4.6 mm。测得此时破碎率为0.226%,脱净率为99.317%,玉米芯完整度为100%,达到国家标准要求。 相似文献
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地下水作用下微咸水灌溉对土壤及作物的影响 总被引:1,自引:3,他引:1
随着微咸水灌溉面积逐年增加,不合理的灌溉对土壤环境造成了不同程度的污染。该文采用大型蒸渗仪研究不同地下水埋深条件下微咸水灌溉夏玉米对土壤-作物系统环境因子的影响。研究结果表明:在地下水水位低于3 m地区进行微咸水灌溉,0~100 cm的土层内不会形成严重的积盐现象。当灌水水质为4 g/L时,灌水水质对土壤盐分环境的影响大于地下水埋深对其的影响。地下水埋深越深,夏玉米叶面积指数、株高及产量越小,且随灌溉水盐分水平的增加而减小,地下水埋深对夏玉米形态指标的影响大于盐分水平对其的影响。 相似文献
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CT扫描分析秸秆隔层孔隙特征及其对土壤水入渗的影响 总被引:2,自引:1,他引:2
为阐明不同物理形态玉米秸秆建立的隔层对盐碱土壤灌溉水入渗特征的影响机制,该文采用室内模拟试验方法,在距地表40~45 cm处均匀铺设同一隔层厚度(5 cm)段状秸秆(SL)、颗粒状秸秆(SK)与粉末状秸秆(SF),以不埋设秸秆隔层为对照(CK),并利用CT扫描和图像处理技术,定量分析不同形态秸秆隔层内部孔隙度、孔隙大小分布、连通度等孔隙参数及其与灌溉水入渗特征之间的关系。结果表明:与CK处理相比,不同物理形态的玉米秸秆隔层均显著提高了40~45 cm隔层处总孔隙度,其中以SF处理最高,分别较CK、SL与SK处理显著提高了29.25、12.09与12.61个百分点(P 0.05),但SL与SK处理间差异不显著。SF处理在灌溉水入渗各阶段均显著增加了孔隙直径≤1 mm的孔隙度(P 0.05),入渗开始前、结束后分别较SL与SK处理提高了19.18、17.25和9.45、9.41个百分点,从而增大了封闭气体体积,导致灌溉水入渗速率较慢,而SL处理在灌溉水入渗开始前孔隙直径1 mm孔隙度较SK处理提高了1.04个百分点,但在入渗结束后SK处理孔隙直径1 mm孔隙度较SL处理显著提高,这种 1 mm大孔隙的变化导致SK处理出现湿润锋通过秸秆隔层耗时长于SL处理,而湿润锋通过隔层后至土柱底部耗时短于SL处理的现象。相关性分析结果表明:湿润锋通过秸秆隔层用时与入渗开始前、结束后隔层处总孔隙度、≤1 mm直径孔隙度均呈极显著正相关,与入渗前 1 mm直径孔隙度呈极显著负相关(P 0.01),而在入渗结束后这种大孔隙的作用减弱,但≤1 mm孔隙度的阻渗作用依旧显著,孔隙连通度对灌溉水入渗速率的影响较总孔隙度小。可见,不同形态玉米秸秆隔层均影响灌溉水入渗过程,CT扫描技术可作为定量研究秸秆隔层内部孔隙结构及其对灌溉水入渗影响机制的手段,该结果可为筛选和建立盐碱土壤最佳灌溉淋盐效果的物理形态秸秆隔层提供参考。 相似文献
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目前花椒产地鉴别基本以感官评定为主,缺乏客观性,在实施应用时难以做到量化和标准化,难以做出判断。因此设计研发一种快速鉴别花椒的智能装置。该装置以气体传感器阵列为核心,能够独立对花椒气味信息进行检测和鉴别,区分不同产地的同类花椒。利用主成分分析和WilksΛ统计分析对检测数据进行处理。提取主成分5个,累积贡献率为94.41%,其对应Fisher判别模型训练集平均准确率达到88.6%,验证集90%,WilksΛ统计分析最终选取8个变量,其对应判别Fisher模型训练集平均准确率91.82%,验证集95%。对WilksΛ统计所选取变量建立细分类交叉验证的Fisher判别模型,平均正确率达到97.27%,将模型移植到采集装置,完成智能花椒品种鉴别装置。该方法是一种简便高效的花椒品种鉴别方法,可为今后进一步研究花椒产地、分级提供检测仪器和理论依据。 相似文献
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