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针对水田株间除草装置伤苗率高、除草率低等问题,设计一种摆动型水田株间除草装置。阐述该装置的整体结构与工作原理,对其关键部件——偏心轮机构和除草弹齿进行理论分析与结构设计,结合弹齿往复开合运动与水稻种植农艺,分析除草弹齿运动过程与避苗系统工作机理。运用ADAMS软件,以机具前进速度和偏心轮转速为试验因素、覆盖率和入侵率为评价指标,采用2因素5水平二次回归正交旋转组合试验方法进行虚拟仿真试验。仿真结果表明:机具前进速度与偏心轮转速对覆盖率和入侵率有极显著(P<0.01)影响,机具前进速度为除草装置工作性能的主要影响因素,当机具前进速度为266.12 mm·s-1、偏心轮转速为3.97 r·s-1时,除草装置作业性能最优,覆盖率为85.70%,入侵率为5.62%。田间试验结果表明:当机具前进速度为270 mm·s-1、偏心轮转速为4 r·s-1时,除草装置的除草率为82.5%,伤苗率为5.1%,与仿真试验结果大体一致,所设计的除草装置能够满足水田株间除草农艺要求。 相似文献
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为解决名优绿茶采摘环节的瓶颈问题,提出对机采大宗绿茶进行分级的思路。现有绿茶机采设备采摘的鲜叶一般只能制作普通的大宗绿茶,鲜叶存在混杂、破碎率高和老梗叶等问题,本文基于Labview vision、图像处理技术和神经网络算法分析机采绿茶成品的凸包面积、凸包周长、长轴长度、短轴长度等形态特征并对样本进行分类,实现从机采大宗绿茶中分选出名优绿茶。其中样本的形态特征采用工业CCD摄像头获取;用户界面用Labview自定义开发设计,数据交互方便,开发周期短。茶叶样本试验结果表明:该方案机采绿茶成品的分级正确率可以稳定在90%以上。本研究为进一步研究机采茶分级设备提供了良好的理论基础。 相似文献
56.
基于CAN的汽车低附路面稳定性控制测试系统 总被引:1,自引:0,他引:1
基于汽车稳定性控制系统现场快速测试和控制策略调试的需要,搭建了由车身位置姿态模块、汽车稳定性控制器模块和CAN节点数据采集模块组成的低附路面试验测试系统。各模块间基于GPS接收机输出的秒脉冲同步信号完成数据同步,并通过CAN方式进行数据传输。详细给出了汽车侧偏角测试方法、惯性测量单元车上安装和初始对准方法、GPS惯性测量单元数据转换和传输延迟补偿方法,以及串口转CAN的快速实现方法。系统的道路试验验证了系统工作的可靠性。该测试系统构建CAN节点或基于车身CAN总线方式获取基于ESC和发动机管理系统配置传感器的信息,对了解汽车极限工况下的状态提供了真实数据,为汽车稳定性控制分析提供了有效手段。 相似文献
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为寻求非商品水果的无害化、资源化处理新途径,本研究以腐烂、病害苹果、梨为原料,通过厌氧发酵将其转化为沼气及有机肥原料。结果表明:腐烂、病害苹果的总固体(TS)、挥发性固体(VS)产气率分别可达643.24mL/g和674.22mL/g,腐烂、病害梨的TS、VS产气率分别可达421.14mL/g和426.74mL/g;经沼气发酵后,腐烂、病害苹果的原料TS、VS降解率分别为86.40%和88.20%,能源转化效率可达82.23%;腐烂、病害梨的原料TS、VS降解率分别为54.45%和59.75%,能源转化效率为50.60%。说明腐烂、病害苹果、梨均可作为良好的沼气发酵原料。 相似文献
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[目的]定量分析安徽省农业机械化对农民收入增长的贡献率,为农业机械化发展和决策提供科学依据.[方法]归纳得出安徽省2005~2015年影响农民收入增长的11项指标,并查阅统计年鉴得到与指标相对应的时间序列数据,利用有无比较法和柯布—道格拉斯生产函数法分别测算农业机械化为农民增收的直接贡献率和综合贡献率,同时引入因子分析和逐步回归方法,运用SPSS 22.0和Eviews 8.0具体分析2005~2015年安徽省影响农民收入增长的时间序列数据,并确定生产函数模型.[结果]2005~2015年安徽省农业机械化对农民人均纯收入的直接贡献率稳定在9.50%左右,最高年份贡献率达10.25%,2010~2015年和2006~2015年的综合贡献率分别为25.22%和29.40%,证明农业机械化对农民增收具有显著正相关作用.[建议]发挥购机补贴政策的引导推动作用,同时建立新型农业机械维修体系,并加大新型职业农民培训力度,以进一步促进农民增收. 相似文献
60.
基于形态特征参数的茶叶精选方法 总被引:5,自引:3,他引:2
夏秋季节的梗与叶片的色泽差异小,采用传统色选机难以实现精选。该文提出依据茶叶形态特征的多特征向量分选法,以期实现茶叶精选算法快速建模,提高分选精度。采集动态下落过程中的茶叶图像,开发基于图像处理的特征提取程序自动提取多组茶叶样本形态特征参数,采用随机森林算法判定特征权重并进行特征选择,建立逻辑回归、决策树和支持向量机3种不同分类算法对样本进行分类,验证特征的可分性,并分析不同分类算法对复杂茶叶样本分类效果的影响。试验结果表明:1)形态特征参数圆形度E的重要性权重最大,为0.467,最终将重要性阈值设定为0.05,选择圆形度E、矩形度R、线性度Len、周长C和紧凑度J 5种形态特征向量建立数据集;2)在测试数据集中,逻辑回归(logistic regression, LR)、决策树(decision tree, DT)和支持向量机(support vector machine, SVM)3种分类算法的平均准确率为0.924,说明所选特征具有明显的可分性;3)根据输出的混淆矩阵,3种分类算法中支持向量机算法识别效果最好,准确率和调和平均数(F1)得分分别为93.8%和94.7%。该方法可快速应用于其他类型茶叶精选和茶叶实际生产过程,有效提高茶叶品质。 相似文献