基于ANSYS/LS-DYNA的梳夹式红花采摘装置研究

红花梳夹采摘过程中红花的运动姿态对采摘效果有重要影响,为得到满足红花理想采摘的梳夹采摘装置的结构参数和工作参数,根据红花的物料特性,建立梳夹采摘模型,利用ANSYS/LS-DYNA软件动态模拟采摘过程,揭示采摘装置不同结构参数和工作参数与红花运动姿态之间的关系特性,不断调节采摘装置的结构和运动参数,直至红花花球和分枝到达理想采摘位置。模拟结果表明,低位置采摘时花球及分枝运动相对高位置稳定,且在行走速度2.5km/h,梳齿转速150r/min,限位杆与梳齿旋转中心的水平距离a=30mm时采摘效果最佳,可实现理想位置采摘。根据红花田间采摘要求搭建试验台并进行台架试验,采摘试验结果表明,56%的花球可以实现理想采摘,其平均采净率为48.5%。     

中小型农机制造企业生产存储策略研究

为了得到中小型农机制造企业在某产品一个生产周期内的生产存储策略,在考虑农机生产销售特征的基础上,提出了具有备货期及阶段性产能调整的多元非线性生产模型。在此基础上,对模型进行分析与简化,得到了2种产能安排策略下的生产存储模型,并运用Matlab软件对2种情况进行数值仿真计算,得到模型最优解,最后,运用S-M法对原材料订购进行分析。结果表明,阶段性的产能调整策略能获得最优成本,备货期的长度是确定整个周期内生产存储策略的关键因素。     

基于遥感影像的土地利用分类系统的设计——以石河子垦区为例

[目的]有效保护、合理开发利用土地资源,把握真实、准确和实时的土地利用信息.[方法]以石河子垦区为例进行了基于遥感影像的土地利用分类系统的设计.[结果]遥感影像处理、分析的方法在区别不同的目标、不同的状态时,效果也有很大的差异,针对具有明显区域特征的示范区,研究确定了最佳的土地类型分类的方法与模型.[结论]设计了在示范区建立适应的土地利用分类系统的技术路线,并介绍了数据分析、影像处理、遥感影像分类处理以及分类精度评价与方法验证等关键研究方法.     

红花采收机花丝夹取机构设计与分析

目前,红花采收主要靠人工采摘,为实现红花机械采收,提出了一种梳齿式花丝夹紧采摘方式。以红花夹取机构为研究对象,运用解析法得到凸轮轮廓曲线,使用UG软件建立了夹取机构的凸轮模型,设定工作参数后进行运动仿真分析,分析动轴x方向位移、速度与加速度特征。结果表明:仿真结果与理论设计相吻合,验证了仿真设计的正确性,保证了夹取的准确性。采用设计仿真技术可提高机械关键部件的设计水平,为红花采摘机的设计制造提供了坚实的基础。     

浅谈新疆农业机械化人才培养

<正>1新疆农业机械化人才现状分析1.1新疆农机化发展现状近年来新疆农机化发展速度显著加快,农机结构进一步优化升级,农业机械化作业水平稳步提高(表1),服务领域不断拓宽。农机作业向市场化、社会服务发展,经营收入逐年增加。     

番茄钵苗移栽机自动取苗装置作业参数优化与试验

针对新疆地区番茄移栽机械自动化程度低、劳动强度大、作业效率低等问题,该文分析了一种番茄钵苗自动取苗装置的夹苗器凸轮运动过程,得到了凸轮运动过程参数,结合钵苗取苗作业要求搭建取苗试验台,对自动取苗装置主要工作参数进行优化。以适栽期番茄钵苗为试验对象,利用自动取苗试验台进行单因素试验。进一步结合理论分析及单因素试验,选取苗针长度、苗针开度、取苗频率为影响因素,以伤苗率、漏苗率和取苗成功率为评价指标进行三因素三水平二次旋转正交组合试验,通过Design-Expert.V8.0.6软件,得到理论最优参数组合:苗针长度198 mm,苗针开度19 mm,取苗频率57株/min,此参数组合下伤苗率为3.91%,漏苗率为1.56%,取苗成功率为94.69%。在自动取苗试验台上进行验证试验,取苗装置伤苗率为3.44%,漏苗率为1.72%,取苗成功率为94.38%,与优化结果基本吻合,验证了所建模型与优化参数的合理性。田间取苗试验伤苗率为3.65%,漏苗率为2.08%,取苗成功率为94.27%。田间试验取苗成功率与优化结果的误差为0.44%,表明取苗装置抗干扰能力较强。该研究结果可为番茄全自动移栽机取苗装置的结构改进和作业参数控制提供参考。     

RTK GPS系统在智能化农业机械装备中的应用

智能化农业机械装备是全球卫星定位(GPS)、传感器、机电液一体化、计算机控制等各项技术的集成.RTK GPS是建立在实时处理两个测站的载波相位基础上的定位系统,能够达到厘米级精度.为此,介绍了RTK GPS系统在智能化农业机械装备中的应用.该机械装备系统能根据小区处方图实施变量作业,调控差异,优化作物生产管理措施,提高农业物料的科学利用率,使精准农业得到更好更快的发展.     

新疆棉花遥感监测系统背景数据库的建设

简要阐述了建设新疆棉花遥感监测系统背景数据库的意义,并对此背景数据库的结构和功能进行了设计说明.该数据库是由遥感影像数据库,基础与专题图数据库(如2005年新疆棉花种植面积分布专题图),地面监测所得的GPS、GIS矢量数据库和属性数据库等组成,其功能包括数据更新与显示模块、数据库管理模块和数据查询与应用模块.最后,给出了实现此背景数据库的工艺流程.     

3S技术在新疆棉花遥感监测中的应用

论述了3S技术(GPS、RS、GIS)在新疆棉花遥感监测中具体应用情况。以现代3S技术为基础的空间调查,同时结合详细的地面调查资料对新疆棉花遥感监测区划、棉花种植面积计算、棉花的长势监测、进行棉花估产以及棉花灾害预警应急反应进行监测,为生产管理部门及时准确地掌握棉花种植情况,合理确定新疆棉花储备规模、适时发布棉花收购价和指导种植等提供重要的参考依据。     

新疆棉花遥感监测识别区域的划分

对新疆棉花遥感监测识别区域进行划分,其目的是为新疆棉花监测运行系统中的样点布设、遥感信息获取和处理、遥感最佳时相的选择、作物识别和面积估测等提供科学依据.以遥感监测区划的原则、依据和指标为指导,以新疆遥感图像数据库、地理基础与专题图空间数据库、统计数据库为研究资料,结合农作物物候历、地面光谱与实地调查进行分析研究,做出了新疆三大棉区的遥感信息源区的划分、最佳时相区的划分与棉花遥感识别区的划分.区划结果表明:新疆三大棉区均定为陆地资源卫星信息源区;新疆三大棉区除吐鲁番地区6月上、中旬为棉花识别的次佳时相期,8月下旬为最佳时相期外,其他棉区棉花遥感识别最佳时相均为9月,次佳时相也均为6月;并在此基础上,把新疆三大棉区划分为6种棉花遥感识别区,即主棉区、重棉区、次重棉区、次棉区、零星棉区与无棉区.