HS-73实用新型振动筛式花生收获机

针对现有花生收获机的技术缺点和山东省莱西市花生种植土壤的特性,研制了一种振动筛式花生收获机,阐述了机具的设计依据、方案选择和主要技术创新点,介绍了机具的结构和作业方式,通过实验,获得了机具的主要作业指标。     

9QS－1型玉米青饲料收获机的设计与试验

通过分析原有青饲料收获机的局限性，设计出了一种与小四轮拖拉机配套的新型玉米青饲料收获机。将切断、粉碎、抛送、装袋融为一体。     

拨禾指式不对行玉米收获装置的试验

为解决玉米收获机不对行收获问题,采用先割断秸秆、再拨禾摘穗技术,提高玉米收获机对种植行距的适应性;通过对拨禾指、甩刀与摘穗机构的优化组合,设计、制作出拨禾指式玉米收获装置,对关键技术及影响因素进行了分析,提出了拨禾指将玉米秸秆分禾、喂入、输送过程中的技术条件。通过在中国东北高产垄作和黄淮海一年两熟玉米种植区进行试验表明,各项技术指标符合国家标准,行距的适应范围为300～800 mm,对机具跨区作业、机器利用率和增加农机户收入具有现实意义和实用性。     

基于SDAE-BP的联合收割机作业故障监测

为了解决联合收割机作业故障的非线性特征信号难以提取的问题,该研究提出了一种基于堆叠去噪自动编码器（Stack Denoising Auto Encoder, SDAE）和BP神经网络（Back Propagation,BP）融合的联合收割机作业故障监测及诊断的方法（SDAE-BP）。以转速传感器采集联合收割机脱粒滚筒转速、籽粒搅龙转速、喂入搅龙转速、杂余搅龙转速、风机转速、输送链耙转速、割刀频率以及逐稿器振动频率,并将采集的数据集作为系统的输入。利用SDAE提取输入信号的深层次特征,并由BP神经网络辨识收割机作业状态,实现联合收割机故障监测。在SDAE-BP模型训练过程中,去噪自动编码器(Denoising Auto Encode, DAE)依次经带有不同分布中心噪声的原始数据进行训练,然后将其堆叠,并通过误差反向传播算法对模型参数进行优化,以提升模型识别故障性能和泛化能力。试验结果表明,对于2018年联合收割机田间试验数据,模型的故障诊断准确率达到99.00%,与SDAE和BP神经网络相比,分别提高了1.5和4.5个百分点。将SDAE－BP故障诊断模型用2019年的试验数据进行更新,并用2018年和2019年试验数据进行测试,结果表明,更新后的模型对2018年试验数据的故障识别准确率为99.25%,对2019年试验数据的故障识别准确率为98.74%,更新后模型在2019试验数据集上的故障识别准确率较未更新模型提高了6.52个百分点。该文所建模型能够准确识别联合收割机的故障类型,且具有较好的鲁棒性,对旋转型机械故障监测及预警具有参考价值。     

不同激励下宽频磁浮俘能器俘能试验

振动能量俘获是获取可再生清洁能源的一种有效途径,具有广阔的应用前景,有利于社会的可持续性发展。目前,随机功率谱激励下的高功率密度和宽频能量回收仍然是研究的难点。该研究设计了一种可有效利用宽频振动能量的高功率密度磁浮式俘能器,采用COMSOL Multiphysics软件计算悬浮磁体非线性回复力与位移的关系式,根据磁浮振动系统的控制方程和基尔霍夫定律建立俘能器的数学模型,详细研究了模型参数变化对俘能器性能的影响。随后进行正弦扫频和驻频试验以验证俘能器的发电能力。同时,从俘能器的效率、效能和体积优值3个指标对俘能性能进行评价;并结合实际应用,设计俘能器稳压电路。根据丘陵山区农业机械工作的随机路谱特性,建立随机激励的数学模型,根据响应幅值的概率密度函数的FPK方程表达式,得到了平稳概率密度函数的解。结果表明:在激励频率从9.77到31.75 Hz变化时,俘能器最大输出电压在5.92和21.52 V之间;最大输出功率在10 Hz时达81.93 mW,从5到50Hz,输出功率范围为5.76到81.93 mW;俘能器的效率、效能和体积优值分别为2.85%、9.85%和39.74%;俘能器电压输出的...     

谷物在纵向轴流滚筒脱粒空间中的运动状态分析

以4LZ-3型自走式联合收获机纵向轴流滚筒为研究对象,将滚筒分为喂入段、脱粒段和分离段,在合理假设的基础上,考虑摩擦力的作用,对各段谷物运动状态加以分析,给出了各段谷物运动的绝对速度、相对速度和轴向速度的计算公式.结果显示,谷物沿轴向运动的条件是:喂入段的螺旋角应小于谷物与螺旋叶片摩擦角的余角;脱粒段和分离段的螺旋角应小于谷物与导向板的摩擦角.     

马铃薯收获机设计试验研究

张家口地区马铃薯种植面积广,畜力犁收获时效率低,漏收和破损较为严重,外购的马铃薯收获机不适合当地农民的种植方式.为此,设计了马铃薯收获机.该机可实现马铃薯挖掘、薯土分离和薯秧分离.同时,对该机部分关键零件进行了设计,对样机在玉米茬地和马铃薯地的工作性能进行了试验研究.试验结果满足当地农民的使用要求,试验数据对设计多行马铃薯收获机具有参考和借鉴作用.     

林木联合采育机蜂窝结构进料辊关键技术与应用性能研究

针对机械化采伐作业中减少木材损伤的问题,提出一种基于辊型双V蜂窝结构的进料辊.结合相关的数学公式,推导出了辊型双V蜂窝结构的动态冲击模型,并通过有限元仿真结果得到了验证.对伐木工况低速冲击下辊型蜂窝的力学与吸能特性、动态响应、结构稳定性和结构效率等应用技术指标进行探究,并引入不同结构的辊型六角蜂窝进行参照对比.低速冲击下,辊型双V蜂窝相较于辊型六角蜂窝负泊松比效应更明显,结构效率更高且抗冲击性更强,结构稳定性更好,接触力更均匀.各辊型双V蜂窝结构冲击至ε =0.3时的各应力指标均满足1 600kg以下树木采伐工况需求.这为蜂窝结构进料辊的机械化应用与减少原木损伤提供了参考.     

凯斯甘蔗收割机试用的初步观察分析

随着甘蔗糖业的发展,对甘蔗生产过程机械化的要求也越来越高。然而对甘蔗生产过程收割的这个阶段诸多专家还存在着争议,主要集中在收割方式是采用整杆收割还是切断收割。通过对凯斯甘蔗收割机的初步试用情况进行数据分析,对甘蔗进行机械化的生产提供了参考。     

基于BP神经网络的甘蔗收获机切割器振动性能研究

针对小型甘蔗收获机切割器不平衡对切割器轴向振动的影响,为实现切割器振动的有效预测以及自动控制信号的获取,通过正交试验并利用BP神经网络技术与回归分析构建出了切割器螺旋以及刀盘振动的BP神经网络模型和回归模型。分析结果表明:基于BP神经网络建立模型的切割器螺旋与刀盘的振动正确拟合率达到了88.89%,且相对误差基本上在5%以内,而回归模型的切割压力正确拟合率只有38.89%。因此,基于BP神经网络建立的模型具有较高的精度,通过此BP神经网络模型,有效地解决了复杂信息特征的提取问题,减少了试验研究的次数与成本,为进一步的切割器刀盘以及螺旋振动的自动控制系统的研发奠定了基础。