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文章对饲料厂常用混合设备结构特点、工作原理进行分析,结合饲料生产企业许可条件和混合型饲料添加剂生产企业许可条件有关混合设备的要求,对3种形式的混合机在应用方面进行阐述,为饲料加工混合工艺、混合设备的设计和选用提供借鉴。 相似文献
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分析全混合日粮制备机混合均匀度传统测定方法的优缺点，结合反刍动物饲养学对全混合日粮的要求，创新提出采用分级筛测定混合均匀度的方法，并在同等条件下用两种测定方法针对好、一般、差3个档次的全混合日粮制备机进行混合均匀度测试。结果表明，筛分法第2、3层筛上物的混合均匀度能较好地代表全混合日粮制备机的作业性能质量。该方法强化了全混合日粮制备机混合均匀度数据得出的合理性，帮助生产企业、使用人员很好地分辨机具的作业质量，为产品升级、用户购机提供参考。 相似文献
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混合驱动平面二自由度五杆机构运动性能分析 总被引：1，自引：0，他引：1
对混合驱动二自由度平面五杆机构基于输入输出速度的雅可比矩阵进行了解析推导；在此基础上，分析了机构奇异位形条件。通过雅可比矩阵的条件数，分析机构输出运动的灵巧性。并基于上述方法给出算例的仿真结果。为提高混合驱动平面二自由度五杆机构的控制性能、优化机构设计提供理论依据。 相似文献
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转轮式全混合日粮混合机试验设计与机理分析 总被引：1，自引：0，他引：1
为了揭示设计的转轮式全混合日粮混合机的混合机理,将其混合室在空间上平均划分为4个区,并结合高速摄像(1 200帧/s,4G)技术对其混合过程进行深入细致的研究,得出了其混合过程主要是剪切混合、对流混合和扩散混合交替进行的过程,且在混合过程中伴有物料的滑移运动、瀑布运动和涡流运动,并得出转子转速、混合叶板角度、混合时间和充满系数4个因素对混合质量影响较大,依据变异系数评价指标对上述因素进行了试验研究,确定其参数取值范围为:转子转速29~31 r/min,混合叶板角度16°~26°,混合时间10~12 min,充满系数48%~53%,在此范围内变异系数小于10%。 相似文献
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全混合日粮制备机优化及粗饲料粒度试验 总被引：1，自引：0，他引：1
对高效全混合日粮制备机主要部件进行优化设计。基于该样机采取二次正交旋转组合试验设计,以搅龙转速、混合时间、填充系数为影响因素,以粗饲料粒度为响应指标,运用Design-Expert软件对试验数据进行响应面分析和方差分析,得出对粗饲料粒度的影响程度由大到小为混合时间、搅龙转速、填充系数,在搅龙转速50.0 r/min、混合时间20.0 min、填充系数61.89%的条件下,粗饲料粒度可达70.1%。 相似文献
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随着人民生活水平的进一步提高,人们对肉、蛋、奶、鱼等农产品的需求日益增加,积极支撑了养殖业的蓬勃发展,饲料工业的发展为我国的养殖业发展做出了重要贡献.在畜禽渔业产品的成本构成中,饲料费用占生产总成本的60％～80％[1].切合需要、实际可能的饲料加工方法,经济合理运用饲料,对于提高畜禽渔业生产经济效果具有重要意义.采用优质配合饲料饲喂畜禽鱼是提高饲料效益的有效途径之一.本文就结合实际,提出了设计一种结构简单、体积小、耗能少,混合均匀度高、噪声小、集饲料粉碎和混合为一体的喷雾混合小型饲料加工机组,并就该饲料加工机组的结构设计、参数选择及混合原理等进行了论述、分析. 相似文献
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基于小波变换的Wiener滤波算法去除苹果图像噪声 总被引：1，自引：1，他引：1
在小波变换的基础上，提出了一种基于小波变换的Wiener滤波去噪方法。采用该方法对苹果图像的加性噪声（高斯白噪声）去噪，结果PSNR为184．94，视觉效果清晰（而含噪声图像的PSNR为158．23，噪声太多不清晰）。好于邻域平均法（PSNR为174．15，视觉上含部分噪声）、中值滤波法（PSNR为182．4Z）、小波阔值去噪（PSNR为171．59，视觉上也含部分噪声）和Wiener滤波去噪法（PSNR为173．65）的去噪结果，更好于数学形态学的去噪结果（PSNR为150．46，视觉上含较多噪声）。试验结果表明，基于小波变换的Wiener滤波方法对苹果图像加性噪声的去噪效果具有信噪比高、视觉效果好等优点。 相似文献
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基于V流程的驱动防滑控制系统控制器设计与试验 总被引：3，自引：0，他引：3
对于驱动防滑控制系统(ASR),传统开发方法通过实车道路试验验证控制算法并完成匹配标定,开发周期长、成本高,且必须在完成控制器硬件之后才能实施道路试验,难以满足软硬件并行工程需要.利用V流程方法开发了ASR控制器,研究了ASR系统建模与仿真、快速控制原型、硬件在环仿真实施以及实车试验标定与验证,完成了ECU设计.设计过程和测试结果表明,设计的ECU较好地实现了ASR控制功能,应用V流程设计车辆电子控制系统具有较大的优越性. 相似文献
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基于近红外光谱和机器学习的大豆种皮裂纹识别研究 总被引：3，自引：0，他引：3
针对目前大豆种皮裂纹检测主要依靠人工、检测效率低、误差大的问题,提出一种基于近红外光谱技术和机器学习的大豆种皮裂纹自动识别方法。采用FT-NIR光谱仪采集150粒大豆样品（裂纹大豆75粒,正常大豆75粒）的近红外光谱,采用原始光谱、标准正态变量变换(Standard normal variate, SNV)、多元散射校正（Multiple scatter correction, MSC）、一阶导数结合SG平滑、二阶导数结合SG平滑等5种方法对获得的光谱进行预处理,分别采用偏最小二乘判别分析法（Partial least squares discriminant analysis, PLS-DA）、k-近邻法（k-nearest neighbor, KNN）、支持向量机法（Support vector machine, SVM）、随机森林法（Random forest,RF）、随机梯度提升法（Stochastic gradient boosting, SGB）、极端梯度提升法（Extreme gradient boosting,XGBoost）等6种机器学习方法建立了大豆种皮裂纹识别模型,研究了不同光谱预处理方法对6种机器学习方法分类效果的影响,对比分析了不同建模方法的分类效果。结果表明,光谱预处理方法对不同机器学习方法的分类效果差别较大。在合适的光谱预处理条件下,6种不同的机器学习算法的验证集准确率均不低于80.00%。PLS-DA的分类效果最好,验证集最优准确率达到90.00%;XGBoost的分类效果次之,验证集最优准确率达到86.67%,接下来依次是SVM、KNN、SGB和RF。利用近红外光谱技术和机器学习方法识别大豆种皮裂纹是可行的,在原始光谱条件下,PLS-DA是大豆种皮裂纹识别的最佳方法。 相似文献
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《灌溉排水学报》2019,(2)
【目的】对普遍存在的时间序列缺失值进行有效估值,进而改善时间序列数据的质量。【方法】以亚热带典型小流域长期定位观测的气象(最低气温、最高气温、太阳辐射)及水文(降水量、地表径流量)数据为样本并利用计算机模拟的方法,比较了线性内插法、K-最近邻插值法、多项式插值法、样条插值法和核密度估值法5种估值方法的性能差异,分析了不同取样时间步长(日和月)及不同数据缺失量(1%、5%、10%、15%、20%)条件下对缺失值进行估值的不确定性。均方根误差(RMSE)、绝对值平均误差(MAE)和Pearson相关系数(r)3个交叉验证指标用于评估5种估值方法的性能优劣。【结果】①5种方法估值性能较好,Pearson相关系数为0.62～0.99(P<0.05),且以核密度估值法和多项式插值法的估值性能为优;②数据缺失量和取样步长增加降低了5种估值方法的估值精度;③数据集的变异系数(CV)与估值评估指标(RMSE、MAE及r)显著相关(P<0.05)。【结论】核密度估值法和多项式插值法的估值结果相对更可靠,变异系数是影响估值不确定性的重要因素。 相似文献
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为探究当归微波真空干燥的最佳工艺参数,以甘肃定西“岷归1号”为试验材料。运用HPLC法测定不同干燥温度、切片厚度、真空度条件下当归中藁本内酯（LA）、阿魏酸（FA）、洋川芎内酯H（SH）、洋川芎内酯I（SI）、绿原酸（CA）、丁烯基苯酞（BA）、抗氧化性（DPPH）、总酚（TPC）、总黄酮（TFC）、多糖（Pc）的含量,利用AHP-熵权法计算各有效活性成分的复合权重和综合评分;以综合评分为响应值,通过Box Behnken响应面法进行优化设计,确定当归微波真空干燥的最佳工艺参数。结果表明：AHP-熵权法计算得出LA、FA、SH、SI、CA、BA、DPPH、TPC、TFC、Pc、RR的Qj值分别为0.159、0.192、0.120、0.288、0.033、0.063、0.059、0.041、0.024、0.013、0.009;Box Behnken响应面法得到的当归微波真空干燥的最优工艺条件为干燥温度50 ℃、切片厚度5 mm、真空度-0.070 MPa,此时综合评分为84.95分;此外,微观电镜结果也表明在此工艺条件下,样品质构热稳定性最好且内部出现均匀规则的蜂窝状孔隙结构。因此AHP-熵权法可用于当归微波真空干燥工艺中多目标的优化。 相似文献
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径流小区尺度土壤入渗率影响因子与估算模型研究 总被引：3，自引：0，他引：3
基于次降雨水文过程,确定了影响土壤平均入渗率(i_m)的多个因子;借助野外人工径流场观测资料,研究im与多个因子间定量关系,构建i_m估算模型。i_m与坡度之间呈二次抛物线关系,随坡度增加呈先升后降的变化趋势。i_m随坡长、降雨强度的增加均呈线性增加规律,随次降雨量增加呈指数增加趋势,随土壤颗粒分形维数增加呈线性降低规律。im与地表植被盖度、前期土壤含水率之间均存在双曲函数关系,随二者递增分别呈逐渐增加和降低规律。基于上述7个函数关系,采用多元非线性回归法建立估算im的回归模型,模型约72%的数据点相对误差不超过10%。采用上述7个因子作为输入参数,建立预测i_m的BP神经网络模型;通过灰色关联度分析法确定了模型最优训练算法为Levenberg-Marquardt、隐含层神经元结点最优个数为15;模型约81%的数据点相对误差不超过10%。 相似文献