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切碎玉米秸秆螺旋输送性能试验研究 总被引:3,自引:0,他引:3
在水平螺旋输送试验装置上对切碎玉米秸秆的螺旋输送性能进行了单因素试验和正交试验,研究了螺旋轴转速、填充系数和螺距对输送量和功率消耗的影响。单因素试验结果表明:螺旋轴转速、填充系数和螺距对输送量和功率消耗的影响显著;且随着螺旋轴转速、填充系数和螺距的增大,输送量和功率消耗都呈上升趋势。正交试验结果表明:因素对输送量影响的主次顺序是螺距、填充系数、转速;因素对功率消耗影响的主次顺序是转速、螺距、填充系数。采用综合平衡法最终得到的较优水平组合是A1B1C3,即螺旋轴转速56r/min、填充系数0.3、螺距3 0 0 mm。本试验可为提高玉米秸秆螺旋输送综合质量提供参考。 相似文献
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螺旋式输送装置参数优化研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为了提高农业纤维物料螺旋式输送装置的输送性能,降低输送功耗,提高生产率,利用MATLAB软件对比功耗数学模型进行单变量优化分析,并结合试验验证了理论分析的一致性。试验结果表明:螺旋式输送装置输送性能最佳的取值范围是:喂入量30~70 kg/min、螺距300~355 mm、螺旋轴转速97~137 r/min。以比功耗作为输送性能评价指标,采用3因素3水平的Box-Benhnken响应面分析法进行参数优化试验,得到了影响比功耗各因素的主次顺序:喂入量、螺距、螺旋轴转速。以比功耗最小为优化目标,利用Design-expert的优化模块对试验结果进行分析,确定出各因素对指标影响的最佳参数组合:螺距335 mm、螺旋轴转速117 r/min、喂入量30 kg/min,输送性能优化后比优化前提高了8%,上述成果满足预期设计目标,可为螺旋式输送装置的参数优化和结构改进提供一定的参考和指导。 相似文献
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草原火研究综述 总被引:3,自引:0,他引:3
火作为重要的生态因子与我们的生活息息相关。国内外已对草原火展开了一定研究,本文讨论了草原火的研究成果,从影响因素、生态影响、时空分布格局、草原火的管理、遥感监控、预警和风险评价7个方面进行深入的探讨。一方面可为相关决策部门提供有力的科学依据,进而保证对草原火规范管理、草原生态环境平衡;另一方面,可为草原火发生发展过程,及其对相关区域乃至未来全球气候变化的影响研究提供依据,进而为当前全球变化研究做出贡献。由于目前在研究领域的局限性和研究时间间断性出现的问题,最后分析了草原火的研究趋势,并对火生态因子对全球气候变化影响和火灾预测模型有待深入的研究难点和发展趋势进行了展望。 相似文献
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应用系统诊断方法,对科尔沁沙地系统的特征、存在问题及成因进行了分析,认为沙地系统衰退最根本的原因是政策、管理体制的不合理及科技人才的短缺;引起土地沙漠化的直接原因为急剧增长的人口、严重短缺的农村牧区燃料资源以及农业科技意识的淡薄.在此基础上还提出了沙地系统可持续发展的战略对策. 相似文献
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为解决揉碎玉米秸秆螺旋输送过程中的生产率低、功耗大、易堵塞及机件磨损严重等问题,该文设计了一种螺旋-气力耦合输送装置,并以揉碎玉米秸秆为原料开展了试验研究。螺旋-气力耦合输送装置主要由螺旋输送装置和气力辅助输送系统组成。其中气力辅助输送系统主要由喷射角度可调的Y型喷嘴座、喷嘴、最大出气压力为1.6 MPa的空气压缩机、直径为10 mm的PPR(polypropylene random)管和15°弯管及压力表等组成。螺旋输送装置主要由机壳、螺旋叶片和中心轴等组成,其关键参数为:螺旋叶片外径为250 mm,中心轴直径为60 mm,螺距为335 mm,螺旋槽用U型机壳。以比功耗、轴向推力、螺旋叶片及机壳各部位所受压力作为输送性能指标,对施加气流前后各部位所受压力进行测试。结果表明,当螺距为335 mm、螺旋轴转速为100 r/min、喂入量为70 kg/min、气流速度为10~50 m/s时,随着气流速度的增大,输送装置的比功耗先减小后增大。当气流速度为20 m/s时比功耗最小,为10.78 W/kg,比无气流时的比功耗减小了8.3%,轴向推力、叶片和机壳各部位所受压力随着气流速度的增大而减小,且均小于不加气流时的值。 相似文献
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PFC软件作为一款成熟的离散元分析软件,由于在处理连续与非连续介质方面的出色表现,得到了广泛的应用。但是PFC软件所需要的细观参数均需要采用室内试验数据通过试错法反复调试才能获得,效率低、盲目性高,严重影响后续试验数据,因此急需一种新的细观参数校准方法。本文以玉米秸秆颗粒的单轴蠕变试验为基础,结合离散元软件PFC 2D,通过正交试验多因素方差分析方法分析了Burgers模型宏细观参数之间的影响关系,从而证明宏细观参数之间存在着复杂关系,不宜采用通过回归分析获得宏细观参数之间的关系式的方式标定细观参数,适合利用BP神经网络进行参数标定,利用创建的BP神经网络对细观参数进行标定,根据测试组的标定结果分析得出Burgers模型各细观参数的标定精度均在92%以上,且误差较为稳定,而且训练好的神经网络相关系数R>0.96,从而证明BP神经网络的细观参数标定性能较为可靠。将玉米秸秆单轴蠕变试验的宏观参数带入训练好的BP神经网络中进行细观参数标定,比对模拟蠕变试验与物理蠕变试验发现,两者的蠕变曲线基本一致,应变量的最大误差为2%,证明了BP神经网络具有良好的参数标定能力,可为PFC参数标定提供一定的参考价值。 相似文献