摘要：针对油菜联合收获分行剪切落粒多、损失高的问题,提出了油菜割台分行损失气力回收方法,设计了正负气压组合式油菜割台分行落粒回收装置。通过正压气流导向收集分行散落物料,并由负压气流定向输送回割台,实现回收减损。基于Fluent构建了回收管内部流场仿真分析模型,单因素试验确定了喉管直径、喉管倾角分别为70 mm、120°,在一定范围内负压气流速度随渐扩角、渐缩角的增大而减小且存在交互作用;以进风口直径、渐缩段长度、出风口直径和渐扩段长度为试验因素,以负压气流速度为评价指标,开展了四元二次回归正交组合试验,结果表明影响负压气流速度的主次顺序为渐扩段长度、进风口直径、渐缩段长度、出风口直径,较优参数组合为进风口直径94 mm、渐缩段长度38 mm、出风口直径115 mm、渐扩段长度350 mm;建立了回收装置内部流场物料CFDDEM耦合仿真模型,研究了正压、负压气流速度对物料回收效果的影响,结果表明物料回收率随正压气流速度的升高先增大后减小、随负压气流速度的升高持续增大,明确了较优正压气流速度为20 m/s;基于正、负压气流流量分析,确定了气流分配器中两路气流通道的截面积之比为1∶3;田间试验表明装备分行落粒回收装置后油菜割台损失率、竖割刀损失率分别为1.26%、0.39%,分别下降了21.8%、47.3%,有效降低了分行损失和割台损失。

摘要：针对长江流域油菜主产区普遍使用的履带式油菜联合收获机进行高密高产油菜收获时清选筛面脱出物易堆积,影响油菜籽粒透筛,导致清选损失率高和作业效率低的问题,通过分析清选过程中物料抛散运动规律,设计了筛面物料匀散导流装置,确定了影响清选系统作业性能的装置关键结构与作业参数。构建了清选系统CFD-DEM耦合仿真分析模型,采用二次回归正交组合试验方法,探究了导流杆摆动频率、导流杆转速、驱动关节滑槽倾角对清选损失率、清选含杂率的影响,确定了最优参数组合。仿真试验结果表明,各因素对损失率和含杂率均具有显著影响,其中以导流杆摆动频率影响最显著,最优参数组合为导流杆摆动频率12.5 Hz、导流杆转速120 r/min、滑槽倾角20°。基于优化后的参数进行台架试验,结果表明,在相同的大喂入量条件下,增设筛面匀散导流装置后清选损失率为3.97%,含杂率3.71%,对比原清选系统损失率降低49.8%,含杂率降低34.7%,能够满足高密高产油菜的低损高效清选作业要求。

摘要：针对油菜薹机械化有序收获装备缺乏的问题,设计了一种对行式油菜薹有序收获机,完成油菜薹对行、夹持切割、柔性输送、有序铺放等收获环节。阐述了收获机整机结构和作业过程,根据切割、输送和铺放过程中油菜薹的运动学和动力学分析,确定了单圆盘切割器、夹持输送装置和导流板等部件的结构和运行参数,解析收获机参数对切割损伤率和铺放角变异系数的影响规律。研制对行式油菜薹有序收获机样机,以机器前进速度、切刀转速、输送带速度和导流板倾角为试验因素,以切割损伤率和铺放角变异系数为评价指标开展四因素三水平Box-Behnken田间试验。利用数据分析软件Design-Export 10建立试验指标与因素之间的二次多项式回归模型,分析各因素对试验指标的影响规律;求解切割损伤率和铺放角变异系数优化模型,得出最优参数组合为:机器前进速度0.5 m/s,切刀转速910 r/min,输送速度0.75 m/s,导流板倾角49°。验证试验表明,较优参数组合条件下切割损伤率为4.95%,铺放角变异系数为9.55%,与预测值之间的相对误差小于5%,能够满足油菜薹有序收获需求。

摘要：为综合评价番茄脱皮指标,优化红外辐射工艺参数,探究番茄红外辐射加热脱皮的可行性,通过Box-Behnken响应面理论设计本试验,研究辐射距离(60~80 mm)、时间(120~240 s)和功率(400~500 W)对番茄脱皮性能量化指标的影响,并采用响应面法(RSM)对番茄红外脱皮的参数进行优化。番茄脱皮性能评价的最佳自变量参数是:辐射距离70.12 mm,时间200.4 s,功率464.7 W,对应的脱皮率96.19%,脱皮损失4.022×10^(-5) g/mm^(2),表面温度104.06℃,对优化结果做3次重复试验,试验结果与模型优化结果误差在±5%内,模型吻合较好。结论:本研究综合分析了番茄红外辐射脱皮方案的可行性,验证了模型的可靠性,为工厂生产番茄系列产品提供一种环保、少污染的脱皮方法。

摘要：为解决拔棉秆机漏拔、拔断、拔净率低等问题,基于电液控制技术设计了齿盘式多行拔棉秆台架并开展试验研究。采用ADAMS软件进行齿盘式拔棉秆装置运动仿真分析进而揭示拔秆机理;利用试验台架的调速比模式和调转速模式,通过单因素和多因素试验研究齿盘圆周线速度、拖拉机前进速度及齿盘圆周线速度与拖拉机前进速度之比(以下简称速比)对棉秆拔净率、拔断率和漏拔率的影响。试验结果表明,调速比和调转速2种模式的齿盘式多行拔棉秆台架满足设计要求,可开展多种条件下拔棉秆试验研究;齿盘对棉秆起拔力大小、方向及夹持时间影响拔秆效果,棉秆被夹持时间小于起拔时间易导致棉秆断裂,一定程度上增大齿盘圆周线速度有助于减少漏拔;速比、齿盘圆周线速度对棉秆拔净率、漏拔率和拔断率均有极显著影响,其中速比是影响棉秆拔净率最关键因素;速比最佳范围为0. 55～0. 80,齿盘圆周线速度最佳范围为0. 24～1. 10 m/s;齿盘倾角为6°、拖拉机前进速度为0. 85 m/s、速比0. 75时,棉秆拔净率最高,为93. 89%,满足设计要求,此时拔断率为4. 43%,漏拔率为1. 68%。

摘要：针对农田耕整载荷大、测量精度低等问题,在经典十字梁结构基础上,设计了一种辐梁式六维力传感器,可同时测量力和力矩,通过仿真方法对传感器结构进行了优化,确定了应变梁长、宽、高分别为9、10、6 mm;分析了传感器结构在载荷下的应变能力,确定了应变片贴片位置。对传感器开展了静态标定试验,基于标定数据采用改进型XGBoost(Extreme gradient boosting)机器学习网络对力信号进行解耦,并与常规网络进行比对。试验结果表明,改进型XGBoost模型在X、Y、Z方向力和力矩6种加载方式的测试集决定系数R^(2)_(P)分别达到0.9804、0.9418、0.9434、0.9868、0.9969、0.9822,预测效果较好,避免了陷入局部最优解。改进型XGBoost模型在六维加载力、力矩的R^(2)_(P)、测试集平均绝对误差(MAEP)均明显优于随机森林模型、传统多元线性回归,相较于传统多元线性回归方式,六维加载力、力矩的R^(2)_(P)分别提升22.57%、20.99%、23.32%、26.27%、26.05%、18.72%。基于机器学习的解耦算法可明显减少耦合误差的影响,提高传感器的测量精度,为农机优化提供了技术支撑。

摘要：针对油菜切割输送铺放过程中分枝牵扯和架空导致侧向输送难、割幅内铺放空间小、铺放难的问题,该研究根据油菜倾斜输送原理,设计了倾斜输送式侧铺放油菜割晒机。结合茎秆顺畅迁移的几何条件和运动学条件分析了油菜茎秆切割输送铺放过程,确定了倾斜输送式油菜割晒机主要结构参数和工作参数,明确了铺放质量的影响要素为拨禾轮转速、输送带线速度和输送装置倾角。以铺放角度、上下层铺放角度差、铺放宽度变异系数和铺放高度变异系数为铺放质量评价指标开展了二次回归正交组合试验。结果表明,输送装置倾角对铺放质量的影响最显著,优化参数组合为拨禾轮转速35r/min,输送带线速度1.5m/s,输送装置倾角27°。田间试验结果表明,优化参数组合条件下,割晒油菜的平均铺放角为28.3°,上、下层铺放角度差为5.4°,铺放宽度变异系数为9.6%,铺放高度变异系数为8.6%,铺放损失率为0.73%;晾晒4 d后油菜茎秆含水率和籽粒含水率分别为47.9%和9.7%,相较晾晒前分别降低了35.1%和74.4%,有利于后续捡拾脱粒清选。倾斜输送式油菜割晒机可实现油菜的顺畅输送、整齐铺放和高质低损割晒,满足多熟制油菜分段收获需要。研究结果可为油菜割晒机结构改进提供参考。

摘要：为了降低整杆式甘蔗联合收获机的含杂率,满足糖厂对原料蔗的进厂要求,该文对SJ-1600型整杆式甘蔗联合收割机的割台、剥叶、断尾等装置进行了改进,在原机型尾部增加蔗叶分离装置。按照改进技术加工出样机,并对其进行田间试验。试验结果表明,收获时输送轮转速280r/min,剥叶轮转速为750r/min时剥叶效果最佳;改进后含杂率为4.0%,比改进前降低了3.2%,满足糖厂对原料蔗的进厂要求。该文为整杆式甘蔗联合收获机的机械设计提供了参考依据。

摘要：论述了FP2500A型有机肥翻抛机的整体配置、工作原理、技术特点以及关键部件结构设计与参数选定等,所述翻抛机主要由翻抛粉碎系统、作业驱动系统、行走系统、操控系统和机架等组成,其翻抛粉碎系统采用卧式双向对置、组合链动刮板抛送粉碎结构,行走系统采用电力四轮驱动自走式结构;生产试验结果表明该设备具有作业顺畅、运行可靠、效率高、自平衡性能高等特点,实际处理能力155m3/h,翻堆宽度2500mm,翻堆高度850mm,可翻抛的最大团块直径120mm;翻抛后料粒直径小于20mm。

摘要：针对大豆机械化收获过程中缺少联合收获机作业质量(破碎含杂率)在线监测装置的问题,提出了基于机器视觉的大豆机械化收获图像采集系统、大豆成分分类识别算法和谷物联合收获机作业质量监测方法。采用改进分水岭算法对大豆图像进行有效分割,筛选RGB和HSV颜色空间特征值,基于颜色特征值对分割后大豆图像各闭合区域进行分类识别,构建了量化评价模型,测试了算法的准确性,并进行了相关的田间试验。结果表明,R、S、H分量一阶矩特征值对大豆各成分具有较好的特征分离性,通过这3个分量颜色阈值能够很好地进行大豆成分分类;系统大豆完整籽粒查准率为87.26%、查全率为86.17%,大豆破碎籽粒查准率为86.45%、查全率为79.42%,大豆杂质查准率为85.19%、查全率为83.69%;在田间测试过程中,本文设计的检测方法对谷物联合收获机作业质量性能评定结果与人工检测一致。本文所提出的算法能快速、有效、稳定地识别完整籽粒、破碎籽粒和杂质,量化模型能准确计算出破碎含杂率,从而实现大豆机械化收获质量可视化监测与报警,可为智能谷物联合收获机参数在线监测及自适应控制策略研究提供技术支持。