农业拖拉机使用要领及关键技术探析

拖拉机是农业生产使用最多、最频繁的机械设备之一。随着我国农业机械化水平不断提高,传统的拖拉机设备已经跟不上时代发展需要,只有推动技术创新,赋予拖拉机更多的科技含量,才能提升拖拉机性能和农业生产效率,进而提升拖拉机使用效益。文章介绍了拖拉机使用技术要领,分析拖拉机关键技术发展现状,并就拖拉机未来发展趋势提出展望。     

拖拉机用柴油机主轴瓦技术分析

对拖拉机所用的某大功率高性能高速柴油机(以下简称"NY128柴油机")在实际运行过程中出现的主轴瓦拉瓦故障进行了细致的技术分析,进而提出了解决该柴油机拉瓦严重故障的途径。通过提高柴油机关键零部件清洁度,优化部件及整机装配工艺,调整完善柴油机出厂试验等方面的优化处理,从而从根本上解决拖拉机用柴油机主轴承轴瓦拉瓦的严重问题。     

拖拉机室内台架试验技术现状与展望

作为拖拉机研发的重要验证手段，拖拉机室内台架试验可方便高效地为拖拉机模拟各种工况下的性能表现。首先探究动力总成控制技术、负载模拟技术、试验数据处理技术和试验结果评价技术4种拖拉机室内台架试验关键技术，结合试验技术的最新研究进展，对4种技术进行详细的阐述和分析。接着从动力总成控制算法、负载模拟算法、试验数据处理方法、试验结果评价指标体系4个方面对拖拉机室内台架试验技术进行讨论与展望。最后得出对动力总成算法进行优化、提高动态负载模拟精度、保持试验数据处理方法的前沿性、对试验结果综合客观评价是拖拉机室内台架试验技术的发展趋势，以期为我国拖拉机室内台架试验技术的发展提供参考。     

基于卷积神经网络的拖拉机工况识别

农机工况识别在细化农机作业状态和帮助掌握区域污染物排放趋势方面有着重要的研究价值。基于拖拉机不同运行状态下的行驶速度、发动机转速以及实时油耗等时间序列,首次提出将图像识别方法引入到拖拉机工况识别中的思路,并分别应用参数优化的支持向量机与卷积神经网络对实际作业拖拉机工况进行研究。结果表明:(1)基于参数优化的支持向量机可以较好地实现样本点的工况识别且识别准确度达到99.851 9%,但无法实现农机工况的连续性识别,同时无法对农机工况转换阶段进行有效识别。(2)以拖拉机运行速度与发动机转速等信息构建样本图像来描述农机工况变化的数据表达,并在此基础上应用卷积神经网络可以有效实现农机工况的连续性识别,且识别准确率可以达到93.3%。本研究在农机工况识别方面具有一定参考价值,并为后续农机不同工况下区域污染物排放研究提供技术支持。     

对拖拉机传统起动电路的改进

对传统拖拉机起动电路的改进,使拖拉机停车即全车停电,防止因短路引起电路烧毁或者小电流放电使电瓶电“跑光”,造成发动机启动困难或其他经济损失。     

三年纠纷 一锤定音 一起典型的焊接质量伤人案

２０００年７月，我站受甘肃省安西县人民法院委托，对７C１．５型农用挂车车厢自卸锁销座焊缝喉部断裂进行质量鉴定。２００１年５月，法院依据我站的质量鉴定报告，做出农用挂车销售商负担用户医疗费、误工费的判决。农用挂车销售商对我站质量鉴定结论未提出异议。一场拖延了三年的质量事故案件，终于得到解决。现场勘验受安西县人民法院的委托，我站派两位高工进行现场调查，参加现场调查的人员还有委托方代表，销售商代表和用户当事人。据当事人陈述：１９９８年８月２６日从安西县某农机经销商购买７C１．５型农用挂车。１９９８年９…