免割收获的双行小麦脱粒装置试验

以脱粒总损失率为指标,利用双行小麦脱粒装置试验台,对滚筒转速、齿板厚度和杆齿高度比分别进行单因素试验和对比试验,初步确定了滚筒转速、齿板厚度和杆齿高度比。在此基础上,以脱粒总损失率、含杂率和断穗率为指标,以滚筒转速、脱粒齿排的数量、出口脱粒间隙为试验因素进行了正交试验和回归试验,得到了脱粒装置的最佳参数组合。当滚筒转速为900 r/min、出口脱粒间隙为20 mm、脱粒齿为8排、齿板厚度和杆齿高度比为9∶41、脱粒滚筒长度为650 mm时,脱粒总损失率为4.53%、含杂率为17.39%。     

切流滚筒细长韧性茎秆防缠绕性能研究

针对脱粒过程中脱粒滚筒被燕麦茎杆缠绕的问题,在保证脱粒滚筒脱粒能力的前提下,设计出了一种新型切流滚筒试验台。通过试验分析,验证了此脱粒滚筒结构设计的可行性与合理性。建立了回归方程,找出最优参数组合,减少了脱粒滚筒缠绕。试验结果表明:切流滚筒在脱粒元件为钉齿式、凹板间隙15 mm、滚筒转速900 r/min时,可有效减少脱粒过程中茎秆的缠绕现象。     

谷子半喂入脱粒装置试验

利用谷子半喂入脱粒装置试验台,以脱不净率为指标进行了滚筒转速的单因素试验;以滚筒碾压段接料籽粒质量分数和杂余籽粒率为指标,进行了碾压辊状态的对比试验。在此基础上,以脱粒损失率、含杂率和杂余籽粒率为指标,进行了滚筒转速、脱粒间隙、凹板筛条间隙的正交试验和回归试验,优化得到该半喂入脱粒装置的最优参数组合。在试验条件下,当碾压辊可转动、滚筒转速为620 r/min、脱粒间隙为12.5 mm、凹板筛条间隙为9 mm时,脱粒损失率和含杂率分别达到0.91%和10.91%。     

免割收获的锥形扶持脱粒装置试验

利用锥形水稻扶持脱粒装置试验台,以脱粒总损失率和含杂率为指标,以滚筒转速、挡籽板高度和齿迹距为试验因素,进行单因素和因素对比试验;以杆齿齿高、入口脱粒间隙、筛网尺寸和滚筒转速为试验因素,进行正交试验和回归试验。优化得到最佳参数组合,在此条件下脱粒滚筒长度为650 mm 时,脱粒总损失率为2.23％、含杂率为5.29％;脱粒滚筒长度为800 mm时,脱粒总损失率为1.28％、含杂率为6.65％。     

基于谷物脱粒中自由籽粒的运动轨迹与速度的拟合分析

以螺旋叶片、刀齿组合式轴流脱粒与分离装置为研究对象,利用Matlab画图分析了稻谷脱粒后籽粒的运动轨迹与速度,通过使用Matlab画出的轨迹与速度图与以往的使用Excel画法画出的图进行了对比分析,结果显示Matlab画出来的图在精确度、清晰度等方面要好于Excel画法.     

基于多点分布的脱粒装置凹板力学特征

为了探究脱粒滚筒内部复杂的受力情况,设计了栅格式凹板反力检测专用试验装置,利用电阻应变片式传感器和动态信号采集仪,对栅格式凹板的动态受力进行了多点分布检测。分析了喂入量、滚筒转速对凹板受力、籽粒未脱净率、夹带损失率等性能指标的影响。研究结果表明:该装置能够实现栅格凹板受力的实时测定。随喂入量的增大,凹板反力、籽粒未脱净率、夹带损失率均增大。随着滚筒转速的增加,凹板前半部受力逐渐增大,后半部受力逐渐减小,籽粒未脱净率先降低后增大,夹带损失率逐渐降低。     

油菜联合收割机脱粒分离装置的试验

为了获得一种适合油菜的脱粒分离装置及其工作参数,首先对油菜部分特性参数进行了测定,然后对纹杆、锯齿型滚筒和栅格、冲孔式组合凹板的脱粒分离装置,在不同喂入量和滚筒转速下进行了油菜脱粒试验．试验结果表明,该装置脱分损失不超过0．5％．运用DPs数据处理系统对试验结果进行处理,建立了油菜喂入量、脱粒滚筒线速度、脱粒滚筒长度与脱粒分离率的回归方程,并进行了计算机仿真．分析表明,脱分率主要与油菜的喂入量、滚筒结构、滚筒线速度和滚筒长度有关,其中滚筒线速度和喂入量对脱分率影响最大．通过试验找到了脱粒分离装置的最佳工作参数．     

5TY型玉米脱粒机粒芯分离机构研究

为了提高5TY型玉米脱粒机主轴的系统粒芯分离机构的工作性能,采用NX Nastran软件对主轴钉齿进行受力分析,利用NX THERMAL/FLOW仿真模块对抛芯机构进行了流体仿真分析。结果表明,在主轴转速为650r/min时,采用45号钢焊接,钉齿边界与焊缝为45°,满足应力要求;抛芯机构入口流风速为30 m/s,才能将玉米芯抛出15 m。通过脱粒试验验证,主轴钉齿满足工作要求,抛芯风机抛芯距离在15 m以上,结构合理,为脱粒机的设计使用提供了参考。     

玉米收获机脱粒装置虚拟样机设计与试验

针对传统玉米收获机脱粒装置设计中试验复杂、研发周期长等问题,以及更好地评价其动力学特性,提出一种基于虚拟样机技术的玉米收获机脱粒装置设计方法.对脱粒装置进行方案设计,确定脱粒滚筒、传动元件等关键部件的相关参数;基于SolidWorks和ADAMS平台创建脱粒装置的虚拟样机模型,根据实际工况添加驱动和负载函数进行仿真分析...     

基于电磁振动与卷积神经网络的玉米品质精选装置

为提高玉米分选自动化水平,针对传统方法特征建模过程繁琐、现有卷积神经网络部署要求高的问题,设计了一种基于电磁振动与卷积神经网络的玉米品质精选分级装置,主要包括玉米粒群落料单元、电磁给料单元、控制单元、分选收集单元和恒定光强视觉单元,可实现玉米粒群自动分离、籽粒自动识别与分选.模型、样机试验结果表明:模型大小仅5.83 MB,对计算机硬件要求低;模型平均检测准确率mAP为88.03%,模型总体分类检测性能良好;模型对优良玉米籽粒的识别能力强,准确率P、召回率R、误报率FPR、加权调和平均值F_1分别为98.75%,94.84%,3.78%,96.85%;样机将玉米籽粒的实际检测准确率提升至96.50%,实际有效分选率为97.51%.