20175001 不完全非圓齒輪傳動(dòng)缽苗移栽機(jī)構(gòu)緩沖裝置研究/葉秉良（浙江理工大學(xué)機(jī)械與自動(dòng)控制學(xué)院），易衛(wèi)明…//農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào).-2017，48（3）.-69～75

針對(duì)旱地和水稻缽苗旋轉(zhuǎn)式移栽機(jī)構(gòu)中的不完全非圓齒輪傳動(dòng)機(jī)構(gòu)存在較大沖擊和振動(dòng)、動(dòng)力學(xué)性能較差問題，采用解析法對(duì)不完全非圓齒輪機(jī)構(gòu)的緩沖裝置進(jìn)行改進(jìn)設(shè)計(jì)。開展緩沖裝置運(yùn)動(dòng)學(xué)和受力分析，開發(fā)基于VB平臺(tái)的緩沖裝置設(shè)計(jì)與分析軟件，設(shè)計(jì)出緩沖裝置結(jié)構(gòu)；通過理論分析研究緩沖裝置改進(jìn)設(shè)計(jì)后移栽機(jī)構(gòu)的動(dòng)力學(xué)性能，搭建移栽機(jī)構(gòu)動(dòng)力學(xué)試驗(yàn)臺(tái)，對(duì)安裝了改進(jìn)前、后緩沖裝置的移栽機(jī)構(gòu)分別進(jìn)行動(dòng)力學(xué)試驗(yàn)。動(dòng)力學(xué)試驗(yàn)結(jié)果表明：移栽機(jī)構(gòu)X、Y方向支座反力的最大幅值分別由改進(jìn)前的365.5 N和48.4 N減小為345.2 N和42.2 N，降低了5.55%和12.81%；同時(shí)其方差分別由改進(jìn)前的4 880.3和148.7減小為4 516.1和126.1，降低了7.46%和15.20%，且與理論分析結(jié)果基本吻合，緩沖裝置的改進(jìn)設(shè)計(jì)是正確和有效的，移栽機(jī)構(gòu)的動(dòng)力學(xué)性能得到了改善。

20175002 玉米收獲機(jī)多棱立輥式摘穗裝置設(shè)計(jì)與試驗(yàn)/耿端陽（山東理工大學(xué)農(nóng)業(yè)工程與食品科學(xué)學(xué)院），李玉環(huán)…//農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào).-2017，48（3）.-84～91

針對(duì)現(xiàn)有玉米收獲機(jī)摘穗裝置存在籽?？袀?、啃落導(dǎo)致?lián)p失嚴(yán)重等問題，設(shè)計(jì)了一種結(jié)構(gòu)簡單、摘穗效果好、可靠性高的多棱立輥式摘穗裝置。研究了立式激振折斷的摘穗機(jī)理，分析了多棱立輥式摘穗裝置主要結(jié)構(gòu)參數(shù)的設(shè)計(jì)方法；通過正交試驗(yàn)確定了影響摘穗質(zhì)量的主次因素為棱邊數(shù)、摘穗輥轉(zhuǎn)速和摘穗輥直徑；較優(yōu)組合為：摘穗輥直徑為7 cm、棱邊數(shù)為8、摘穗輥轉(zhuǎn)速為950 r/min，在該條件下本摘穗輥的籽粒破損率為0.13%、落地籽粒損失率為0.28%、莖稈折斷率為0.53%，滿足國家標(biāo)準(zhǔn)要求。在較優(yōu)組合條件下進(jìn)行了調(diào)整內(nèi)角Δ大小的驗(yàn)證試驗(yàn)，通過試驗(yàn)可知調(diào)整內(nèi)角Δ為16°時(shí)，即最大調(diào)整范圍的一半時(shí)摘穗質(zhì)量最好。

20175003 基于改進(jìn)歐拉算法的雙吸離心泵泥沙磨損特性研究/張自超（中國農(nóng)業(yè)大學(xué)水利與土木工程學(xué)院），王福軍…//農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào).-2017，48（3）.-124～133

固液兩相流算法對(duì)雙吸離心泵泥沙磨損模擬精度有直接影響。采用改進(jìn)的固液兩相流歐拉算法，考慮了相間阻力和泥沙擴(kuò)散系數(shù)兩方面因素，對(duì)典型懸移質(zhì)泥沙粒徑條件下的雙吸離心泵流場(chǎng)進(jìn)行了數(shù)值計(jì)算。研究發(fā)現(xiàn)，葉片表面湍流強(qiáng)度在頭部和尾部較大，可達(dá)6%～10%；葉片頭部和尾部的顆粒動(dòng)態(tài)尺度大于中部。由湍流強(qiáng)度和顆粒動(dòng)態(tài)尺度組成的湍動(dòng)尺度效應(yīng)，在葉片頭部和尾部表現(xiàn)強(qiáng)烈，湍動(dòng)尺度效應(yīng)使固液相間阻力增大，更有利于顆粒的擴(kuò)散，避免了顆粒聚集，對(duì)大顆粒的作用強(qiáng)于小顆粒。湍動(dòng)尺度效應(yīng)導(dǎo)致葉片表面固相體積分?jǐn)?shù)分布范圍減小，大顆粒的變化值大于小顆粒，葉片頭部和尾部的改變值大于中部，葉片表面的嚴(yán)重磨損部位為葉片工作面尾部的塊狀磨損區(qū)，這比采用傳統(tǒng)算法得到的帶狀磨損區(qū)和偏磨區(qū)計(jì)算結(jié)果，更符合離心泵實(shí)際磨損情況，考慮湍動(dòng)尺度效應(yīng)后得到的磨損率也有所增大。在此基礎(chǔ)上，提出了雙吸離心泵葉片水力設(shè)計(jì)和表面噴涂防護(hù)原則，為提高雙吸離心泵抵抗泥沙磨損能力奠定了基礎(chǔ)。

20175004 基于無人機(jī)遙感與面向?qū)ο蠓ǖ奶镩g渠系分布信息提取/韓文霆（西北農(nóng)林科技大學(xué)機(jī)械與電子工程學(xué)院），張立元…//農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào).-2017，48（3）.-205～214

針對(duì)目前農(nóng)田灌排系統(tǒng)識(shí)別研究中遙感影像分辨率不足，難以提取田間毛渠且對(duì)無水或少水灌排溝渠識(shí)別不足等問題，以內(nèi)蒙古河套灌區(qū)磴口縣壩塄村為研究區(qū)域，利用固定翼無人機(jī)搭載520～920nm多光譜相機(jī)進(jìn)行航拍試驗(yàn)，采用基于面向?qū)ο蠓ǖ奶卣鹘M合分層分類的提取方法對(duì)獲取的高分辨率單幅多光譜影像數(shù)據(jù)進(jìn)行解譯，采用分割閾值為65、合并閾值為90的遙感影像最佳分割參數(shù)。利用含水田間毛渠和無水、少水田間毛渠在光譜、幾何、空間關(guān)系等特征參量中表現(xiàn)出的與其它地物的特異性，建立不同分類層次的規(guī)則提取田間毛渠分布信息。提取結(jié)果表明，由于水體對(duì)近紅外波段光譜的強(qiáng)烈吸收，含水毛渠提取效果很好，精度達(dá)到97.8%；無水、少水田間毛渠提取精度為75.7%。無人機(jī)遙感技術(shù)和面向?qū)ο蠓ǖ奶卣鹘M合分層分類方法為灌區(qū)田間渠系識(shí)別提供了一種新途徑。