期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到3篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
短棒黑木耳负压采收机内部流场模拟与设备优化
1
作者 钱琛 陈洪立 +2 位作者 杜小强 孙良 杨振华 《中国农机化学报》 北大核心 2024年第11期100-105,共6页
为分析箱体结构对短棒黑木耳负压采摘机内部流场的流速变化、采摘头吸风口处的压力、箱体内部涡旋情况、进出风口风压压差的影响,建立不同吸风口位置及采摘管直径的3D模型,基于Fluent软件对短棒黑木耳负压采摘机内部流场进行流场模拟。... 为分析箱体结构对短棒黑木耳负压采摘机内部流场的流速变化、采摘头吸风口处的压力、箱体内部涡旋情况、进出风口风压压差的影响,建立不同吸风口位置及采摘管直径的3D模型,基于Fluent软件对短棒黑木耳负压采摘机内部流场进行流场模拟。根据迹线图分析收集箱出风口处于不同位置时,箱体内涡旋情况;研究设备内部流场压力云图与矢量图,分析不同采摘管直径下管道内流速变化、箱体内平均流速值与采摘口所受风压情况。为验证数据可靠性,设置标准吸力试验。试验结论与流场模拟结果相符,验证流场数值模拟的可靠性。数值仿真结果表明,螺纹管直径和出风口高度对负压采摘机内部流场影响显著。螺纹管直径越大,气流场压降越大。且随着螺纹管的内径增大,管道内的气流速度衰减越快,箱体内气流涡旋现象越严重。吸风口位置会影响箱体内涡旋情况。出风口离收集箱顶部越近,涡旋现象越弱。综合考虑,较优的螺纹管直径为58 mm,较合适的吸风口位置为出风口圆心距离箱体顶部60 mm。 展开更多
关键词 短棒黑木耳 采收机 气流场 数值模拟 优化设计
下载PDF
跨式油茶果收获机履带底盘行走液压系统设计与试验 被引量：5
2
作者 杜小强 宁晨 +3 位作者 杨振华 马锃宏 贺磊盈 韩鑫涛 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第3期139-147,共9页
跨式油茶果收获机在丘陵山地作业时需要较大的牵引力,且要求行走平稳。本文基于机液联合仿真技术对跨式油茶果收获机底盘行走液压系统进行设计,以达到动力匹配及行走性能较优的目的。在RecurDyn软件中建立了跨式收获机履带底盘虚拟样机... 跨式油茶果收获机在丘陵山地作业时需要较大的牵引力,且要求行走平稳。本文基于机液联合仿真技术对跨式油茶果收获机底盘行走液压系统进行设计,以达到动力匹配及行走性能较优的目的。在RecurDyn软件中建立了跨式收获机履带底盘虚拟样机模型,采用谐波叠加法构建了B级路面谱,仿真分析了跨式履带底盘直线行驶和差速转向的动力学特性。通过AMESim与RecurDyn软件对收获机行走系统进行机液联合仿真,研究底盘在直线行驶与差速转向工况时行走马达液压特性。研制了全液压驱动的跨式油茶果收获机,进行了地面直线行驶与差速转向测试,结果表明:底盘直线行驶偏移率为1.7%;直线行驶时,行走马达流量稳定在23 L/min,压力稳定在1.5 MPa;差速转向时,行走马达流量稳定在22 L/min,压力在2~12 MPa范围内波动,验证了跨式履带底盘行走液压系统的稳定性。 展开更多
关键词 油茶果收获机 跨式履带底盘 液压系统 联合仿真
下载PDF
基于空间注意力和可变形卷积的无人机田间障碍物检测 被引量：5
3
作者 杜小强 李卓林 +2 位作者 马锃宏 杨振华 王大帅 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第2期275-283,共9页
为了解决植保无人机作业时,传统田间障碍物识别方法依赖人工提取特征,计算耗时较长,难以实现在非结构化田间环境下实时作业识别的问题,提出一种优化的Mask R-CNN模型的非结构化农田障碍物实例分割方法。以ResNet-50残差网络为基础,将空... 为了解决植保无人机作业时,传统田间障碍物识别方法依赖人工提取特征,计算耗时较长,难以实现在非结构化田间环境下实时作业识别的问题,提出一种优化的Mask R-CNN模型的非结构化农田障碍物实例分割方法。以ResNet-50残差网络为基础,将空间注意力(Spatial attention,SA)引入残差结构,聚焦跟踪目标的显著性表观特征并主动抑制噪声等无用特征的影响;引入可变形卷积(Deformable convolution,DCN),通过加入偏移量,增大感受野,提高模型的鲁棒性。构建包含农田典型障碍物的数据集,通过对比试验研究在ResNet残差网络结构中的不同阶段中加入空间注意力和可变形卷积时的模型性能差异。结果表明,与Mask R-CNN原型网络相比,在ResNet的阶段2、阶段3、阶段5加入空间注意力和可变形卷积后,改进Mask R-CNN的边界框(Bbox)和掩膜(Mask)的平均精度均值(mAP)分别从64.5%、56.9%提高到71.3%、62.3%。本文提出的改进Mask R-CNN可以很好地实现农田障碍物检测,可为植保无人机在非结构化农田环境下安全高效工作提供技术支撑。 展开更多
关键词 田间障碍物 Mask R-CNN 空间注意力 可变形卷积
下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部