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对我国旋耕机、深松机、免耕播种机、自走式饲料收获机、打捆机和喷杆式喷雾机等典型产品在推广鉴定检测过程中的试验项目及关键补贴归档参数检测进行了分析,为农机企业的产品设计开发提供参考。 相似文献
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为实现精密播种作业中播种下压力和播深的实时监控和质量评价,设计了一种多行播种机下压力和播深CAN总线监控与评价系统。系统采用基于角度和轴销传感器的播深和下压力测量装置,优化设计了液压驱动和分区控制的气压驱动装置,开发了基于Co De Sys(Controlled development system)编程环境的智能终端交互界面和ECU(Electronic control unit)控制程序,实现了基于CAN总线通信的作业参数监测控制和质量评价。通过搭建的室内试验台完成了播深和下压力静态建模试验,建立了适应不同设定播深的下压力测量模型。分区控制系统响应测试试验表明,在调节范围(0. 2~0. 6 MPa)内,系统超调量低于5. 97%;响应时间与控制行数和设定气压正相关;在设定气压(0. 1~0. 6 MPa)范围内,6行播种机调节时间不超过2. 35 s。为测试系统工作性能,在25、50、75 mm 3种设定播深下,对左区控制(600 N)、右区控制(300 N)、机械调节和自重调节4种控制方式进行了田间性能试验。土壤压实和播种下压力控制效果试验表明,主动分区控制方式可实现更为稳定的土壤紧实度,且在浅旋地块环境下,右区控制方式可达到最优的下压力稳定性,其控制合格率不小于95. 78%;播深控制效果试验表明,随着设定播深的增大,播深质量显著降低,在设定播深25~75 mm范围内,左区控制、右区控制、机械调节和自重调节对应的最小播深合格率分别为91. 92%、92. 53%、70. 44%和58. 72%,对应的最大标准差分别为2. 22、3. 11、3. 69、7. 70 mm,对应的最大变异系数分别为3. 52%、4. 40%、4. 96%和14. 01%。相比机械调节和自重调节,分区控制系统提高了单体下压力和播深稳定性。 相似文献
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【目的】提高微咸水灌溉效率并降低土壤盐渍化风险。【方法】以冬小麦为研究对象,设计避雨条件下不同微咸水-生物炭处理(CK,淡水;B0,5 g/L微咸水;B15,5 g/L微咸水及15 t/hm2生物炭;B30,5 g/L微咸水及30 t/hm2生物炭;B45,5 g/L微咸水及45 t/hm2生物炭)的田间试验,探讨了微咸水灌溉下生物炭添加量对土壤特性和冬小麦花后干物质积累及转运的影响机制。【结果】生物炭添加后土壤表层(0~20 cm)体积质量降低了2.27%~8.33%,总孔隙度增加了4.52%~13.47%,有机质量增加了30.02%~111.12%,土壤表层(0~20 cm)及主根区(0~40 cm)钠吸附比降低了23.88%~33.27%和22.34%~30.80%;15 t/hm2能够促进盐分淋洗,降低了微咸水灌溉下土壤含盐量,然而高剂量时将加剧盐分累积。单独微咸水灌溉下冬小麦生长受抑,最终产量下降了12.04%。生物炭能够缓解盐胁迫下叶片早衰,促进光合作用能力,并增加花前干物质转运量及花后干物质积累量,进而获取了更高的籽粒质量和收获指数。B15、B30、B45处理的最终产量较B0处理分别增加9.18%、7.73%、2.74%。【结论】15 t/hm2添加量的生物炭效果最佳,可促进微咸水资源的农业利用。 相似文献
937.
树种信息对林业资源监测和管理具有重要意义,及时准确地掌握树种及长势状况是防护林工程建设与效益评价的基础。为研究利用无人机高光谱数据进行防护林树种分类的效果,选取典型区域使用Matrice600型六旋翼无人机搭载Rikola高光谱成像仪获取高光谱影像,基于支持向量机-递归特征消除算法(SVM-RFE)选取原始波段最佳组合,再结合纹理特征、植被指数和数理统计特征,使用随机森林算法对所有特征进行重要性评估并与分类精度相结合进行特征优化,进而构建高光谱影像全波段、原始波段最佳组合、全部特征变量、基于随机森林(RF)特征优化后特征变量4种分类方案,分别采用最大似然法(MLC)、支持向量机(SVM)、随机森林对防护林优势树种进行分类。结果表明:所提出的基于交叉验证的SVM-RFE算法选出的原始波段组合能更好地还原原始光谱特征;通过RF算法的特征重要性分析与分类精度相结合的方法可以有效选出重要特征,当使用全部特征的85%(包括17个光谱特征、3个纹理特征、5个植被指数和3个数理统计特征)进行分类时,总体精度最高为9593%(Kappa系数为0.9475);所有特征中植被指数特征最重要,3种分类方法中RF算法分类总体精度(OA)最高。 相似文献
938.
并联机器人具有高速、高刚度和大负载等明显优势,被广泛应用到农业和工业领域,但多关节导致该类机器人控制精度不高。针对大空间运动3-RRRU并联机器人的运动学建模和误差标定方法展开了系统、深入研究。综合应用DH法和空间矢量法建立了机器人的运动学模型,在此基础上,借助偏微分理论推导并建立机器人的误差模型;应用激光跟踪仪进行不同轨迹下机器人的空间位置数据采集,对一般遗传算法进行改进,以等步距搜索策略实现主要遗传算子的优化,并通过全局数值寻优获取机器人的误差补偿数据,完成标定和补偿工作。实验表明:基于直线标定方式,补偿后直线轨迹跟踪误差控制在0.14~1.34mm,但不适用于曲线轨迹补偿,其实测补偿后的最大误差高达5.08mm。曲线轨迹标定精度高于直线轨迹标定,补偿后将直线和曲线两种路径下的最大误差分别降低至1.18mm和1.56mm。该标定方法自动化程度高,适用于含有大量关节并联机器人的误差标定工作。 相似文献
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940.
丹参开花与繁育特性研究 总被引:4,自引:1,他引:3
通过田间观察和人工授粉等方法, 对丹参( Salvia miltiorrhiza Bge. ) 的开花生物学和繁育特性进行了初步研究。结果表明: 丹参为无限开花植物, 总状花序上通常有两性花近50朵, 单花花期5~7d, 从花前2 d到开花6 h花粉活力和柱头可授性都较大, 两者有效可遇期约为1.5 d, 可同花自交; 丹参自交结实和自然结实主要是通过同株异花传粉获得; 结合花粉/胚珠比、杂交指数以及繁育处理的结果认为,丹参不存在无融合生殖, 繁育类型为兼性异交, 自交亲和, 需要传粉者; 传粉媒介主要是蜂类。初步推断丹参为常异花授粉植物, 并对丹参育种中适宜采用的杂交方法及育种途径进行了探讨。 相似文献