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摘要:針對(duì)現(xiàn)有蔬菜穴盤苗半自動(dòng)移栽機(jī)作業(yè)時(shí)需人工取、喂苗，工作效率低的問(wèn)題，設(shè)計(jì)了一種穴盤苗自動(dòng)取苗機(jī)構(gòu)。建立了該機(jī)構(gòu)的運(yùn)動(dòng)和受力數(shù)學(xué)模型，分析了機(jī)構(gòu)主要參數(shù)對(duì)運(yùn)動(dòng)和動(dòng)力學(xué)特性的影響。提出了機(jī)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)目標(biāo)，并進(jìn)行了參數(shù)優(yōu)選分析，得出符合取苗軌跡要求的機(jī)構(gòu)參數(shù)范圍。在此基礎(chǔ)上，對(duì)機(jī)構(gòu)進(jìn)行動(dòng)力學(xué)分析，以機(jī)構(gòu)支座所受力的波動(dòng)最小為目標(biāo)，獲得了一組最佳組合。此組合下，機(jī)構(gòu)不僅具有良好的取苗軌跡，滿足移栽農(nóng)藝要求，同時(shí)具備較好的動(dòng)力學(xué)性能。

摘要:為提高穴盤苗移栽機(jī)的自動(dòng)化程度和工作效率，結(jié)合井關(guān)PVHR2型旋轉(zhuǎn)托杯式半自動(dòng)移栽機(jī)，設(shè)計(jì)了一種可實(shí)現(xiàn)整排取苗間隔放苗的自動(dòng)移栽機(jī)。其中，取苗末端執(zhí)行器用于實(shí)現(xiàn)缽苗的整排夾取和間隔投放，旋轉(zhuǎn)升降機(jī)構(gòu)用于協(xié)助取苗末端執(zhí)行器完成攜苗上升、正轉(zhuǎn)90°至投苗位置、反轉(zhuǎn)90°回取苗位置及下降取苗動(dòng)作?；谡湃∶玳g隔放苗工作原理，對(duì)取苗爪驅(qū)動(dòng)凸輪的外形輪廓進(jìn)行設(shè)計(jì)，以實(shí)現(xiàn)取苗爪的先后開(kāi)合；結(jié)合取苗機(jī)構(gòu)組成和作業(yè)時(shí)序要求，對(duì)整排取苗部件與穴盤輸送機(jī)構(gòu)的運(yùn)動(dòng)循環(huán)過(guò)程和時(shí)序分配進(jìn)行分析，進(jìn)而對(duì)各凸輪機(jī)構(gòu)的時(shí)序進(jìn)行控制，以實(shí)現(xiàn)機(jī)構(gòu)間的運(yùn)動(dòng)協(xié)調(diào)，完成自動(dòng)移栽作業(yè)。以28d的72孔穴盤黃瓜苗為對(duì)象，進(jìn)行樣機(jī)試驗(yàn)，試驗(yàn)結(jié)果表明：整個(gè)取苗機(jī)構(gòu)的時(shí)序分配合理，運(yùn)動(dòng)協(xié)調(diào)可靠,可實(shí)現(xiàn)整排取苗間隔放苗的作業(yè)要求；在取苗速率為3600株/h、夾苗深度為27mm、取苗夾角為10°時(shí)，取苗效果最佳，成功率達(dá)95％。

摘要:針對(duì)全自動(dòng)移栽機(jī)的缽苗盤自動(dòng)送盤和精確定位問(wèn)題，研制了一種移栽機(jī)缽苗盤驅(qū)動(dòng)裝置和定位控制系統(tǒng)。該裝置利用壓縮空氣作為動(dòng)力，采用氣液阻尼缸驅(qū)動(dòng)苗盤的移動(dòng)，由接近開(kāi)關(guān)對(duì)苗盤定位，旋轉(zhuǎn)編碼器計(jì)量苗盤的移動(dòng)距離，PLC為控制核心，觸摸屏作為人機(jī)界面，可根據(jù)需要隨時(shí)調(diào)整苗盤的移動(dòng)速度和距離。試驗(yàn)結(jié)果表明，通過(guò)設(shè)定補(bǔ)償值，該系統(tǒng)能夠消除氣缸響應(yīng)滯后以及機(jī)械加工誤差等因素造成的影響，其定位控制誤差小于1mm，能夠滿足全自動(dòng)高速移栽機(jī)的使用要求。

摘要:設(shè)計(jì)了一種基于PLC的蔬菜缽苗移栽機(jī)自動(dòng)輸送裝置。采用高速伺服電動(dòng)缸驅(qū)動(dòng)推桿頂出秧苗的方式，實(shí)現(xiàn)了高速精準(zhǔn)無(wú)損傷取苗；通過(guò)PLC控制系統(tǒng)控制步進(jìn)電動(dòng)機(jī)，實(shí)現(xiàn)了缽苗的精準(zhǔn)定位和輸送；設(shè)計(jì)了同步帶及齒輪傳動(dòng)的同步投苗裝置，實(shí)現(xiàn)了投苗轉(zhuǎn)筒與鴨嘴栽植器完全同步，解決了地輪驅(qū)動(dòng)的鴨嘴栽植器在栽植過(guò)程中轉(zhuǎn)速不均勻的問(wèn)題，提高了投苗的準(zhǔn)確率。最終設(shè)計(jì)了試驗(yàn)臺(tái)，驗(yàn)證了缽苗自動(dòng)輸送裝置的可行性。

摘要:設(shè)計(jì)了一種全自動(dòng)移栽機(jī)機(jī)械取苗機(jī)構(gòu)。依據(jù)機(jī)構(gòu)原理建立相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型，確定了機(jī)構(gòu)各參數(shù)間的關(guān)系，針對(duì)不同規(guī)格苗盤，利用Matlab對(duì)結(jié)構(gòu)參數(shù)進(jìn)行設(shè)計(jì)優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)了取苗機(jī)構(gòu)在給定范圍內(nèi)開(kāi)合和對(duì)幼苗基質(zhì)塊的夾取功能設(shè)計(jì)要求。

摘要:穴盤苗自動(dòng)移栽關(guān)鍵在于實(shí)現(xiàn)自動(dòng)高效取苗，取苗成功率除與機(jī)械結(jié)構(gòu)因素有關(guān)外，穴盤苗自身的力學(xué)特性也是至關(guān)重要的因素。以黃瓜穴盤苗為對(duì)象，夾苗拉拔試驗(yàn)測(cè)試?yán)瘟Γ瑑舍槉A持抗壓試驗(yàn)測(cè)試?yán)忬w抗壓性能。運(yùn)用正交試驗(yàn)分析填充量、基質(zhì)成分體積比、含水率對(duì)拉拔力及缽體抗壓性能的影響。夾苗拉拔試驗(yàn)結(jié)果表明， 3個(gè)因素對(duì)拉拔力均顯著影響，各因素對(duì)拉拔力敏感性由大到小為填充量、基質(zhì)成分體積比、含水率；兩針夾持抗壓試驗(yàn)結(jié)果表明，3個(gè)因素對(duì)缽體抗壓性能均顯著影響，各因素對(duì)缽體抗壓性能敏感性由大到小為含水率、基質(zhì)成分體積比、填充量。綜合評(píng)分得到最優(yōu)組合為：填充量為每個(gè)穴孔填充33.5cm3基質(zhì)，基質(zhì)成分（泥炭、蛭石、珍珠巖）體積比為3∶1∶1，含水率為65%。綜合考慮，進(jìn)行取苗末端執(zhí)行器夾取試驗(yàn)，試驗(yàn)表明，得到的適宜移栽組合與綜合評(píng)分結(jié)果一致。

摘要:玉米播種過(guò)程中，由于種子與排種管、開(kāi)溝器的碰撞和機(jī)組前進(jìn)的共同作用，使得種子落地的位置隨機(jī)，造成播種均勻性差問(wèn)題，為此設(shè)計(jì)了舵輪式玉米免耕精量施肥播種機(jī)，主要由秸稈粉碎還田與苗帶清整裝置、舵輪勺盤式穴播器等組成。舵輪勺盤式穴播器由舵輪式穴播器和勺盤式排種器集成在一起,發(fā)揮勺盤式排種器精量取種和舵輪式穴播器定點(diǎn)投種的優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)玉米等株距精量播種。采用秸稈粉碎還田與苗帶清整裝置旋出施肥溝，由外槽輪排肥器完成施肥。通過(guò)田間試驗(yàn)表明：播種、施肥平均深度分別為52.1mm、70.5mm，出苗率達(dá)到95%，提高了播種質(zhì)量，較好地滿足了我國(guó)北方一年兩熟區(qū)保護(hù)性耕作技術(shù)的需求。

摘要:旱地玉米全膜覆蓋雙壟溝精量播種機(jī)采用凸輪與曲柄組合機(jī)構(gòu)控制成穴器，能夠?qū)崿F(xiàn)播種時(shí)成穴器水平絕對(duì)速度為零，可改善播種作業(yè)過(guò)程中成穴器撕膜、挑膜及穴孔錯(cuò)位。以播種機(jī)前進(jìn)速度、曲柄機(jī)構(gòu)轉(zhuǎn)速、凸輪機(jī)構(gòu)轉(zhuǎn)速和切膜刀角為自變量，穴孔錯(cuò)位率為響應(yīng)值，依照Box-Behnken試驗(yàn)設(shè)計(jì)原理，采用四因素三水平響應(yīng)面分析方法，建立了各因素與穴孔錯(cuò)位率之間的數(shù)學(xué)模型，并對(duì)各因素及其交互作用進(jìn)行分析。試驗(yàn)結(jié)果表明：4個(gè)因素對(duì)穴孔錯(cuò)位率影響的主次順序依次為凸輪機(jī)構(gòu)轉(zhuǎn)速、曲柄機(jī)構(gòu)轉(zhuǎn)速、播種機(jī)前進(jìn)速度和切膜刀角；最佳工作參數(shù)為：播種機(jī)前進(jìn)速度0.50m/s、曲柄機(jī)構(gòu)轉(zhuǎn)速50.2r/min、凸輪機(jī)構(gòu)轉(zhuǎn)速46.4r/min和切膜刀角23.6°，此條件下穴孔錯(cuò)位率為1.221%。驗(yàn)證試驗(yàn)表明該組合下試驗(yàn)相對(duì)誤差較小。

摘要:針對(duì)黃淮海輪作區(qū)小麥玉米輪作機(jī)械化生產(chǎn)體系，優(yōu)化出了既符合農(nóng)學(xué)要求又符合機(jī)械化作業(yè)要求的基本種植規(guī)格。設(shè)計(jì)了2BYM—12型折疊式動(dòng)力防堵免耕玉米播種機(jī)，該機(jī)具有獨(dú)特的苗帶清理及作業(yè)防擁堵功能、株距無(wú)級(jí)調(diào)節(jié)及其他關(guān)鍵部位作業(yè)監(jiān)控功能、播種深度調(diào)節(jié)功能和作業(yè)仿形功能，適于大面積平整地塊高效作業(yè)。采用了輕量化技術(shù)和液壓折疊技術(shù)，便于田間轉(zhuǎn)移和作業(yè)。在動(dòng)力匹配和負(fù)載計(jì)算的基礎(chǔ)上，利用ANSYS軟件對(duì)2BYM—12型免耕播種機(jī)中間播種單元進(jìn)行了有限元分析。結(jié)果表明，播種機(jī)的應(yīng)力分布狀況與實(shí)際情況一致，播種機(jī)整體受力符合設(shè)計(jì)要求。田間試驗(yàn)表明播種機(jī)作業(yè)性能達(dá)到了設(shè)計(jì)要求。

摘要:闡述了牧草種子9BQS—3.0型氣吹式松土播種復(fù)式作業(yè)機(jī)的總體結(jié)構(gòu)及工作原理，對(duì)播種機(jī)的地輪傳動(dòng)裝置、淺松裝置、鎮(zhèn)壓器裝置、排種裝置進(jìn)行了結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)及數(shù)據(jù)分析。試驗(yàn)結(jié)果表明，本機(jī)結(jié)構(gòu)合理，工作性能良好，碎土率達(dá)到了94.5%，淺松層膨松度達(dá)到了63%，播披堿草種子破損率為1.2%。可同時(shí)完成松土、鎮(zhèn)壓、開(kāi)溝、播種、覆土、鋪平聯(lián)合作業(yè)。

摘要:針對(duì)氣力式免耕播種機(jī)常會(huì)發(fā)生排種管堵塞、機(jī)械傳動(dòng)系統(tǒng)故障以及由于種箱排空而造成的漏播等現(xiàn)象，基于單片機(jī)技術(shù)設(shè)計(jì)了一種氣力式免耕播種機(jī)工作情況監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。設(shè)計(jì)了氣力式播種機(jī)作業(yè)參數(shù)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的整體結(jié)構(gòu)與系統(tǒng)電路，完成相關(guān)參數(shù)的設(shè)置。利用監(jiān)測(cè)系統(tǒng)對(duì)氣力式播種機(jī)風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速、行走速度、播種面積以及種箱料位進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。試驗(yàn)結(jié)果表明，氣力式免耕播種機(jī)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)測(cè)量精度高，能夠完成工作過(guò)程的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。

摘要:在我國(guó)華北一年兩熟區(qū)保護(hù)性耕作地塊進(jìn)行播種作業(yè)時(shí)，關(guān)鍵是在保證防堵性能的前提下，降低能耗，提高播種性能。而有支撐切割作業(yè)時(shí)，由于外力的支撐作用，所需的切割力變小，從而能夠降低能耗。以有支撐切割裝置——浮動(dòng)支撐式防堵裝置為研究對(duì)象，采用ANSYS軟件分別對(duì)其關(guān)鍵部件切割直刀和支撐板進(jìn)行有限元靜強(qiáng)度分析。切割直刀和支撐板承受載荷分別為切割秸稈和土壤的阻力、土壤和秸稈的支撐力，通過(guò)建立有限元模型，求解得到切割直刀和支撐板的應(yīng)力分布圖。結(jié)果表明，切割直刀的應(yīng)力主要集中在孔心右側(cè)x大于零區(qū)域和孔心至轉(zhuǎn)折處區(qū)域，最大等效應(yīng)力為2151.2Pa；支撐板的應(yīng)力主要集中在圓弧板區(qū)域及平板靠近圓弧板的一端，最大等效應(yīng)力為3.77×105Pa。田間試驗(yàn)表明，作業(yè)效果良好，作業(yè)過(guò)程中，切割直刀應(yīng)力集中區(qū)未發(fā)生折彎，支撐板應(yīng)力集中區(qū)沒(méi)有發(fā)生變形。

摘要:氣吸振動(dòng)盤式精密播種機(jī)工作過(guò)程中，種子盤中的種子不斷減少，吸種高度也相應(yīng)減小。通過(guò)試驗(yàn)，結(jié)合水稻芽種物理特性，得出了種子量變化規(guī)律；提出吸種高度的控制方法，確定定量加種裝置的加種量和加種周期，并進(jìn)行播種試驗(yàn)。試驗(yàn)結(jié)果表明，吸種高度控制方法和定量加種控制方式使種子盤內(nèi)種層厚度保持在8～18mm，吸種盤吸種率達(dá)到94%，能夠滿足播種機(jī)的精密播種要求。

摘要:針對(duì)油菜種子浸種處理與機(jī)械化播種的農(nóng)機(jī)農(nóng)藝適應(yīng)性問(wèn)題，進(jìn)行了冷水浸種、溫水浸種等預(yù)處理方式對(duì)油菜籽氣力精量排種性能影響的試驗(yàn)研究。試驗(yàn)表明，種子浸泡處理后機(jī)械物理特性發(fā)生明顯變化，千粒質(zhì)量增加、籽粒飽滿、種皮變軟，彈性模量下降約40%，壓縮破壞變形增加約20%，最大破壞載荷下降約10%；排種器轉(zhuǎn)速小于36r/min時(shí)，不同浸種預(yù)處理的油菜籽的排種合格指數(shù)均大于95%，漏播指數(shù)小于4%；浸泡處理的籽粒力學(xué)特性有所下降，但氣力式排種對(duì)籽粒的破損率為零，種子的發(fā)芽能力也未被破壞。研究結(jié)果表明，正、負(fù)氣壓組合式排種技術(shù)適用于實(shí)際生產(chǎn)中浸種處理的油菜機(jī)械化精量播種。

摘要:為了研究不同耕作方式在華北一年兩熟區(qū)的適應(yīng)性，設(shè)置深松、旋耕、傳統(tǒng)翻耕、免耕4種不同耕作方式，分析耕作方式對(duì)土壤水穩(wěn)團(tuán)聚體、容重、含水率、土壤溫度和植株生長(zhǎng)特性的影響。結(jié)果表明：免耕、深松可分別提高0~10cm、10~30cm土層內(nèi)粒徑大于0.25mm水穩(wěn)團(tuán)聚體的含量；隨土層深度的增加，土壤容重增大，其中旋耕、深松分別降低0~10cm、10~30cm土層的容重，在0~20cm土層免耕的容重最大，20cm以下，旋耕、翻耕、免耕間容重的差異不明顯；深松有較好的蓄水保墑能力，其中10~30cm土層的效果最好，0~30cm土層的含水率分別比翻耕、旋耕、免耕高2.5%、1.6%、0.4%；翻耕的土壤溫度受氣溫影響的變化幅度最大，免耕的變化幅度和日平均土壤溫度最??；深松可促進(jìn)玉米前期的生長(zhǎng)，免耕促進(jìn)后期生長(zhǎng)，且深松能提高冬小麥的產(chǎn)量。

摘要:為提高適應(yīng)全秸稈覆蓋條件的東北黑土區(qū)免耕播種機(jī)性能，結(jié)合缺口圓盤開(kāi)溝器和滑刀式開(kāi)溝器的功能結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了具有滑刀式缺口的圓盤開(kāi)溝器，確定了開(kāi)溝器直徑，設(shè)計(jì)了具有滑刀式缺口的圓盤開(kāi)溝器的缺口輪廓曲線，并確定了缺口數(shù)量；采用ANSYS軟件的LS—DYNA對(duì)具有滑刀式缺口的圓盤開(kāi)溝器與土壤的相互作用進(jìn)行了仿真模擬；田間實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，具有滑刀式缺口的圓盤開(kāi)溝器在全秸稈覆蓋地表具有良好的入土、破茬性能。

摘要:針對(duì)閥控液壓馬達(dá)變量施肥系統(tǒng)PID控制算法，參數(shù)整定過(guò)程復(fù)雜、經(jīng)驗(yàn)性強(qiáng)、工作量大的不足，提出了基于遺傳算法整定PID的方法。利用變量施肥系統(tǒng)仿真模型，研究遺傳算法整定PID與臨界比例度法整定PID方波響應(yīng)曲線，表明遺傳算法PID控制器響應(yīng)速度快、超調(diào)量小、調(diào)節(jié)時(shí)間短。在變量施肥試驗(yàn)臺(tái)上進(jìn)行系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)性能試驗(yàn)，結(jié)果表明：遺傳算法PID參數(shù)系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)跟蹤誤差小，調(diào)速范圍跟蹤線性度好。遺傳算法PID精簡(jiǎn)了參數(shù)整定過(guò)程，優(yōu)化了參數(shù)整定結(jié)果。

摘要:為了深入研究影響彈齒式拾膜機(jī)構(gòu)工作性能的因素，確定彈齒式拾膜機(jī)構(gòu)的最佳工作條件，對(duì)該機(jī)構(gòu)運(yùn)動(dòng)進(jìn)行了理論分析和仿真分析。利用土槽臺(tái)架試驗(yàn)系統(tǒng)對(duì)影響機(jī)構(gòu)拾膜率的機(jī)具行進(jìn)速度、速比（彈齒軸與機(jī)具行進(jìn)速度的比值）、托膜鏟入土深度3個(gè)主要因素進(jìn)行了正交試驗(yàn)，結(jié)果表明，理論分析及運(yùn)動(dòng)仿真與臺(tái)架試驗(yàn)結(jié)果一致，速比的變化對(duì)機(jī)構(gòu)拾膜率的影響程度大于機(jī)具行進(jìn)速度和托膜鏟入土深度的變化，當(dāng)機(jī)具行進(jìn)速度為0.7m/s、速比為1.0、托膜鏟入土深度為110mm時(shí)，彈齒式拾膜機(jī)構(gòu)的拾膜率較優(yōu)。

摘要:針對(duì)傳統(tǒng)果園種植模式迫切需要行間高通過(guò)性植保動(dòng)力機(jī)械的現(xiàn)狀，設(shè)計(jì)了低矮型自走式果園噴霧機(jī)動(dòng)力底盤。通過(guò)理論計(jì)算與虛擬樣機(jī)分析，設(shè)計(jì)了多動(dòng)力輸出分動(dòng)裝置，實(shí)現(xiàn)各工作部件獨(dú)立運(yùn)轉(zhuǎn)；行走變速箱與高低速擋位配合操作，實(shí)現(xiàn)（3+1）×2個(gè)擋位，并可根據(jù)路面狀況進(jìn)行兩驅(qū)與四驅(qū)自由切換；整機(jī)行間最低通過(guò)高度1600mm；前輪越障高度隨藥量變化緩慢，由87mm下降到70mm，后輪越障高度與噴霧機(jī)重心無(wú)關(guān)；最小轉(zhuǎn)彎半徑2000mm左右?；贑reo的仿真結(jié)果顯示機(jī)具穩(wěn)定性好，變速范圍為1.5～16km/h，藥箱藥液量的變化對(duì)整機(jī)重心變化及其坡道行駛穩(wěn)定特性影響較小。

摘要:射流式混藥裝置是實(shí)現(xiàn)藥水分離、農(nóng)藥在線混合的關(guān)鍵部件，在大型植保機(jī)械上具有較好的應(yīng)用前景。理論分析了射流式混藥裝置最佳面積比、工作噴嘴截面面積和噴嘴與混合室的距離等關(guān)鍵結(jié)構(gòu)參數(shù)；采用標(biāo)準(zhǔn)的k—ε雙方程湍流模型數(shù)值研究混藥裝置內(nèi)部流場(chǎng)，并結(jié)合試驗(yàn)數(shù)據(jù)研究混藥裝置結(jié)構(gòu)參數(shù)對(duì)其性能影響及其特性曲線。研究結(jié)果表明，最佳面積比與工作壓力、出口壓力、引射壓力有關(guān)，噴嘴與混合室的距離應(yīng)等于最佳自由流束長(zhǎng)度；不同面積比下可達(dá)相對(duì)壓力降模擬值與試驗(yàn)值的最大相對(duì)誤差和平均誤差分別為0.125和0.051，驗(yàn)證了本文所選數(shù)值模型與模擬方案可以滿足工程需求；當(dāng)相對(duì)壓力降大于0.3后，吸入流量急劇減小。不同可用壓力降下所達(dá)到最大相對(duì)壓力降介于0.5～0.6之間；射流式混藥裝置的最佳面積比在1.6～2.0之間，噴嘴與混合室的最佳距離為2.6～4.6mm之間。

摘要:為了揭示軸流泵葉頂間隙流動(dòng)特征，采用LES方法和滑移網(wǎng)格技術(shù)，對(duì)一低比轉(zhuǎn)數(shù)軸流泵的內(nèi)部湍流進(jìn)行了數(shù)值計(jì)算，分析了5種不同工況下輪緣間隙泄漏渦形態(tài)及葉片近輪緣區(qū)壓力脈動(dòng)特性。結(jié)果表明：不同工況下，輪緣間隙主泄漏渦均發(fā)展至相鄰葉片正面，其起始位置隨流量增加沿流向逐漸上移；主泄漏渦與葉片夾角隨流量增加逐漸減小，0.7Qd和1.2Qd工況下分別為20°和14°；葉片表面近輪緣側(cè)壓力脈動(dòng)幅值均隨偏離設(shè)計(jì)工況程度的增大而增加，壓力面增幅尤為顯著；受輪緣泄漏渦影響，0.7Qd工況下，葉片正面進(jìn)口邊近輪緣側(cè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)PP3處壓力脈動(dòng)幅值為設(shè)計(jì)工況下的8.5倍，脈動(dòng)頻率以高頻為主，流量大于1.0Qd時(shí)，該監(jiān)測(cè)點(diǎn)壓力脈動(dòng)主頻為葉輪轉(zhuǎn)頻。

摘要:以軸流泵優(yōu)秀水力模型為研究對(duì)象，考慮各管段的實(shí)際安裝尺寸，流體域用結(jié)構(gòu)網(wǎng)格離散，并選用標(biāo)準(zhǔn)k—ε湍流模型，進(jìn)行全流場(chǎng)的定常和非定常計(jì)算。監(jiān)測(cè)非定常計(jì)算時(shí)葉輪進(jìn)口、葉輪出口、導(dǎo)葉中間和導(dǎo)葉出口處的壓力脈動(dòng)值。結(jié)果表明預(yù)測(cè)所得到的結(jié)果與試驗(yàn)結(jié)果吻合較好。對(duì)不同轉(zhuǎn)速下軸流泵壓力脈動(dòng)特性沿徑向的分布規(guī)律進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和分析，發(fā)現(xiàn)當(dāng)轉(zhuǎn)速發(fā)生變化時(shí)，壓力脈動(dòng)混頻幅值的均方根值（RMS）沿徑向變化規(guī)律也發(fā)生了變化。從頻域圖可知，在葉輪出口，流道的中間和靠近輪轂區(qū)域出現(xiàn)較大分頻幅值（即各頻率分量所對(duì)應(yīng)的幅值）；在導(dǎo)葉出口，流道中間測(cè)點(diǎn)的分頻幅值相對(duì)較高，靠近輪轂區(qū)域和流道外緣的測(cè)點(diǎn)分頻幅值相對(duì)較低。

摘要:為了研究不同隔舌安放角對(duì)離心泵動(dòng)靜干涉作用的影響，對(duì)3種不同隔舌安放角的蝸殼式離心泵進(jìn)行全流場(chǎng)數(shù)值模擬，得到了離心泵的內(nèi)外特性、壓力脈動(dòng)及徑向力特性。通過(guò)與試驗(yàn)結(jié)果對(duì)比分析，驗(yàn)證了采用的數(shù)值計(jì)算方法具有較高的準(zhǔn)確性。研究結(jié)果表明：當(dāng)隔舌安放角由23°逐步增大到33°時(shí)，離心泵的揚(yáng)程有所提高，水力效率的高效范圍變寬且最高效率點(diǎn)向大流量方向移動(dòng)，泵的內(nèi)部流動(dòng)狀況有所改善，隔舌安放角為33°時(shí)離心泵內(nèi)部的湍動(dòng)能分布最為均勻。在隔舌安放角為23°時(shí)，各工況下壓力脈動(dòng)幅值以及作用在葉輪上的徑向力明顯大于其他兩種型式的蝸殼，且在小流量工況下3種型式的蝸殼式離心泵徑向力隨著隔舌安放角的減小逐漸偏向于Y正半軸，在設(shè)計(jì)流量和大流量工況下，三者的徑向力基本呈對(duì)稱分布。因此，增大隔舌安放角，能有效改善隔舌處的壓力脈動(dòng)并減小葉輪所受的徑向力。

摘要:為解決多層式刮板清糞機(jī)存在的末端糞便漏不凈、對(duì)配套籠具系統(tǒng)層間距離要求高、運(yùn)行穩(wěn)定性差的問(wèn)題，利用離散元分析軟件EDEM 2.3對(duì)多層刮板式清糞機(jī)的工作過(guò)程進(jìn)行了數(shù)值模擬，研究了刮板垂直傾角X1、刮板縱向傾角X2、承糞板傾角X3對(duì)多層刮板式清糞機(jī)機(jī)械性能的影響。通過(guò)對(duì)比模型中虛擬刮板與9LPT—3第一代樣機(jī)上配置的多層刮板式清糞機(jī)的工作情況，驗(yàn)證模擬模型的可靠性。以清糞完成后糞便堆積體寬度Y1、清糞過(guò)程中糞便堆積體最大高度Y2、刮落量的穩(wěn)定性Y3為評(píng)價(jià)指標(biāo)，使用該虛擬模型進(jìn)行二次正交旋轉(zhuǎn)組合實(shí)驗(yàn)。結(jié)果表明，X1、X2、X3與Y1、Y2存在顯著相關(guān)性，分別為P<0.0001和P<0.05，與Y3不相關(guān)；綜合考慮后，x1、x2、x3分別選擇7°、35°、5°時(shí)，多層刮板式清糞機(jī)的機(jī)械性能最佳。

摘要:采用耐馳同步熱重分析儀，對(duì)HZSM—5催化提質(zhì)前后焦油的理論燃燒特性和動(dòng)力學(xué)進(jìn)行分析。結(jié)果表明，催化提質(zhì)前、后焦油燃燒過(guò)程約分為4個(gè)階段：輕質(zhì)有機(jī)物揮發(fā)段、揮發(fā)分燃燒段、難揮發(fā)組分燃燒段和殘留物燃燒階段，原始焦油前2個(gè)階段失重率約為75%，而提質(zhì)焦油失重率約為90%。隨著升溫速率增加，提質(zhì)焦油最大燃燒速率顯著增加，燃燒穩(wěn)定性明顯提高。根據(jù)熱重曲線計(jì)算動(dòng)力學(xué)參數(shù)，提質(zhì)焦油的活化能的變化與熱重試驗(yàn)結(jié)果符合，明顯降低。應(yīng)用熱紅外對(duì)焦油的燃燒煙氣進(jìn)行燃燒過(guò)程分析，氣體產(chǎn)物生成主要分為241~380℃、380~500℃和500~600℃3個(gè)階段。

摘要:采用單一流化床兩步氣化方法，以煤作為熱載體與發(fā)熱體，水蒸氣作為氣化介質(zhì)，在流化床熱態(tài)裝置上對(duì)生物質(zhì)氣化制取燃?xì)膺M(jìn)行了研究，探討了反應(yīng)溫度和水蒸氣與生物質(zhì)的質(zhì)量比u對(duì)燃?xì)饣鹩梅植?、化學(xué)火用、物理火用、火用效率和未反應(yīng)碳剩余率等的影響。在測(cè)試條件下，燃?xì)饣瘜W(xué)火用為10832.3~16510.54kJ/kg，物理火用為685.05~1146.71kJ/kg，化學(xué)火用/物理火用比為13.5~17.7，火用效率為35.52%~60.78%。結(jié)果表明，H2和CO是對(duì)燃?xì)饣鹩秘暙I(xiàn)最大的兩種氣體，H2和CO 火用值之和隨溫度升高而增加，隨u的增加先增加，后呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。隨著反應(yīng)溫度升高，燃?xì)饣瘜W(xué)火用、物理火用和火用效率均增加，而化學(xué)火用/物理火用比、未反應(yīng)碳火用效率及剩余率減小。適量水蒸氣的加入，有利于燃?xì)饣鹩眉靶实脑黾樱禽^高的u會(huì)導(dǎo)致未反應(yīng)碳剩余率的增加。一個(gè)最佳的u應(yīng)該在1.2與1.6之間被選取。

摘要:以水稻秸稈為原料，利用9JYK—2000A型環(huán)模秸稈壓塊機(jī)進(jìn)行壓縮成型試驗(yàn)研究，以主軸轉(zhuǎn)速、含水率、成型溫度和模輥間隙為影響因子，以壓塊機(jī)噸燃料能耗為響應(yīng)函數(shù)。尋求工藝參數(shù)對(duì)壓塊機(jī)噸燃料能耗影響規(guī)律和最優(yōu)組合。利用Design-Expert 8.0.6的回歸分析法及響應(yīng)面分析法，建立并分析了4個(gè)因子對(duì)試驗(yàn)指標(biāo)影響的數(shù)學(xué)模型。結(jié)果表明：主軸轉(zhuǎn)速為160.8r/min、含水率為(23.92±3)%、成型溫度為84.5℃、模輥間隙為2.47mm條件下，壓塊機(jī)噸燃料能耗為27.10kW·h/t，所生產(chǎn)成型壓塊的松弛密度均值為1.023g/cm3；各因素對(duì)壓塊機(jī)噸燃料能耗貢獻(xiàn)率由主到次依次為：主軸轉(zhuǎn)速、含水率、模輥間隙、成型溫度；試驗(yàn)驗(yàn)證模型預(yù)測(cè)值與試驗(yàn)值之間相對(duì)誤差均值為4.50%，可用來(lái)預(yù)測(cè)環(huán)模秸稈壓塊機(jī)的噸燃料能耗。

摘要:稻草灰分含量較高，并且表皮被二氧化硅所覆蓋，使用傳統(tǒng)的脲醛樹(shù)脂(UF)生產(chǎn)的100%的稻草板強(qiáng)度低、尺寸穩(wěn)定性差、耗膠量大。采用液態(tài)熱水法預(yù)處理稻草，預(yù)處理溫度分別為160和170℃，時(shí)間分別為2、4、6min。預(yù)處理后的稻草與木質(zhì)刨花按1∶1的比例進(jìn)行混合，以脲醛樹(shù)脂為膠粘劑制造密度為0.75g/cm3的稻草—木材復(fù)合材料，熱壓溫度與壓力分別為150℃和3.5MPa，施膠量為12%。試驗(yàn)結(jié)果表明，由經(jīng)過(guò)160℃、停留時(shí)間為6min和170℃、停留時(shí)間分別為4min與6min預(yù)處理的稻草制備的板材達(dá)到了國(guó)標(biāo)GB/T 4897—2003對(duì)于強(qiáng)度性能的要求。

摘要:利用可見(jiàn)/近紅外光譜技術(shù)對(duì)冷卻肉菌落總數(shù)和顏色進(jìn)行快速、無(wú)損檢測(cè)。采用400~1100nm可見(jiàn)/近紅外光譜成像系統(tǒng)，獲取54個(gè)冷卻肉樣本表面的光譜圖像，采用主成分分析結(jié)合馬氏距離方法對(duì)異常光譜進(jìn)行判別及剔除。通過(guò)Gompertz分布函數(shù)對(duì)散射特征曲線進(jìn)行擬合，得到表征光譜信息的Gompertz參數(shù)，結(jié)合支持向量機(jī)算法建立冷卻肉菌落總數(shù)和肉色L*的預(yù)測(cè)模型。α、β、θ、δ組合和α、β、δ組合建模對(duì)細(xì)菌總數(shù)預(yù)測(cè)效果最好，預(yù)測(cè)相關(guān)系數(shù)分別為0.937和0.935，預(yù)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)差為0.600lg CFU/g和0.702lg CFU/g。β、δ組合建模對(duì)肉色L*預(yù)測(cè)效果較好，預(yù)測(cè)相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.930，預(yù)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)差為1.515。研究結(jié)果表明利用Vis/NIR光譜散射特征結(jié)合支持向量機(jī)可以實(shí)現(xiàn)冷卻肉品質(zhì)的快速、高效、無(wú)損傷檢測(cè)。

摘要:為了建立穩(wěn)健的生鮮豬肉含水量高光譜預(yù)測(cè)模型，研究了樣本集劃分、光譜預(yù)處理和波段選擇對(duì)模型預(yù)測(cè)效果的影響。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，采用濃度梯度法劃分樣本結(jié)合多元散射校正、一階導(dǎo)和標(biāo)準(zhǔn)化組合的光譜預(yù)處理方法建立的PLSR預(yù)測(cè)模型最優(yōu)，交叉驗(yàn)證和預(yù)測(cè)相關(guān)系數(shù)分別為0.814和0.804，均方根誤差分別為0.726%和0.686%。采用競(jìng)爭(zhēng)性自適應(yīng)重加權(quán)算法優(yōu)選特征波段建模，顯著提高了模型的預(yù)測(cè)精度，交叉驗(yàn)證和預(yù)測(cè)相關(guān)系數(shù)分別提高到0.926和0.924，均方根誤差分別減小到0.467%和0.438%。

摘要:研究了基于可見(jiàn)及近紅外反射光譜的生鮮牛肉多品質(zhì)參數(shù)檢測(cè)模型，優(yōu)化確定了建模所需的系統(tǒng)主要參數(shù)。利用可見(jiàn)及近紅外光譜檢測(cè)系統(tǒng)和手持式檢測(cè)探頭，進(jìn)行信號(hào)采集和光譜預(yù)處理，在保證一定檢測(cè)精度和穩(wěn)定性的條件下，設(shè)定400~700nm范圍內(nèi)掃描10次，700~2000nm范圍掃描30次，采集時(shí)間大約900ms。通過(guò)對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行不同預(yù)處理，并用樣品光譜杠桿值剔除掉異常樣品，建立PLSR校正模型，對(duì)比得到了預(yù)測(cè)效果最佳的校正模型，結(jié)果表明：經(jīng)過(guò)SNV變量標(biāo)準(zhǔn)化校正的模型效果最好,模型預(yù)測(cè)相關(guān)系數(shù)和均方根誤差分別為最大剪切力0.9068和7.1963N，肉色3參數(shù)L*為0.8854和2.3628，a*為0.8362和2.2969，以及蒸煮損失率為0.8453和2.1054%。對(duì)檢測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行模型植入后加以驗(yàn)證，牛肉主要參數(shù)的驗(yàn)證結(jié)果相關(guān)系數(shù)均達(dá)到0.8以上，對(duì)牛肉老嫩等級(jí)的判別準(zhǔn)確率達(dá)到93.5%，基本實(shí)現(xiàn)牛肉多品質(zhì)參數(shù)的可見(jiàn)近紅外光譜快速檢測(cè)。

摘要:利用高光譜成像系統(tǒng)采集牛肉眼肌橫截面400~1000nm波段的高光譜圖像，對(duì)牛肉圖像脂肪區(qū)域和肌肉區(qū)域光譜曲線進(jìn)行對(duì)比分析,發(fā)現(xiàn)在不同波段，牛肉圖像脂肪區(qū)域與肌肉區(qū)域的反射強(qiáng)度有明顯不同。由脂肪區(qū)域與肌肉區(qū)域反射強(qiáng)度的比值曲線發(fā)現(xiàn)，在534nm處牛肉圖像脂肪區(qū)域和肌肉區(qū)域光譜反射強(qiáng)度有最大差值。采用中值濾波、區(qū)域生長(zhǎng)和自動(dòng)取閾值等圖像處理方法，分別對(duì)牛肉的彩色原始圖像和534nm波長(zhǎng)圖像進(jìn)行大理石花紋分割，結(jié)果顯示，相較于原始彩色圖像，基于534nm波長(zhǎng)牛肉圖像分割出的大理石花紋，具有更高的分割精度。

摘要:為了適應(yīng)農(nóng)產(chǎn)品現(xiàn)場(chǎng)對(duì)微生物指標(biāo)快速檢測(cè)的需求，基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)和串口通信技術(shù)設(shè)計(jì)了一套智能化程度較高的快速檢測(cè)系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)的功能有：系統(tǒng)自動(dòng)聚焦、自動(dòng)采集圖像、分析和處理圖像、輸出和打印檢測(cè)結(jié)果等。系統(tǒng)采用基于數(shù)字圖像處理的自動(dòng)聚焦新技術(shù)，針對(duì)農(nóng)產(chǎn)品中常見(jiàn)的污染微生物染色圖像的特點(diǎn)，將調(diào)焦過(guò)程分為粗調(diào)焦和精調(diào)焦，以提高自動(dòng)聚焦效率，經(jīng)測(cè)試系統(tǒng)平均聚焦時(shí)間為10.2s。采用該系統(tǒng)對(duì)農(nóng)產(chǎn)品樣品進(jìn)行檢測(cè)可得到接近于實(shí)時(shí)的檢測(cè)結(jié)果（檢測(cè)時(shí)間小于1h），而且操作簡(jiǎn)單、自動(dòng)化程度高、對(duì)檢測(cè)人員的知識(shí)水平要求不高。

摘要:為了快速鑒別摻雜與偽劣清香型白酒，利用近紅外（NIR）透射光譜分析技術(shù)結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)方法，以酒精度為53%的汾陽(yáng)王酒為例，建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和最小二乘支持向量機(jī)（LS—SVM）鑒別分析模型。分別采集180份摻雜假冒和120份偽劣汾陽(yáng)王酒樣品的光譜數(shù)據(jù)，采用Savitzky—Golay(SG)卷積平滑法對(duì)光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，應(yīng)用主成分分析（PCA）法分別提取了7個(gè)和11個(gè)主成分因子，然后采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和最小二乘支持向量機(jī)（LS—SVM）對(duì)未知樣本進(jìn)行了判別分析。結(jié)果表明，經(jīng)SG—PCA—BP模型鑒別假冒偽劣的準(zhǔn)確率均達(dá)到100%，SG—PCA—LS—SVM模型鑒別假冒偽劣的準(zhǔn)確率分別為84.4%和83.3%。

摘要:設(shè)計(jì)了一種基于機(jī)器視覺(jué)的圣女果表面缺陷檢測(cè)與大小分級(jí)系統(tǒng)。該系統(tǒng)集圖像采集、圖像處理與識(shí)別及機(jī)器人分揀于一體，實(shí)現(xiàn)了對(duì)圖像進(jìn)行濾波、二值化、邊緣檢測(cè)和定位識(shí)別；提出了基于Sobel與分?jǐn)?shù)階微分的邊緣檢測(cè)算法，通過(guò)比較7種不同算法對(duì)同一批圣女果分揀的效果，檢驗(yàn)新算法的有效性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：所提算法可以有效地檢測(cè)圣女果缺陷并對(duì)圣女果進(jìn)行大小分級(jí)，綜合分級(jí)準(zhǔn)確率為98.4%，具有很好的應(yīng)用前景。

摘要:為剔除預(yù)測(cè)番茄維生素C含量的近紅外光譜數(shù)據(jù)中的噪聲信息，利用Matlab 7.0小波工具箱對(duì)光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪處理。為得到最佳去噪效果，在dbN小波基中分別考察db2至db9小波去噪時(shí)模型的評(píng)價(jià)參數(shù)，得到db6小波為最佳小波；考察db6小波在分解層數(shù)從3到7變化時(shí)模型的評(píng)價(jià)參數(shù)，得到最佳分解層數(shù)5。以信噪比和均方根誤差對(duì)不同閾值方式下的去噪效果進(jìn)行評(píng)價(jià)，得到硬閾值的啟發(fā)式去噪方法去噪效果最佳。將重構(gòu)后的光譜用偏最小二乘法建立預(yù)測(cè)模型，得到預(yù)測(cè)相關(guān)系數(shù)為0.907，校正集的標(biāo)準(zhǔn)偏差和預(yù)測(cè)集樣本的標(biāo)準(zhǔn)偏差分別為0.819、0.905，模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率為88.3%。去噪后的模型參數(shù)均好于原始信號(hào)所建模型參數(shù)，表明小波技術(shù)用于番茄維生素C預(yù)測(cè)的光譜去噪是可行的。

摘要:研究利用高光譜成像技術(shù)對(duì)腐爛、病害及正常梨棗進(jìn)行分類。首先分析比對(duì)了多種預(yù)處理方法，確定使用一階微分處理可得到最佳的建模效果。利用線性的逐步判別分析法和非線性的偏最小二乘支持向量機(jī)(LS—SVM)建立分類模型時(shí)，比較了全波段模型、近似系數(shù)模型和主成分模型的參數(shù)和預(yù)測(cè)效果。結(jié)果表明，使用光譜近似系數(shù)為特征參數(shù)并使用逐步判別分析法建立的模型得到了最佳的分類效果，其分類準(zhǔn)確率達(dá)到了99.12%。

摘要:針對(duì)拖拉機(jī)在田間復(fù)雜工作環(huán)境中可能遇到因異常波動(dòng)或傳感器信息丟失而造成定位失敗或偏差過(guò)大的問(wèn)題，設(shè)計(jì)了一種基于置信度加權(quán)的多傳感器融合定位系統(tǒng)，該系統(tǒng)主要由GPS定位系統(tǒng)和航位推算（DR）系統(tǒng)組成，并基于聯(lián)邦Kalman濾波設(shè)計(jì)了相應(yīng)的子濾波器以及全局濾波器。同時(shí)，基于各傳感器的置信距離與置信度函數(shù)計(jì)算得到各子濾波器的置信度，并將其進(jìn)行加權(quán)運(yùn)算后作為自適應(yīng)因子，在全濾波器中進(jìn)行最優(yōu)融合，得到更準(zhǔn)確的位姿估計(jì)。最后通過(guò)計(jì)算機(jī)仿真和田間試驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的有效性和可靠性。

摘要:針對(duì)現(xiàn)有作物行檢測(cè)算法速度慢、易受外界干擾等問(wèn)題，設(shè)計(jì)了一種基于線性相關(guān)系數(shù)約束的作物行中心線檢測(cè)方法。根據(jù)農(nóng)田圖像特點(diǎn)，對(duì)圖像中感興趣區(qū)域ROI進(jìn)行處理，提高圖像處理實(shí)時(shí)性; 通過(guò)垂直投影法進(jìn)行作物行個(gè)數(shù)計(jì)算和邊緣檢測(cè)，最后利用基于線性相關(guān)系數(shù)約束的作物行中心線檢測(cè)方法對(duì)作物行特征點(diǎn)進(jìn)行擬合,實(shí)現(xiàn)作物行中心線提取?！糐P3〗該方法利用相關(guān)系數(shù)r作為直線約束條件，對(duì)作物行特征點(diǎn)進(jìn)行直線擬合，在擬合直線兩側(cè)同時(shí)剔除距離擬合直線最遠(yuǎn)的N個(gè)干擾點(diǎn)，通過(guò)多次擬合直到求出滿足要求的最優(yōu)直線。通過(guò)與霍夫變換、隨機(jī)方法進(jìn)行對(duì)比，證明該方法具有抗干擾性強(qiáng)、檢測(cè)速度快等優(yōu)點(diǎn)。導(dǎo)航跟蹤實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法可以使系統(tǒng)有效地對(duì)目標(biāo)路徑進(jìn)行跟蹤，當(dāng)速度為0.6m/s時(shí)最大橫向偏差不超過(guò)4cm，當(dāng)速度為1.2m/s時(shí)最大橫向偏差不超過(guò)7cm。

摘要:為解決插秧機(jī)自動(dòng)駕駛田間試驗(yàn)受季節(jié)、場(chǎng)地等限制的問(wèn)題，研究了水稻田虛擬試驗(yàn)場(chǎng)景建模與仿真技術(shù)。研究了基于分形技術(shù)的水稻田地勢(shì)生成方法，結(jié)合耕作區(qū)域的數(shù)字地圖，得到水稻田地形及地勢(shì)數(shù)據(jù)。在Creator軟件中，加上水稻田內(nèi)秧苗及地表映像紋理，產(chǎn)生帶有壟帶、秧苗、水渠等信息的三維場(chǎng)景。研究了基于分形技術(shù)的水紋模擬方法，模擬插秧機(jī)在田間行走時(shí)水紋的動(dòng)態(tài)效果。根據(jù)攝像頭獲取的秧苗作物行與插秧機(jī)模型位置偏差，控制插秧機(jī)模型在虛擬場(chǎng)景中沿秧苗行前行。

摘要:根據(jù)農(nóng)業(yè)機(jī)器人的智能化發(fā)展需要，研發(fā)了能對(duì)單果類和串型類水果實(shí)現(xiàn)采摘的多類型水果采摘機(jī)器人。對(duì)水果采摘機(jī)器人的軟件設(shè)計(jì)和硬件構(gòu)造進(jìn)行了描述，研究了荔枝、柑橘的視覺(jué)識(shí)別定位方法，以及機(jī)械手的行為控制方法，闡明了采摘機(jī)器人的作業(yè)流程。進(jìn)行了荔枝、柑橘的采摘作業(yè)試驗(yàn)，試驗(yàn)結(jié)果表明：系統(tǒng)各模塊運(yùn)轉(zhuǎn)良好，多類型水果采摘機(jī)器人進(jìn)行荔枝采摘的成功率為80%，柑橘采摘的成功率為85%，兩類水果采摘一次的平均耗時(shí)為28s。

摘要:為了準(zhǔn)確引導(dǎo)機(jī)械臂接近蘋果目標(biāo)，避免機(jī)器視覺(jué)研究中復(fù)雜的立體匹配過(guò)程，在識(shí)別蘋果的基礎(chǔ)上，提出了一種基于激光視覺(jué)系統(tǒng)的蘋果空間定位方法。根據(jù)該系統(tǒng)的構(gòu)成、掃描及運(yùn)動(dòng)控制特點(diǎn)，建立了激光視覺(jué)系統(tǒng)坐標(biāo)系，用于表示目標(biāo)的三維空間信息；進(jìn)行了圖像坐標(biāo)系、視覺(jué)系統(tǒng)坐標(biāo)系及機(jī)械臂坐標(biāo)系間的轉(zhuǎn)換，用于為機(jī)械臂的運(yùn)動(dòng)控制提供指向性數(shù)據(jù)。通過(guò)對(duì)果園環(huán)境下蘋果的抓取實(shí)驗(yàn)可知：當(dāng)特征參數(shù)準(zhǔn)確提取率RRC大于90%時(shí)，機(jī)械臂的準(zhǔn)確抓取率為100%。

摘要:為提高葡萄套袋自動(dòng)化智能化水平、降低人工套袋勞動(dòng)強(qiáng)度，研制了葡萄套袋機(jī)器人系統(tǒng)。針對(duì)棚架葡萄種植的園藝特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了基于圓柱坐標(biāo)的機(jī)器人系統(tǒng)本體結(jié)構(gòu)，針對(duì)葡萄套袋機(jī)器人提取目標(biāo)圖像運(yùn)算量大、耗時(shí)多等問(wèn)題，提出了一種基于遺傳算法的目標(biāo)特征提取算法，該方法無(wú)需彩色模型轉(zhuǎn)換，時(shí)間復(fù)雜性較形態(tài)學(xué)算法及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分割算法速度快，可對(duì)葡萄進(jìn)行快速目標(biāo)特征提取及識(shí)別。葡萄套袋機(jī)器人試驗(yàn)證明：在導(dǎo)航車速度為0.3m/s情況下，葡萄目標(biāo)識(shí)別率達(dá)95%，葡萄目標(biāo)識(shí)別平均耗時(shí)136ms；機(jī)器人套袋成功率達(dá)85%，單串葡萄套袋平均耗時(shí)39.6s。

摘要:建立了刀具刃口的曲線方程，確定其切割路徑曲線和數(shù)學(xué)模型，并用仿真工具求解該模型，構(gòu)建了刀具的三維模型；分析了刀具切割時(shí)的受力情況，討論了滑切運(yùn)動(dòng)規(guī)律，導(dǎo)出了靜態(tài)條件下的等滑切角刃口曲線方程，設(shè)計(jì)了刀具刃口曲線；求解了刀具切割機(jī)構(gòu)的非線性偏心滑切運(yùn)動(dòng)方程，給出了動(dòng)態(tài)條件下刀具的滑切角；對(duì)刀具受力和運(yùn)動(dòng)進(jìn)行了三維可視化仿真，用安裝該切割機(jī)構(gòu)及其刀具的水果采摘機(jī)器人物理樣機(jī)對(duì)1~8mm的荔枝果枝進(jìn)行了切割試驗(yàn)。試驗(yàn)和仿真結(jié)果表明，驗(yàn)證了刀具切力模型和運(yùn)動(dòng)軌跡方程有效性，切割機(jī)構(gòu)帶動(dòng)刀具的非線性運(yùn)動(dòng)能實(shí)現(xiàn)進(jìn)給與旋轉(zhuǎn)切割的空間復(fù)合軌跡運(yùn)動(dòng)要求，省去了X與Y方向進(jìn)給電動(dòng)機(jī)和傳動(dòng)機(jī)構(gòu)，達(dá)到切割目的。仿真和切割試驗(yàn)得到了果枝最大切割力為600N，試驗(yàn)用的刀具尺寸對(duì)1~6mm的果枝截面切割質(zhì)量較好。

摘要:針對(duì)成熟柑橘各部位特點(diǎn)、光照與環(huán)境的不確定性及多變性，對(duì)柑橘各部位的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行了探索性數(shù)據(jù)分析并進(jìn)行了識(shí)別。分析了探索性數(shù)據(jù)分析方法的特點(diǎn)和基于色彩分通道的柑橘識(shí)別原理，給出了柑橘圖像數(shù)據(jù)的探索性數(shù)據(jù)分析流程圖。對(duì)采集的柑橘圖像分成順光、正常光、逆光3種不同光照情況，并分別采集其中的柑橘果實(shí)與果梗、葉子圖像數(shù)據(jù)，根據(jù)這些圖像數(shù)據(jù)生成柑橘果實(shí)與果梗、葉子在6種顏色模型下的顏色分量分布箱線圖，通過(guò)圖形啟示的數(shù)據(jù)分析與探索，給出了基于I1I2I3顏色模型的I2分量的柑橘各部位分類識(shí)別的視覺(jué)模型，分析表明I2分量值為0.3能去除樹(shù)枝、葉子和草地等復(fù)雜背景，實(shí)現(xiàn)柑橘果實(shí)與背景的分割。以300幅野外環(huán)境下采集的、不同光照下的柑橘圖像為試驗(yàn)對(duì)象，成熟柑橘果實(shí)總體識(shí)別率達(dá)到了98.4%，同時(shí)證實(shí)果梗與葉子由于顏色的相似性，僅靠顏色特征無(wú)法對(duì)其進(jìn)行區(qū)分。

摘要:為了能夠在分選中正確地檢測(cè)出表面存在缺陷的水果，提高蘋果的分級(jí)水平，設(shè)計(jì)了一套基于機(jī)器視覺(jué)技術(shù)檢測(cè)水果外觀缺陷的系統(tǒng)。該系統(tǒng)主要包括單通道在線傳送裝置、圖像采集裝置及分選裝置，其中圖像采集裝置的硬件主要包括一個(gè)加有635nm濾光片的CCD相機(jī)和兩面平面鏡?；赩S2010平臺(tái)開(kāi)發(fā)了在線控制軟件。蘋果在傳送裝置上旋轉(zhuǎn)前行過(guò)程中，相機(jī)在3個(gè)位置上采集包含平面鏡中鏡像在內(nèi)的單個(gè)樣品的9個(gè)不同角度的圖像信息。利用數(shù)字處理方法分析蘋果表面的缺陷，提出利用面積比來(lái)判斷水果缺陷大小。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明蘋果表面缺陷的總檢測(cè)正確率為92.5%。

摘要:為能夠同時(shí)進(jìn)行苗間和行間除草的高效除草機(jī)器人配置了懸架機(jī)構(gòu)，使機(jī)器人具有減震性能，提高了機(jī)器人農(nóng)田適應(yīng)性。設(shè)計(jì)并制作了機(jī)器人物理樣機(jī)。越障過(guò)程分析表明，該機(jī)器人懸架具有較強(qiáng)的調(diào)節(jié)性能。運(yùn)用ADAMS軟件建立了機(jī)器人虛擬樣機(jī)，分析了機(jī)器人在凸起、斜坡和凹坑地面的越障能力。仿真結(jié)果表明機(jī)器人在這3種地形上均有良好的適應(yīng)性。

摘要:運(yùn)用圖像和近紅外光譜技術(shù)，基于VC++和Matlab語(yǔ)言，設(shè)計(jì)了與PC硬件和Windows XP、Windows 2000軟件環(huán)境兼容、基于圖像和光譜信息融合的病蟲(chóng)害葉片檢測(cè)系統(tǒng)。闡述了該系統(tǒng)的工作原理、工作過(guò)程、硬件組成及軟件功能。該系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)病蟲(chóng)害葉片圖像、光譜數(shù)據(jù)的自動(dòng)采集、數(shù)據(jù)的預(yù)處理、病蟲(chóng)害危害程度的預(yù)測(cè)與檢測(cè)結(jié)果的顯示。將該系統(tǒng)用于病蟲(chóng)害葉片危害程度的檢測(cè)結(jié)果表明，檢測(cè)的精度、可靠性高，可用于病蟲(chóng)害葉片危害程度的無(wú)損檢測(cè)。

摘要:為提高現(xiàn)有奶牛體型線性評(píng)定指標(biāo)獲取技術(shù)的精度、效率及自動(dòng)化程度，提出基于深度圖像的重建奶牛評(píng)定性狀相應(yīng)部位，進(jìn)而進(jìn)行測(cè)量獲取線性評(píng)定指標(biāo)的研究方法，并選取Xtion PRO攝像頭作為深度圖像采集設(shè)備，基于OpenNI搭建的數(shù)據(jù)獲取程序完成對(duì)奶牛隨機(jī)部位的點(diǎn)云獲取，并結(jié)合MeshLab完成對(duì)獲得的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化和測(cè)量處理，最后將人工測(cè)量與重建點(diǎn)云測(cè)量所得到的指標(biāo)進(jìn)行對(duì)比。結(jié)果表明，采用低成本的RGBD設(shè)備獲取奶牛被評(píng)定性狀相應(yīng)部位的深度圖像，通過(guò)從深度圖像得到的點(diǎn)云進(jìn)行測(cè)量獲取線性評(píng)定指標(biāo)的方法是可行的，在采集距離小于1m條件下，絕對(duì)誤差小于10mm，相對(duì)誤差小于9%。

摘要:及時(shí)和準(zhǔn)確地識(shí)別奶牛發(fā)情在牛群管理中具有重要地位。根據(jù)奶牛發(fā)情期活動(dòng)量上升、靜臥時(shí)間變短和體溫升高等生理學(xué)特性，采用振動(dòng)傳感器、姿態(tài)傳感器和溫度傳感器實(shí)時(shí)檢測(cè)奶牛的活動(dòng)量、靜臥時(shí)間和體溫等參數(shù)。建立了以奶牛行走步數(shù)、靜臥時(shí)間、行走時(shí)間、溫度為輸入，以奶牛行為特征為輸出的LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)情行為辨識(shí)模型與預(yù)測(cè)模型。經(jīng)過(guò)初步試驗(yàn)驗(yàn)證，設(shè)計(jì)的監(jiān)測(cè)系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)算法檢測(cè)奶牛發(fā)情的準(zhǔn)確率可達(dá)100%，發(fā)情預(yù)測(cè)率達(dá)到70%以上。

摘要:在斜拉索—阻尼器減振控制系統(tǒng)數(shù)學(xué)建?；A(chǔ)上，以某斜拉索橋主橋C20號(hào)索為研究對(duì)象，基于Halmiton原理建立了斜拉索—磁流變阻尼器減振控制系統(tǒng)的狀態(tài)空間方程，采用Rayleigh阻尼理論對(duì)狀態(tài)空間方程進(jìn)行矩陣參數(shù)分析計(jì)算。運(yùn)用隨機(jī)系統(tǒng)控制理論和減振控制器設(shè)計(jì)，引入了表征斜拉索振幅約束的狀態(tài)方差性能指標(biāo)，建立了系統(tǒng)的減振控制算法。數(shù)值仿真結(jié)果表明，給出的減振控制算法能保證斜拉索在外界激勵(lì)下的穩(wěn)定性，系統(tǒng)振幅得到了有效抑制，減振控制效果良好。

摘要:提出了一種用于分析鏟取和挖取采樣機(jī)的土力學(xué)參數(shù)測(cè)試臺(tái)。該測(cè)試臺(tái)由鏟取裝置和挖取裝置兩部分組成，可以分別實(shí)現(xiàn)直線鏟取運(yùn)動(dòng)和旋轉(zhuǎn)挖取運(yùn)動(dòng)。利用該設(shè)備進(jìn)行的鏟取試驗(yàn)初步得出了鏟取速度對(duì)鏟取力影響較小，鏟取角度和月壤的不同密實(shí)狀態(tài)對(duì)鏟取力影響較大；挖取試驗(yàn)中，隨著轉(zhuǎn)速的增加，峰值扭矩也有所增加。試驗(yàn)初步明確了表層采樣機(jī)土力學(xué)特性的參數(shù)，這對(duì)研究采樣器與月壤相互作用的力學(xué)特性具有一定的參考意義。

摘要:以具有靜音飛行特點(diǎn)的長(zhǎng)耳鸮翅膀?yàn)槟１荆镁礁禈?gòu)建仿生翼型，研究了解繞鸮翼的流場(chǎng)結(jié)構(gòu)及相關(guān)聲源。瞬態(tài)流場(chǎng)顯示上表面發(fā)生前緣分離，并在不穩(wěn)定性的作用下，形成氣泡。而且，有渦結(jié)構(gòu)從氣泡中分離出來(lái)，漂向下游，之后立即破碎，流動(dòng)也附著在壁面上，形成湍流邊界層。類似的情況也發(fā)生在下表面，但渦結(jié)構(gòu)漂向更遠(yuǎn)的下游。而遠(yuǎn)場(chǎng)噪聲計(jì)算表明，仿生翼型具有偶極子聲源的方向性，聲源強(qiáng)度在后緣處最大，說(shuō)明散射噪聲起主要作用。在頻譜中，噪聲主要集中在中頻段，且呈現(xiàn)出與流場(chǎng)結(jié)構(gòu)相應(yīng)的音調(diào)特性。雖然在1kHz左右仿生翼型的噪聲才明顯下降，但切合了鸮翼可以降低2kHz以上噪聲的趨勢(shì)。

摘要:采用JSM—6700F型掃描電子顯微鏡和CSM instruments Revetest Xpress Plus 型劃痕測(cè)試儀分別觀察了環(huán)文蛤角質(zhì)層與棱柱層表面微觀形貌和測(cè)定環(huán)文蛤角質(zhì)層與棱柱層之間結(jié)合特性。結(jié)果表明，當(dāng)環(huán)文蛤角質(zhì)層背面球形顆粒的粒徑與棱柱層表面凹孔的孔徑處在同一范圍時(shí)，角質(zhì)層和棱柱層的結(jié)合特性較好。環(huán)文蛤不同部位角質(zhì)層表面形成的劃痕存在一定差異，橫向刻劃時(shí)環(huán)文蛤各部分的摩擦因數(shù)變化波動(dòng)比較大，縱向刻劃時(shí)其摩擦因數(shù)變化波動(dòng)均較小，角質(zhì)層與棱柱層的結(jié)合情況相對(duì)較好，尤其是環(huán)文蛤腹部的角質(zhì)層與棱柱層的結(jié)合情況更優(yōu)。