摘要：针对水稻收获前稻田以及丘陵山区播种绿肥,存在机具无法下田作业、人工撒播劳动强度大的问题,基于农用多旋翼无人机平台,设计离心甩盘式绿肥种子撒播装置。该装置可与多品牌无人机方便、快速组配挂接,主要由挂接机构、种箱、排种机构、撒种机构及自动控制系统构成,设计螺旋输送式排种机构可实现连续稳定定量排种,优化撒种机构使得撒播更加均匀顺畅,控制系统可跟随无人机飞行速度控制排种机构排种量,并根据不同品种绿肥种子设定撒种机构甩种盘转速,从而实现多品种绿肥种子定量排种、均匀撒播。选取典型绿肥品种紫云英种子为试验物料,以撒播均匀性变异系数Y_(1)和单位面积撒种量误差Y_(2)为评价指标,螺旋输送器转速A、甩种盘转速B、飞行速度C为试验因素,开展三因素三水平正交试验。结果表明:螺旋输送器转速A和甩种盘转速B对两评价指标影响极显著,飞行速度C对两评价指标影响显著,影响撒播均匀性变异系数Y_(1)的主次因素为B、A、C,影响单位面积撒种量误差Y_(2)的主次因素为A、B、C,最佳因素水平组合A_(2)B_(2)C_(2),即A为190 r/min、B为1 700 r/min、C为5 m/s时,Y_(1)为28.47%,Y_(2)为11.81%。田间试验表明,在最佳参数组合下,整体出苗良好。该研究为改进完善无人机离心甩盘式绿肥撒播装置,以及大面积推广绿肥种植提供了理论依据和装备支撑。

摘要：为了阐明喷洒药械N-3型无人直升机(N-3 UAV)在玉米生长后期雾沉积效果及应用前景,研究了喷洒参数对玉米冠层雾滴沉积分布的影响。该试验研究以染料Rhodamine-B溶解成一定浓度的溶液代替农药进行喷雾,通过改变飞机的作业高度和横向喷洒幅度进行喷雾试验;采样点设置沿玉米高度方向分4层,用聚酯卡作为雾滴取样器采集雾滴。用荧光分光光度计测定雾滴在玉米某一区域的沉积量,由此获得雾滴沉积量在玉米植株不同层间分布的规律。结果表明:作业高度为5 m时,雾滴在目标上的总沉积量最少,离散程度最大,极差值为0.17;作业高度为7 m时,雾滴在目标上的总沉积量比作业高度为5和9 m时的沉积量大,雾滴沉积量的离散程度最小,极差为0.10;不同作业高度时,雾滴在玉米顶部、上部、穂部、下部的沉积效果和分布均匀性的变异系数不同,雾滴在玉米上部和穗部的沉积量高于顶部和下部的沉积量。在同一作业高度下(7 m),横向喷幅为5和9 m时,多喷幅雾滴沉积百分比的极差为38.4%和38.1%,变异系数为41%和34.4%;横向喷幅为7 m时,多喷幅雾滴沉积百分比的极差为26.3%,变异系数为25%,雾滴分布均匀性最好。小型无人直升机在玉米生长后期喷洒农药时,作业高度和横向喷洒幅度会影响雾滴在植株上的沉积量和分布均匀性,综合考虑雾滴沉积特性和喷洒效果情况下,应该选择飞行高度为7 m,横向喷洒幅度为7 m作为作业参数。该研究可为喷雾器具的优化设计、性能改进以及正确使用等提供技术依据;对合理喷施农药、提高喷洒效率、防治病虫害大面积暴发具有重要意义。

摘要：油菜栽植深度一致性是评价移栽质量的重要指标,其直接影响秧苗缓苗和根系再生,以及油菜产量。为了提高油菜耕整移栽联合作业机栽植深度一致性,设计了基于仿形轮高度感应与液压联动的仿形系统。开展了±25 mm起伏高度的模拟路面仿形轮和栽植器在不同前进速度下轨迹与相位试验,结果显示前进速度分别为0.3、0.6、0.9、1.2 m/s时,仿形轮和栽植器的轨迹变化趋势与路面一致,相位均有延迟,幅值分别下降5.8%、15.2%、17.7%、33.8%和14.9%、21.5%、41.5%、54.6%,相位差分别为0.0267、0.0119、0.0225、0.0366 s和0.182、0.1264、0.1278、0.1489 s。以前进速度、栽植单元质量、地面起伏高度差为影响因素,以栽植深度合格率为试验指标,进行三因素五水平二次正交旋转组合设计试验。试验结果表明因素影响强弱次序为:栽植单元质量、地面起伏高度差、前进速度,经寻优得最优参数为:栽植单元质量30 kg,地面起伏高度差20 mm,前进速度1 m/s,此参数组合下栽植深度合格率为90.27%,优于标准值,表明液压仿形系统可以有效控制栽深,提高栽深一致性。

摘要：介绍了4H-800型振动式花生收获机的总体结构、工作原理、技术特点以及关键部件结构与工作参数设计等。该设备主要由挖掘铲、单侧立式切割器、振动筛、驱振组件、行走轮、动力传动装置及机架等组成,与11～13.2 kW拖拉机配套使用,一次完成两行花生收获。试验和示范应用表明,该机具有作业顺畅、运行可靠、清土率高、损失率低等特点,纯生产率达0.1 hm2/h、总损率1.5%、破损率0.1%、含土率7.5%,各项指标优于行业和地方标准规定。

摘要：为解决中国全喂入花生捡拾收获机作业时因喂入量波动导致作业性能下降甚至出现机械故障,而花生捡拾收获机喂入量相关基础研究又缺失的问题,该文以团队前期所研制的4HLJ-3000型全喂入花生捡拾收获机为研究对象,提出了基于捡拾台动力输入轴扭矩的喂入量监测方法。通过对捡拾台进行动力分析,得出了捡拾台动力输入轴扭矩和喂入量的数学模型。利用捡拾台动力输入轴转速、扭矩和功率等工况数据监测存储分析管理系统进行了扭矩和喂入量的道路监测试验。对试验结果进行了线性函数、幂函数、指数函数和二次函数拟合回归分析,结果表明二次函数模型拟合度较高,其决定系数R2为0.990。对二次函数拟合曲线进行分析,结果表明,当喂入量小于等于3.0 kg/s时,随着喂入量的增加扭矩缓慢增加;当喂入量大于3.0 kg/s时,随着喂入量的增加,扭矩急剧增加,且转速随之降低。模型验证试验的结果表明,所建立的二次函数模型具有较好的准确性,绝对偏差率范围为0.42%~2.43%,平均偏差率为1.40%,且喂入量越大,偏差率越大。对喂入量和扭矩的函数模型进行了田间试验,结果表明,扭矩偏差率范围为1.90%~3.58%,平均偏差率为2.65%。研究结果可为全喂入式花生及其他作物捡拾收获机结构优化设计及喂入量的智能测控提供参考。

摘要：为提高种子包衣质量,满足现代农业生产用种需求,研发了5BY-5型新一代种子包衣设备,并设计了以PLC为控制核心,液晶触摸屏为人机交流窗口,集编程、变频、液流监测、传感器等技术为一体的自动化控制系统。介绍了设备的主要结构、工作原理、控制系统硬件选型及抗干扰措施。采用Pro Tool/ProCS编制人机交流软件,在Step 7-Micro/WIN环境下采用梯形图方法编制系统监控软件,实现包衣作业的部件保护、精确计量、自动控制和人性化操作。检测结果表明,包衣合格率为99.2%,均匀性变异系数为0.6%,证明该设备能有效提高包衣质量。

摘要：针对现有油菜捡拾器在复杂田块作业时作业稳定性低的问题,设计了一种用于铰接式齿带捡拾器的地面仿形减振装置。通过建立仿形减振系统动力学模型,确定了影响地面仿形稳定性的关键结构与作业参数。以仿形弹簧刚度、系统阻尼比和捡拾器前进速度为试验因素,以铰接点处的峰值角度均差和仿形稳定性变异系数为评价指标,进行了基于响应面法的三因素三水平BoxBenhnken组合试验,得到影响峰值角度均差的因素影响力由大到小依次为阻尼比、弹簧刚度、前进速度,影响仿形稳定性变异系数的因素影响力由大到小依次为前进速度、弹簧刚度、阻尼比。通过软件寻优得到角度均差和仿形稳定性变异系数最小条件下的最佳参数组合为:弹簧刚度9.7 N/mm、阻尼比0.38、前进速度0.95 m/s,对应的理论角度均差为2.3°、仿形稳定性变异系数为6.2%。田间对比试验表明,挂接仿形减振装置的捡拾器平均捡拾损失率4.53%,平均含杂率3.22%,分别比未挂接减振装置的同一捡拾器降低了30.73%和27.64%,作业效果提升明显。

摘要：气流辅助高速投种能够减小种子在导种管内因与管壁碰撞而产生的株距变异,但气流作用增大了种子落地的初速度,导致落地后弹跳对株距均匀性产生影响。为此,设计了一种适于气流辅助高速投种的精量播种机压种装置,在种子落地时,利用压种轮与土壤双向挤压作用实现种子精准定位。将压种装置安装在大豆精量播种机上进行了田间试验,结果表明,作业速度、导种管末端与压种轮的水平距离对株距合格指数、变异系数影响均显著,种子投射角对株距合格指数影响不显著、对株距变异系数影响显著。采用压种轮、压种舌和无压种条件下的对比试验表明,压种轮能够显著减少种子落地弹跳,采用压种轮的株距合格指数、变异系数明显优于采用压种舌和无压种条件,压种轮最优工作参数组合为作业速度9.5 km/h、投射角30°、导种管末端与压种轮的水平距离75 mm,在此工作条件下株距合格指数、变异系数分别为95.68%、10.32%。

摘要：针对小麦精量播种需求以及现有排种器脉动性高、均匀性差的问题,设计了一种4排交错勾齿式小麦精量排种器,利用勾齿式型孔单粒囊种,并通过勾齿交错布置使下落的种子流形成交错有序的种子面,减少种子间的碰撞重叠,提高种子的有序性。通过对充种过程中小麦种子姿态分析,确定了型孔的关键结构参数和曲线轮廓。运用离散元法EDEM,分析了排种轮转速和充种区域夹角对充种性能的影响规律。仿真结果表明,排种轮转速对充种时处于有利姿态的种子数量有显著影响,充种区夹角的增大有利于提高充种率,但充种区夹角过大会造成成功充入种子掉落出型孔,降低充种性能。在此基础上,以排种合格率、单粒率、空穴率为指标进行了正交旋转组合试验,获得了最优工作参数组合。在排种轮转速、充种区高度以及毛刷/排种轮转速比分别为18 r/min、73 mm、2.5条件下,与现有凸齿式小麦排种器进行对比试验,交错勾齿式小麦排种器的排量变异系数比凸齿式排种器降低0.66个百分点,落种过程中排出的种子交错有序下落,具有更好的排种均匀性。

摘要：为研究适用于大蒜联合收获的智能化切根装置,提出了基于机器视觉的非接触式定位切根方法,设计了一种基于深度卷积神经网络的大蒜切根试验台。试验台采用深度学习的方法,对采集到的图像进行目标检测,利用APP完成人机交互和结果显示,由深度卷积神经网络给定切根的切入位置,电机控制系统自动调整定位双圆盘切根刀完成切根处理。目标比较试验表明:鳞茎、根盘和蒜根3种目标中,鳞茎可用率为94.79%、置信度得分为0.97697,适合作为检测目标;检测模型比较试验表明:对比基于Faster R-CNN、SSD、YOLO v2、YOLO v3和YOLO v4算法的10种模型,选择ResNet50作为特征提取网络改进的YOLO v2模型,兼顾检测速度与精度(测试程序中的检测时间为0.0523 s、置信度得分为0.96849);切根试验表明:以鳞茎作为目标,采用改进的YOLO v2模型,置信度得分为0.97099,可用率为96.67%,切根合格率为95.33%,APP中的检测时间为0.0887 s,满足大蒜联合收获切根要求。