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    油菜聯(lián)合收割機(jī)的割臺(tái)參數(shù)優(yōu)化

    2018-09-15 07:52:30伍文杰吳崇友
    關(guān)鍵詞:收割機(jī)損失率油菜

    伍文杰,吳崇友

    (農(nóng)業(yè)農(nóng)村部南京農(nóng)業(yè)機(jī)械化研究所,南京210014)

    油菜是我國(guó)主要油料作物之一,種植區(qū)域廣泛[1],種植面積及產(chǎn)量均位居世界前列。油菜收獲季節(jié)性強(qiáng)、勞動(dòng)強(qiáng)度大、勞動(dòng)效率低、總損失大,特別是在長(zhǎng)江流域主產(chǎn)區(qū),收獲期正處于梅雨季節(jié)。因此,注重?fù)屖?,利用機(jī)械收獲顯得十分必要。然而,由于油菜植株自身高大,分枝密布交叉,相互牽扯,分禾困難,果莢容易開(kāi)裂落粒的生長(zhǎng)特性,機(jī)械化收獲難度大,收獲損失率較高[2-4]。割臺(tái)作為油菜聯(lián)合收割機(jī)重要的工作部件之一,位于收割機(jī)前方,主要完成對(duì)油菜的切割工作并將割下的物料連續(xù)輸送給中間輸送器,最后到達(dá)脫粒裝置。在油菜收獲過(guò)程中,割臺(tái)損失是籽粒損失最主要的部分,約占總損失的50%,是油菜機(jī)械收獲需要解決的重要難題之一。目前,我國(guó)油菜聯(lián)合收割機(jī)割臺(tái)基本是全喂入式臥式割臺(tái),通過(guò)更換一些工作部件可以實(shí)現(xiàn)稻麥兼收,但由于油菜的植株形態(tài)和稻麥有較大差別,使得機(jī)器適應(yīng)性較差,割臺(tái)損失率偏高[3],影響了油菜收獲作業(yè)的質(zhì)量和效率。

    為解決油菜機(jī)械收獲的技術(shù)難題,國(guó)內(nèi)學(xué)者從不同方面進(jìn)行了相關(guān)研究,如:為降低油菜切割損失,對(duì)油菜莖稈切割力影響因素、切割器、莖稈分離裝置進(jìn)行了研究[5-7];對(duì)影響割臺(tái)損失的撥禾輪轉(zhuǎn)速、機(jī)器前進(jìn)速度進(jìn)行了臺(tái)架試驗(yàn)[8];對(duì)撥禾輪運(yùn)動(dòng)進(jìn)行仿真,設(shè)計(jì)分體組合式割臺(tái)、梳脫式割臺(tái),以減少損失[9-11]。國(guó)外學(xué)者對(duì)油菜收獲中的高損失問(wèn)題同樣關(guān)注,如:PARI等[12]研究表明,收獲損失可使產(chǎn)量降低;PELTONEN-SAINIO等[13]研究了掉落的籽粒在后茬作物中產(chǎn)生雜草的問(wèn)題;HOBSON等[14]研究了采用增加傳送帶的方法來(lái)減少落粒損失;還有關(guān)于損失測(cè)定方法的改進(jìn)等研究。這些研究在一定程度上有利于降低油菜的收獲損失,對(duì)于了解油菜收獲損失的影響因素也提供了理論參考,但是他們所采用的新型割臺(tái)結(jié)構(gòu)的適用性還需要進(jìn)一步的試驗(yàn)與驗(yàn)證;此外,由于他們所進(jìn)行的臺(tái)架試驗(yàn)是將作物收割后搬運(yùn)至室內(nèi)進(jìn)行試驗(yàn),作物特性、收獲狀態(tài)與田間狀況有明顯區(qū)別,且其試驗(yàn)條件均為理想狀態(tài)下的,與田間油菜實(shí)際生長(zhǎng)狀態(tài)有較大差異,一些實(shí)際因素如天氣、環(huán)境等不能有效考慮在其中。因此,試驗(yàn)結(jié)果和實(shí)際的收獲效果間可能存在明顯不同,對(duì)于實(shí)際生產(chǎn)的參考意義有限。

    為了減少油菜收獲割臺(tái)損失,提高油菜收獲作業(yè)的質(zhì)量和效率,切合實(shí)際生產(chǎn)需要,本研究以輪式谷物聯(lián)合收割機(jī)為原型,對(duì)其割臺(tái)進(jìn)行改裝,主要是加長(zhǎng)割臺(tái)底板長(zhǎng)度,增加豎割刀,使其能夠正常收割油菜。使用改裝后的收割機(jī)在生長(zhǎng)狀況良好、植株高度基本一致、產(chǎn)量均勻的油菜田地直接進(jìn)行收獲試驗(yàn),考慮實(shí)際因素,進(jìn)行收獲試驗(yàn)的時(shí)間與正常油菜作物的收獲時(shí)間一致,主要集中在天氣晴朗的早晚,避免在太陽(yáng)暴曬下造成大量落粒損失。根據(jù)試驗(yàn)結(jié)果分析在實(shí)際收獲條件下割臺(tái)的結(jié)構(gòu)參數(shù)、運(yùn)動(dòng)參數(shù)與損失率之間的關(guān)系,建立各影響參數(shù)與損失率的響應(yīng)面模型并對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化求解,尋求結(jié)構(gòu)參數(shù)和運(yùn)動(dòng)參數(shù)的最優(yōu)組合,以期為油菜收獲割臺(tái)的參數(shù)選擇和優(yōu)化提供參考。

    1 材料與方法

    1.1 試驗(yàn)裝置及條件

    收獲試驗(yàn)所用機(jī)器為農(nóng)業(yè)農(nóng)村部南京農(nóng)業(yè)機(jī)械化研究所與中聯(lián)重機(jī)股份有限公司聯(lián)合研制的4LZ-8YZ型油菜聯(lián)合收割機(jī),該機(jī)為在中聯(lián)重科4LZ-8BZ1自走式谷物聯(lián)合收割機(jī)基礎(chǔ)上改裝而成的??紤]到油菜植株高大,莖稈較長(zhǎng),原先稻麥割臺(tái)深度不夠,故將割臺(tái)底板長(zhǎng)度加長(zhǎng)300 mm,使其滿足油菜收割;此外,由于油菜分枝數(shù)多,植株相互纏繞,因此增加側(cè)邊豎式割刀,將收割區(qū)與待割區(qū)油菜分開(kāi),減少牽扯造成的落粒損失。試驗(yàn)機(jī)器實(shí)物圖和割臺(tái)二維圖分別如圖1、圖2所示。其他試驗(yàn)工具有水分測(cè)量?jī)x、轉(zhuǎn)速儀、電子秤、皮尺、卷尺、游標(biāo)卡尺、標(biāo)桿、秒表等。

    圖1 試驗(yàn)機(jī)器實(shí)物圖Fig.1 Test machine

    圖2 油菜收割機(jī)割臺(tái)二維圖Fig.2 Two-dimensional diagram of rape header

    試驗(yàn)于2017年6月3日在江蘇省鹽城市華豐農(nóng)場(chǎng)種植地進(jìn)行,該地塊種植方式為機(jī)械化直播,油菜品種為浙油51,植株行距300 mm,播種密度約30萬(wàn)株/hm2,生長(zhǎng)狀況良好,無(wú)倒伏現(xiàn)象。收獲期為作物完熟期,油菜根部主莖稈平均直徑11.9 mm,平均株高1 406 mm,底莢平均高度618 mm。在收獲試驗(yàn)中割茬平均高度250 mm。

    1.2 試驗(yàn)方案、指標(biāo)及方法

    已有研究結(jié)果[8]表明,油菜聯(lián)合收割機(jī)割臺(tái)損失率與撥禾輪水平位置(相對(duì)割刀位置)、撥禾輪垂直位置(相對(duì)割刀位置)、撥禾輪轉(zhuǎn)速有關(guān),因此本試驗(yàn)以油菜聯(lián)合收割機(jī)割臺(tái)為研究對(duì)象,以割臺(tái)損失率、整機(jī)喂入量為主控目標(biāo),首先對(duì)上述3個(gè)主要參數(shù)進(jìn)行單因素試驗(yàn);在單因素試驗(yàn)的基礎(chǔ)上,根據(jù)Box-Benhnken中心組合試驗(yàn)設(shè)計(jì)理論[15-16],選取撥禾輪水平位置、撥禾輪垂直位置、撥禾輪轉(zhuǎn)速開(kāi)展三因素三水平二次回歸正交試驗(yàn)研究,對(duì)影響割臺(tái)損失率的主要參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。

    試驗(yàn)前按照GB/T 5262—2008《農(nóng)業(yè)機(jī)械試驗(yàn)條件測(cè)定方法的一般規(guī)定》測(cè)量田間油菜生長(zhǎng)狀況,主要包括油菜成熟度、倒伏程度、株距、作物密度、作物高度、莖稈直徑、最低結(jié)莢高度等。選擇地勢(shì)平整、油菜生長(zhǎng)狀況良好的均勻地塊進(jìn)行試驗(yàn),試驗(yàn)區(qū)行程為20 m,預(yù)備區(qū)長(zhǎng)度為5 m[17]。油菜割臺(tái)損失率參考NY/T 1231—2006《油菜聯(lián)合收獲機(jī)質(zhì)量評(píng)價(jià)技術(shù)規(guī)范》和農(nóng)業(yè)部(今農(nóng)業(yè)農(nóng)村部)發(fā)布的DG/T 057—2011《農(nóng)業(yè)機(jī)械推廣鑒定大綱油菜聯(lián)合收獲機(jī)》進(jìn)行測(cè)定。試驗(yàn)前制作2個(gè)相同的的接樣框(長(zhǎng)1 m,寬0.33 m),以細(xì)孔網(wǎng)為底,以便有效收集散落的油菜籽粒。以每個(gè)行程終點(diǎn)前1 m和3 m作為2個(gè)采集點(diǎn),對(duì)比收集結(jié)果,以其平均值的3倍作為單位面積內(nèi)實(shí)際割臺(tái)損失量。在種植地試驗(yàn)區(qū)域按照五點(diǎn)法確定取樣點(diǎn)位,每點(diǎn)位割取1 m2植株,人工脫粒并稱其質(zhì)量,5點(diǎn)平均值作為單位面積油菜籽總質(zhì)量。割臺(tái)損失率計(jì)算方法如下:

    式中:Y1為割臺(tái)損失率,%;mg為單位面積實(shí)際割臺(tái)損失量,g;m為單位面積油菜籽總質(zhì)量,g。

    喂入量通過(guò)以下公式計(jì)算:

    式中:Y2為喂入量,kg/s;m1為行程內(nèi)收獲的籽粒質(zhì)量,g;m2為行程內(nèi)總的莖稈質(zhì)量,g;m3為行程內(nèi)清選物排出的質(zhì)量,g;t為完成行程所用的時(shí)間,s。

    2 結(jié)果與分析

    2.1 單因素試驗(yàn)結(jié)果與分析

    單因素試驗(yàn)以撥禾輪水平位置、撥禾輪垂直位置、撥禾輪轉(zhuǎn)速中的2因素為固定值,在常用工作參數(shù)內(nèi)調(diào)節(jié)另外一個(gè)因素,得到如下試驗(yàn)結(jié)果。

    1)撥禾輪水平位置影響

    保持撥禾輪垂直位置為1 000 mm,撥禾輪轉(zhuǎn)速為30 r/min,得到割臺(tái)損失率及喂入量變化關(guān)系,如圖3所示??梢钥闯觯弘S著撥禾輪水平位置的前移,割臺(tái)損失率呈現(xiàn)先減小后增加的趨勢(shì);當(dāng)撥禾輪水平位置在割刀水平位置前50 mm時(shí),損失率最低。分析可知:撥禾輪位置偏后收割時(shí)對(duì)油菜的撥禾功能減弱,無(wú)法將作物向切割器方向有效引導(dǎo);位置靠前時(shí),作物在割臺(tái)上容易堆積,發(fā)生纏繞現(xiàn)象。這2種情況都會(huì)增加割臺(tái)的落粒損失。隨著撥禾輪水平位置的調(diào)節(jié),喂入量沒(méi)有顯著變化;當(dāng)喂入量較大時(shí),損失率也較大;在撥禾輪水平位置為50 mm時(shí),喂入量較大,損失率較小,取得較好效果。

    圖3 割臺(tái)損失率及喂入量隨撥禾輪水平位置變化曲線Fig.3 Change curve of header loss rate and feed amount with horizontal position of reel

    2)撥禾輪垂直位置影響

    保持撥禾輪水平位置為50 mm,撥禾輪轉(zhuǎn)速為30 r/min,得到割臺(tái)損失率及喂入量變化關(guān)系,如圖4所示??梢钥闯觯弘S著撥禾輪垂直位置的提高,割臺(tái)損失率基本呈增加趨勢(shì),喂入量呈現(xiàn)先下降后略增長(zhǎng)變化;撥禾輪垂直位置為1 050 mm時(shí),割臺(tái)損失率最低。由于所收獲的油菜植株平均株高為1 400 mm,當(dāng)撥禾輪位置提高后,對(duì)油菜果莢集中部位的擊打效果增加,造成損失率增加。

    圖4 割臺(tái)損失率及喂入量隨撥禾輪垂直位置變化曲線Fig.4 Change curve of header loss rate and feed amount withvertical position of reel

    3)撥禾輪轉(zhuǎn)速影響

    保持撥禾輪水平位置為50 mm,撥禾輪垂直位置為1 050 mm,得到割臺(tái)損失率及喂入量變化關(guān)系,如圖5所示??梢钥闯觯S著撥禾輪轉(zhuǎn)速的增加,割臺(tái)損失率不斷增加。這主要由于轉(zhuǎn)速增加,撥禾輪對(duì)油菜的沖擊次數(shù)、沖擊速度增加,果莢落粒損失變多。同時(shí),撥禾輪轉(zhuǎn)速增加,機(jī)器前進(jìn)速度也相應(yīng)增加,喂入量也隨之增加。

    圖5 割臺(tái)損失率及喂入量隨撥禾輪轉(zhuǎn)速變化曲線Fig.5 Change curveof header loss rate and feed amount with rotation speed of reel

    2.2 響應(yīng)面試驗(yàn)結(jié)果與分析

    分別以 X1,X2,X3表示撥禾輪水平位置、撥禾輪垂直位置、撥禾輪轉(zhuǎn)速,以Y1表示割臺(tái)損失率,Y2表示喂入量,在單因素試驗(yàn)的基礎(chǔ)上,對(duì)撥禾輪水平位置、撥禾輪垂直位置、撥禾輪轉(zhuǎn)速開(kāi)展響應(yīng)面試驗(yàn)研究,在現(xiàn)有研究基礎(chǔ)上確定其變化范圍,試驗(yàn)因素與水平關(guān)系如表1所示。得到的試驗(yàn)數(shù)據(jù)采用Design-Expert 8.0.6軟件進(jìn)行二次多項(xiàng)式回歸分析,并通過(guò)回歸方程分析尋找最優(yōu)參數(shù)組合,確定最佳工作參數(shù)。

    表1 試驗(yàn)因素與水平Table 1 Experimental factors and levels

    2.2.1 試驗(yàn)結(jié)果

    根據(jù)Box-Benhnken中心組合試驗(yàn)設(shè)計(jì)理論設(shè)計(jì)三因素三水平正交試驗(yàn),試驗(yàn)方案總共包括15組,其中12組為因子分析,3組為零點(diǎn)誤差估計(jì),試驗(yàn)方案與試驗(yàn)結(jié)果如表2所示。

    2.2.2 回歸模型建立與顯著性檢驗(yàn)

    根據(jù)表2中的試驗(yàn)數(shù)據(jù),利用Design-Expert 8.0.6軟件進(jìn)行多元回歸擬合分析,建立割臺(tái)損失率Y1、喂入量Y2對(duì)撥禾輪水平位置X1、撥禾輪垂直位置X2、撥禾輪轉(zhuǎn)速X3這3個(gè)自變量的二次多項(xiàng)式響應(yīng)面回歸模型,如式(1)、式(2)所示,并對(duì)方程進(jìn)行方差分析,尋求最優(yōu)參數(shù)組合,結(jié)果如表3所示。

    表2 試驗(yàn)方案及試驗(yàn)結(jié)果Table2 Experimental plan and results

    由表3可知:響應(yīng)面模型中的損失率Y1的模型P值小于0.01,表明回歸模型極顯著;喂入量Y2的模型P值小于0.05,表明回歸模型顯著;失擬項(xiàng)P值均大于0.05,表明回歸方程擬合度高。此外,決定系數(shù)R2分別為0.970 8、0.931 8,表明這2個(gè)模型可以解釋93%以上的評(píng)價(jià)指標(biāo)。因此,該模型可以對(duì)聯(lián)合收割機(jī)割臺(tái)進(jìn)行優(yōu)化分析。

    在損失率 Y1模型中,回歸項(xiàng) X3,X2X3,X22這 3項(xiàng)對(duì)回歸模型影響極顯著(P<0.01),回歸項(xiàng)X1,X2,X1X2,X12,X32這5項(xiàng)對(duì)回歸模型影響顯著(P<0.05),回歸項(xiàng)X1X3則對(duì)試驗(yàn)影響不顯著(P>0.05);在喂入量Y2模型中回歸項(xiàng)X2X3對(duì)回歸模型影響極顯著(P<0.01),回歸項(xiàng)X3,X1X3這2項(xiàng)對(duì)回歸模型影響顯著(P<0.05),回歸項(xiàng) X1,X2,X1X2,X12,X22,X32這 6項(xiàng)則對(duì)試驗(yàn)影響不顯著(P>0.05)。說(shuō)明撥禾輪的結(jié)構(gòu)參數(shù)和運(yùn)動(dòng)參數(shù)對(duì)喂入量的影響并不顯著;而撥禾輪轉(zhuǎn)速對(duì)喂入量影響顯著,主要是由于撥禾輪轉(zhuǎn)速改變的同時(shí),工作效率也發(fā)生變化,與其對(duì)應(yīng)機(jī)器的前進(jìn)速度也相應(yīng)改變。該試驗(yàn)結(jié)果與單因素試驗(yàn)結(jié)果相一致。在保證P值的基礎(chǔ)上篩選除去對(duì)模型影響不顯著項(xiàng),對(duì)模型Y1進(jìn)行優(yōu)化,如式(3)所示,根據(jù)優(yōu)化模型Y1的P值與失擬項(xiàng)P值可知該模型可靠。

    2.2.3 各因素對(duì)收獲影響效應(yīng)分析

    各因素對(duì)模型的影響程度可以用貢獻(xiàn)值K的大小表示,K值越大,因素對(duì)模型的影響程度越大。參考相關(guān)文獻(xiàn)計(jì)算K值大小[18],可知各因素對(duì)損失率的貢獻(xiàn)率大小順序?yàn)閾芎梯喆怪蔽恢茫緭芎梯嗈D(zhuǎn)速>撥禾輪水平位置;各因素對(duì)喂入量的貢獻(xiàn)率大小順序?yàn)閾芎梯嗈D(zhuǎn)速>撥禾輪垂直位置>撥禾輪水平位置。分析結(jié)果如表4所示。

    2.2.4 交互作用對(duì)收獲影響規(guī)律分析

    根據(jù)回歸方程分析結(jié)果,利用Design-Expert 8.0.6軟件繪制響應(yīng)面圖,分析撥禾輪水平位置、撥禾輪垂直位置和撥禾輪轉(zhuǎn)速對(duì)響應(yīng)值Y1的影響。

    表3 回歸方程方差分析Table 3 Variance analysis of regression equation

    表4 各因素貢獻(xiàn)率分析Table4 Analysison contribution rateof each factor

    撥禾輪水平位置X1、撥禾輪垂直位置X2和撥禾輪轉(zhuǎn)速X3交互因素對(duì)響應(yīng)值Y1影響的響應(yīng)面圖如圖6所示。圖6A為撥禾輪轉(zhuǎn)速位于中心水平(36 r/min)時(shí),撥禾輪水平位置與撥禾輪垂直位置對(duì)損失率Y1交互作用的響應(yīng)面圖??梢钥闯觯涸谕凰轿恢?,損失率隨著垂直位置的增加先減小后增大;在同一垂直位置,損失率隨著水平位置的前移先降低后增加。當(dāng)撥禾輪水平、垂直位置處于中間偏上時(shí),對(duì)作物既具有撥禾引導(dǎo)作用,又不會(huì)使作物在割臺(tái)上堆積,具有較好的收獲效果。圖6B為撥禾輪垂直位置位于中心水平(1 050 mm)時(shí),撥禾輪水平位置與撥禾輪轉(zhuǎn)速對(duì)損失率Y1交互作用的響應(yīng)面圖??梢钥闯觯涸谕凰轿恢茫瑩p失率隨著撥禾輪轉(zhuǎn)速的提高而增加;在同一轉(zhuǎn)速下,損失率隨著撥禾輪水平位置前移先降低后增加。撥禾輪水平位置與其轉(zhuǎn)速的交互作用并不顯著,主要原因?yàn)閾芎梯喫轿恢门c其推送引導(dǎo)功能有關(guān),轉(zhuǎn)速對(duì)其影響并不大。圖6C為撥禾輪水平位置位于中心水平(0 mm)時(shí),撥禾輪垂直位置與撥禾輪轉(zhuǎn)速對(duì)損失率Y1交互作用的響應(yīng)面圖。可以看出:在同一垂直位置,損失率隨著撥禾輪轉(zhuǎn)速的提高而增加;在同一轉(zhuǎn)速下,損失率隨著撥禾輪垂直位置的增加先減小后增大。撥禾輪垂直位置與轉(zhuǎn)速的交互作用極顯著,垂直位置較高時(shí),轉(zhuǎn)速對(duì)其影響顯著,高轉(zhuǎn)速下?lián)p失率急劇增加,主要是撥桿對(duì)油菜主要果莢位置擊打次數(shù)、擊打程度增加,落粒損失加大。

    圖6 撥禾輪水平位置、撥禾輪垂直位置及撥禾輪轉(zhuǎn)速對(duì)損失率的影響Fig.6 Effects of horizontal position,vertical position and rotation speed of reel on lossrate

    3 參數(shù)優(yōu)化與驗(yàn)證

    3.1 參數(shù)優(yōu)化

    為使油菜收割機(jī)割臺(tái)收獲效果達(dá)到最佳,要求割臺(tái)損失率較低,喂入量較高。根據(jù)交互因素對(duì)割臺(tái)損失率和喂入量影響效應(yīng)及規(guī)律分析可知:要獲得較低的損失率必須要求撥禾輪水平位置適中、撥禾輪垂直位置適中、撥禾輪轉(zhuǎn)速低;要獲得較高的喂入量必須要求撥禾輪轉(zhuǎn)速高??紤]到各因素對(duì)響應(yīng)值的影響不完全相同,為了尋求滿足性能要求的最佳參數(shù)組合,必須進(jìn)行多目標(biāo)參數(shù)優(yōu)化。

    本研究針對(duì)油菜聯(lián)合收割機(jī)割臺(tái)結(jié)構(gòu)參數(shù)和運(yùn)動(dòng)參數(shù)優(yōu)化,需滿足損失率低、喂入量高的作業(yè)要求,根據(jù)實(shí)際作業(yè)條件及上述分析,確定其約束條件為:

    采用Design-Expert 8.0.6軟件對(duì)各參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化求解,得到各因素最優(yōu)工作參數(shù)。結(jié)果顯示,當(dāng)撥禾輪水平位置為50 mm、撥禾輪垂直位置為1 056 mm、撥禾輪轉(zhuǎn)速為30 r/min時(shí),割臺(tái)損失率為0.97%,喂入量為8.35 kg/s。

    3.2 驗(yàn)證試驗(yàn)

    為驗(yàn)證該模型的準(zhǔn)確性,采用上述參數(shù)在同試驗(yàn)地進(jìn)行3次驗(yàn)證試驗(yàn),試驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表5??梢钥闯?,各響應(yīng)試驗(yàn)值(割臺(tái)損失率為1.01%,喂入量為8.48 kg/s)與優(yōu)化值較符合,二者相對(duì)誤差均小于5%,說(shuō)明該模型可靠。在進(jìn)行油菜收獲作業(yè)時(shí),可采用該優(yōu)化參數(shù)組合,即撥禾輪水平位置為50 mm、撥禾輪垂直位置為1 056 mm、撥禾輪轉(zhuǎn)速為30 r/min。

    4 結(jié)論與討論

    1)根據(jù)Box-Benhnken中心組合試驗(yàn)設(shè)計(jì)理論,對(duì)撥禾輪水平位置、撥禾輪垂直位置、撥禾輪轉(zhuǎn)速進(jìn)行正交試驗(yàn),建立優(yōu)化模型并通過(guò)試驗(yàn)驗(yàn)證其準(zhǔn)確性。結(jié)果顯示,實(shí)測(cè)值與優(yōu)化值的相對(duì)誤差小于5%,表明所建立模型的可靠性較高。

    表5 優(yōu)化條件下各評(píng)價(jià)指標(biāo)實(shí)測(cè)值Table5 Experimental valueunder optimal condition

    2)割臺(tái)各結(jié)構(gòu)參數(shù)和運(yùn)動(dòng)參數(shù)對(duì)割臺(tái)損失率影響顯著的順序?yàn)閾芎梯喆怪蔽恢茫緭芎梯嗈D(zhuǎn)速>撥禾輪水平位置;對(duì)喂入量影響顯著的順序?yàn)閾芎梯嗈D(zhuǎn)速>撥禾輪垂直位置>撥禾輪水平位置。

    3)油菜收割機(jī)割臺(tái)最優(yōu)工作參數(shù)組合為撥禾輪水平位置50 mm、撥禾輪垂直位置1 056 mm、撥禾輪轉(zhuǎn)速30 r/min,在該優(yōu)化條件下,割臺(tái)損失率為1.01%,喂入量為8.48 kg/s。

    該試驗(yàn)研究了割臺(tái)結(jié)構(gòu)參數(shù)和運(yùn)動(dòng)參數(shù)對(duì)收獲過(guò)程中割臺(tái)損失率和喂入量的影響,損失率只收集測(cè)算了主割刀部分的落粒損失,未包含豎割刀落粒損失,可在后續(xù)試驗(yàn)中設(shè)計(jì)方案,全面測(cè)算割臺(tái)損失,研究各參數(shù)對(duì)于豎割刀落粒損失的影響。在實(shí)際作業(yè)條件下,影響損失率、喂入量的還有油菜的生長(zhǎng)狀態(tài),后續(xù)研究可針對(duì)不同品種的油菜開(kāi)展試驗(yàn),使建立的模型更具有通用性。

    書(shū) 名:《農(nóng)用無(wú)人機(jī)技術(shù)及其應(yīng)用》

    作 者:何 勇 岑海燕 何立文 劉 飛 聶鵬程

    內(nèi)容簡(jiǎn)介:由浙江大學(xué)何勇教授等撰寫(xiě)的《農(nóng)用無(wú)人機(jī)技術(shù)及其應(yīng)用》一書(shū),是國(guó)內(nèi)第一本系統(tǒng)介紹農(nóng)用無(wú)人機(jī)的專著。本書(shū)涵蓋農(nóng)用無(wú)人機(jī)的理論基礎(chǔ)、關(guān)鍵技術(shù)與裝備及實(shí)際應(yīng)用和管理規(guī)范方面的知識(shí),主要包括農(nóng)用無(wú)人機(jī)的發(fā)展歷史和現(xiàn)狀、系統(tǒng)組成、飛行控制與導(dǎo)航系統(tǒng)、航空植保、低空遙感、無(wú)線組網(wǎng)監(jiān)測(cè),以及與無(wú)人機(jī)作業(yè)相關(guān)的氣象、法規(guī)和管理等。在系統(tǒng)介紹無(wú)人機(jī)體系的基礎(chǔ)上,還密切結(jié)合農(nóng)業(yè)應(yīng)用的特點(diǎn),詳細(xì)介紹農(nóng)用無(wú)人機(jī)在航空植保、低空遙感、無(wú)線組網(wǎng)監(jiān)測(cè)等方面的典型應(yīng)用場(chǎng)景和案例。本書(shū)立足于作者團(tuán)隊(duì)十多年的研究成果和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),實(shí)現(xiàn)了理論方法、技術(shù)應(yīng)用和管理培訓(xùn)的統(tǒng)一,使讀者對(duì)農(nóng)用無(wú)人機(jī)有了全面、系統(tǒng)、深入的了解和認(rèn)識(shí)。

    本書(shū)可作為高等農(nóng)業(yè)院校農(nóng)用無(wú)人機(jī)、航空植保、智慧農(nóng)業(yè)、智能農(nóng)業(yè)裝備、農(nóng)業(yè)信息技術(shù)、農(nóng)業(yè)工程、農(nóng)業(yè)機(jī)械化工程、農(nóng)業(yè)電氣化與自動(dòng)化等相關(guān)方向本科生和研究生的專業(yè)教材,可供從事農(nóng)用無(wú)人機(jī)研發(fā)、生產(chǎn)、銷售和應(yīng)用方面的工程技術(shù)人員參考,也可作為農(nóng)用航空和智能農(nóng)業(yè)裝備領(lǐng)域廣大專業(yè)技術(shù)人員的培訓(xùn)教材及自學(xué)參考書(shū)。

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