检索结果-内蒙古大学图书馆

农业机械学报 2023年第9期54卷 306-315页

作者：谢斌矫伟鹏刘楷东吴竞温昌凯陈仲举中国农业大学工学院北京100083 中国农业大学现代农业装备优化设计北京市重点实验室北京100083 北京市农林科学院智能装备技术研究中心北京100097

针对羊胴体后腿骨肉边界未知、尺寸多变和可见性约束限制造成的机器人自主分割精确度低与易受阻卡住的问题,提出一种羊胴体后腿自适应分割控制方法,并开展羊胴体后腿分割试验进行验证。该方法以接触状态感知为核心,有效提取接触类型特... 详细信息

针对羊胴体后腿骨肉边界未知、尺寸多变和可见性约束限制造成的机器人自主分割精确度低与易受阻卡住的问题,提出一种羊胴体后腿自适应分割控制方法,并开展羊胴体后腿分割试验进行验证。该方法以接触状态感知为核心,有效提取接触类型特征、接触异常度特征和接触方向特征,通过构建深度时空神经网络识别接触类型,构建深度自编码网络估计接触异常度,采用主成分分析方法检测主要接触方向,实现接触状态多模态感知,机器人通过动态运动基元模仿学习人类操作技能,并结合接触状态感知信息实现关节运动的自适应调节。试验结果表明:深度时空网络模型在羊胴体后腿分割验证集上的识别准确率为98.44%;深度自编码网络模型能够较好地估计验证集样本的接触异常度,区分不同的接触状态。机器人基于自适应分割控制方法开展实际分割试验,与对照组相比,最大分割力下降幅度为29 N,最大力矩下降幅度为7 N·m,证明该方法的有效性;平均最大残留肉厚度为3.6 mm,平均分割残留率为4.9%,分割残留率与羊胴体质量呈现负相关,证明该方法具有良好的泛化性和准确性,并且整体分割效果较好,满足羊胴体后腿分割要求。

关键词：羊后腿分割机器人接触状态感知深度学习模仿学习自适应控制

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

大型高地隙喷雾机喷杆主动悬架自适应模糊滑模控制

引用

农业工程学报 2018年第21期34卷 47-56页

作者：薛涛李伟杜岳峰毛恩荣温浩军中国农业大学工学院现代农业装备优化设计北京市重点实验室北京100083 新疆农垦科学研究院石河子832000

针对喷杆被动悬架在低频下隔离干扰性车身摆动性能不足的问题,该文在双连杆梯形喷杆被动悬架的基础上加装作动液压缸而获得喷杆主动悬架,并提出了基于自适应模糊滑模控制算法的喷杆主动悬架控制方法;在建立了喷杆主动悬架动力学模型和... 详细信息

针对喷杆被动悬架在低频下隔离干扰性车身摆动性能不足的问题,该文在双连杆梯形喷杆被动悬架的基础上加装作动液压缸而获得喷杆主动悬架,并提出了基于自适应模糊滑模控制算法的喷杆主动悬架控制方法;在建立了喷杆主动悬架动力学模型和液压系统模型的基础上,应用Matlab/Simulink对主动悬架系统进行整体仿真分析,验证了该文控制方法的有效性;基于课题组开发的大型高地隙喷雾机搭建了实车试验平台,分别进行了实车静态跟随试验和田间试验。试验结果表明:采用基于自适应模糊滑模控制算法的喷杆主动悬架控制方法,喷杆倾角实车静态跟随响应时间和误差分别为2 s和0.002 rad,相较于PID控制的4 s和0.002 rad响应时间减小;同时,喷杆倾角田间试验摆动范围保持在–0.005～0.005rad内。结论表明,该文提出的喷杆主动悬架控制方法具有良好的响应性、稳定性和准确性,可有效隔离干扰性车身摆动并保持喷杆稳定。该研究有利于提高中国大型高地隙喷雾机喷雾均匀性和喷杆作业稳定性。

关键词：农业机械喷雾控制大型高地隙喷雾机喷杆主动悬架自适应模糊滑模控制

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

拖拉机动量飞轮主动防侧翻控制与模型试验研究

引用

农业机械学报 2020年第S02期51卷 515-520页

作者：秦嘉浩刘海帆 SUHCS 李臻朱忠祥王国业中国农业大学工学院北京100083 中国农业大学现代农业装备优化设计北京市重点实验室北京100083 德克萨斯A&M大学机械工程系德克萨斯778433123

针对拖拉机侧翻致死致伤事故仍时有发生的问题,基于旋转刚体加速时的反向施矩原理,以反作用动量飞轮为执行元件,提出了从主动安全角度解决拖拉机侧翻问题的研究方法。通过构建拖拉机动力学系统数学模型,解析了整机侧翻行为的动态演变机... 详细信息

针对拖拉机侧翻致死致伤事故仍时有发生的问题,基于旋转刚体加速时的反向施矩原理,以反作用动量飞轮为执行元件,提出了从主动安全角度解决拖拉机侧翻问题的研究方法。通过构建拖拉机动力学系统数学模型,解析了整机侧翻行为的动态演变机理。为保证拖拉机主体结构的完整性,将动量飞轮置于拖拉机前部,取代传统静态配重的同时可主动提供防侧翻力矩。应用Matlab/Simulink软件,对反作用飞轮的回稳过程进行了基于PID控制的有效性仿真分析,同时设计并搭建了比例模型试验平台,对主动施矩飞轮的回稳控制效果进行了试验验证。结果表明,装备飞轮的拖拉机与无控制组对比,在一次试验中可多次实现整机的防侧翻控制,使整机防侧翻性能得到明显改善,且不同行驶工况下的试验数据与仿真结果的相关性较强,充分验证了本文拖拉机侧翻动力学模型的有效性。

关键词：拖拉机侧翻动量飞轮主动安全模型试验

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于Swin Transformer模型的玉米生长期分类

引用

农业工程学报 2022年第14期38卷 191-200页

作者：扶兰兰黄昊王恒黄胜操陈度中国农业大学工学院北京100083 中国农业大学烟台研究院烟台264670 国家农机装备创新中心洛阳471934 中国农业大学现代农业装备优化设计北京市重点实验室北京100083

快速准确识别玉米生长的不同阶段,对于玉米种植周期的高效精准管理具有重要意义。针对大田环境下玉米生长阶段分类辨识易受复杂背景、户外光照等因素影响的问题,该研究采用无人机获取玉米不同生长阶段的图像信息,以苗期、拔节期、小喇... 详细信息

快速准确识别玉米生长的不同阶段,对于玉米种植周期的高效精准管理具有重要意义。针对大田环境下玉米生长阶段分类辨识易受复杂背景、户外光照等因素影响的问题,该研究采用无人机获取玉米不同生长阶段的图像信息,以苗期、拔节期、小喇叭口期、大喇叭口期4个生长阶段为对象,利用Swin Transformer(Swin-T)模型引入迁移学习实现玉米不同生长阶段的快速识别。首先结合玉米垄面走向特性,将训练集旋转8次用以扩充数据集;为探究各模型在非清晰数据集上的表现,采用高斯模糊方法将测试集转换6次;最后以AlexNet,VGG16,GoogLeNet做为对比,评估Swin-T模型性能。试验结果表明,Swin-T模型在原始测试集的总体准确率为98.7%,相比于AlexNet,VGG16,GoogLeNet模型分别高出6.9、2.7和2.0个百分点;在错误分类中,大喇叭口期和小喇叭口期由于冠层特征相似,造成识别错误的概率最大;在非清晰数据集下,AlexNet,VGG16,GoogLeNet模型精度总体退化指数分别为12.4%、10.4%和15.0%,Swin-T模型总体退化指数为8.31%,并且退化均衡度、平均退化指数、最大退化准确率均表现最佳。研究结果表明:在分类精度、模糊图像输入等方面,Swin-T模型能够较好地满足实际生产中玉米不同生长阶段分类识别的需求,可为玉米生长阶段的智能化监测提供技术支撑。

关键词：图像处理深度学习玉米生长期分类识别 Swin Transformer

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于GAF-DenseNet的旋耕作业质量等级识别模型

引用

农业机械学报 2022年第11期53卷 441-449页

作者：李淑艳李若晨温昌凯万科科宋正河刘江辉中国农业大学工学院北京100083 中国农业大学现代农业装备优化设计北京市重点实验室北京100083 洛阳西苑车辆与动力检验所有限公司洛阳471003

为实现基于拖拉机多传感器实测载荷数据的旋耕作业质量准确识别,提出一种基于GAF-DenseNet的拖拉机旋耕作业质量等级识别模型,设计旋耕作业质量等级分级标准,开展旋耕作业田间试验,并进行模型准确性验证和性能分析。该模型通过格拉姆角... 详细信息

为实现基于拖拉机多传感器实测载荷数据的旋耕作业质量准确识别,提出一种基于GAF-DenseNet的拖拉机旋耕作业质量等级识别模型,设计旋耕作业质量等级分级标准,开展旋耕作业田间试验,并进行模型准确性验证和性能分析。该模型通过格拉姆角场(Gramian angular field, GAF)算法,在保留原始载荷序列的时间依赖性的前提下,对时间序列数据进行唯一编码。DenseNet网络对图像阵列中内含的载荷信息进行深层挖掘,通过特征重用、模型压缩等技术环节,在保证特征提取深度的同时,显著提升该网络的运算效率。分析结果表明:过大或过小的重采样滑动窗口大小均会降低模型性能,且格拉姆角差场(Gramian angular difference field, GADF)实验效果强于格拉姆角和场(Gramian angular summation field, GASF),实验数据显示在重采样滑动窗口大小为250且选用格拉姆角差场的条件下,模型性能达到最优。增长率k与模型整体性能呈正相关的趋势,但过大的k值会降低模型的实时性能且对于准确性提升有限,实验场景下将增长率k设为24更能符合实际需求。GAF-DenseNet模型准确率和F1值分别达到96.816%和96.136%,并且在实时性能上具有良好表现,推理时长可低至16 s。在与其他智能算法对比分析中,该模型整体性能均优于对照组实验结果。

关键词：旋耕作业质量分类识别格拉姆角场卷积神经网络

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

不同旋耕作业载荷下拖拉机动力输出传动系振动特性分析

引用

农业机械学报 2022年第S01期53卷 332-339页

作者：邵雪冬杨子涵宋正河刘江辉苑伟中国农业大学工学院北京100083 中国农业大学现代农业装备优化设计北京市重点实验室北京100083 洛阳西苑车辆与动力检验所有限公司洛阳471000

为研究拖拉机旋耕作业载荷对动力输出传动系振动特性的影响,采用系统动力学建模、台架试验验证、田间试验与仿真分析相结合的方法加以分析。首先,在分析动力输出传动系结构的基础上,建立了描述其载荷传递机理的扭振耦合空间动力学模型,... 详细信息

为研究拖拉机旋耕作业载荷对动力输出传动系振动特性的影响,采用系统动力学建模、台架试验验证、田间试验与仿真分析相结合的方法加以分析。首先,在分析动力输出传动系结构的基础上,建立了描述其载荷传递机理的扭振耦合空间动力学模型,此模型详细考虑了横向和垂向的齿轮啮合传递效应。其次,利用拖拉机PTO加载试验台对模型的仿真结果进行试验验证,验证结果表明:横向和垂向的啮合频率误差最大分别为4.24%和5.12%,满足建模要求。然后,搭建了由无线扭矩传感器、北斗定位系统等组成的作业数据采集系统,分别采集了拖拉机在L1(2.07 km/h)、L2(3.10 km/h)、L3(5.29 km/h)常用挡位下的田间旋耕作业数据,田间试验结果表明:旋耕作业的载荷水平和波动范围均随着作业挡位、行驶速度的升高而增大。最后,利用所建立的动力学模型仿真分析了不同作业挡位PTO负荷对齿轮传递特性的影响,结果表明:拖拉机旋耕作业挡位越高,由PTO载荷波动所引起的传动系振动位移越大,而且主要体现在横向振动。

关键词：拖拉机动力输出传动系扭振耦合齿轮传递效应旋耕作业载荷特性

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

立式驱动浅旋耙设计与参数优化

引用

农业工程学报 2019年第9期35卷 38-47页

作者：王英博荣高李洪文王庆杰何进卢彩云中国农业大学工学院北京100083 农业部河北北部耕地保育农业科学观测试验站北京100083 中国农业大学工学院现代农业装备优化设计北京市重点实验室北京100083

针对中国黄淮海地区保护性耕作少免耕作业、表土耕作时对地表平整度、表层碎土效果要求较高的特点。研究设计了一种立式驱动浅旋耙,通过对由作业机构参数进行设计优化、刀具的运动学分析与动力学分析,得出了影响土壤受力的因素为机具前... 详细信息

针对中国黄淮海地区保护性耕作少免耕作业、表土耕作时对地表平整度、表层碎土效果要求较高的特点。研究设计了一种立式驱动浅旋耙,通过对由作业机构参数进行设计优化、刀具的运动学分析与动力学分析,得出了影响土壤受力的因素为机具前进速度与刀具转速,并采用离散元仿真分析对影响因素进行进一步分析。通过田间验证试验,以碎土率、土壤容重、地表平整度为试验指标,对立式驱动浅旋耙进行性能优化试验。结果表明:在前进速度为 1.4 m/s,刀具转速为 350 r/min 时,其碎土率为 95.4%,土壤容重为 0.82 g/cm^3,土壤平整度为 16.3 mm,满足少免耕作业前碎土及秸秆覆盖要求。该研究为少免耕播种前的地表浅旋作业机具提供了参考。

关键词：机械化优化设计浅旋正交试验地表平整度秸秆覆盖量

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

拖拉机作业载荷数据平台设计与旋耕作业质量预测

引用

农业机械学报 2020年第8期51卷 372-381页

作者：温昌凯谢斌李若晨宋正河韩建刚刘江辉中国农业大学工学院北京100083 中国农业大学现代农业装备优化设计北京市重点实验室北京100083 洛阳西苑车辆与动力检验所有限公司洛阳471000

针对拖拉机田间试验数据不足、机组作业质量无法实时评估与准确预测的问题,设计了涵盖多参数、多工况的车载测试终端,构建了全国范围的田间作业试验拖拉机作业载荷数据平台系统,以获取拖拉机各关键零部件的田间作业载荷数据。在此基础上... 详细信息

针对拖拉机田间试验数据不足、机组作业质量无法实时评估与准确预测的问题,设计了涵盖多参数、多工况的车载测试终端,构建了全国范围的田间作业试验拖拉机作业载荷数据平台系统,以获取拖拉机各关键零部件的田间作业载荷数据。在此基础上,研究了准确预测、评价拖拉机田间旋耕作业质量的智能算法,为产品研发、性能预测以及作业评估提供全面的基础数据与可靠的预测结果。基于农业大数据,融合BP神经网络与遗传算法对数据平台基础作业载荷进行分类挖掘,预测评价了拖拉机田间旋耕作业质量,结果表明,基于遗传算法的神经网络预测精度高达96.77%,均方根误差(RMSE)小于0.01,说明拖拉机作业载荷数据平台的基于遗传算法的神经网络预测模型可准确预测评价拖拉机田间旋耕工况的作业质量。

关键词：拖拉机作业载荷数据平台作业质量预测

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

近红外光谱和特征光谱的山茶油掺假鉴别方法研究

引用

光谱学与光谱分析 2017年第1期37卷 75-79页

作者：褚璇王伟赵昕姜洪喆王伟刘声泉中国农业大学工学院现代农业装备优化设计北京市重点实验室北京100083 塔里木大学机械电气化工程学院新疆阿拉尔843300

山茶油素有"东方橄榄油"美誉,实现掺假山茶油的鉴别具有重要实用价值,采用近红外光谱技术对掺有葵花油的山茶油进行检测。分别以1%,5%,10%为梯度制备掺假比例不同的山茶油样品,并根据掺假比例将其分为A组(0%~5%)和B组(6%~10%)... 详细信息

山茶油素有"东方橄榄油"美誉,实现掺假山茶油的鉴别具有重要实用价值,采用近红外光谱技术对掺有葵花油的山茶油进行检测。分别以1%,5%,10%为梯度制备掺假比例不同的山茶油样品,并根据掺假比例将其分为A组(0%~5%)和B组(6%~10%)共11个样品,C组(15%~40%)6个和D组(50%~100%)6个样品。将每个掺假样品充分混匀后再分为9份,依次采集其1 000~2 500nm范围的吸收光谱,共获得207条光谱曲线。每组样品的光谱数据按2∶1随机分为训练集与验证集。经去除首尾噪声后,通过主成分分析法(principal component analysis,PCA)降维,并利用前四个主成分建立了鉴别山茶油不同掺假等级的主成分-支持向量机判别模型,训练集与验证集的总体判别准确率分别达96.38%和94.20%;进一步,通过对前四个主成分的载荷系数的分析,并结合原始光谱,提取建模过程中权重较大的波长并解析其化学含义,最终确定出五个特征波长:1 212,1 705,1 826,1 905及2 148nm,以此波长重新建立近红外特征光谱山茶油掺假等级判别模型,对训练集与验证集的总体判别准确率也达到了94.20%和92.75%。研究结果表明,利用近红外光谱和特征光谱均能够较好实现山茶油掺假等级的鉴别,同时所建立的近红外特征光谱模型也为设计相应的掺假山茶油实用便携式检测仪器提供了理论基础。

关键词：山茶油掺假检测近红外光谱技术特征光谱支持向量机

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

拖拉机耐久性加速结构试验设计方法

引用

吉林大学学报（工学版） 2022年第3期52卷 703-715页

作者：温昌凯谢斌宋正河韩建刚杨倩雯中国农业大学工学院北京100083 中国农业大学现代农业装备优化设计北京市重点实验室北京100083 洛阳西苑车辆与动力检验所有限公司洛阳471000

针对农业机械试验场耐久试验设计不合理和分析不系统的问题,提出了一种适用于拖拉机疲劳耐久评估的加速结构试验设计方法。以构建加速结构试验设计最优化矩阵为核心,融合基于峰值超阈值(POT)模型的时域外推方法、求解最优矩阵的增广拉... 详细信息

针对农业机械试验场耐久试验设计不合理和分析不系统的问题,提出了一种适用于拖拉机疲劳耐久评估的加速结构试验设计方法。以构建加速结构试验设计最优化矩阵为核心,融合基于峰值超阈值(POT)模型的时域外推方法、求解最优矩阵的增广拉格朗日乘子法以及用于灵敏度分析的蒙特卡洛方法,并以标准试验场为例进行方法验证。结果表明:4种模拟工况求解的最优重复次数/圈数分别为0、1885、2392和241,组合试验总时长仅为134 h,加速系数达到3.2,损伤相对误差的平均值仅为23.14%,各项指标均优于传统的疲劳耐久性试验;与蒙特卡洛方法计算结果进行对比,模拟工况最优重复次数的误差均小于5%,验证了拖拉机耐久性加速结构试验设计方法的准确性、合理性和有效性。

关键词：农业工程拖拉机耐久性加速结构试验增广拉格朗日乘子法蒙特卡洛方法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：