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《农业装备与车辆工程》2017,(10)
对动车组车头进行有限元建模,利用ANSYS软件对玻璃钢外壳进行静强度计算分析。以疲劳工况的应力计算结果为基础,通过实验获得玻璃钢外壳疲劳试验数据,拟合其疲劳曲线,对玻璃钢外壳进行疲劳计算分析,为复合材料的车头结构强度设计提供科学依据。 相似文献
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为解决高酸苹果收获过程中的效率低、果实摘净率低、损伤率高等问题,根据我国青岛地区高酸苹果实际收获需要,设计了一种液压控制的高酸苹果振动式采摘机。基于振动式采摘机工作原理,完成振动采摘装置、激振装置、液压控制系统的结构设计,计算分析夹持钳对树干的夹持力为7 254 N,夹持钳夹持高度范围为12～103 cm。建立高酸苹果果实-树枝单摆动力学模型,分析果实脱落条件,得到果实振动微分方程,确定振动频率、振幅、夹持高度为采摘效果主要影响因素;利用ANSYS软件对果树模型进行自由模态响应与谐响应仿真分析,结果表明：振动频率9～12 Hz、振幅1～2 cm、夹持高度40～70 cm时,三级、最次级树枝位移最明显。为确定采摘机最优工作参数,进行三因素三水平组合田间试验,得到果实摘净率、果实损伤率的回归模型,利用Design-Expert软件对试验数据和回归模型响应曲面进行分析优化,当振动频率为10.0 Hz、振幅为1.6 cm、夹持高度为58.7 cm时,果实摘净率为95.9%、果实损伤率为1.3%,满足高酸苹果采收的质量要求。 相似文献
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基于ANSYS的小型柴油机曲轴应力分析 总被引：2，自引：0，他引：2
刘必荣 《拖拉机与农用运输车》2004,(3):30-32
用ANSYS前处理建立曲轴三维实体模型、网格划分 ,划分结果译码成有限元计算需要的数据。对曲轴受拉、压两种工况进行计算 ,经载荷和约束处理 ,应力结果由ANSYS求解器得到 ,利用已知应力对曲轴强度进行校核 ,校核结果和实际情况一致 相似文献
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本文对崎岖山区道路的路面不平度进行了抽象,以余弦波形作为车架的不平度作为输入激励,在利用ANSYS软件构建了某一型号车架的有限元模型基础上,对车架进行了模态分析,得到了车架的固有频率和振型,为车架抗耦合提供了理论支撑;并利用模态分析结果,将抽象后的余弦波形不平度作为路面激励进行了车架响应计算,得出了车架动态响应,包括车架应力随频率的关系和车架位移随频率的关系。 相似文献
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为探究不同振动参数组合对苹果采摘效果的影响,建立苹果树二级树枝振动力学模型,解析分析得到影响苹果脱落的主要因素为振动频率、振幅及夹持位置。测量苹果树形态特征并基于矮砧密植整形原理建立纺锤形苹果树三维模型,利用ANSYS软件对苹果树模型进行有限元仿真分析,仿真结果表明,振动频率4~8Hz、振幅20~30mm、夹持位置0.35l~0.65l（l为二级树枝长度）时,对果树损伤较小且苹果易脱落。设计四因素三水平振动采摘试验,以确定苹果树不同位置树枝最佳的振动参数组合,利用Design-Expert软件对试验数据进行分析和响应面优化,参数优化结果为：采摘苹果树上层苹果时,振动频率为5Hz,振幅为28mm,夹持位置为0.40l;采摘苹果树中层苹果时,振动频率为4Hz,振幅为30mm,夹持位置为0.43l;采摘苹果树下层苹果时,振动频率为8Hz,振幅为20mm,夹持位置为0.65l;通过验证试验得到苹果树上层、中层、下层摘净率为96.4%、94.8%、93.2%,与优化值相近,表明优化模型可靠。 相似文献
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苹果的着色面积比是苹果颜色分级的一个重要依据。采用HSI颜色模型中的色度值作为苹果颜色分割的依据,通过设置合适的色度值提取出苹果的着色区域,再利用像素点变换法计算苹果的整个表面积和着色面积,得到苹果的着色比,最终判断苹果的等级。试验表明,该方法具有精度高、速度快的特点。 相似文献
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基于高光谱图像技术预测苹果大小 总被引：1，自引：0，他引：1
以新疆红富士苹果为研究对象,探讨应用高光谱图像技术和最小外接矩形法预测其大小的研究方法。提取苹果高光谱图像中可见红色区域受色度影响较小的713nm以及近红外区域793和852nm的3个波长图像,做双波段比运算处理。比较所得双波段比图像可知,852/713双波段比图像中背景和前景灰度对比度最大。对该图像做阈值分割以及形态闭运算去除果梗区域,使用8邻接边界跟踪法得到二值图像的轮廓坐标序列,采用最小外接矩形法求苹果的大小,与实测值建立回归方程。结果表明,基于高光谱图像技术采用波段比算法,结合最小外接矩形法,能够有效地检测苹果大小,预测值与实际值最大绝对误差为3.06mm,均方根误差为1.21mm。 相似文献
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中国苹果总产量高,但出口量占比低,高端苹果市场多被进口苹果所占领,主要原因是缺乏果品品质分级精选技术与装备,采摘后处理自动化程度低,大部分果品未经加工或简单粗加工后进入消费市场,果品品质不稳定,大大降低了市场竞争力。本文分别对苹果品质无损检测和分级技术的现状进行了研究进展分析,并对其发展进行了展望。苹果无损检测技术主要包括光谱、电特性、CT、色谱、电子鼻和计算机视觉技术,针对各种技术的功能特点和优缺点,提出了发展基于新型传感器技术的苹果气味检测方法;苹果品质分级则主要采用基于机器视觉的多特征分级方法,苹果品质无损检测技术与分级技术的有机结合是苹果品质分级技术的发展方向,同时这对于提高苹果产业竞争力具有促进作用。整体而言,中国苹果品质无损检测和分级技术发展需求紧迫,检测新技术如采用纳米科学、生物技术和人工智能方法的传感器技术及产品在苹果无损、品质分级检测方面具有巨大潜力,多技术的融合如集成电、光、气和计算机视觉等实时、高效、高精度的苹果品质分级系统可能是提高苹果分级品质和提升苹果产业竞争力的重要发展方向。 相似文献
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随着社会经济的快速发展和人们消费水平不断的提高,消费者在购买苹果时对其品质的要求也越来越高。在传统农产品加工作业中,导致分级精度低和劳动生产率低。利用计算机视觉信息处理技术,依据主特征参量对苹果进行自动分级,相较于传统的苹果等级人工分离方法,不仅提高了苹果等级分离的正确率,且极大地节约了劳动力。 相似文献
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为了实现苹果园的快速精确测产,结合可见光与热红外图像,提出了一种基于机器学习和Hough变换的苹果树测产新方法。以成熟期苹果树为研究对象,利用热成像相机同步采集可见光与热红外图像数据,通过仿射变换模型实现了可见光与热红外温度图像的配准;利用温度信息与RGB颜色波段作为4个分类特征,采用支持向量机,完成分类与后验概率的计算;采用Hough变换实现了图像中苹果的识别标注和计数;通过线性回归模型进行了苹果测产估计,并进行了交叉验证。在光照条件非均一而使苹果颜色存在差异的情况下,经过试验验证,与人工记录的测产数据相比,该文提出的新方法苹果测产的准确率达到80%以上,为果园的科学管理提供了有力的技术支持。 相似文献