种子玉米机械脱粒最佳施力方式试验

为深入研究种子玉米脱粒特性和脱粒损伤机理,改进玉米脱粒机,降低脱粒损伤,提高脱粒效率,以隆迪401玉米种子为对象,应用LDS微机控制电子拉压试验机等进行了脱粒试验,研究了玉米种子品种、含水率、作用部位及不同约束性质下的种子玉米脱粒力学特性。结果表明:在同样试验条件下,玉米穗大端籽粒脱粒较容易,小端次之,中部较难;纵向弯曲力小于侧向弯曲力,侧向弯曲力小于压力;种子玉米脱粒时的最佳施力方式为纵向弯曲力。

金属带锯床的技术现状及发展趋势分析

下料作为机械加工的起点,它看似简单,实则蕴含着多重复杂因素,对整个机械加工过程有着重要影响。金属带锯床作为下料的重要工具之一,其加工精准性、高效性越来越受重视,使金属带锯床不断提高技术水平以应对市场需求。文中对10年来金属带锯床的国内外技术现状进行分析,并对金属带锯床的发展趋势进行了预测。

玉米种子内部机械裂纹检测与机理研究

为深入研究因脱粒造成的玉米种子内部机械裂纹机理及其对发芽与出苗的影响,构建玉米种子内部机械损伤计算机识别系统,改进玉米种子脱粒原理和脱粒部件参数,研究了盛单216等3个品种玉米种子的籽粒外观特征,并借助体视显微技术分析了内部机械裂纹损伤特征、分布状况与形成规律等,探讨了玉米种子内部机械裂纹的成因。研究结果表明:玉米种子籽粒外形和内部机械裂纹状况差异显著;3种玉米种子普遍存在内部机械裂纹,长裂纹损伤率平均为39.8%;果穗喂入时籽粒冠部受到脱粒部件的冲击是裂纹形成的主要原因,在玉米籽粒冠部形成冲击区并产生裂纹,裂纹向胚部扩展;内部裂纹信息应从籽粒冠部和背面提取。

大豆机械脱粒损伤特征及损伤率研究

为深入研究大豆种子破碎和内部损伤机理及其对发芽率的影响,改进大豆脱粒原理和脱粒技术,以机械脱粒、清选后的3个辽宁主栽大豆品种(开育857、辽豆15、沈农8号)为对象,研究了大豆种子籽粒的脱粒损伤状况、特征,分析了造成损伤的基本原因。结果表明:机械脱粒的大豆种子籽粒普遍存在严重的机械损伤问题,其中外部损伤率(含破碎)9%～12%、内部损伤率5%～9%;大豆机械损伤脱粒环节、由脱粒机械作用所致,其次发生在清选与分级过程、由输送装置导致。

大豆内部机械损伤对发芽的影响

以辽宁省3个主栽大豆品种为对象,研究了内部损伤特征对大豆发芽率的影响。结果表明,机械脱粒引起的大豆各种内部损伤,如子叶断裂、子叶破裂、胚根断裂和胚轴损伤等多种形式同时存在,内部机械损伤不易发现并影响发芽,具有严重的潜在危害性。

稻壳热压成型工艺参数试验

采用四元二次回归正交旋转试验和响应面分析方法,并利用SPSS 11.5和Matlab 7.1软件研究了成型压力、加热温度、含水率和粘结剂添加量对稻壳成型块松弛密度的影响,建立并分析了稻壳成型块松弛密度的数学模型。结果表明,4个因素对稻壳成型块松弛密度影响次序为:加热温度、含水率、成型压力、粘结剂添加比,最优组合为成型压力10 MPa,粘结剂添加比3.5∶1,含水率16%,加热温度100℃,此时成型物松弛密度为0.945 g/cm3,该密度可以满足成型要求,所得回归方程显著,拟合情况良好。

基于卷积神经网络的脑MRI分割模型研究

在医疗图像处理过程中,图像分割技术有着举足轻重的地位,分割结果的好坏直接影响着临床医生的诊断。使用深度学习方法,利用U-Net模型使用的编码器-解码器结构的优势,并与残差网络加以融合,构建图像分割模型。实验于脑部MRI上测试,得到肿瘤分割结果,结果表明,与经典的图像分割算法相比,卷积神经网络模型可以获得更优的分割结果。

HBase下基于列编码的访问控制搜索树

近年来,由于Hbase适用于海量半结构化和非结构化数据存储,伸缩性较好,受到越来越多企业的青睐,但是当检测用户访问权限时,HBase细分到了表中某些列,在列的数量较多的情况下,它的实时访问权限检测效率不理想。从叠加树的角度,基于列编码通过搜索树中叶节点的方式来获取访问权限,在保证安全性的情况下,减少了搜索时间的开销。