磁化处理的全尾砂料浆沉降参数优化模型

为了提高全尾砂料浆的脱水浓缩效果,将磁化处理技术引入到全尾砂料浆脱水浓缩中,并建立GA-SVM模型优选全尾砂料浆的沉降参数。建立支持向量机（SVM）沉降参数优化模型,以磁感应强度、磁化处理时间、料浆流速、料浆浓度、絮凝剂单耗为输入因子,沉降速度为综合输出因子,通过正交试验建立样本数据对SVM模型进行训练与检验,采用遗传算法（GA）对SVM模型参数进行优化,进而得到磁化全尾砂料浆沉降参数的GA-SVM优化模型。将GA-SVM模型运用到某铁矿磁化全尾砂料浆沉降参数优化中,得到的最佳沉降参数为磁感应强度0.192 T、磁化处理时间1.85 min、料浆速度1.92 m/s、PAC单耗28 g/t,沉降速度可达约155 cm/h。研究表明：适宜的磁化处理条件可提高全尾砂料浆的脱水浓缩效果,节约30.0%~42.5% PAC用量,GA-SVM模型对全尾砂料浆沉降参数预测结果相对误差在5%以内、预测精度高,为全尾砂料浆脱水浓缩及其参数优选提供了一种新思路。     

不同苗龄玉米苗对垄上栽植机的适应性探讨

试验比较了苗龄在1叶至5叶期间的甜玉米苗用机械移栽的效果以及植株生长情况和产量情况。结果表明:1叶1心至3叶1心期间的苗均试用于机械移栽,并且产量较高;4叶以后的大苗不仅容易造成机械损伤,而且成苗情况和产量情况均不理想。在试验条件下,推荐1叶1心至3叶1心苗进行机械移栽。     

D200型秸秆纤维制取机原料供给系统优化设计与试验

为提高D200型秸秆纤维制取机工作效率,实现对农作物秸秆物料的浸泡、清洗及连续稳定的输送,解决人工喂料时劳动强度大、喂料不均匀等问题,设计了与D200型秸秆纤维制取机相配套的原料供给试验装置。在对浸泡装置、搅拌装置和捞取装置间配合关系及工作原理分析的基础上,以单个耙齿为研究对象,分析了耙齿与秸秆的作业过程,建立了捞取量的数学模型,找出了影响捞取量的主要因素。应用L16(45)正交试验方法,以输送带线速度、耙齿齿数、搅拌桨转速为试验因素,以捞取效率及其变异系数为评价指标实施试验。试验结果表明:输送带线速度、耙齿齿数、搅拌桨转速对捞取效率影响极显著(P0.01);输送带线速度对捞取效率变异系数影响极显著(P0.01)。同时利用模糊综合评价方法对试验指标进行综合评价,确定影响综合评价的主次顺序为:输送带线速度、搅拌桨转速、耙齿齿数;最优参数组合为:输送带线速度0.6 m/s、搅拌桨转速40 r/min、耙齿齿数8根。此时,单位时间内捞取效率为1 111.2 kg/h,变异系数为0.124,满足生产要求。     

基于多特征降维的植物叶片识别方法

植物种类识别方法主要是根据叶片低维特征进行自动化鉴定。针对低维特征不能全面描述叶片信息,识别准确率低的问题,提出一种基于多特征降维的植物叶片识别方法。首先通过数字图像处理技术对植物叶片彩色样本图像进行预处理,获得去除颜色、虫洞、叶柄和背景的叶片二值图像、灰度图像和纹理图像。然后对二值图像提取几何特征和结构特征,对灰度图像提取Hu不变矩特征、灰度共生矩阵特征、局部二值模式特征和Gabor特征,对纹理图像提取分形维数,共得到2 183维特征参数。再采用主成分分析与线性评判分析相结合的方法对叶片多特征进行特征降维,将叶片高维特征数据降到低维空间。降维后的训练样本特征数据使用支持向量机分类器进行训练。试验结果表明:使用训练后的支持向量机分类器对Flavia数据库和ICL数据库的测试叶片样本进行分类识别,平均正确识别率分别为92.52%、89.97%,有效提高了植物叶片识别的正确率。     

基于多体动力学的圆盘式开沟机虚拟仿真与功耗测试

目前圆盘式开沟机功率消耗主要通过理论计算或样机试制后的田间试验等方法得出,测试结果受环境、设备精度影响较大,为此提出了利用虚拟测试平台评估圆盘式开沟机功率消耗的方法。首先建立圆盘式开沟机工作部件的ANSYS动力学模型,并进行边界约束条件和载荷设置,分别模拟圆盘式开沟机在开沟深度400 mm、前进速度0.8 km/h、刀盘转速180 r/min和开沟深度500 mm、前进速度1.5 km/h、刀盘转速220 r/min 2种工况下的功率消耗,仿真结果为31.26 kW和32.67 kW;然后构建相同工况的田间功耗测试系统,测得的实际功耗为33.57 kW和35.41 kW,仿真值与实测值相对误差分别为6.88%和7.73%,验证了该种测试方法的准确性和可行性。最后分别选取3种开沟深度、2种前进速度和3种刀盘转速因素组成18种开沟工况,对其进行仿真分析,结果表明:刀盘转速在200 r/min时,无论前进速度高低,圆盘式开沟机均具有最低的功耗。     

基于高光谱成像的苹果品种快速鉴别

以"乔纳金"苹果,"红富士"苹果和"秦冠"苹果共90个试验样本为试材分别采集865~1 711 nm的近红外波段高光谱图像,选取苹果图像感兴趣区域(ROI),以分辨率2.8 nm提取其平均反射光谱数据,分别利用K近邻法(KNN)和径向基核函数支持向量机(RBF-SVM)进行品种判别,5折交叉检验。结果表明,3种苹果的近红外高光谱图像均在波长941~1 602 nm之间变得清晰,该区域200个波段下的平均反射光谱数据经KNN法中的10种距离算法评判,当K取值3和5时,切比雪夫距离、欧几里得距离和明可夫斯基距离3种距离算法的识别正确率均达到100%;SVM-RBF核函数模型中,γ取值为2-8~1的范围内识别正确率均在92%以上,当γ取值2-5,C取值为16和32时,识别正确率最高,为96.67%。故利用近红外高光谱图像技术结合KNN计算对苹果品种进行快速鉴别是优异和可靠的方案。     

基于时间序列MODIS的农作物类型空间制图方法

为快速获取大范围种植结构复杂区域的作物种植面积,以MODIS数据为数据源,选择归一化植被指数(Normalized difference vegetation index,NDVI)、增强植被指数(Enhanced vegetation index,EVI)、宽动态植被指数(Wide dynamic range vegetation index,WDRVI)、地表水分指数(Land surface water index,LSWI)、归一化雪被指数(Normalized difference snow index,NDSI)5种特征,结合同步的实地调查样本点,采用支持向量机算法(Support vector machines,SVM)提取黑龙江省主要农作物的种植面积。研究表明,在待选特征中NDVI、EVI与LSWI指数组合取得了最高的分类精度,总体分类精度为74.18%,Kappa系数为0.60;支持向量机算法与最大似然算法、随机森林算法相比,分类精度更优。该方法为在大区域中提取农作物种植面积提供了参考价值。     

农作物秸秆生物质压块机的设计与研究

通过分析认识到农作物秸杆、杂草等生物质均是很好的燃料,但在农业生产活动中大都被废弃或人为点燃烧掉,造成环境污染和浪费。因此设计研发了一种高效率的生物质燃料压块机,即使秸杆碎料从进料口送入挤压推进到压块仓,设计转轮凸模与凹模块的模孔刃口对应挤压的结构,阻力小,耗能低,并且机壳体上设计有环形布置的数十个凹模块的数十个出料孔,实现了出料速度快,产量大。使用该设备提高了农作物秸秆的回收利用率,达到变废为宝的目的,开辟了农业新能源领域,节能降耗,绿色环保。     

2BDH-10型同步施肥水稻旱穴播机的结构原理及使用

介绍了2BDH-10型同步施肥水稻旱穴播机的结构、工作原理、调整、使用、维护、保养、常见故障及排除方法。     

迎春花试管培养技术的研究

旨在研究不同培养条件对迎春花不定芽再生和生根状况的影响,并筛选出最适培养条件。以迎春花带芽茎段为材料,通过诱导愈伤组织、愈伤组织分化新芽、芽生根等步骤建立迎春花离体快速繁殖体系。研究结果表明,适合迎春花愈伤组织诱导的培养基为WPM+3.0 mg/L6-BA+0.5 mg/LNAA,诱导率高达100%;适合迎春花芽伸长诱导的培养基为WPM+2.0 mg/L6-BA+0.5 mg/LNAA,诱导率达56.8%;适合迎春花生根诱导的培养基为1/2 WPM+0.5 mg/L NAA,生根率高达85%,根系发达,试管苗生长健壮。培养条件为光照强度1500 lx,光照时间12 h/d,温度25℃。植物生长调节剂种类及质量浓度对迎春花不定芽的出芽时间和再生率以及生根率有明显影响。