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机械吸捕过程中蝗虫逃逸问题的探讨 总被引:1,自引:0,他引:1
野外试验时发现,蝗虫在吸捕的过程中有逃逸现象,并且主要出现在吸头两侧,因而吸捕率的高低跟吸捕机两侧流场的分布有密切关系。从吸嘴水平面更能直观地观察出吸头两侧流场的分布情况,利用F1uent软件中的RNGk-ε湍流模型对吸嘴水平面流场进行数值模拟,并结合试验数据分析草地蝗虫吸捕机吸头两侧流场的速度分布规律,寻求解决蝗虫两侧逃选问题的最佳方法,同时证明该数值算法的可靠性。 相似文献
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针对荞麦剥壳时不能随原料种类变化而适时调整砂盘间隙和转速的问题,提出一种基于机器视觉的荞麦剥壳性能参数在线检测方法,为荞麦剥壳机自适应最优控制提供数据反馈。采集快速滑落的荞麦剥出物图像,使用带二阶拉普拉斯修正项的边缘自适应插值算法对图像插值重建;对重建的浅蓝色背景荞麦剥出物图像N(B-R)灰度变换之后进行背景分割;生成距离骨架图像并对其邻域极大值滤波提取种子点,使用分水岭算法对种子点标记后的距离图像进行粘连分割;采用交互式方法标注已粘连分割的荞麦籽粒,然后使用已标注的荞麦籽粒训练BP神经网络。在线试验中,处理和识别一幅包含897个籽粒的1 824像素×1 368像素图像耗时4. 79 s。未剥壳荞麦、整米和碎米的正确识别率分别为99. 7%、97. 2%和92. 6%。结果表明,本文在线检测方法得到的出米率能够反映荞麦剥壳机组的剥壳性能,可为荞麦剥壳加工的自适应最优控制和智能化提供有效基础数据。 相似文献
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藜麦脱出物空气动力学特性测试与分析 总被引:1,自引:0,他引:1
藜麦被联合国粮农组织(FAO)列为全球十大全营养食品之一。目前,但其机械收获中因缺少专用机具,收获的毛粮杂质较多,且国内藜麦联合收获机的清选效果还不够理想,存在着清选不彻底、含杂率高等问题。藜麦脱出物主要由茎秆类、带壳藜麦、藜麦、带壳瘪谷及瘪谷等组成,各自的物料特性存在差异。为此,对藜麦脱出物的空气动力学特性进行试验测定,得到藜麦脱出物长秸秆、短秸秆、带壳藜麦、藜麦、带壳瘪谷、瘪谷和颖壳的悬浮速度变化范围。同时,在清选试验台上选取一定范围的风机转速、出风口角度、抖动板抖动次数及喂入量,以藜麦含杂率、损失率为评价指标,得到了影响清选效果的因素水平,为藜麦联合收获机风选部件参数选择提供了依据。 相似文献