基于激光雷达扫描的料仓原料储料量测量方法

为提高仓内原料储料量测量自动化和智能化水平,设计了一种基于二维激光雷达扫描的储料量测量装置与系统。本系统采用RPLIDAR S1型二维激光雷达扫描获取不同储料量物料的原始点云数据,通过坐标变换、重叠点提取、滤波、分割等方法对原始点云进行预处理,采用贪婪投影三角化算法将预处理后的点云进行三维重建,获得仓内原料的三维模型,结合物料三维模型和物料的容重获得仓内原料的储料量,从而实现储料量的自动测量。以玉米为试验对象,测量小型储料塔内玉米储料量并对玉米不同储料量进行扫描测量,验证模型的准确性,结果显示：测量结果的平均绝对误差为8.05 kg,平均相对误差为1.52%。研究结果表明,基于二维激光雷达扫描的储料量测量方法是可行的,具有较好的稳定性和测量精度,能够满足实际生产需求。     

基于池塘圈养条件的大口黑鲈生长特征与模型构建

为掌握池塘圈养条件下大口黑鲈养殖周期的生长特征变化规律,测定体质量为（16.3±4.9）~（424.9±27.2） g生长周期内大口黑鲈的体长、全长、吻长、眼径、头长、尾柄长、头高、体高、尾柄高、体宽和体质量生长特征参数,分析其生长特征参数之间的相关性,分别建立基于支持向量回归（SVR）、径向基神经网络（RBF）和随机森林回归（RF）的体质量预测模型,将预测值与实测值拟合确定最佳模型;并运用模型拟合的方法建立各个生长特征参数的最佳生长模型。结果显示：体质量与生长特征参数均呈极显著相关性;基于支持向量回归（SVR）的体质量预测模型预测效果最佳,预测模型的决定系数R²为0.996,均方根误差为9.004,平均绝对误差为6.598;体质量与体长呈幂函数关系W=0.0127×L^3.224,决定系数R²为0.977;全长、体长、吻长和头长的最佳生长模型为Logistic模型,头高、体高、眼径和体宽最佳生长模型为Von Bertalanffy模型,体质量、尾柄长和尾柄高最佳生长模型为Gompertz模型;在养殖周期内大口黑鲈肥满度在2.26%~2.93%波动。以上结果表明,可以利用生长模型和体质量预测模型预测掌握圈养条件下大口黑鲈的生长过程,并通过精准投喂达最佳养殖效果。     

膨化颗粒饲料碰撞破碎特性分析与离散元模拟仿真

为了探究在气送过程中碰撞对膨化颗粒饲料的影响,以鲈鱼膨化颗粒饲料为研究对象,通过试验和仿真共同模拟膨化颗粒饲料的碰撞破碎状况,探究其破碎机理与破碎规律。采用水平碰撞试验平台,探究不同碰撞速度对膨化颗粒饲料的破碎影响,并采用破碎函数建立破碎尺寸与碰撞速度的拟合关系,参数拟合的决定系数大于0.99。将膨化颗粒饲料破碎状态划分为：未破碎、局部破碎、破碎和崩解4种状态,测得试验中临界碰撞速度为25.60 m/s,相对应的气流速度为56.29 m/s。采用离散元法(DEM)建立膨化颗粒饲料的离散元模型并进行参数标定。基于EDEM软件,模拟碰撞破碎过程得到仿真中临界碰撞速度25.20 m/s,试验与仿真得到的临界破碎速度相差1.6%。在EDEM后处理中获得碰撞速度与破碎率和最大尺寸率的关系以及破碎率与损失能量的关系,随着速度的增加,破碎率增加,而最大尺寸率减小。破碎率先呈线性变化而后呈指数变化,但最大尺寸率一直呈指数变化,且在两线的交点25.20 m/s左右出现断崖式下降。当碰撞速度小于25.20 m/s时,破碎率与损失能量呈线性关系,到达临界破碎速度后,损失能量呈指数变化。研究结果可为解释膨化颗...