海贝柱自动晾晒设备设计

针对当前传统人工晾晒海贝柱效率低下、容易造成污染等问题。设计了海贝柱自动晾晒机械,采用阶梯式晾晒生产线对湿海贝柱分级晾晒,多条晾晒生产线分时、高效的工作,机器上方设有遮板以保证晾晒作业不被污染而且不受天气条件的影响。整机采用stm32单片机、传感器等技术实现自动化作业,机器控制系统监测到生产线发生故障或海贝柱出现堆积时会立即停止工作以便于检查故障、减少损失。试验结果表明:机械晾晒不会造成海贝柱内的营养成分的流失,机械晾晒海贝柱的干基含水率达到30%仅需12h,机械晾晒海贝柱能节省大量的干燥时间,显著的提高了晾晒效率,避免了人工晾晒过程导致的二次污染和损失。该研究为海贝柱自动晾晒机械的研制提供了技术参考。     

黑木耳烘干控制系统的研究

黑木耳烘干控制系统，采用压缩式热泵，AT89C51单片机、SHT75型温湿度传感器、加热器等组成温湿度控制电路。控制干燥室内的温湿度，完成对干燥室内的黑木耳进行低温、高效率的去湿干燥。     

简论我国施药技术的发展趋势

环境安全和食品安全已引起世界各国的高度重视,我国政府在全面建设小康社会的同时,已把治理农业环 境、发展可持续农业列入重要的议事日程。本文试图从施药技术的3个方面--药械、农药、施药方法来探讨我 国施药技术的发展趋势,并提出了作者的一些观点,力图为我国施药技术的发展提供一些参考依据。     

轴伸贯流泵多工况下的压力脉动特性

为了研究轴伸贯流泵在不同流量工况下的压力脉动特性,应用计算流体动力学软件对泵内流场进行数值计算,揭示不同流量工况下泵内压力脉动的变化规律,并利用真机进行压力脉动测试以验证数值计算方法的可靠性.结果表明:机组各监测面的压力脉动都具有一定的周期性,转轮处波峰和波谷与转轮叶片数相关,压力脉动主频为叶频;前导叶进口截面压力脉动...     

自动反拉式换位夹持苎麻剥麻机设计与参数优化

针对目前普遍使用且依靠人力喂入及反拉的苎麻剥麻机劳动强度大、安全性差、剥麻质量不稳定等问题,该研究以“川苎11号”苎麻为研究对象,设计了一种自动反拉式换位夹持苎麻剥麻机。首先对苎麻茎秆物理尺寸和力学性能参数进行测量,确定采用双夹持机构与同步带夹持输送、电机驱动夹持机构翻转换位、双滚筒反向剥麻的技术方案。进而对剥麻装置、夹持机构等主要部件进行结构设计和理论分析,确定苎麻剥麻机结构和剥麻滚筒转速、反拉速度、喂入角度等工作参数。然后分析苎麻茎秆剥打过程并建立仿真模型,运用ANSYS/LS-DYNA模块对剥麻过程进行单因素仿真试验,分析了木质部去除量、韧皮部损失量等,仿真结果表明,剥麻滚筒转速、反拉速度、喂入角度分别在350～650 r/min、0.2～0.4 m/s、5°～15°范围内时的剥麻效果较好。根据Box-Behnken试验设计方法,开展三因素三水平正交试验,通过方差分析和响应面分析,得出反拉式换位夹持苎麻剥麻机的最优工作参数为：剥麻滚筒转速451.047 r/min,反拉速度0.319 m/s,喂入角度10.728°;样机试验表明最优工作参数下的平均鲜茎出麻率为5.03%,平均原麻含杂率为1.14%,满足苎麻剥麻机技术标准。该换位夹持装置能够实现苎麻夹持喂入与自动反拉,简化剥麻机结构,提高剥麻机作业性能和剥麻质量,研究结果可为轻简型苎麻自动剥麻机的研发提供技术参考。     

直注式秸秆捡拾粉碎深埋机设计与试验

为提升秸秆深埋质量,针对秸秆深埋过程中秸秆捡拾效果差、输送方式单一、输送效率低、深埋率低等问题,提出一种直注式秸秆深埋还田方法,设计了直注式秸秆捡拾粉碎深埋机,阐述了整机结构和工作原理。对关键部件进行了设计分析,设计了无护圈式捡拾装置,分析了捡拾装置各个运动阶段与弹齿的运动轨迹,确定了4个运动阶段所对应的相位角;设计了以运秸螺旋输送器和运秸叶片为主的机械输送装置、以抛秸风叶和运秸导管为主的气力输送装置。对秸秆输送量进行分析,明确了运秸螺旋输送器结构参数,得出了运秸螺旋输送器最低转速;对运秸叶片和抛秸风叶进行了动力学分析,确定了运秸叶片和抛秸风叶结构,明晰了影响秸秆输送效果的关键因素为机具前进速度、运秸螺旋输送器转速、抛秸风叶转速、运秸叶片倾角和抛秸风叶倾角,并确定了影响因素范围。仿真试验结果表明,机具前进速度和运秸螺旋输送器转速存在交互作用,最佳作业参数：机具前进速度为3km/h、运秸螺旋输送器转速为1200r/min和抛秸风叶转速为1600r/min。田间试验结果表明,平均秸秆捡拾率和平均深埋率分别为91.02%,90.03%;运秸导管出口处风速和作业扭矩分别为1.78～26.83m/s、61.55～214.78N·m,各工作部件运行稳定,满足秸秆深埋还田作业要求,为秸秆深埋还田机研发和改进提供了依据。     

基于改进Mask R-CNN的笼养死鸭识别方法

针对规模化笼养肉鸭舍内死鸭识别采用人工作业方式时,存在作业效率低、劳动强度大、养殖成本高等问题,以层叠式笼养肉鸭为研究对象,提出了一种基于深度学习的笼养死鸭识别方法。为了采集数据,首先面向立体层叠式养殖环境设计了一款适用于肉鸭舍的自主巡检装备。针对笼养肉鸭舍铁丝网遮挡严重的问题,基于机器视觉对笼网进行修复,基于OpenCV对图像进行增强处理。构建了一种基于Mask R-CNN的死鸭识别模型,采用Swin Transformer对模型进行优化,解决了Mask R-CNN网络缺乏整合全局信息能力的问题。对比分析了SOLO v2、Mask R-CNN和Mask R-CNN+Swin Transformer模型识别笼内死鸭准确率。实验结果表明,在平均精度均值为90%的条件下,Mask R-CNN+Swin Transformer模型对笼内死鸭总体识别准确率可达95.8%,在自主巡检装备上的检测效果优于其他主流的目标检测算法。     

水稻硬质育秧盘全自动起盘机提升与叠盘装置研究

针对现有叠盘暗室育秧模式下全自动起盘机存在起盘合格率和工作稳定性下降,输送阶段易造成秧苗、秧盘损伤等问题,改进设计一种具有轴向辅助推送秧盘功能的钩杆式提升装置,并构建仿真试验平台确定影响其工作性能的主要参数及取值范围;确定关键部件循环叠盘装置的结构参数,建立多情形目标评价结果函数,并通过Matlab插值法对评价指标进行标准化;采用二次旋转正交组合试验,以托盘间距、横向输送速度、抬起角为试验因素,起盘合格率、叶损伤率、硬盘损伤率和伤秧数为性能评价指标,对试验结果进行响应曲面分析、回归分析。应用Design-Expert 11进行多目标参数组合优化。在托盘间距为190mm、横向输送速度为0.20m/s、抬起角为72°的条件下,田间验证试验得到起盘合格率为97.5%,叶损伤率为0.52%,硬盘损伤率0.45%,伤秧数为9,与理论优化值误差小于1%,比优化前合格率提升5.6个百分点,叶损伤率降低3.5个百分点,减少秧苗损伤,硬盘损伤率降低3.8个百分点。     

农户闲置宅基地市场化配置感知风险识别及防控

推进闲置宅基地市场化配置是宅基地“三权分置”改革的主要目标,识别农户宅基地市场化配置的感知风险是稳慎推进宅基地要素市场化配置的基本前提。为科学客观识别农户宅基地市场化配置的感知风险,该研究基于“有监督”的机器学习算法,结合重庆市典型宅改试点的实证,定量识别农户宅基地市场化配置的感知风险,并从“事前预防”“事中防控”“事后防范”3个维度,差异化探讨不同配置方式下的风险防控策略,以期为深化宅基地市场化配置改革提供政策建议。结果表明：1）农户宅基地市场化配置的感知风险等级总体呈“两头低,中间高”的类正态分布。2）就地直接入市中的农民权益风险最高（46.74%）,应联合地方政府、村集体和农户,注重“事前预防”;规划调整入市中的社会稳定风险最高（35.66%）,村集体应注重“事前预防”,而地方政府应注重“事后防范”;复垦指标入市中的耕地保护风险最高（29.13%）,地方政府应注重“事中防控”,而村集体应注重“事后防范”;复绿指标入市中的农民权益风险最高（34.24%）,地方政府应注重“事前预防”。3）4种方式下农户宅基地市场化配置的风险识别结果存在异质性;农户宅基地市场化配置的风险防控既需要“因时而动”,也依赖“多方合力”,需结合不同配置方式的突出致险因子分阶段、分主体协同防控。     

基于PC-RELM的养殖水体溶解氧数据流预测模型

养殖水体中溶解氧浓度一直是最重要的水质参数之一。为了精准地对水体溶解氧进行调控,提高养殖生产效率,降低养殖风险,该研究考虑外部天气条件对溶解氧的影响以及溶解氧自身的昼夜变化特征,提出一种基于正则化极限学习机（principal component analysis and clustering method optimized regularized extreme learning machine,PC-RELM）的养殖水体溶解氧数据流预测模型。首先,采用主成分分析法判断影响溶解氧浓度的强重要性因子,降低预测模型的数据维度;其次,利用熵权法计算各时刻点的天气环境指数,并利用快速动态时间规整算法（fast dynamic time warping,FastDTW）完成时间序列数据流在不同天气环境下的相似度度量;然后使用k-means算法对时间序列的相似度进行聚类分簇,并基于分簇结果完成正则化极限学习机预测模型的构建,实现溶解氧浓度的估算。最后将PC-RELM模型应用到无锡南泉试验基地养殖池塘的溶解氧预测调控过程中。试验结果表明：PC-RELM的预测均方根误差值（root mean square error, RMSE）为0.961 9,与PLS-ELM（partial least squares optimized ELM）、最小二乘支持向量机（least square support vector machine,LSSVM）以及BP神经网络模型进行对比,其RMSE值分别降低了41.54%、54.58%和67.16%。该预测模型可以有效地捕捉不同天气条件下溶解氧的变化特点,具有较高的预测精度和效率。