绵茵陈中绿原酸的提取工艺研究

【研究目的】研究并优化乙醇提取绵茵陈中绿原酸的最佳操作参数;【方法】以绵茵陈为原料,通过单因素试验、正交试验和方差分析确定最佳提取工艺;【结果】结果表明:乙醇提取绵茵陈中绿原酸的效果较好;确定的最佳工艺参数乙醇浓度为60%、料液比1:25、提取温度60℃、提取时间1.5h;【结论】采用60%乙醇可以很好提取绵茵陈中的绿原酸。     

喷油泵试验台智能量油系统的研究

为解决喷油泵试验台量油系统测量误差较大的问题，本研究通过采集喷油器针阀升程、喷油压力、转速等信号精确测得喷油量。     

超细煤水浆与柴油混合液的流变特性

煤水浆(CWM)是一种新型的正在开发的可工业化的石油代用燃料。而将煤水浆用于柴油机则处于试验阶段。流变特性是煤水浆性质判定的主要依据之一。本文将就下列三方面对超细煤木浆与柴油组成的混合液(用作柴油机燃料)的流变特性进行分析:(1)流变模型和流变参量;(2)超细煤水浆与柴油的最佳混合比;(3)触变性。     

基于视觉的苗期作物株间除草关键技术研究现状

基于视觉的苗期作物和杂草的图像分割技术逐渐成熟,通过视觉技术对苗期作物进行精准识别和定位,是实现株间除草的关键技术和难点。作物的精准识别首先需要利用颜色特征将图像中的作物、杂草和土壤背景进行分割;其次利用实际识别对象的位置特征,形状特征,纹理特征,光谱特征等构造新的特征向量,结合成熟的分类算法对作物和杂草进行特征分类识别。针对棉苗和大豆苗,主要提取位置特征、形状特征,多采用支持向量机为主分类算法;针对玉米,主要提取位置特征、纹理特征,多采用人工神经网络为主的分类算法;针对部分蔬菜苗,主要提取形状特征、光谱特征,多采用算法结合的优化算法,具体实现时需要根据离线样本学习的结果来平衡苗期作物的识别准确率与实时性。在目前的算法中,主要存在三方面的问题:作物特征提取效果易受到遮挡、光照等干扰;分类算法目前还不能得到非常令人满意的准确性和实时性;目前算法一般是针对某种时段的作物,不具有通用性。这些都是后续算法研究中需要进一步解决的问题。     

KPY全衬里部分流型油浆泵的研制

通过对三种类型的油浆泵的比较分析，阐述了全衬里部分流型油浆泵的技术优势。由于叶轮采用全开式部分流设计，从水力上降低了舍催化颗粒介质对叶片的磨损，可以满足高温、重载、抗磨蚀及冲刷工艺流程要求。适用于涉及到工厂安全、人身安全、环境安全等重要场合中。具有广泛的应用与推广前景。     

柴油机燃用菜籽油的耐久性试验研究

柴油机燃用菜籽油植物油的短期耐久试验证明了植物油可作为一种代用燃料,但同时也暴露出了一系列的问题.试验后观察试验柴油机的主要零部件可看到:燃烧室的表面有大量的积碳、喷油器结焦、气门黏滞、缸套轻微刮伤等现象.这导致了柴油机性能的下降、油耗的升高和经济性的下降.其中,喷油器结焦和气门黏滞是性能下降的主要原因.     

不同出口角离心油泵叶轮切割性能实验

对不同出口角的离心油泵叶轮直径进行了切割，当输送清水时，对离心油泵性能的变化情况和切割定律的影响进行了实验研究。结果表明，随着叶轮直径的减小，最优工况点向着流量减小的方向移动；泵在第一次切割后，即叶轮直径为205mm时，最优工况点的效率有所上升，出口角越大效率上升的幅度越大。关死工况下．扬程切割指数和轴功率切割指数分别近似等于常数。最优工况下，流量、扬程、轴功率和效率切割指数与现有理论值不同。     

油葵收获割台工作性能仿真及试验研究

为研究油葵收获割台在工作过程中的性能与可靠性,得到该割台正常工作时的关键参数,利用SOLIDWORKS对割台进行三维参数化建模并导入ADAMS中进行运动学仿真,得到收获时茎秆受力和摆动程度的仿真结果并进行正交组合分析,仿真和分析结果表明:割台正常工作最优参数的组合是拉茎辊转速800 r/min、机器的行驶速度2.12 km/h、拉茎间隙10 mm、拉茎辊的倾角20°,同时往复切割刀的切割速度2 m/s时茎秆的受力最小,通过田间试验发现整个收获过程籽粒损失率≤3%,喂入输送绞龙的茎秆较短,收获可靠性较好,结果表明该割台适合油葵的机械化收获。     

基于迁移学习的无人机影像耕地信息提取方法

随着精准农业技术的发展,对农作物用地信息快速、准确提取的需求越来越高。同时,无人机技术以其方便、高效、具有低空云下飞行能力等优势被广泛应用于自然资源的调查中。但无人机影像普遍光谱信息较为匮乏,因此很难准确、快速地提取出耕地信息。基于此,提出了一种利用迁移学习机制的耕地提取方法(TLCLE)。首先,利用深度卷积神经网络(DCNN)剔除线状地物(道路、田埂等),然后,通过引入迁移学习机制将DCNN特征训练过程中得到的特征提取方法迁移到耕地提取中,最后,将所提方法与利用易康(e Cognition)软件进行耕地提取(ECLE)结果进行对比。研究结果表明:对于实验影像1、2,TLCLE方法耕地提取总体精度分别为91.9%、88.1%,ECLE方法总体精度分别为90.3%、88.3%,2种方法提取精度相当,在保证耕地地块完整、连续性上TLCLE方法优于ECLE方法。     

基于方向一致性特征的小麦条锈病与白粉病识别方法

针对小麦条锈病、白粉病这2种病斑颜色特征相近、形状特征不明显,但在方向分布的一致性上却存在较大差别这一特点,提出了一种方向一致性描述方法。通过不同的方向核与图像卷积得到多个方向图和边缘,对每个方向图依据边缘图进行统计得到图像的方向分布直方图;并计算方向分布直方图的标准差,作为图像方向分布的一致性特征。该方法能够较好地抑制噪声影响,得到的结果符合图像的实际分布情况。利用该方法对小麦病斑进行特征提取,并应用于小麦条锈病与白粉病的病斑识别实验中。实验结果表明,所提出的方向一致性特征使条锈病与白粉病的区别度较大,准确识别率达到99%。