Emotion of Physiological Signals Classification Based on TS Feature Selection

This paper propose a method of TS-MLP about emotion recognition of physiological signal.It can recognize emotion successfully by Tabu search which selects features of emotion’s physiological signals and multilayer perceptron that is used to classify emotion.Simulation shows that it has achieved good emotion classification performance.

甘蔗破垄机拨叶圆盘作业过程的动力学仿真

针对甘蔗破垄机作业时拨叶圆盘对蔗叶切断和拨开性能差、蔗叶在破垄机前进方向堆积、严重阻碍破垄作业的问题,采用SPH(Smoothed Particle Hydrodynamics)和FEM(Finite Element Method)的耦合方法,通过建立拨叶圆盘-蔗叶-土壤系统动力学仿真模型,进行拨叶圆盘作业过程仿真分析,探讨了拨叶圆盘的蔗叶切断机理。结果表明:建立的圆盘-蔗叶-土壤系统动力学仿真模型精度较高,对于层叠的受圆盘切割的蔗叶,不同层的蔗叶受圆盘作用的断裂过程有所不同;上层蔗叶主要由于圆盘的滑切作用而断裂,中层蔗叶由于弯折和圆盘的滑切作用而断裂,下层蔗叶主要由于弯折作用而断裂。

甘蔗收割机排杂风机叶轮结构参数优化与试验

切断式甘蔗收割机排杂风机的作业质量对甘蔗的含杂率有重要影响。为提高排杂风机叶轮的性能,该研究首先针对排杂风机建立了计算流体力学模型,以叶片安装角(β)、叶片数(N)、间隙占比(G)为因素,以风机转速为1650 r/min时的空载风速为指标,设计了三因素三水平的Box-Behnken仿真试验,并对叶轮参数进行优化。结果表明:在叶片数为3~5、安装角为20°~30°、间隙占比为55%~70%的范围内,G、G^(2)、N^(2)、G、N^(2)×G对风机的空载风速影响极显著(P<0.01),N和N×G对空载风速影响显著(P<0.05)。优化得到叶轮最佳结构参数为:叶片数为4、安装角为30°、间隙占比为55%。风速仿真值与测量值的最大误差为5.24%,平均误差为4.29%,仿真结果具有较高的准确性。以优化参数进行的田间试验结果表明,收获长势差的甘蔗时含杂率最多降低2.4个百分点,损失率最多上升0.85个百分点。本研究提高了风机在复杂田间情况下的排杂性能。

切段式甘蔗收割机排杂仿真建模方法研究

针对目前切段式甘蔗收割机排杂装置排杂机理研究匮乏的问题,通过SolidWorks和ICEM建立了排杂装置简化的几何模型,对收割机切段后的蔗料进行了分类,并利用EDEM离散元软件进行建模及离散元参数的测定和标定。采用Fluent软件进行了收割机排杂装置的稳态风场仿真,通过室内试验进行了验证。在此基础上,采用计算流体动力学CFD(Computational Fluid Dynamics)和离散元方法DEM(Discrete Element Method)的耦合方法建立了排杂装置-蔗秆段-蔗尾(碎蔗)-蔗叶的耦合仿真模型,并通过田间试验进行了验证。结果表明:建立的排杂装置-蔗秆段-蔗尾(碎蔗)-蔗叶的耦合系统仿真模型合理,可为进一步研究排杂装置工作机理及优化排杂装置提供参考。

甘蔗收获切割系统动力学仿真模型

由于缺少考虑根土因素影响,目前甘蔗收获切割系统动力学仿真模型精度较低。为此,首先以4GZQ-260型甘蔗收获机切割器为研究对象,通过光滑粒子流体动力学(Smoothed Particle Hydrodynamics)和有限元方法(Finite Element Method)的耦合方法,建立甘蔗茎秆-根系-土壤-切割器系统动力学仿真模型,通过对茎秆-根系-土壤系统和茎秆-切割器系统动力学仿真模型进行试验,验证所建立的收获切割系统仿真模型建模方法的合理性。结果表明:建立的甘蔗茎秆-根系-土壤-切割器系统动力学仿真模型精度较高,该系统构建方法可用于甘蔗收获切割的动力学仿真研究。

基于智能搜索和特殊划分的人工蜂群算法

人工蜂群算法是一种具有强大搜索能力的全局搜索算法。传统的人工蜂群算法使用雇佣蜂、观察蜂和侦察蜂进行相互合作,每种蜜蜂有不同的分工,但不同类型的蜜蜂之间并没有差别。提出一种通过智能搜索和特殊划分来提升性能的人工蜂群算法。该算法中,不同的雇佣蜂和观察蜂会使用不同的搜索策略来寻找食物来源。该算法放弃了贪婪选择算法且在每次迭代时更新食物来源的位置。因此,该算法能够利用整个蜂群的经验来引导蜜蜂的搜索,通过一系列基准算法的性能分析证明了该算法的有效性。

面向嵌入式的卷积神经网络图像分类算法

传统的卷积神经网络图像分类算法区域聚类所需时间过长,无法实现快速图像分类。针对这一问题,提出面向嵌入式的卷积神经网络图像分类算法,确定卷积神经网络图像分类特征,将特征维数作为图像分类标准,形成数个彼此独立的区域图像;并建立拉普拉斯卷积神经网络图像分类矩阵,融合多种图像分类特征,使相同类别的区域图像更快进行聚类,提高图像分类特征的传播聚类过程。面向嵌入式执行卷积神经网络图像分类,从根本上避免了传统图像分类数据存储中繁琐的寻址过程。仿真实验结果表明设计的图像分类算法图像分类执行时间明显快于实验对照组两倍以上,设计的图像分类算法分类效率更高,可以实现快速卷积神经网络图像分类。

4GQ-1C型甘蔗收获机作业性能试验与分析

针对目前大中型甘蔗收获机不适宜坡地、小行距和小地块蔗地作业问题,研发了4GQ-1C型甘蔗收获机。为验证机器适应性和可靠性,对比现有机型,进行了田间试验。试验结果表明,4GQ-1C型甘蔗收获机在进行单行种植模式甘蔗收获时,相比132、 194 kW两种机型的甘蔗收获机,具有甘蔗含杂率低、损失率低和作业灵活等优点,能适应小地块、较窄行距和坡度较大蔗地机收作业的需要。

2CZD-1型段茎式甘蔗种植机设计与试验

研制了2CZD-1型段茎式甘蔗种植机,可一次性完成甘蔗种植的开沟、施肥、自动取种、自动排种、覆土和覆膜等工序,适用于宽窄行甘蔗种植。设计了机架、取送种机构、转盘施肥机构、旋耕覆土机构、覆膜机构和液压传动系统等结构,其中取送种机构采用排冗结构实现均匀排种。利用有限元分析软件ANSYS对甘蔗种植机的机架进行模态分析,并通过田间试验获得甘蔗种植机的覆土厚度合格率、种植密度、伤芽率、漏植率及总排肥量稳定性变异系数等性能参数。模拟结果表明,当激励频率为8~80 Hz时,机架容易发生共振,且最大位移可达28.12 mm。田间试验表明,该种植机的种植密度为142325芽/hm^2,覆土厚度合格率为93.6%,伤芽率为2.8%,漏植率为4.7%,种植深度合格率为89.3%,总排肥量稳定性变异系数为5.8%,工作生产率为0.32 hm2/h,符合甘蔗种植机的设计要求,能够显著提高甘蔗种植的效率。

新植蔗与宿根蔗机械化收获对比试验研究

为了研究甘蔗收获机在收获新植蔗和宿根蔗时的作业性能差别,以4GQ-1C型履带式甘蔗收获机为研究机型进行了对比试验。收获机以相同作业参数收获两种不同状态下的甘蔗,分别测定收获机的性能指标。试验结果表明,收获新植蔗时,宿根破头率为4.69%,相比宿根蔗(6.33%)低25.90%;总损失率为2.11%,相比宿根蔗(3.38%)低37.57%;蔗段合格率为96.80%,相比宿根蔗(94.35%)高2.60%;未剥净率为0.18%,相比宿根蔗(0.26%)低30.77%;含杂率为4.83%,相比宿根蔗(6.19%)低21.97%。在收获新植蔗时,作业性能在总体上优于宿根蔗,因此,在收获宿根蔗时可以适当调整收获机各项作业参数,以达到更好的收获效果。

基于DFMA理念的甘蔗收获机输送装置研发应用实践

为解决传统研发模式下甘蔗收获机输送装置体积大、质量大、零件多、可装配性及可制造性差导致整个生产试制过程中设计、制造反复多,造成产品研发延误的问题,在新一代轻型甘蔗收获机输送装置研发过程中,从设计源头入手,采用面向装配与制造(DFMA)的设计理念,将产品设计与工艺设计并行开发,充分考虑其下游的制造、装配、维护等各方关联因素,以KISS原则为主线贯穿整个设计过程,DFA指数则作为衡量工具对重要零部件初始设计方案进行效率核算,以核算结果为依据对该方案进行优化再设计的多次迭代。实践表明,运用DFMA方法后,取得输送装置总成的质量减轻12.21%,设计制造周期缩短5%,生产成本下降5.38%,小批生产的2台样机一次装机合格并及时投入当年榨季使用的效果。本实践对甘蔗收获机的产品研发及优化具有一定的参考意义。

整杆式甘蔗收割机集蔗装置的结构设计

为配套整杆式甘蔗收割机需要,研究设计集蔗装置。该装置设置摆动驱动装置,可实现集蔗箱体摆动到180°范围的任意角度;在垂直吊臂与集蔗箱体之间安装拉力传感器,实现实时称重;集蔗箱体可倾斜进行操作,使集蔗箱体内的甘蔗茎杆滑落向集蔗箱体的一端归集。对关键零部件进行了设计、校核。