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991.
针对连作障碍严重制约三七种植可持续发展的问题,设计一种针式水蒸气输出装置,对消毒针的结构参数进行优化,并通过土槽试验进行验证。通过Fluent软件对消毒针内部进行仿真,结果表明,消毒针出口流速、压力增大,出口温度无明显变化。土壤热传导试验表明,在5 min内即可将土壤加热到90℃,土壤加热基本规律为下层土壤加热效率较低、上层土壤加热效率高。为了探究消毒针不同结构参数对土壤升温效果的影响,选取单侧孔口数量、孔口直径和水蒸气出射角作为试验因素,选取土壤升温到90℃所需时间作为试验指标,进行了正交试验,确定消毒针最优结构参数组合为:消毒针单侧孔口数量为4个、孔口直径为2 mm、水蒸气出射角为45°,此时土壤升温到90℃时间最短,为116 s。通过Fluent多孔介质传热仿真得出,消毒针的最佳排布方式为6×6,最佳数量为36根,间距为250 mm。对消毒后的土壤有机质含量及pH值进行检测,表明消毒后土壤环境符合三七生长的环境要求。 相似文献
992.
基于机器视觉的水下河蟹识别方法 总被引:7,自引:0,他引:7
为了探测河蟹在池塘中的数量及分布情况,为自动投饵船提供可靠的数据反馈,提出了基于机器视觉的水下河蟹识别方法。该方法通过在投饵船下方安装摄像头进行河蟹图像实时采集,针对水下光线衰减大、视野模糊等特点,采用优化的Retinex算法提高图像对比度,增强图像细节,修改基于深度卷积神经网络YOLO V3的输入输出,并采用自建的数据集对其进行训练,实现了对水下河蟹的高精度识别。实验所训练的YOLO V3模型在测试集上的平均精度均值达86. 42%,对水下河蟹识别的准确率为96. 65%,召回率为91. 30%。实验对比了多种目标检测算法,仅有YOLO V3在识别准确率和识别速率上均达到较高水平。在同一硬件平台上YOLO V3的识别速率为10. 67 f/s,优于其他算法,具有较高的实时性和应用价值。 相似文献
993.
基于含水率与温度补偿的土壤pH值在线实时检测系统 总被引:1,自引:0,他引:1
针对目前常用土壤pH值传感器在测量过程中受土壤含水率和温度影响较大的问题,设计了带有温度、含水率补偿模型的锑电极土壤pH值在线实时检测系统。利用最小二乘法对pH值和测量结果进行线性分析,补偿土壤pH值测量误差。试验结果表明,经过补偿之后,由温度和含水率变化导致的pH值测量误差至少可降低84. 5%,pH值测量值随温度和含水率的变化幅度不超过±0. 1。与市场产品ZD-18型土壤酸度计、HYSWR-ARC-12V型土壤含水率传感器、水银温度计对比研究得出,3项指标线性拟合决定系数均达到0. 99以上。为了确保自然环境下土壤pH值测量的适用性,探索了系统在使用过程中土壤含水率的阈值与测量精度,表明在土壤体积含水率大于5%的情况下均可有效测量。试验表明,在pH值3. 06~10. 36范围之内,本系统可有效测量,检测误差为-1. 53%~3. 51%,满足土壤pH值实时在线测量要求。 相似文献
994.
基于改进残差网络的园林害虫图像识别 总被引:6,自引:0,他引:6
针对北方园林害虫识别问题,提出了一种基于改进残差网络的害虫图像识别方法。首先,采用富边缘检测算法,将中值滤波、Sobel算子和Canny算子相结合,对害虫图像进行边缘检测;然后,改进残差网络中的残差块,通过添加卷积层和增加通道数提取更多的害虫图像特征,并将贝叶斯方法运用于改进后的网络中,优化超参数;最后,将预处理的害虫图像输入神经网络中,利用分块共轭算法优化网络权重。对38种北方园林害虫进行了识别,试验结果表明,在相同数据集下,与3种传统害虫识别方法相比,本文方法的平均识别准确率平均提高9. 6个百分点,加权平均分数分别提高16. 3、10. 8、4. 5个百分点。 相似文献
995.
针对南方山区丘陵地带地形复杂、传统农田运输车辆通过性不足的问题,提出并设计了一种具有仿生液压驱动摆臂机构的八轮无人机动平台,其车体姿态可通过四摆臂协同动作进行调节,以适应不同形式地面障碍。越障性能是制约平台通过性的根本因素,建立了无人平台姿态规划模型和关键越障过程动力学模型,得到无人平台在典型垂直障碍的越障性能。为验证理论分析,在ADAMS建立了二次开发仿真平台,并进行了样机动力性试验。研究表明,八轮四摆臂无人机动平台可攀爬高度为轮胎直径1. 13倍的垂直障碍,具有良好的复杂地面环境通过能力,可满足丘陵地带农用运输车辆在复杂农田地形的行走需求。 相似文献
996.
为了提高液压系统控制精度,通过分析几种常用驱动策略下阀芯的动态特性以及进油口压力对动态特性的影响,提出了一种可适应进油口压力变化的多级电压激励驱动策略,与常用的双电压激励策略相比具有更好的动态特性,阀芯开启、关闭时间分别降至2. 2、1. 7 ms,线圈热功率降低了68. 5%。设计了一种通过PWM调制、可输出0~60 V之间任一电压的驱动电路。采用BP神经网络对PID参数进行整定,可实现液压缸位移的精确控制。在自适应电压激励与BP神经网络联合控制策略下,恒流量液压系统液压缸位移误差在-0. 3~0. 3 mm之间,变流量液压系统液压缸位移误差在-0. 5~0. 5 mm之间。 相似文献
997.
基于作物生长监测诊断仪的玉米LAI监测模型研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为探索作物生长监测诊断仪(CGMD-402型)在作物长势监测应用中的精准性与适用性,连续2年在不同氮肥水平下进行不同玉米品种的实验。使用作物生长监测诊断仪采集冠层归一化差值植被指数(Normalized differential vegetation index,NDVI)、比值植被指数(Ratio vegetation index,RVI),并同步以ASD FR-2500型野外高光谱辐射测量仪获取冠层光谱反射率,构建NDVI、RVI高光谱植被指数;通过对比两种仪器获取的植被指数特征及其定量关系,评价CGMD-402型作物生长监测诊断仪监测精度;基于CGMD-402型作物生长监测诊断仪获取的NDVI、RVI,建立叶面积指数(Leaf area index,LAI)监测模型,并对模型监测精度进行验证。结果表明:玉米冠层NDVI、RVI随施氮量增加而增加,增加幅度分别为8.20%~36.59%、4.40%~25.16%;CGMD-402型作物生长监测诊断仪与ASD FR-2500型野外高光谱辐射测量仪获取的NDVI、RVI相关系数分别为0.991、0.985,决定系数分别为0.983、0.969,说明CGMD-402型作物生长监测诊断仪具有较高的监测精度,可替代ASD FR-2500型野外高光谱辐射测量仪获取NDVI、RVI指数;利用CGMD-402型作物生长监测诊断仪获取NDVI、RVI,建立LAI监测模型的决定系数分别为0.911、0.898;以独立数据对模型精度进行验证,模型预测值与田间实测值间决定系数分别为0.963、0.954,相对误差分别为6.65%、9.37%,表明二者具有高度一致性。研究表明,利用作物生长监测诊断仪能有效监测玉米不同品种LAI动态变化,可以替代AccuPARLP-80型植物冠层分析仪获取玉米LAI数据。 相似文献
998.
针对现有玉米精密电驱排种控制系统无法快速适应多类型排种器排种控制的问题,在玉米CAN总线电动排种的基础上,设计了一种对玉米排种器排种驱动进行现场标定的电驱控制系统。系统在排种驱动电动机控制信号与排种盘转速之间的对应关系中,采用分段线性插值的方法现场获取排种器驱动曲线,实现排种盘转速标定与控制。以国产气吸式玉米精密排种器和指夹式玉米精密排种器为试验对象,在模拟车速下,对系统排种盘转速现场标定的控制准确性进行试验。电驱气吸式排种器排种盘转速控制性能试验中,株距设定为25 cm,车速设定为3~12 km/h(间隔3 km/h),结果表明,系统调节时间最长为0.80 s,稳态误差最大为0.81 r/min,控制精度最低为97.42%。电驱指夹式排种器排种盘转速控制性能试验中,株距分别设定为20、25、32 cm,车速设定为4~9 km/h(间隔1 km/h),结果表明,总体排种盘转速平均调节时间为1.09 s,标准差为0.26 s;总体平均稳态误差为0.38 r/min,标准差为0.23 r/min;总体平均控制精度为98.30%,标准差为1.01%。与分段PID排种转速控制系统控制性能进行对比得出,支持转速现场标定的系统具有更好的适应性,平均调节时间减少0.51 s,平均稳态误差增大0.16 r/min,平均控制精度降低0.63个百分点。选用指夹式排种器,进行了播种均匀性田间试验,株距为20 cm,车速范围为4~7 km/h(间隔1 km/h),结果表明,播种合格指数大于等于84.26%,变异系数小于等于18.29%,说明系统能够完成对玉米精密排种器排种转速控制曲线的高控制精度现场标定,能够精准控制电驱排种转速。 相似文献
999.
电动拖拉机试验具有测试对象多和物理系统复杂的特点,单一试验系统不能满足电动拖拉机性能测试要求。根据电动拖拉机作业特点,通过分析其动力传动系统数学模型,确定了以电动机效率、电池组放电特性为测试变量的设计任务。采用模块化方法,设计了能源系统试验模块、动力系统试验模块和电动拖拉机综合试验系统整体方案。通过研究试验系统总体参数设计方法,得到了加载电动机、电池测试系统和直流电池模拟器等部件的参数计算模型。通过试验系统硬件选型匹配,设计了可满足90 k W以下电动拖拉机性能测试的试验系统。在该试验平台进行了电动拖拉机性能台架试验,结果表明:试验测试误差与前期仿真分析误差在10%以内,设计的综合台架试验系统对电动拖拉机部件性能测试的适用性较好,满足整机性能分析和标定的试验需求。 相似文献
1000.
基于耕地质量评价与空间集聚特征的基本农田划定研究 总被引:4,自引:0,他引:4
综合考虑耕地的自然质量、耕作条件、形态、空间分布等,以济南市为研究区,从自然禀赋、区位条件和稳定性3个方面选取11个指标,构建耕地质量综合评价指标体系,在耕地质量综合评价的基础上,采用局部空间自相关法定量刻画耕地质量的空间集聚格局特征,采用矩阵组合法进一步将耕地质量等级和空间集聚格局类型两两组合,综合确定基本农田划定类型。研究表明,济南市耕地区位条件较好,且区域差异最小,耕地稳定性和自然禀赋相对较差。济南市耕地质量以高和较高为主,二者分别占济南市耕地总面积的35. 12%和22. 67%,主要分布在济南市北部商河、济阳和章丘北部。耕地质量低等级的耕地面积最少,为475. 98 km~2,所占比例为11. 98%,主要分布在历城和长清。济南市耕地划分为优先划入型、适宜划入型和整治调控型3种类型。济阳、商河、章丘北部和平阴东南部的耕地质量高、集聚特征显著,应作为优先划入型,该类型耕地最多,面积为2 121. 23 km~2,占济南市耕地总面积的53. 38%;适宜划入型耕地质量也较高,并且多分布在优先划入型周边,对优先划入型耕地具有保护和缓冲作用,应与优先划入型耕地一起作为基本农田,以提高优质基本农田的集聚程度;整治调控型耕地面积为988. 98 km~2,占济南市耕地总面积的24. 89%,主要分布在中心城区和南部山区,该类型耕地质量低、集聚程度不高,开发利用时应注意生态环境保护,必要时可通过土地整治提高质量和集聚程度。 相似文献