犁体结构参数与工作参数优化设计

流变态土壤的特有力学性质决定着流变态土壤环境下的犁具、旋耕刀具等农业机械应与北方旱作条件下的有所不同。为在流变态土壤条件下,优化犁体的结构参数和工作参数,以达到改善其性能和提供一个降低能耗的途径,应用3种犁体,以耕作能耗最小为目标,对犁体的工作参数进行了四因素三水平正交试验,同时应用ANSYS软件进行了相应的数值分析。试验结果表明,耕深对能耗的性能指标影响显著。通过试验结果分析确定最佳优化方案为:耕速0.8 m/s,耕深20 cm,同时验证了模拟的可行性。进而应用数值分析的方法对犁体结构参数推土角、起土角、覆土角和犁体高度进行优化。通过数值分析结果确定犁体推土角为90°、起土角为35°及犁体高度为200 mm时,其耕作比阻优化结果为0.69 N/cm2。     

离心泵全流场计算域三维造型方法

建立能够准确描述所研究问题的计算域是CFD数值计算顺利进行的基础,且计算城的光顺程度还会影响网格划分的难易及网格生成的质量.借助Pro/E Wildfire 5.0三维造型软件,采用不同的造型方法对离心泵全流场计算域的各过流部件进行三维造型,且在相同的网格类型与间距情况下,对比分析不同造型方法对网格划分难易程度、生成网格的质量以及网格生成效率的影响,确定离心泵叶片、叶轮水体、蜗壳水体及腔体的最优造型方法并分析了不同造型方法出现差异的原因.     

单缸柴油机燃用高温小桐子油的循环变动

以高温小桐子油在单缸水冷四冲程柴油机上进行试验,测录了多循环的瞬时气缸压力与高压油管燃油压力,对比分析了最大转矩点燃用柴油与高温小桐子油,燃用高温小桐子油在不同转速的全负荷工况与标定点转速不同负荷工况在喷油与燃烧过程中各参数的循环变动。结果发现,燃用小桐子油滞燃期的变动最突出;2000rpm时喷油持续期、滞燃期循环变动较大,使得其最大燃烧压力升高率的变动也较大;1400rpm时喷油前期和燃烧后期的缸内压力循环变动均较大;10%负荷,喷油过程循环变动大,同时喷入的燃油少,缸内空气量大,燃油雾化、蒸发、混合的不确定性增强,后续燃烧过程的差异大。     

玉米秸秆皮瓤叶分离机械皮瓤分离机理研究

为了研究玉米秸杆皮瓤叶分离机械的皮瓤分离机构的工作过程和工作原理,利用自行设计的皮瓤叶分离机械实验台,对玉米秸杆皮瓤叶分离过程中的皮瓤分离机理进行了研究。研究的内容主要包括皮瓤分离过程分析、皮瓤分离过程的受力分析和皮瓤分离过程的运动分析。通过研究,确定玉米秸秆皮瓤分离全过程为3个阶段,即展压阶段、接触剥瓤阶段和抛瓤阶段。由受力分析可知,当剖瓤辊转速增加时,切刀对秸瓤的作用力增加;由运动分析可知,剖瓤辊旋转1周,每把切刀对秸秆的作用距离与切刀和支持底板的距离有关。以上结论为研制高效的玉米秸秆皮瓤叶分离机械奠定了理论基础。     

农业机器人研究现状及发展趋势

对国内外最新农业机器人研究成果进行了综合研究。介绍了农业机器人的国内外发展现状,对当前农业机器人进行分类阐述,分析了当前农业机器人的工作原理和关键技术,最后对我国农业机器人的发展趋势进行了预测。      

苹果霉心病可见/近红外透射能量光谱识别方法

针对苹果霉心病从外表无法识别的难题,提出基于可见/近红外透射能量光谱进行快速无损识别的模型和方法。在200~1 100 nm波段内采集了200个苹果的透射能量光谱数据,随机选取140个样品作为训练集,剩余60个样品作为测试集。用平滑法和多元散射校正对光谱数据进行预处理。基于全光谱、连续投影算法(SPA)提取的12个特征波长、主成分分析(PCA)提取的9个主成分,分别建立了偏最小二乘判别法、误差反向传播人工神经网络和支持向量机(SVM)识别模型。实验结果说明,应用PCA-SVM建立的模型识别性能最优,该模型对测试集和训练集中霉心病果和健康果的识别正确率分别为99.3%和96.7%。基于SPA和PCA所建模型的输入变量数仅相当于基于全光谱所建模型输入变量数的0.99%和0.74%,极大降低了模型的复杂度。研究结果表明,该方法是可行的且具有较高识别准确度,为苹果在线内部品质分级和便携式苹果霉心病检测仪的研究提供了技术依据。     

基于随机森林模型的山体滑坡空间预测研究

滑坡灾害空间分布的准确预测是实现防灾减灾的重要途径。以2010年福建省顺昌地区滑坡资料为基础数据,分别应用随机森林模型和逻辑回归模型对福建顺昌地区山体滑坡发生与滑坡因子之间的关系进行实证分析,通过模型变量筛选、模型精度分析,探讨了随机森林模型在我国南方山体滑坡空间预测中的适应性。结果表明:随机森林模型对滑坡发生数据的拟合效果比逻辑回归模型好,其对顺昌地区滑坡发生数据的预测精度为90.8%,而逻辑回归模型的预测精度为81.8%;随机森林模型对研究区滑坡发生的泛化能力比逻辑回归模型好,其预测出高危险区和较高危险区所包含的滑坡比总和为66.05%,而逻辑回归模型为63.34%。研究结果表明随机森林模型的性能优于逻辑回归模型,可用于顺昌地区基于滑坡因子的未来滑坡发生的预测预报。     

锤片式饲料粉碎机分离装置设计与试验

为了研究锤片式饲料粉碎机分离装置应具有的合理形状,通过计算物料沿外管壁运动时摩擦力所做的功,得到摩擦力做功最小时外管壁的曲线形状,并根据该形状制作了分离装置。利用ANSYS Workbench软件中的Fluent模块对改进前后分离装置内物料的运动规律进行气-固两相流模拟,比较2种分离装置内的玉米颗粒浓度及玉米颗粒速度分布情况。对2种分离装置的物料输送效果进行了实际粉碎试验,利用高速摄像技术对比2种分离装置内的玉米颗粒分布情况;在不同转速和喂料量的情况下比较2种分离装置对物料的运输分离效果。软件模拟和试验结果均表明:当转速在1 500~3 500 r/min间变化时,新分离装置比原分离装置出料量高0.18~0.3 kg/s。当转速一定时,喂料量越接近理论设计料量,新分离装置的出料量越高于原分离装置。当转速为2 500 r/min,喂料量为5kg时,二者出料量相差约0.01 kg/s。     

电子鼻鉴别白酒信号小波去漂移方法

为提高电子鼻长期鉴别的稳健性,提出了一种基于小波分析的电子鼻信号去漂移方法。对含漂移信号的电子鼻数据进行小波分解,获得分解系数;构造一种相对偏差阈值滤波函数对小波逼近系数进行阈值处理,获得修正的小波系数;运用小波逆变换对修正后的小波系数进行重构,得到去除漂移或少漂移的电子鼻信号。对6种白酒样本随机生成的5组样本训练集与对应的测试集进行去漂移处理与信号重构,提取去漂移处理前后的电子鼻信号积分值特征,并运用Fisher判别分析(FDA)和BP神经网络分别对5组数据集进行鉴别分析。FDA鉴别结果显示,无论是训练集还是测试集,5组样本的鉴别正确率由去漂移前的最高值45%提升至去漂移后的100%。BP神经网络鉴别结果显示,5组样本的鉴别正确率由去漂移前的最高值31.7%提升至去漂移后的98.3%。这说明所给出的去漂移方法在白酒电子鼻的鉴别中是稳健有效的。同时,也为电子鼻鉴别其他物品提供了一种可借鉴的去漂移方法。