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摘要:針對現(xiàn)有蔬菜穴盤苗半自動移栽機作業(yè)時需人工取、喂苗,，工作效率低的問題,，設(shè)計了一種穴盤苗自動取苗機構(gòu),。建立了該機構(gòu)的運動和受力數(shù)學模型,，分析了機構(gòu)主要參數(shù)對運動和動力學特性的影響。提出了機構(gòu)優(yōu)化設(shè)計目標,，并進行了參數(shù)優(yōu)選分析,，得出符合取苗軌跡要求的機構(gòu)參數(shù)范圍。在此基礎(chǔ)上,，對機構(gòu)進行動力學分析,，以機構(gòu)支座所受力的波動最小為目標，獲得了一組最佳組合,。此組合下,，機構(gòu)不僅具有良好的取苗軌跡，滿足移栽農(nóng)藝要求,，同時具備較好的動力學性能,。

摘要:為提高穴盤苗移栽機的自動化程度和工作效率，結(jié)合井關(guān)PVHR2型旋轉(zhuǎn)托杯式半自動移栽機,，設(shè)計了一種可實現(xiàn)整排取苗間隔放苗的自動移栽機,。其中，取苗末端執(zhí)行器用于實現(xiàn)缽苗的整排夾取和間隔投放,，旋轉(zhuǎn)升降機構(gòu)用于協(xié)助取苗末端執(zhí)行器完成攜苗上升,、正轉(zhuǎn)90°至投苗位置、反轉(zhuǎn)90°回取苗位置及下降取苗動作,?；谡湃∶玳g隔放苗工作原理，對取苗爪驅(qū)動凸輪的外形輪廓進行設(shè)計,，以實現(xiàn)取苗爪的先后開合,；結(jié)合取苗機構(gòu)組成和作業(yè)時序要求，對整排取苗部件與穴盤輸送機構(gòu)的運動循環(huán)過程和時序分配進行分析,，進而對各凸輪機構(gòu)的時序進行控制,，以實現(xiàn)機構(gòu)間的運動協(xié)調(diào)，完成自動移栽作業(yè),。以28d的72孔穴盤黃瓜苗為對象,，進行樣機試驗，試驗結(jié)果表明：整個取苗機構(gòu)的時序分配合理,，運動協(xié)調(diào)可靠,可實現(xiàn)整排取苗間隔放苗的作業(yè)要求,；在取苗速率為3600株/h、夾苗深度為27mm,、取苗夾角為10°時,，取苗效果最佳，成功率達95％。

摘要:針對全自動移栽機的缽苗盤自動送盤和精確定位問題,，研制了一種移栽機缽苗盤驅(qū)動裝置和定位控制系統(tǒng),。該裝置利用壓縮空氣作為動力，采用氣液阻尼缸驅(qū)動苗盤的移動,，由接近開關(guān)對苗盤定位,，旋轉(zhuǎn)編碼器計量苗盤的移動距離，PLC為控制核心,，觸摸屏作為人機界面,，可根據(jù)需要隨時調(diào)整苗盤的移動速度和距離。試驗結(jié)果表明,，通過設(shè)定補償值,，該系統(tǒng)能夠消除氣缸響應(yīng)滯后以及機械加工誤差等因素造成的影響，其定位控制誤差小于1mm,，能夠滿足全自動高速移栽機的使用要求,。

摘要:設(shè)計了一種基于PLC的蔬菜缽苗移栽機自動輸送裝置。采用高速伺服電動缸驅(qū)動推桿頂出秧苗的方式,，實現(xiàn)了高速精準無損傷取苗,；通過PLC控制系統(tǒng)控制步進電動機，實現(xiàn)了缽苗的精準定位和輸送,；設(shè)計了同步帶及齒輪傳動的同步投苗裝置,，實現(xiàn)了投苗轉(zhuǎn)筒與鴨嘴栽植器完全同步，解決了地輪驅(qū)動的鴨嘴栽植器在栽植過程中轉(zhuǎn)速不均勻的問題,，提高了投苗的準確率,。最終設(shè)計了試驗臺，驗證了缽苗自動輸送裝置的可行性,。

摘要:設(shè)計了一種全自動移栽機機械取苗機構(gòu),。依據(jù)機構(gòu)原理建立相應(yīng)的數(shù)學模型，確定了機構(gòu)各參數(shù)間的關(guān)系,，針對不同規(guī)格苗盤,，利用Matlab對結(jié)構(gòu)參數(shù)進行設(shè)計優(yōu)化，實現(xiàn)了取苗機構(gòu)在給定范圍內(nèi)開合和對幼苗基質(zhì)塊的夾取功能設(shè)計要求,。

摘要:穴盤苗自動移栽關(guān)鍵在于實現(xiàn)自動高效取苗,，取苗成功率除與機械結(jié)構(gòu)因素有關(guān)外，穴盤苗自身的力學特性也是至關(guān)重要的因素,。以黃瓜穴盤苗為對象,，夾苗拉拔試驗測試拉拔力，兩針夾持抗壓試驗測試缽體抗壓性能,。運用正交試驗分析填充量,、基質(zhì)成分體積比、含水率對拉拔力及缽體抗壓性能的影響。夾苗拉拔試驗結(jié)果表明,， 3個因素對拉拔力均顯著影響,，各因素對拉拔力敏感性由大到小為填充量、基質(zhì)成分體積比,、含水率；兩針夾持抗壓試驗結(jié)果表明,，3個因素對缽體抗壓性能均顯著影響,，各因素對缽體抗壓性能敏感性由大到小為含水率、基質(zhì)成分體積比,、填充量,。綜合評分得到最優(yōu)組合為：填充量為每個穴孔填充33.5cm3基質(zhì)，基質(zhì)成分（泥炭,、蛭石,、珍珠巖）體積比為3∶1∶1，含水率為65%,。綜合考慮,，進行取苗末端執(zhí)行器夾取試驗，試驗表明,，得到的適宜移栽組合與綜合評分結(jié)果一致,。

摘要:玉米播種過程中，由于種子與排種管,、開溝器的碰撞和機組前進的共同作用,，使得種子落地的位置隨機，造成播種均勻性差問題,，為此設(shè)計了舵輪式玉米免耕精量施肥播種機,，主要由秸稈粉碎還田與苗帶清整裝置、舵輪勺盤式穴播器等組成,。舵輪勺盤式穴播器由舵輪式穴播器和勺盤式排種器集成在一起,發(fā)揮勺盤式排種器精量取種和舵輪式穴播器定點投種的優(yōu)勢,，實現(xiàn)玉米等株距精量播種。采用秸稈粉碎還田與苗帶清整裝置旋出施肥溝,，由外槽輪排肥器完成施肥,。通過田間試驗表明：播種、施肥平均深度分別為52.1mm,、70.5mm,，出苗率達到95%，提高了播種質(zhì)量,，較好地滿足了我國北方一年兩熟區(qū)保護性耕作技術(shù)的需求,。

摘要:旱地玉米全膜覆蓋雙壟溝精量播種機采用凸輪與曲柄組合機構(gòu)控制成穴器，能夠?qū)崿F(xiàn)播種時成穴器水平絕對速度為零，可改善播種作業(yè)過程中成穴器撕膜,、挑膜及穴孔錯位,。以播種機前進速度、曲柄機構(gòu)轉(zhuǎn)速,、凸輪機構(gòu)轉(zhuǎn)速和切膜刀角為自變量,，穴孔錯位率為響應(yīng)值，依照Box-Behnken試驗設(shè)計原理,，采用四因素三水平響應(yīng)面分析方法,，建立了各因素與穴孔錯位率之間的數(shù)學模型，并對各因素及其交互作用進行分析,。試驗結(jié)果表明：4個因素對穴孔錯位率影響的主次順序依次為凸輪機構(gòu)轉(zhuǎn)速,、曲柄機構(gòu)轉(zhuǎn)速、播種機前進速度和切膜刀角,；最佳工作參數(shù)為：播種機前進速度0.50m/s,、曲柄機構(gòu)轉(zhuǎn)速50.2r/min、凸輪機構(gòu)轉(zhuǎn)速46.4r/min和切膜刀角23.6°,，此條件下穴孔錯位率為1.221%,。驗證試驗表明該組合下試驗相對誤差較小。

摘要:針對黃淮海輪作區(qū)小麥玉米輪作機械化生產(chǎn)體系,，優(yōu)化出了既符合農(nóng)學要求又符合機械化作業(yè)要求的基本種植規(guī)格,。設(shè)計了2BYM—12型折疊式動力防堵免耕玉米播種機，該機具有獨特的苗帶清理及作業(yè)防擁堵功能,、株距無級調(diào)節(jié)及其他關(guān)鍵部位作業(yè)監(jiān)控功能,、播種深度調(diào)節(jié)功能和作業(yè)仿形功能，適于大面積平整地塊高效作業(yè),。采用了輕量化技術(shù)和液壓折疊技術(shù),，便于田間轉(zhuǎn)移和作業(yè)。在動力匹配和負載計算的基礎(chǔ)上,，利用ANSYS軟件對2BYM—12型免耕播種機中間播種單元進行了有限元分析,。結(jié)果表明，播種機的應(yīng)力分布狀況與實際情況一致,，播種機整體受力符合設(shè)計要求,。田間試驗表明播種機作業(yè)性能達到了設(shè)計要求。

摘要:闡述了牧草種子9BQS—3.0型氣吹式松土播種復式作業(yè)機的總體結(jié)構(gòu)及工作原理,，對播種機的地輪傳動裝置,、淺松裝置、鎮(zhèn)壓器裝置,、排種裝置進行了結(jié)構(gòu)設(shè)計及數(shù)據(jù)分析,。試驗結(jié)果表明,，本機結(jié)構(gòu)合理，工作性能良好,，碎土率達到了94.5%,，淺松層膨松度達到了63%，播披堿草種子破損率為1.2%,?？赏瑫r完成松土、鎮(zhèn)壓,、開溝,、播種、覆土,、鋪平聯(lián)合作業(yè)。

摘要:針對氣力式免耕播種機常會發(fā)生排種管堵塞,、機械傳動系統(tǒng)故障以及由于種箱排空而造成的漏播等現(xiàn)象,，基于單片機技術(shù)設(shè)計了一種氣力式免耕播種機工作情況監(jiān)測系統(tǒng)。設(shè)計了氣力式播種機作業(yè)參數(shù)監(jiān)測系統(tǒng)的整體結(jié)構(gòu)與系統(tǒng)電路,，完成相關(guān)參數(shù)的設(shè)置,。利用監(jiān)測系統(tǒng)對氣力式播種機風機轉(zhuǎn)速、行走速度,、播種面積以及種箱料位進行實時監(jiān)測,。試驗結(jié)果表明，氣力式免耕播種機監(jiān)測系統(tǒng)測量精度高,，能夠完成工作過程的實時監(jiān)測,。

摘要:在我國華北一年兩熟區(qū)保護性耕作地塊進行播種作業(yè)時，關(guān)鍵是在保證防堵性能的前提下,，降低能耗,，提高播種性能。而有支撐切割作業(yè)時,，由于外力的支撐作用,，所需的切割力變小，從而能夠降低能耗,。以有支撐切割裝置——浮動支撐式防堵裝置為研究對象,，采用ANSYS軟件分別對其關(guān)鍵部件切割直刀和支撐板進行有限元靜強度分析。切割直刀和支撐板承受載荷分別為切割秸稈和土壤的阻力,、土壤和秸稈的支撐力,，通過建立有限元模型，求解得到切割直刀和支撐板的應(yīng)力分布圖,。結(jié)果表明,，切割直刀的應(yīng)力主要集中在孔心右側(cè)x大于零區(qū)域和孔心至轉(zhuǎn)折處區(qū)域,，最大等效應(yīng)力為2151.2Pa；支撐板的應(yīng)力主要集中在圓弧板區(qū)域及平板靠近圓弧板的一端,，最大等效應(yīng)力為3.77×105Pa,。田間試驗表明，作業(yè)效果良好,，作業(yè)過程中,，切割直刀應(yīng)力集中區(qū)未發(fā)生折彎，支撐板應(yīng)力集中區(qū)沒有發(fā)生變形,。

摘要:氣吸振動盤式精密播種機工作過程中,，種子盤中的種子不斷減少，吸種高度也相應(yīng)減小,。通過試驗,，結(jié)合水稻芽種物理特性，得出了種子量變化規(guī)律,；提出吸種高度的控制方法,，確定定量加種裝置的加種量和加種周期，并進行播種試驗,。試驗結(jié)果表明,，吸種高度控制方法和定量加種控制方式使種子盤內(nèi)種層厚度保持在8～18mm，吸種盤吸種率達到94%,，能夠滿足播種機的精密播種要求,。

摘要:針對油菜種子浸種處理與機械化播種的農(nóng)機農(nóng)藝適應(yīng)性問題，進行了冷水浸種,、溫水浸種等預(yù)處理方式對油菜籽氣力精量排種性能影響的試驗研究,。試驗表明，種子浸泡處理后機械物理特性發(fā)生明顯變化,，千粒質(zhì)量增加,、籽粒飽滿、種皮變軟,，彈性模量下降約40%,，壓縮破壞變形增加約20%，最大破壞載荷下降約10%,；排種器轉(zhuǎn)速小于36r/min時,，不同浸種預(yù)處理的油菜籽的排種合格指數(shù)均大于95%，漏播指數(shù)小于4%,；浸泡處理的籽粒力學特性有所下降,，但氣力式排種對籽粒的破損率為零，種子的發(fā)芽能力也未被破壞,。研究結(jié)果表明,，正,、負氣壓組合式排種技術(shù)適用于實際生產(chǎn)中浸種處理的油菜機械化精量播種。

摘要:為了研究不同耕作方式在華北一年兩熟區(qū)的適應(yīng)性,，設(shè)置深松,、旋耕、傳統(tǒng)翻耕,、免耕4種不同耕作方式,，分析耕作方式對土壤水穩(wěn)團聚體、容重,、含水率,、土壤溫度和植株生長特性的影響。結(jié)果表明：免耕,、深松可分別提高0~10cm,、10~30cm土層內(nèi)粒徑大于0.25mm水穩(wěn)團聚體的含量；隨土層深度的增加,，土壤容重增大,，其中旋耕、深松分別降低0~10cm,、10~30cm土層的容重，在0~20cm土層免耕的容重最大,，20cm以下,，旋耕、翻耕,、免耕間容重的差異不明顯,；深松有較好的蓄水保墑能力，其中10~30cm土層的效果最好,，0~30cm土層的含水率分別比翻耕,、旋耕、免耕高2.5%,、1.6%,、0.4%；翻耕的土壤溫度受氣溫影響的變化幅度最大,，免耕的變化幅度和日平均土壤溫度最?。簧钏煽纱龠M玉米前期的生長,，免耕促進后期生長,，且深松能提高冬小麥的產(chǎn)量。

摘要:為提高適應(yīng)全秸稈覆蓋條件的東北黑土區(qū)免耕播種機性能,，結(jié)合缺口圓盤開溝器和滑刀式開溝器的功能結(jié)構(gòu)特點,，設(shè)計了具有滑刀式缺口的圓盤開溝器,，確定了開溝器直徑，設(shè)計了具有滑刀式缺口的圓盤開溝器的缺口輪廓曲線,，并確定了缺口數(shù)量,；采用ANSYS軟件的LS—DYNA對具有滑刀式缺口的圓盤開溝器與土壤的相互作用進行了仿真模擬；田間實驗結(jié)果表明,，具有滑刀式缺口的圓盤開溝器在全秸稈覆蓋地表具有良好的入土,、破茬性能。

摘要:針對閥控液壓馬達變量施肥系統(tǒng)PID控制算法,，參數(shù)整定過程復雜,、經(jīng)驗性強、工作量大的不足,，提出了基于遺傳算法整定PID的方法,。利用變量施肥系統(tǒng)仿真模型，研究遺傳算法整定PID與臨界比例度法整定PID方波響應(yīng)曲線,，表明遺傳算法PID控制器響應(yīng)速度快,、超調(diào)量小、調(diào)節(jié)時間短,。在變量施肥試驗臺上進行系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)性能試驗,，結(jié)果表明：遺傳算法PID參數(shù)系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)跟蹤誤差小，調(diào)速范圍跟蹤線性度好,。遺傳算法PID精簡了參數(shù)整定過程,，優(yōu)化了參數(shù)整定結(jié)果。

摘要:為了深入研究影響彈齒式拾膜機構(gòu)工作性能的因素,，確定彈齒式拾膜機構(gòu)的最佳工作條件,，對該機構(gòu)運動進行了理論分析和仿真分析。利用土槽臺架試驗系統(tǒng)對影響機構(gòu)拾膜率的機具行進速度,、速比（彈齒軸與機具行進速度的比值）,、托膜鏟入土深度3個主要因素進行了正交試驗，結(jié)果表明,，理論分析及運動仿真與臺架試驗結(jié)果一致,，速比的變化對機構(gòu)拾膜率的影響程度大于機具行進速度和托膜鏟入土深度的變化，當機具行進速度為0.7m/s,、速比為1.0,、托膜鏟入土深度為110mm時，彈齒式拾膜機構(gòu)的拾膜率較優(yōu),。

摘要:針對傳統(tǒng)果園種植模式迫切需要行間高通過性植保動力機械的現(xiàn)狀,，設(shè)計了低矮型自走式果園噴霧機動力底盤。通過理論計算與虛擬樣機分析,，設(shè)計了多動力輸出分動裝置,，實現(xiàn)各工作部件獨立運轉(zhuǎn),；行走變速箱與高低速擋位配合操作，實現(xiàn)（3+1）×2個擋位,，并可根據(jù)路面狀況進行兩驅(qū)與四驅(qū)自由切換,；整機行間最低通過高度1600mm；前輪越障高度隨藥量變化緩慢,，由87mm下降到70mm,，后輪越障高度與噴霧機重心無關(guān)；最小轉(zhuǎn)彎半徑2000mm左右,?；贑reo的仿真結(jié)果顯示機具穩(wěn)定性好，變速范圍為1.5～16km/h,，藥箱藥液量的變化對整機重心變化及其坡道行駛穩(wěn)定特性影響較小,。

摘要:射流式混藥裝置是實現(xiàn)藥水分離、農(nóng)藥在線混合的關(guān)鍵部件,，在大型植保機械上具有較好的應(yīng)用前景,。理論分析了射流式混藥裝置最佳面積比、工作噴嘴截面面積和噴嘴與混合室的距離等關(guān)鍵結(jié)構(gòu)參數(shù),；采用標準的k—ε雙方程湍流模型數(shù)值研究混藥裝置內(nèi)部流場,，并結(jié)合試驗數(shù)據(jù)研究混藥裝置結(jié)構(gòu)參數(shù)對其性能影響及其特性曲線。研究結(jié)果表明,，最佳面積比與工作壓力,、出口壓力、引射壓力有關(guān),，噴嘴與混合室的距離應(yīng)等于最佳自由流束長度；不同面積比下可達相對壓力降模擬值與試驗值的最大相對誤差和平均誤差分別為0.125和0.051,，驗證了本文所選數(shù)值模型與模擬方案可以滿足工程需求,；當相對壓力降大于0.3后，吸入流量急劇減小,。不同可用壓力降下所達到最大相對壓力降介于0.5～0.6之間,；射流式混藥裝置的最佳面積比在1.6～2.0之間，噴嘴與混合室的最佳距離為2.6～4.6mm之間,。

摘要:為了揭示軸流泵葉頂間隙流動特征,，采用LES方法和滑移網(wǎng)格技術(shù)，對一低比轉(zhuǎn)數(shù)軸流泵的內(nèi)部湍流進行了數(shù)值計算,，分析了5種不同工況下輪緣間隙泄漏渦形態(tài)及葉片近輪緣區(qū)壓力脈動特性,。結(jié)果表明：不同工況下，輪緣間隙主泄漏渦均發(fā)展至相鄰葉片正面,，其起始位置隨流量增加沿流向逐漸上移,；主泄漏渦與葉片夾角隨流量增加逐漸減小,，0.7Qd和1.2Qd工況下分別為20°和14°；葉片表面近輪緣側(cè)壓力脈動幅值均隨偏離設(shè)計工況程度的增大而增加,，壓力面增幅尤為顯著,；受輪緣泄漏渦影響，0.7Qd工況下,，葉片正面進口邊近輪緣側(cè)監(jiān)測點PP3處壓力脈動幅值為設(shè)計工況下的8.5倍,，脈動頻率以高頻為主，流量大于1.0Qd時,，該監(jiān)測點壓力脈動主頻為葉輪轉(zhuǎn)頻,。

摘要:以軸流泵優(yōu)秀水力模型為研究對象，考慮各管段的實際安裝尺寸,，流體域用結(jié)構(gòu)網(wǎng)格離散,，并選用標準k—ε湍流模型，進行全流場的定常和非定常計算,。監(jiān)測非定常計算時葉輪進口,、葉輪出口、導葉中間和導葉出口處的壓力脈動值,。結(jié)果表明預(yù)測所得到的結(jié)果與試驗結(jié)果吻合較好,。對不同轉(zhuǎn)速下軸流泵壓力脈動特性沿徑向的分布規(guī)律進行統(tǒng)計和分析，發(fā)現(xiàn)當轉(zhuǎn)速發(fā)生變化時,，壓力脈動混頻幅值的均方根值（RMS）沿徑向變化規(guī)律也發(fā)生了變化,。從頻域圖可知，在葉輪出口,，流道的中間和靠近輪轂區(qū)域出現(xiàn)較大分頻幅值（即各頻率分量所對應(yīng)的幅值）,；在導葉出口，流道中間測點的分頻幅值相對較高,，靠近輪轂區(qū)域和流道外緣的測點分頻幅值相對較低,。

摘要:為了研究不同隔舌安放角對離心泵動靜干涉作用的影響，對3種不同隔舌安放角的蝸殼式離心泵進行全流場數(shù)值模擬,，得到了離心泵的內(nèi)外特性,、壓力脈動及徑向力特性。通過與試驗結(jié)果對比分析,，驗證了采用的數(shù)值計算方法具有較高的準確性,。研究結(jié)果表明：當隔舌安放角由23°逐步增大到33°時，離心泵的揚程有所提高,，水力效率的高效范圍變寬且最高效率點向大流量方向移動,，泵的內(nèi)部流動狀況有所改善，隔舌安放角為33°時離心泵內(nèi)部的湍動能分布最為均勻。在隔舌安放角為23°時,，各工況下壓力脈動幅值以及作用在葉輪上的徑向力明顯大于其他兩種型式的蝸殼,，且在小流量工況下3種型式的蝸殼式離心泵徑向力隨著隔舌安放角的減小逐漸偏向于Y正半軸，在設(shè)計流量和大流量工況下,，三者的徑向力基本呈對稱分布,。因此，增大隔舌安放角,，能有效改善隔舌處的壓力脈動并減小葉輪所受的徑向力,。

摘要:為解決多層式刮板清糞機存在的末端糞便漏不凈、對配套籠具系統(tǒng)層間距離要求高,、運行穩(wěn)定性差的問題,，利用離散元分析軟件EDEM 2.3對多層刮板式清糞機的工作過程進行了數(shù)值模擬，研究了刮板垂直傾角X1,、刮板縱向傾角X2,、承糞板傾角X3對多層刮板式清糞機機械性能的影響。通過對比模型中虛擬刮板與9LPT—3第一代樣機上配置的多層刮板式清糞機的工作情況,，驗證模擬模型的可靠性,。以清糞完成后糞便堆積體寬度Y1、清糞過程中糞便堆積體最大高度Y2,、刮落量的穩(wěn)定性Y3為評價指標,，使用該虛擬模型進行二次正交旋轉(zhuǎn)組合實驗。結(jié)果表明,，X1,、X2、X3與Y1,、Y2存在顯著相關(guān)性,，分別為P<0.0001和P<0.05，與Y3不相關(guān),；綜合考慮后,，x1、x2,、x3分別選擇7°、35°,、5°時,，多層刮板式清糞機的機械性能最佳。

摘要:采用耐馳同步熱重分析儀,，對HZSM—5催化提質(zhì)前后焦油的理論燃燒特性和動力學進行分析,。結(jié)果表明，催化提質(zhì)前、后焦油燃燒過程約分為4個階段：輕質(zhì)有機物揮發(fā)段,、揮發(fā)分燃燒段,、難揮發(fā)組分燃燒段和殘留物燃燒階段，原始焦油前2個階段失重率約為75%,，而提質(zhì)焦油失重率約為90%,。隨著升溫速率增加，提質(zhì)焦油最大燃燒速率顯著增加,，燃燒穩(wěn)定性明顯提高,。根據(jù)熱重曲線計算動力學參數(shù)，提質(zhì)焦油的活化能的變化與熱重試驗結(jié)果符合,，明顯降低,。應(yīng)用熱紅外對焦油的燃燒煙氣進行燃燒過程分析，氣體產(chǎn)物生成主要分為241~380℃,、380~500℃和500~600℃3個階段,。

摘要:采用單一流化床兩步氣化方法，以煤作為熱載體與發(fā)熱體,，水蒸氣作為氣化介質(zhì),，在流化床熱態(tài)裝置上對生物質(zhì)氣化制取燃氣進行了研究，探討了反應(yīng)溫度和水蒸氣與生物質(zhì)的質(zhì)量比u對燃氣火用分布,、化學火用,、物理火用、火用效率和未反應(yīng)碳剩余率等的影響,。在測試條件下,，燃氣化學火用為10832.3~16510.54kJ/kg，物理火用為685.05~1146.71kJ/kg,，化學火用/物理火用比為13.5~17.7,，火用效率為35.52%~60.78%。結(jié)果表明,，H2和CO是對燃氣火用貢獻最大的兩種氣體,，H2和CO 火用值之和隨溫度升高而增加，隨u的增加先增加,，后呈現(xiàn)下降趨勢,。隨著反應(yīng)溫度升高，燃氣化學火用,、物理火用和火用效率均增加,，而化學火用/物理火用比、未反應(yīng)碳火用效率及剩余率減小,。適量水蒸氣的加入,，有利于燃氣火用及效率的增加，但是較高的u會導致未反應(yīng)碳剩余率的增加。一個最佳的u應(yīng)該在1.2與1.6之間被選取,。

摘要:以水稻秸稈為原料,，利用9JYK—2000A型環(huán)模秸稈壓塊機進行壓縮成型試驗研究，以主軸轉(zhuǎn)速,、含水率,、成型溫度和模輥間隙為影響因子，以壓塊機噸燃料能耗為響應(yīng)函數(shù),。尋求工藝參數(shù)對壓塊機噸燃料能耗影響規(guī)律和最優(yōu)組合,。利用Design-Expert 8.0.6的回歸分析法及響應(yīng)面分析法，建立并分析了4個因子對試驗指標影響的數(shù)學模型,。結(jié)果表明：主軸轉(zhuǎn)速為160.8r/min,、含水率為(23.92±3)%、成型溫度為84.5℃,、模輥間隙為2.47mm條件下,，壓塊機噸燃料能耗為27.10kW·h/t，所生產(chǎn)成型壓塊的松弛密度均值為1.023g/cm3,；各因素對壓塊機噸燃料能耗貢獻率由主到次依次為：主軸轉(zhuǎn)速,、含水率、模輥間隙,、成型溫度,；試驗驗證模型預(yù)測值與試驗值之間相對誤差均值為4.50%，可用來預(yù)測環(huán)模秸稈壓塊機的噸燃料能耗,。

摘要:稻草灰分含量較高,，并且表皮被二氧化硅所覆蓋，使用傳統(tǒng)的脲醛樹脂(UF)生產(chǎn)的100%的稻草板強度低,、尺寸穩(wěn)定性差,、耗膠量大。采用液態(tài)熱水法預(yù)處理稻草,，預(yù)處理溫度分別為160和170℃,，時間分別為2、4,、6min,。預(yù)處理后的稻草與木質(zhì)刨花按1∶1的比例進行混合，以脲醛樹脂為膠粘劑制造密度為0.75g/cm3的稻草—木材復合材料,，熱壓溫度與壓力分別為150℃和3.5MPa,，施膠量為12%。試驗結(jié)果表明,，由經(jīng)過160℃,、停留時間為6min和170℃、停留時間分別為4min與6min預(yù)處理的稻草制備的板材達到了國標GB/T 4897—2003對于強度性能的要求,。

摘要:利用可見/近紅外光譜技術(shù)對冷卻肉菌落總數(shù)和顏色進行快速,、無損檢測。采用400~1100nm可見/近紅外光譜成像系統(tǒng),，獲取54個冷卻肉樣本表面的光譜圖像,，采用主成分分析結(jié)合馬氏距離方法對異常光譜進行判別及剔除。通過Gompertz分布函數(shù)對散射特征曲線進行擬合,，得到表征光譜信息的Gompertz參數(shù),，結(jié)合支持向量機算法建立冷卻肉菌落總數(shù)和肉色L*的預(yù)測模型。α,、β,、θ、δ組合和α,、β,、δ組合建模對細菌總數(shù)預(yù)測效果最好，預(yù)測相關(guān)系數(shù)分別為0.937和0.935,，預(yù)測標準差為0.600lg CFU/g和0.702lg CFU/g,。β、δ組合建模對肉色L*預(yù)測效果較好,，預(yù)測相關(guān)系數(shù)達到0.930,，預(yù)測標準差為1.515。研究結(jié)果表明利用Vis/NIR光譜散射特征結(jié)合支持向量機可以實現(xiàn)冷卻肉品質(zhì)的快速,、高效,、無損傷檢測。

摘要:為了建立穩(wěn)健的生鮮豬肉含水量高光譜預(yù)測模型,，研究了樣本集劃分,、光譜預(yù)處理和波段選擇對模型預(yù)測效果的影響。實驗結(jié)果表明,，采用濃度梯度法劃分樣本結(jié)合多元散射校正,、一階導和標準化組合的光譜預(yù)處理方法建立的PLSR預(yù)測模型最優(yōu)，交叉驗證和預(yù)測相關(guān)系數(shù)分別為0.814和0.804,，均方根誤差分別為0.726%和0.686%,。采用競爭性自適應(yīng)重加權(quán)算法優(yōu)選特征波段建模，顯著提高了模型的預(yù)測精度,，交叉驗證和預(yù)測相關(guān)系數(shù)分別提高到0.926和0.924,，均方根誤差分別減小到0.467%和0.438%。

摘要:研究了基于可見及近紅外反射光譜的生鮮牛肉多品質(zhì)參數(shù)檢測模型,，優(yōu)化確定了建模所需的系統(tǒng)主要參數(shù),。利用可見及近紅外光譜檢測系統(tǒng)和手持式檢測探頭,，進行信號采集和光譜預(yù)處理，在保證一定檢測精度和穩(wěn)定性的條件下,，設(shè)定400~700nm范圍內(nèi)掃描10次,，700~2000nm范圍掃描30次，采集時間大約900ms,。通過對原始數(shù)據(jù)進行不同預(yù)處理,，并用樣品光譜杠桿值剔除掉異常樣品，建立PLSR校正模型,，對比得到了預(yù)測效果最佳的校正模型,，結(jié)果表明：經(jīng)過SNV變量標準化校正的模型效果最好,模型預(yù)測相關(guān)系數(shù)和均方根誤差分別為最大剪切力0.9068和7.1963N，肉色3參數(shù)L*為0.8854和2.3628,，a*為0.8362和2.2969,，以及蒸煮損失率為0.8453和2.1054%。對檢測系統(tǒng)進行模型植入后加以驗證,，牛肉主要參數(shù)的驗證結(jié)果相關(guān)系數(shù)均達到0.8以上,，對牛肉老嫩等級的判別準確率達到93.5%，基本實現(xiàn)牛肉多品質(zhì)參數(shù)的可見近紅外光譜快速檢測,。

摘要:利用高光譜成像系統(tǒng)采集牛肉眼肌橫截面400~1000nm波段的高光譜圖像,，對牛肉圖像脂肪區(qū)域和肌肉區(qū)域光譜曲線進行對比分析,發(fā)現(xiàn)在不同波段，牛肉圖像脂肪區(qū)域與肌肉區(qū)域的反射強度有明顯不同,。由脂肪區(qū)域與肌肉區(qū)域反射強度的比值曲線發(fā)現(xiàn),，在534nm處牛肉圖像脂肪區(qū)域和肌肉區(qū)域光譜反射強度有最大差值。采用中值濾波,、區(qū)域生長和自動取閾值等圖像處理方法,，分別對牛肉的彩色原始圖像和534nm波長圖像進行大理石花紋分割，結(jié)果顯示,，相較于原始彩色圖像,，基于534nm波長牛肉圖像分割出的大理石花紋，具有更高的分割精度,。

摘要:為了適應(yīng)農(nóng)產(chǎn)品現(xiàn)場對微生物指標快速檢測的需求,，基于計算機視覺技術(shù)和串口通信技術(shù)設(shè)計了一套智能化程度較高的快速檢測系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)的功能有：系統(tǒng)自動聚焦,、自動采集圖像,、分析和處理圖像、輸出和打印檢測結(jié)果等,。系統(tǒng)采用基于數(shù)字圖像處理的自動聚焦新技術(shù),，針對農(nóng)產(chǎn)品中常見的污染微生物染色圖像的特點，將調(diào)焦過程分為粗調(diào)焦和精調(diào)焦,，以提高自動聚焦效率,，經(jīng)測試系統(tǒng)平均聚焦時間為10.2s,。采用該系統(tǒng)對農(nóng)產(chǎn)品樣品進行檢測可得到接近于實時的檢測結(jié)果（檢測時間小于1h），而且操作簡單,、自動化程度高,、對檢測人員的知識水平要求不高。

摘要:為了快速鑒別摻雜與偽劣清香型白酒,，利用近紅外（NIR）透射光譜分析技術(shù)結(jié)合化學計量學方法，以酒精度為53%的汾陽王酒為例,，建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和最小二乘支持向量機（LS—SVM）鑒別分析模型,。分別采集180份摻雜假冒和120份偽劣汾陽王酒樣品的光譜數(shù)據(jù)，采用Savitzky—Golay(SG)卷積平滑法對光譜數(shù)據(jù)進行預(yù)處理,，應(yīng)用主成分分析（PCA）法分別提取了7個和11個主成分因子,，然后采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和最小二乘支持向量機（LS—SVM）對未知樣本進行了判別分析。結(jié)果表明,，經(jīng)SG—PCA—BP模型鑒別假冒偽劣的準確率均達到100%,，SG—PCA—LS—SVM模型鑒別假冒偽劣的準確率分別為84.4%和83.3%。

摘要:設(shè)計了一種基于機器視覺的圣女果表面缺陷檢測與大小分級系統(tǒng),。該系統(tǒng)集圖像采集,、圖像處理與識別及機器人分揀于一體，實現(xiàn)了對圖像進行濾波,、二值化,、邊緣檢測和定位識別；提出了基于Sobel與分數(shù)階微分的邊緣檢測算法,，通過比較7種不同算法對同一批圣女果分揀的效果,，檢驗新算法的有效性。實驗結(jié)果表明：所提算法可以有效地檢測圣女果缺陷并對圣女果進行大小分級,，綜合分級準確率為98.4%,，具有很好的應(yīng)用前景。

摘要:為剔除預(yù)測番茄維生素C含量的近紅外光譜數(shù)據(jù)中的噪聲信息,，利用Matlab 7.0小波工具箱對光譜數(shù)據(jù)進行去噪處理,。為得到最佳去噪效果，在dbN小波基中分別考察db2至db9小波去噪時模型的評價參數(shù),，得到db6小波為最佳小波,；考察db6小波在分解層數(shù)從3到7變化時模型的評價參數(shù)，得到最佳分解層數(shù)5,。以信噪比和均方根誤差對不同閾值方式下的去噪效果進行評價,，得到硬閾值的啟發(fā)式去噪方法去噪效果最佳。將重構(gòu)后的光譜用偏最小二乘法建立預(yù)測模型,，得到預(yù)測相關(guān)系數(shù)為0.907,，校正集的標準偏差和預(yù)測集樣本的標準偏差分別為0.819,、0.905，模型預(yù)測準確率為88.3%,。去噪后的模型參數(shù)均好于原始信號所建模型參數(shù),，表明小波技術(shù)用于番茄維生素C預(yù)測的光譜去噪是可行的。

摘要:研究利用高光譜成像技術(shù)對腐爛,、病害及正常梨棗進行分類。首先分析比對了多種預(yù)處理方法,，確定使用一階微分處理可得到最佳的建模效果,。利用線性的逐步判別分析法和非線性的偏最小二乘支持向量機(LS—SVM)建立分類模型時，比較了全波段模型,、近似系數(shù)模型和主成分模型的參數(shù)和預(yù)測效果,。結(jié)果表明，使用光譜近似系數(shù)為特征參數(shù)并使用逐步判別分析法建立的模型得到了最佳的分類效果,，其分類準確率達到了99.12%,。

摘要:針對拖拉機在田間復雜工作環(huán)境中可能遇到因異常波動或傳感器信息丟失而造成定位失敗或偏差過大的問題，設(shè)計了一種基于置信度加權(quán)的多傳感器融合定位系統(tǒng),，該系統(tǒng)主要由GPS定位系統(tǒng)和航位推算（DR）系統(tǒng)組成,，并基于聯(lián)邦Kalman濾波設(shè)計了相應(yīng)的子濾波器以及全局濾波器。同時,，基于各傳感器的置信距離與置信度函數(shù)計算得到各子濾波器的置信度,，并將其進行加權(quán)運算后作為自適應(yīng)因子，在全濾波器中進行最優(yōu)融合,，得到更準確的位姿估計,。最后通過計算機仿真和田間試驗驗證了該方法的有效性和可靠性。

摘要:針對現(xiàn)有作物行檢測算法速度慢,、易受外界干擾等問題,，設(shè)計了一種基于線性相關(guān)系數(shù)約束的作物行中心線檢測方法。根據(jù)農(nóng)田圖像特點,，對圖像中感興趣區(qū)域ROI進行處理,，提高圖像處理實時性; 通過垂直投影法進行作物行個數(shù)計算和邊緣檢測，最后利用基于線性相關(guān)系數(shù)約束的作物行中心線檢測方法對作物行特征點進行擬合,實現(xiàn)作物行中心線提取,?！糐P3〗該方法利用相關(guān)系數(shù)r作為直線約束條件，對作物行特征點進行直線擬合,，在擬合直線兩側(cè)同時剔除距離擬合直線最遠的N個干擾點,，通過多次擬合直到求出滿足要求的最優(yōu)直線。通過與霍夫變換,、隨機方法進行對比,，證明該方法具有抗干擾性強,、檢測速度快等優(yōu)點。導航跟蹤實驗結(jié)果表明,，該算法可以使系統(tǒng)有效地對目標路徑進行跟蹤,，當速度為0.6m/s時最大橫向偏差不超過4cm，當速度為1.2m/s時最大橫向偏差不超過7cm,。

摘要:為解決插秧機自動駕駛田間試驗受季節(jié),、場地等限制的問題，研究了水稻田虛擬試驗場景建模與仿真技術(shù),。研究了基于分形技術(shù)的水稻田地勢生成方法,，結(jié)合耕作區(qū)域的數(shù)字地圖，得到水稻田地形及地勢數(shù)據(jù),。在Creator軟件中，加上水稻田內(nèi)秧苗及地表映像紋理,，產(chǎn)生帶有壟帶,、秧苗、水渠等信息的三維場景,。研究了基于分形技術(shù)的水紋模擬方法,，模擬插秧機在田間行走時水紋的動態(tài)效果。根據(jù)攝像頭獲取的秧苗作物行與插秧機模型位置偏差,，控制插秧機模型在虛擬場景中沿秧苗行前行,。

摘要:根據(jù)農(nóng)業(yè)機器人的智能化發(fā)展需要，研發(fā)了能對單果類和串型類水果實現(xiàn)采摘的多類型水果采摘機器人,。對水果采摘機器人的軟件設(shè)計和硬件構(gòu)造進行了描述,，研究了荔枝、柑橘的視覺識別定位方法,，以及機械手的行為控制方法,，闡明了采摘機器人的作業(yè)流程。進行了荔枝,、柑橘的采摘作業(yè)試驗,，試驗結(jié)果表明：系統(tǒng)各模塊運轉(zhuǎn)良好，多類型水果采摘機器人進行荔枝采摘的成功率為80%,，柑橘采摘的成功率為85%,，兩類水果采摘一次的平均耗時為28s。

摘要:為了準確引導機械臂接近蘋果目標,，避免機器視覺研究中復雜的立體匹配過程,，在識別蘋果的基礎(chǔ)上，提出了一種基于激光視覺系統(tǒng)的蘋果空間定位方法,。根據(jù)該系統(tǒng)的構(gòu)成,、掃描及運動控制特點,，建立了激光視覺系統(tǒng)坐標系，用于表示目標的三維空間信息,；進行了圖像坐標系,、視覺系統(tǒng)坐標系及機械臂坐標系間的轉(zhuǎn)換，用于為機械臂的運動控制提供指向性數(shù)據(jù),。通過對果園環(huán)境下蘋果的抓取實驗可知：當特征參數(shù)準確提取率RRC大于90%時,，機械臂的準確抓取率為100%。

摘要:為提高葡萄套袋自動化智能化水平,、降低人工套袋勞動強度,，研制了葡萄套袋機器人系統(tǒng)。針對棚架葡萄種植的園藝特點,，設(shè)計了基于圓柱坐標的機器人系統(tǒng)本體結(jié)構(gòu),，針對葡萄套袋機器人提取目標圖像運算量大、耗時多等問題,，提出了一種基于遺傳算法的目標特征提取算法,，該方法無需彩色模型轉(zhuǎn)換，時間復雜性較形態(tài)學算法及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分割算法速度快,，可對葡萄進行快速目標特征提取及識別,。葡萄套袋機器人試驗證明：在導航車速度為0.3m/s情況下，葡萄目標識別率達95%,，葡萄目標識別平均耗時136ms,；機器人套袋成功率達85%，單串葡萄套袋平均耗時39.6s,。

摘要:建立了刀具刃口的曲線方程,，確定其切割路徑曲線和數(shù)學模型，并用仿真工具求解該模型,，構(gòu)建了刀具的三維模型,；分析了刀具切割時的受力情況，討論了滑切運動規(guī)律,，導出了靜態(tài)條件下的等滑切角刃口曲線方程,，設(shè)計了刀具刃口曲線；求解了刀具切割機構(gòu)的非線性偏心滑切運動方程,，給出了動態(tài)條件下刀具的滑切角,；對刀具受力和運動進行了三維可視化仿真，用安裝該切割機構(gòu)及其刀具的水果采摘機器人物理樣機對1~8mm的荔枝果枝進行了切割試驗,。試驗和仿真結(jié)果表明,，驗證了刀具切力模型和運動軌跡方程有效性，切割機構(gòu)帶動刀具的非線性運動能實現(xiàn)進給與旋轉(zhuǎn)切割的空間復合軌跡運動要求，省去了X與Y方向進給電動機和傳動機構(gòu),，達到切割目的,。仿真和切割試驗得到了果枝最大切割力為600N，試驗用的刀具尺寸對1~6mm的果枝截面切割質(zhì)量較好,。

摘要:針對成熟柑橘各部位特點,、光照與環(huán)境的不確定性及多變性，對柑橘各部位的圖像數(shù)據(jù)進行了探索性數(shù)據(jù)分析并進行了識別,。分析了探索性數(shù)據(jù)分析方法的特點和基于色彩分通道的柑橘識別原理,，給出了柑橘圖像數(shù)據(jù)的探索性數(shù)據(jù)分析流程圖。對采集的柑橘圖像分成順光,、正常光,、逆光3種不同光照情況，并分別采集其中的柑橘果實與果梗,、葉子圖像數(shù)據(jù),，根據(jù)這些圖像數(shù)據(jù)生成柑橘果實與果梗、葉子在6種顏色模型下的顏色分量分布箱線圖,，通過圖形啟示的數(shù)據(jù)分析與探索,，給出了基于I1I2I3顏色模型的I2分量的柑橘各部位分類識別的視覺模型，分析表明I2分量值為0.3能去除樹枝,、葉子和草地等復雜背景,，實現(xiàn)柑橘果實與背景的分割,。以300幅野外環(huán)境下采集的,、不同光照下的柑橘圖像為試驗對象，成熟柑橘果實總體識別率達到了98.4%,，同時證實果梗與葉子由于顏色的相似性,，僅靠顏色特征無法對其進行區(qū)分。

摘要:為了能夠在分選中正確地檢測出表面存在缺陷的水果,，提高蘋果的分級水平,，設(shè)計了一套基于機器視覺技術(shù)檢測水果外觀缺陷的系統(tǒng)。該系統(tǒng)主要包括單通道在線傳送裝置,、圖像采集裝置及分選裝置,，其中圖像采集裝置的硬件主要包括一個加有635nm濾光片的CCD相機和兩面平面鏡?；赩S2010平臺開發(fā)了在線控制軟件,。蘋果在傳送裝置上旋轉(zhuǎn)前行過程中，相機在3個位置上采集包含平面鏡中鏡像在內(nèi)的單個樣品的9個不同角度的圖像信息,。利用數(shù)字處理方法分析蘋果表面的缺陷,，提出利用面積比來判斷水果缺陷大小。實驗結(jié)果表明蘋果表面缺陷的總檢測正確率為92.5%。

摘要:為能夠同時進行苗間和行間除草的高效除草機器人配置了懸架機構(gòu),，使機器人具有減震性能,，提高了機器人農(nóng)田適應(yīng)性。設(shè)計并制作了機器人物理樣機,。越障過程分析表明,，該機器人懸架具有較強的調(diào)節(jié)性能。運用ADAMS軟件建立了機器人虛擬樣機,，分析了機器人在凸起,、斜坡和凹坑地面的越障能力。仿真結(jié)果表明機器人在這3種地形上均有良好的適應(yīng)性,。

摘要:運用圖像和近紅外光譜技術(shù),，基于VC++和Matlab語言，設(shè)計了與PC硬件和Windows XP,、Windows 2000軟件環(huán)境兼容,、基于圖像和光譜信息融合的病蟲害葉片檢測系統(tǒng)。闡述了該系統(tǒng)的工作原理,、工作過程,、硬件組成及軟件功能。該系統(tǒng)可實現(xiàn)病蟲害葉片圖像,、光譜數(shù)據(jù)的自動采集,、數(shù)據(jù)的預(yù)處理、病蟲害危害程度的預(yù)測與檢測結(jié)果的顯示,。將該系統(tǒng)用于病蟲害葉片危害程度的檢測結(jié)果表明,，檢測的精度、可靠性高,，可用于病蟲害葉片危害程度的無損檢測,。

摘要:為提高現(xiàn)有奶牛體型線性評定指標獲取技術(shù)的精度、效率及自動化程度,，提出基于深度圖像的重建奶牛評定性狀相應(yīng)部位,，進而進行測量獲取線性評定指標的研究方法，并選取Xtion PRO攝像頭作為深度圖像采集設(shè)備,，基于OpenNI搭建的數(shù)據(jù)獲取程序完成對奶牛隨機部位的點云獲取,，并結(jié)合MeshLab完成對獲得的點云數(shù)據(jù)進行可視化和測量處理，最后將人工測量與重建點云測量所得到的指標進行對比,。結(jié)果表明,，采用低成本的RGBD設(shè)備獲取奶牛被評定性狀相應(yīng)部位的深度圖像，通過從深度圖像得到的點云進行測量獲取線性評定指標的方法是可行的,，在采集距離小于1m條件下,，絕對誤差小于10mm,，相對誤差小于9%。

摘要:及時和準確地識別奶牛發(fā)情在牛群管理中具有重要地位,。根據(jù)奶牛發(fā)情期活動量上升,、靜臥時間變短和體溫升高等生理學特性，采用振動傳感器,、姿態(tài)傳感器和溫度傳感器實時檢測奶牛的活動量,、靜臥時間和體溫等參數(shù)。建立了以奶牛行走步數(shù),、靜臥時間,、行走時間、溫度為輸入,，以奶牛行為特征為輸出的LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)情行為辨識模型與預(yù)測模型,。經(jīng)過初步試驗驗證，設(shè)計的監(jiān)測系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識算法檢測奶牛發(fā)情的準確率可達100%,，發(fā)情預(yù)測率達到70%以上,。

摘要:在斜拉索—阻尼器減振控制系統(tǒng)數(shù)學建模基礎(chǔ)上,，以某斜拉索橋主橋C20號索為研究對象,，基于Halmiton原理建立了斜拉索—磁流變阻尼器減振控制系統(tǒng)的狀態(tài)空間方程，采用Rayleigh阻尼理論對狀態(tài)空間方程進行矩陣參數(shù)分析計算,。運用隨機系統(tǒng)控制理論和減振控制器設(shè)計,，引入了表征斜拉索振幅約束的狀態(tài)方差性能指標，建立了系統(tǒng)的減振控制算法,。數(shù)值仿真結(jié)果表明,，給出的減振控制算法能保證斜拉索在外界激勵下的穩(wěn)定性，系統(tǒng)振幅得到了有效抑制,，減振控制效果良好,。

摘要:提出了一種用于分析鏟取和挖取采樣機的土力學參數(shù)測試臺,。該測試臺由鏟取裝置和挖取裝置兩部分組成,，可以分別實現(xiàn)直線鏟取運動和旋轉(zhuǎn)挖取運動。利用該設(shè)備進行的鏟取試驗初步得出了鏟取速度對鏟取力影響較小,，鏟取角度和月壤的不同密實狀態(tài)對鏟取力影響較大,；挖取試驗中，隨著轉(zhuǎn)速的增加,，峰值扭矩也有所增加,。試驗初步明確了表層采樣機土力學特性的參數(shù)，這對研究采樣器與月壤相互作用的力學特性具有一定的參考意義,。

摘要:以具有靜音飛行特點的長耳鸮翅膀為模本,，利用均方根值構(gòu)建仿生翼型，研究了解繞鸮翼的流場結(jié)構(gòu)及相關(guān)聲源。瞬態(tài)流場顯示上表面發(fā)生前緣分離,，并在不穩(wěn)定性的作用下,，形成氣泡。而且,，有渦結(jié)構(gòu)從氣泡中分離出來,，漂向下游，之后立即破碎,，流動也附著在壁面上,，形成湍流邊界層。類似的情況也發(fā)生在下表面,，但渦結(jié)構(gòu)漂向更遠的下游,。而遠場噪聲計算表明，仿生翼型具有偶極子聲源的方向性,，聲源強度在后緣處最大,，說明散射噪聲起主要作用。在頻譜中,，噪聲主要集中在中頻段,，且呈現(xiàn)出與流場結(jié)構(gòu)相應(yīng)的音調(diào)特性。雖然在1kHz左右仿生翼型的噪聲才明顯下降,，但切合了鸮翼可以降低2kHz以上噪聲的趨勢,。

摘要:采用JSM—6700F型掃描電子顯微鏡和CSM instruments Revetest Xpress Plus 型劃痕測試儀分別觀察了環(huán)文蛤角質(zhì)層與棱柱層表面微觀形貌和測定環(huán)文蛤角質(zhì)層與棱柱層之間結(jié)合特性。結(jié)果表明,，當環(huán)文蛤角質(zhì)層背面球形顆粒的粒徑與棱柱層表面凹孔的孔徑處在同一范圍時,，角質(zhì)層和棱柱層的結(jié)合特性較好。環(huán)文蛤不同部位角質(zhì)層表面形成的劃痕存在一定差異,，橫向刻劃時環(huán)文蛤各部分的摩擦因數(shù)變化波動比較大,，縱向刻劃時其摩擦因數(shù)變化波動均較小，角質(zhì)層與棱柱層的結(jié)合情況相對較好,，尤其是環(huán)文蛤腹部的角質(zhì)層與棱柱層的結(jié)合情況更優(yōu),。