Savonius风力机叶片重叠比的风洞实验研究

为了探明其最佳重叠比,首先对具有3种典型重叠比(OL=0,0.2和0.5)的Savonius风力机进行了风洞实验,确认了OL=0.2的风力机具有较佳的性能。之后将OL设定在0.15～0.30之间,以0.025为间隔细分为7个模式,每一模式中又分为带有中心转轴和无转轴两种类型,分别进行了详细的风洞实验,对叶片重叠比以及转轴轴径对Savonius风力机的静态起动特性和动态功率输出特性的影响进行了研究。

重叠比对三叶片Savonius风力机启动性能影响研究

为获得相对平稳且非负的启动力矩,针对三叶片Savonius风力机开展研究。首先对比研究两叶片和三叶片Savonius风力机的启动性能和输出功率特性。在此基础上,针对其主要的结构参数重叠比开展研究。针对三叶片的结构特点,提出重叠比和净重叠比的定义方式,设置9组不同净重叠比,范围在0~0.36(重叠比范围0.14~0.50)之间。利用数值模拟和风洞试验相结合的方法,研究在不同风速下重叠比对Savonius风力机启动力矩以及输出功率性能的影响。结果表明:净重叠比可消除反向启动力矩,并提升三叶片Savonius风力机的启动性能,平均启动力矩系数最高提升147.06%。净重叠比在0.06~0.11范围内时,对风力机的输出功率有提高作用。

动叶片重叠系数对油气混输泵输气性能的影响

利用Fluent流场模拟软件,通过对轴流式油气混输泵不同的动叶片重叠系数下不同含气率进行流场模拟,得出其动叶、静叶压力场及速度分布,进而得到不同工况下整机效率及扬程曲线.经分析动叶片重叠系数m>1的整机效率明显高于m=1的整机效率.两者的相对扬程都随着含气率的增大而降低,在相同的含气率下,重叠系数m>1的相对扬程大于m=1的相对扬程,在相对扬程相同时,m>1的含气率大于m=1的含气率.由此表明选用重叠系数大于1时可以提高整机性能.

基于近红外反射的柑橘重叠叶片叶面积指数测量系统

提出一种基于近红外反射的柑橘叶面积指数(LAI)测量方法。在平直近红外激光照射下,光电探测器接收重叠叶片的反射光能量,通过数据采集卡采集电压信号至上位机,利用LabVIEW软件编程,自动判断出重叠叶片层数。将叶片层数乘以直射光束的光斑面积即为该测试位置叶面积,而每次测试的叶面积累加即为该测试区域的总叶面积,最终求出LAI。根据光谱反射试验结果选用近红外作为光源进行系统标定,得到重叠叶片层数与测量电压的指数拟合模型,Ssig<0.05水平显著。试验结果表明,在手动扫描、定时采集方式下,以方格法计算的LAI作为真实值,系统对LAI的计算误差为11.01%。

基于虚拟仪器的果树重叠叶片LAI实时检测系统

目前叶面积指数(leaf area index,LAI)检测中重叠叶片的辨别是一个难点。该文提出一种创新的重叠叶片LAI简易检测方法:在室内直射平行光源照射下,通过光电传感器检测叶片透射光能量,传感器信号经过调理,由数据采集卡采集至计算机,利用LabVIEW软件平台进行程序设计,自动判断重叠叶片层数。将叶片层数乘以传感器的接收面积即为该检测位置各层叶片面积,将整个检测过程中的叶片面积累加即为各层叶片的总面积,进而求出LAI。根据试验结果选用近红外作为光源,设计并制作用于检测的近红外光电传感器,其短路电流I1、I2分别与前置放大输出电压U1、主放大输出电压U2均有良好的线性关系,于0.05水平显著。数据采集试验结果表明,在手动进行扫描、定位采集的方式下,以方格法计算的LAI值作为准确值,系统对LAI的计算最大相对误差绝对值为14.8%。初步探讨了叶片间隔对透射辐射量的影响,结果发现乘幂模型的拟合效果较好。

动叶片重叠系数对油气混输泵效率的影响

应用Fluent流场模拟软件对轴流式油气混输泵在不同的动叶片重叠系数和不同含气率下进行流场模拟,得出其动叶、静叶压力场及速度分布,进而得到不同工况下整机效率及扬程曲线。动叶片重叠系数大于1的整机效率明显高于动叶片重叠系数等于1的整机效率。为了提高整机性能,应选择动叶片重叠系数大于1。

动叶片重叠系数对油气混输泵外特性的影响

利用Fluent流场模拟软件,对轴流式油气混输泵不同的动叶片重叠系数下不同含气率进行流场模拟,得出其动叶、静叶压力场及速度分布,进而得到不同工况下整机效率及扬程曲线。通过对数值模拟结果进行分析,可知选用动叶片重叠系数大于1时可以提高整机性能。

基于标记分水岭的植物重叠叶片改进分割算法

针对番茄穴盘幼苗的重叠叶片,提出一种基于HOG描述子的改进标记分水岭分割算法。首先,利用超绿变换和最大类间方差法分割叶片区域和背景区域,确定叶片分割的总体轮廓;然后利用形态学彩色图像梯度计算方法计算图像梯度;再借助图像梯度的HOG描述子,筛选出有叶片边缘的区域和没有叶片边缘的区域,将没有叶片边缘的区域进行形态学操作后作为分水岭分割的标记;最后利用标记对图像梯度进行重建,执行分水岭分割,得到重叠叶片的分割结果。实验结果表明,该算法可以较为准确地选定分水岭标记和实现叶片分割,能够为穴盘幼苗分级研究提供支持。

基于图像分块及重构的菠菜重叠叶片与杂草识别

针对重叠叶片在识别过程中存在识别率低、形状特征失效等问题,该研究提出一种基于图像分块及重构的方法,实现菠菜重叠叶片杂草识别。采用超绿模型将菠菜RGB图像进行灰度化得到绿色植被前景图像。针对重叠叶片形状特征失效问题,采用图像分块方式得到不同大小的图像块,并提取图像块中作物和杂草的颜色特征、局部二值模式(local binary pattern,LBP)纹理特征、分形盒维数共78维特征,构造支持向量机(support vector machine,SVM)分类器完成图像块的分类识别。该研究提出图像块边缘扩充和投票窗口机制得到重构图实现图像块分类结果可视化。试验结果表明,该研究提出的方法平均识别率达到83.78%,高于K最近邻法(K-Nearest neighbor,KNN)、决策树法等,可以实现重叠叶片的杂草识别,从而为智能除草机的研制提供理论依据。

基于改进型BP神经网络的重叠叶片边缘重建

为有效解决重叠叶片目标边缘修复难的问题,提出一种基于L-M算法的改进型BP神经网络对叶片重叠部分边缘进行预测重建的方法。首先使用数学形态学方法去除叶片的叶柄部分,采用链码差算法精确提取角点,用相关分割准则分割重叠目标;得到目标区域边界点到图像质心的距离和角度,然后利用基于L-M算法的改进型BP神经网络,通过角度预测遮挡重叠部分图像质心到边缘点的距离。最后将预测的距离值转换到图像坐标,得到重建的边缘。通过实验,该方法在保证叶片基本形状下,重建边缘后叶片面积误差可在10%以下,边缘预测效果较好,实验表明该方法可行有效。该方法可以更加方便快捷的测定重叠叶片面积,对重叠叶片边缘重建具有一定的现实意义。

柑橘叶面积指数自动测量红外透射系统的开发与应用

针对间接方法测叶面积指数(leaf area index,LAI)一般不考虑单一孤立果树冠层、叶片相互重叠因素及图像处理速度低的缺点,通过正交试验确定单一孤立柑橘LAI测量的主要影响因素为重叠叶片数(α<0.05),建立等间隙模型解决有间隙的重叠的影响问题,采用三维行走机构实现自动采集,应用LabVIEW平台开发一个基于红外透射的柑橘LAI自动测量系统。系统硬件由控制模块与行走机构、信号调理模块、数据采集卡和PC机组成,其标定LAI相对误差绝对值平均为11.11%。在行走机构按照S形路线,自动进行扫描、定位采集的方式下,系统对华南农业大学工程学院柑橘园45棵橘树测量,以直接法和采样法计算的LAI值作为真实值,相对误差绝对值的平均为31.4%;参照对比的Win SCANOPY Pro植物冠层分析系统专业版测量值与真实值比较,相对误差绝对值的平均为29.8%。两系统误差接近,表明本系统可满足柑橘LAI测量试验要求。

一种新的草地冠层“热点”效应纠正模型

借鉴辐射传输和几何光学两类植被双向反射率模型的参数化方法和建模思想,构建了一种针对草地叶片的双向反射率模型.在计算任意倾向长方形叶片投影重叠函数时提出了一种新的方法,并用计算机模拟方法验证,最后利用覃文汉解析模型的框架计算"热点"系数以及草地冠层的双向反射系数.结果表明,所推导得到的长方形叶片重叠函数模型可以较好地反映草地植被冠层中的"热点"效应.

Savonius型桨叶水动力特性研究

Savonius桨叶是一种典型的垂直轴阻力型桨叶,在风力发电中广泛应用。这种桨叶具有在多风向作用下单向转动的特性。利用该特性,将其应用于捕获水质点运动方向发生周期性或非周期性改变的波浪能的相关研究。采用Fluent数值仿真软件并基于UDF二次开发技术建立桨叶三维数值模型,分析叶片重叠率、相对入水深度和开口率等参数对桨叶动转矩和功率等水动力特性的影响,搭建实验平台,开展物理模型对照试验。研究结果表明:叶片重叠率有助于减小S型桨叶负转矩;当桨叶在水面上高度与波幅相等时,其功率系数达到最大;在叶片上增加弹片阀开口,可以增大桨叶动转矩系数,当开口面积达到一半时,动转矩系数比未开口桨叶提高28.3%。