顶钵-夹茎组合式取苗装置设计与试验

针对现有钵苗自动移栽技术中,夹钵式取苗方式受钵体强度及盘根性差异影响易导致钵体破损,降低取苗成功率,夹茎式取苗方式受茎秆强度及钵体与穴盘之间黏附力影响易造成伤苗、钵体不能取出等问题,该研究提出了一种顶钵-夹茎组合取苗方式,并进行了结构设计、装置试制与试验优化。对辣椒穴盘苗茎秆和钵体力学特性进行了测试,得到茎秆拉伸和径向压缩力学特性,及钵体拉拔与压缩力学特性,并建立了顶钵-夹茎组合式取苗装置在顶与夹过程中钵体和茎秆的受力模型,对取苗装置关键参数进行了设计。搭建试验台架,以“中农绿亨线椒363”穴盘苗为对象,以钵体含水率、取苗频率和顶钵高度为影响因素开展正交试验,结果表明经顶钵-夹茎取苗后的穴盘苗生长状态良好,确定最优水平为含水率45%,取苗频率60株/min,顶钵高度10 mm,该条件下钵体破损率为1.98%,取苗成功率为98%。田间试验表明平均取苗成功率为93.05%,株距合格率为88.17%。研究可为辣椒、番茄等旱地作物穴盘苗移栽技术改进优化提供参考。     

组合式轴流油葵脱粒装置的设计与试验

现有的油葵脱粒机未脱净损失率高,为研制低未脱净损失率的脱粒装置,设计了一种组合式轴流脱粒装置,脱粒间隙为20mm,并开展了不同滚筒转速对未脱净损失率、滚筒扭矩及功耗的试验研究。结果表明:滚筒转速在300～470r/min的区间,未脱净损失率先减小、后增大;当滚筒转速在450r/min时,未脱净损失率最小,为1. 14%,油葵的脱粒速度范围为8. 5～10. 0m/s;滚筒扭矩在547～557N·m的范围之内波动,波动范围不大;滚筒功耗在17. 20～27. 11k W范围递增,滚筒功耗与转速呈正相关的关系。     

离心泵非定常计算中叶轮转动位置对性能影响的数值模拟

利用CFD软件,采用Realizable k-ε湍流模型,分别在3种工况下,对1台比转数为71的导叶-蜗壳组合式离心泵的内部流动进行三维非定常数值模拟,获取了离心泵内部流场结构,计算泵的扬程及效率。根据计算结果,分析了叶轮转动位置对泵外特性和内流场的影响。结果表明：当叶轮转动位置不同时,泵扬程、效率随之发生变化,选取某一特定位置处结果作为最终预测结果会产生较大的随机误差;叶轮转动位置的不同,也会对叶轮、导叶、蜗壳流道内的压力场和速度场产生一定的影响。     

机械气力组合式玉米精密排种器

结合机械内充种式排种器的结构特点和气吹式排种器的单粒留种原理,设计了一种机械气力组合式玉米精密排种器。阐述了其基本结构和工作原理,对关键部件进行了设计计算,并对工作压力、重播指数、漏播指数、粒距合格率等性能指标进行了台架试验。试验结果表明,该排种器工作气压低、粒距合格率高,能够适应高速作业需求。     

组合式螺旋板齿种子玉米脱粒机工作参数优化

根据Box-Behnken试验设计原理,以喂入量、脱粒轴转速、板齿螺旋角和排芯口压板压力为自变量,籽粒破碎率为响应值,采用四因素三水平响应面分析方法,并利用Design-Expert软件建立数学模型,对各因素及其交互作用进行分析.建立了各因素与籽粒破碎率之间的数学模型.试验数据分析表明:建立的回归方程显著;4个因素对籽粒破碎率影响的主次顺序为板齿螺旋角、脱粒轴转速、喂入量和排芯口压板压力;最佳工作参数为:喂入量2.8 kg/s、脱粒轴转速241 r/min、板齿螺旋角9°和排芯口压板压力40 N,此时籽粒破碎率为0.366％,较参数优化前的破碎率减小了0.084％ ～0.274％.     

组合式干燥机组在脱水蔬菜中的应用

脱水蔬菜是利用自然方法或人工方法使新鲜蔬菜脱去部分水分而制得的干菜。它基本保持了蔬菜原有的色泽、味道和营养成分,食用方便,由于含水量少、容易运输、贮藏时间长,能调节蔬菜生产的淡旺季。脱水蔬菜的主要品种有胡萝卜、食用菌类、白菜、甘蓝和生姜等,干制方法有自然晒干及人工脱水两类。     

多功能深松联合整地技术

我市现在推广应用的多功能深松联合整地技术,是以80马力以上的大型拖拉机为动力,配套1GSZ-210（280）型组合式灭茬深松旋耕起垄多用机,一次进地完成深松、旋耕、起垄、镇压复式作业,加装灭茬部件还可以同时进行灭茬作业。     

板式家具挑选有窍门

在上一期中,我们为大家介绍了实木家居的挑选,那么在这一期中,我们将为大家介绍板式家具的挑选。板式家具是指以人造板为主要基材、以板件为基本结构的拆装组合式家具。相对于实木、红木家具而言,由于板材打破了木材原有的物理结构,所以在湿度变化较大的时候,人造板的形变要比实木小得多,更适合     

小型组合式豆制品加工机上市

<正> 一种设计合理、结构简单、使用安全方便的小型组合式豆制品加工机最近在江苏省新沂市第四中学科技部上市销售。此机不用电,由蒸气锅炉、挤压平台和多种模具构成。纯手工配料、模     

基于改进分离阈值特征优选的秋季作物遥感分类

为了提高秋季作物分类精度,以多时相的Sentinel 2为数据源,以生育进程相近的秋季作物为分类对象,提出一种基于Relief F算法和信息熵改进分离阈值算法(Modified ISEaTH based entropy,EMISE)的多评价准则融合特征优选算法——改进分离阈值组合式特征优选算法(Modified EMISE based Relief F,ReEMISE),并分析了不同特征对秋季作物分类的重要性。首先,利用Relief F算法对特征进行初选,结合EMISE算法对2种评价准则进行融合,再优化初选特征集,进而利用随机森林(Random forest,RF)方法提取农作物种植面积,并与单评价准则的Relief F算法和EMISE算法的随机森林分类精度进行比较。同时,利用多时相光谱特征、传统指数特征、红边指数特征、纹理特征、不同时相波段差值特征、不同时相波段比值特征及优选特征,通过7组不同的特征组合提取秋季作物种植面积,分析不同特征组合对秋季作物分类精度的影响。结果表明:ReEMISE特征优选的随机森林法在特征变量为9个时精度最高,总体精度和Kappa系数分别为95.3918%和0.9397;综合多特征是提高农作物分类精度的关键,在多时相光谱特征基础上分别加入传统指数特征和红边特征,总体精度分别提高1.5021、1.5715个百分点,Kappa系数分别提高0.0198、0.0207。因此综合多特征的ReEMISE特征优选的随机森林法可以有效提高秋作物分类精度和效率。