圆锥指数仪贯入沙土过程的三维离散元法模拟

在圆锥指数仪贯入沙土试验的基础上,建立了半圆柱形沙土料床的三维数值模型,利用离散元法对圆锥指数仪贯入沙土过程进行了模拟,讨论了圆锥指数的主要影响因素及其影响规律。研究结果表明:贯入圆锥的铅垂方向阻力、圆锥指数及半圆柱形料床侧壁的正压力均随着贯入深度的增加而增大,且形状窄、粒径大的料床圆锥指数明显大于形状宽、粒径小的料床;贯入后的大颗粒料床侧壁正压力明显大于小颗粒料床;当圆锥贯入速度大于0.2 m/s时,圆锥指数才明显增大,此时贯入过程已经对料床产生较强的冲击效应。最后,把贯入后的料床根据颗粒的位移划分为4个区域,可以直观地判断出贯入过程的影响范围,为实地测量土壤坚实度时取样点间距的选取提供了理论依据。

圆锥指数仪贯入沙土试验的离散元法模拟

利用离散元法对圆锥指数仪贯入沙土的试验进行了数值模拟研究。贯入试验与数值模拟结果所揭示的现象相吻合,即圆锥侧壁上的土壤摩擦阻力对总贯入阻力影响微小。离散元数值模拟结果显示,贯入圆锥锥尖部位的颗粒力链为强力链,颗粒的速度数值较大但方向杂乱,其他位置颗粒几乎静止;圆锥指数仪的贯入阻力随贯入深度增加而显著增大;土槽侧壁的正压力随贯入深度增加而增大;贯入速度变化对贯入阻力和土槽侧壁正压力的影响微弱。

基于嵌入式力学传感器的圆锥指数仪设计与试验

为消除在测量过程中因圆锥杆受被测材料摩擦力所产生的测量误差,改进了圆锥指数仪设计,将微型力学传感器嵌入到圆锥杆下端,实现了对土壤和青贮玉米饲料压实度的精确测量。试验结果表明,测量2种土壤压实度过程中,原有圆锥指数测量方法因圆锥杆受摩擦力作用所产生的测量误差可忽略不计。而在青贮玉米饲料压实度测量过程中,2种不同紧实度样本中圆锥杆受摩擦力约占压力传感器测量值32.56%和34.05%,当圆锥头不受阻力时,嵌入式力学传感器测量值为零,而压力传感器测量值约为110 N和280 N,表明原有测量结果存在较大误差。

应用土壤圆锥指数仪评估阜新海州矿排土场复垦工程效果

在矿区土地复垦工作中,如何获取合适的土壤特征指标对于提高复垦质量以及复垦效果评估都有着重要的意义。以阜新海州露天矿排土场复垦工程为研究对象,应用新型土壤圆锥指数仪对复垦土壤压实度进行测量,结合GPS信息、GIS技术及统计学方法对数据进行分析,研究土壤圆锥指数方法在评估矿区土壤复垦效果中应用的可行性。通过对排土场覆土复垦区7个地块264个采样点的测量试验,数据分析结果表明,覆土工程5年后,89%以上测量区域的土层厚度达到北方常见农作物生长需求。研究表明,土壤圆锥指数作为评估矿区土地复垦工程一项参数指标具有较强的可行性,但具有一定的片面性,需与其他理化参数相结合,才能更全面地评价矿区复垦效果。

土壤圆锥指数及其测量技术研究进展

土壤圆锥指数是表征土壤质量性状的一个重要参数,有效的土壤圆锥指数信息采集技术将为精细农业的实施,尤其是保护性耕作的普及提供强有力的基础数据支持。综述了土壤圆锥指数的主要测量方法-土壤圆锥指数仪的发展历史,分析了当前国内外研究现状,提出土壤圆锥指数未来研究的主要发展方向为多传感器融合,车载行进式及数值模拟研究。

基于BP神经网络的土壤容重预测模型

土壤容重是农业生产和研究的重要参数,但因成本高、工作量大等原因,其获取仍是一个紧迫的问题。数学建模技术使得科研人员尝试使用土壤传递函数PTFs间接获取土壤容重值。本研究以复合圆锥指数仪为工具,探讨应用BP神经网络建立PTFs预测土壤容重。选取粘土和粉质壤土作为实验对象,在MATLAB2008a上建立、并评价预测土壤容重的BP神经网络,即PTFs模型。研究中以均方根误差RMSE和决定系数R2为性能指标来评价所建BP神经网络。结果表明,针对复合圆锥指数仪的测量结果,应用BP神经网络算法建立PTFs可以有效预测土壤容重。粘土容重预测的决定系数R2达到0.6973,粉质壤土容重预测的决定系数R2达到0.6868。实验结果还证实土壤容重预测与测量深度无关,但与土壤类型显著相关。

青贮饲料裹包密度分布的可视化检测方法

青贮饲料裹包密度是衡量青贮饲料质量的重要因素。应用统计理论来分析圆锥指数进而评价青贮饲料裹包密度的方法已很普遍,但其无法充分解释密度分布的位点信息。因此,在传统统计方法的基础上,引入基于地统计理论的可视化属性图来解析青贮饲料裹包密度。试验对由2种不同构造的打捆机填充而成的青贮饲料压实密度进行了测定,结果表明传统统计理论与可视化属性图相结合的方法能为分析青贮饲料裹包密度分布性提供一种更为直观、可靠的方法。