Exploring the Efficiency of Experimental Construction of Sorting Ginned Cotton Seed Machine

In this paper, research has been conducted to increase the quantity of fiber produced in the enterprise by creating a sorting device for spun seeds, dividing them into fractions by geometric dimensions, and by re-ginning, separating those with long fibers. A new model was developed for geometric sorting of cotton seeds in the harvest, and experiments determined its effectiveness and the optimal values of the factors affecting the efficiency using mathematical modeling. Based on the results of the study, graphs of the influence of factors on device performance and on device efficiency were constructed.

Effects of planting patterns on yield, quality, and defoliation in machine-harvested cotton

The aim of this study was to elucidate the effects of different machine-harvested cotton-planting patterns on defoliation,yield,and fiber quality in cotton and to provide support for improving the quality of machine-harvested cotton.In the 2015 and 2016 growing seasons,the Xinluzao 45(XLZ45)and Xinluzao 62(XLZ62)cultivars,which are primarily cultivated in northern Xinjiang,were used as study materials.Conventional wide-narrow row(WNR),wide and ultra-narrow row(UNR),wide-row spacing with high density(HWR),and wide-row spacing with low density(LWR)planting patterns were used to assess the effects of planting patterns on defoliation,yield,and fiber quality.Compared with WNR,the seed cotton yields were significantly decreased by 2.06–5.48%for UNR and by 2.50–6.99%for LWR,respectively.The main cause of reduced yield was a reduction in bolls per unit area.The variation in HWR yield was–1.07–1.07%with reduced bolls per unit area and increased boll weight,thus demonstrating stable production.In terms of fiber quality indicators,the planting patterns only showed significant effects on the micronaire value,with wide-row spacing patterns showing an increase in the micronaire values.The defoliation and boll-opening results showed that the number of leaves and dried leaves in HWR was the lowest among the four planting patterns.Prior to the application of defoliating agent and before machine-harvesting,the numbers of leaves per individual plant in HWR were decreased by 14.45 and 25.00%on average,respectively,compared with WNR,while the number of leaves per unit area was decreased by 27.44 and 36.21%on average,respectively.The rates of boll-opening and defoliation in HWR were the highest.Specifically,the boll-opening rate before defoliation and machine-harvesting in HWR was 44.54 and 5.94%higher on average than in WNR,while the defoliation rate prior to machine-harvesting was 3.45%higher on average than in WNR.The numbers of ineffective defoliated leaves and leaf trash in HWR were the lowest,decreased by 33.40 and 32.43%,respectively,compared with WNR.In conclusion,the HWR planting pattern is associated with a high and stable yield,does not affect fiber quality,promotes early maturation,and can effectively decrease the amount of leaf trash in machine-picked seed cotton,and thus its use is able to improve the quality of machine-harvested cotton.

Fiber damage of machine-harvested cotton before ginning and after lint cleaning

Machine harvesting increases the foreign matter content of seed cotton. Excessive cleaning causes fiber damage and economic loss. Most trading companies in the Xinjiang Uygur Autonomous Region, China have indicated reluctance to use machine-harvested cotton. The first objective was to determine how the fiber quality was affected by the ginning and lint cleaning and how the fiber damage during levels of lint cleaning changed. The second objective was to determine the optimum number of lint cleaners for machine-harvested cotton based on fiber damage. Cotton samples were collected from 13 fields and processed in seven ginneries between 2013 and 2015. The results indicated that ginning and lint cleaning didn＇t have significant effect on fiber strength and significantly affected both fiber length and short fiber index. Fiber length was reduced by more than 1.00 mm from six of 13 fields after lint cleaning, then the damage rate on short fiber index from 11 of 13 fields was more than 20%. The third lint cleaning caused great fiber damage, reducing fiber length by 0.35 mm and increasing short fiber index by 0.65%. So, the lint should be cleaned by one lint cleaner in the Xinjiang, however, the stage of lint cleaning was sometimes omitted when the foreign matter content of lint was little.

FA006 Type Compound Cotton Holding Machine

TheFA006TypeCompoundCottonHoldingMachinemadebytheZhengzhouTextileMachineryFactoryinHenanProvinceishighlyautomatic,andcanholdsmallamountsofcottonevenlyandwithoutdamage.Theoutputreached1000kg/h,withtheindexreachingtheworldleveloftheearly1990s.FA006 Typ...

棉花育苗钵体制钵机设计与实验

针对市场上缺乏适用于个户棉农的小型、实用、经济的棉花钵体制钵农具,对现有制钵机器进行改进设计。在分析制钵机工作原理基础上,结合棉花钵体的物理参数和制钵工序,确定了关键零部件的结构设计参数、整机的动力参数及传动机构的传动比,并利用UG的运动分析模块对制钵机进行运动仿真与分析,研究了冲压机构和钵盘运动机构的运动规律。最后,对制钵机的性能进行试验分析,结果表明:制钵机运动平稳,结构参数设计合理,效率高,制钵完好率达95.54%。研究结果可为棉花育苗钵体制钵机的进一步发展和研究提供参考。

南疆阿拉尔垦区密植棉花株高模拟研究

【目的】探讨新疆阿拉尔垦区密植条件下不同模型对棉花株高的预测效果。【方法】以株型差异较大的新陆中81号和塔河2号为试验材料,在阿拉尔垦区16000株·hm^(-2)密植条件下开展大田试验,用Python语言建立株高生长的逻辑斯谛(logistic)、冈珀茨(Gompertz)、理查德(Richards)方程和决策树机器学习预测模型,并对模型的预测精度进行分析。【结果】Logistic、Gompertz和Richards模型中,新陆中81号株高的均方根误差(root mean square error,RMSE)分别为8.38%、7.49%和7.52%,平均绝对误差(mean absolute error,MAE)分别为6.80%、5.79%和5.82%;塔河2号株高的RMSE分别为6.09%、4.77%和4.85%,MAE分别为4.52%、3.34%和3.36%。决策树机器学习方法中,新陆中81号与塔河2号株高的RMSE分别为6.91%和3.27%,MAE分别为5.04%和2.16%。Logistic、Gompertz和Richards生长方程以及决策树机器学习方法均能较好地预测密植条件下棉花株高的生长,但在预测精度上决策树机器学习方法总体上优于生长方程。【结论】基于决策树的机器学习方法不需要用数理统计知识解释模型,训练模型需要的数据量也较少,模拟精度更高,在模拟棉花株高方面有一定优势,是对传统生长方程的有益补充。

基于无人机多光谱的棉花多生育期叶面积指数反演

【目的】叶面积指数(leaf area index,LAI)是表征作物长势、光合、蒸腾的重要指标。论文旨在研究不同生育期、多生育期无人机多光谱数据棉花LAI估测模型,明确不同生育期间棉花LAI估测模型变化规律,为实时掌握棉花长势并因地制宜进行田间科学管理提供依据。【方法】利用大疆精灵4多光谱无人机获取棉花现蕾期、初花期、结铃期、吐絮期多光谱图像和RGB图像。选用归一化差植被指数(NDVI)、绿度归一化差植被指数(GNDVI)、归一化差红边指数(NDRE)、叶片叶绿素指数(LCI)、优化的土壤调节植被指数(OSAVI)5种多光谱指数和修正红绿植被指数(MGRVI)、红绿植被指数(GRVI)、绿叶指数(GLA)、超红指数(EXR)、大气阻抗植被指数(VARI)5种颜色指数分别建立棉花各生育期及棉花生长多生育期数据集合,结合打孔法获取地面LAI实测数据,使用机器学习算法中偏最小二乘(PLSR)、岭回归(RR)、随机森林(RF)、支持向量机(SVM)、神经网络(BP)构建棉花LAI预测模型。【结果】覆膜棉花LAI随着生育期的变化呈现先增长后下降的趋势,现蕾期、初花期、结铃期内侧棉花叶面积指数均值均显著大于外侧(P<0.05);选择的指数在各时期彼此间均呈显著相关(P<0.05),总体而言,多光谱指数与颜色指数间的相关性随着生育期的进行而呈现下降趋势,选择的指数在各时期均与棉花LAI相关性显著(P<0.05),多光谱指数相关系数介于0.35—0.85,颜色指数相关系数介于0.49—0.71,相关系数绝对值较大的指数多为多光谱指数,颜色指数与棉花LAI的相关系数绝对值较小;估测模型性能结果显示棉花各生育期模型中多光谱指数优于颜色指数,且各指数模型预测性能随着生育期的变化呈现一定规律性,NDVI是预测棉花LAI的最优指数。从模型结果上看,RF模型和BP模型在各生育期下获得了较高的估计精度。初花期LAI反演模型精度最高,最优模型验证集R2为0.809,MAE为0.288,NRMSE为0.120。多生育期最优模型验证集R2为0.386,MAE为0.700,NRMSE为0.198。【结论】棉花内外侧LAI在现蕾期、初花期、结铃期存在显著差异。在各生育期中,RF和BP模型是预测棉花LAI较优模型。NDVI在各指数中表现最好,是预测棉花LAI的最优指数。多生育期模型效果较单生育期明显下降,最优指数为GNDVI,最优模型为BP。本研究中预测棉花LAI的最优窗口期是初花期。研究结果可为无人机遥感监测棉花LAI提供理论依据和技术支持。

基于无人机多光谱影像与机器学习算法的棉花冠层叶绿素含量估算研究

【目的】利用无人机多光谱技术监测棉花冠层叶片的叶绿素含量。【方法】通过无人机获取新疆南疆地区棉花冠层的多光谱图像,选取7种植被指数,利用7种不同的反演方法估算棉花关键生育时期花铃期的叶绿素含量,包括基于线性回归(linear regression,LR)的一元线性回归、偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)、岭回归(ridge regression,RR)、最小绝对值收敛和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)回归,以及支持向量回归(support vector regression,SVR)、K近邻回归(K nearest neighbors regression,KNNR)、随机森林回归(random forest regression,RFR)。【结果】与线性回归模型相比,RFR、SVR和KNNR算法提高了棉花冠层叶绿素含量估算模型精度,尤其是RFR算法,其模型验证集的决定系数为0.742,均方根误差为1.158 mg·L^(-1),相对分析误差为1.969。【结论】利用RFR机器学习方法构建的基于无人机多光谱影像的棉花冠层叶片叶绿素含量估算模型可及时、准确地判断棉花的生长状况,为棉田精准管理提供技术支撑。

种植密度和品种对北疆机采棉营养器官形态结构及产量的影响

【目的】探究种植密度和品种对北疆机采棉营养器官形态结构及产量的影响。【方法】分别于2022年、2023年在乌兰乌苏农业气象试验站、玛纳斯农业试验站进行大田试验,选取2个棉花品种——中棉所127(V1)和欣试518(V2),设计3个种植密度分别为11株·m^(-2)(D1)、22株·m^(-2)(D2)和28株·m^(-2)(D3)。比较不同处理对棉花主茎与果枝的叶长、叶柄长、叶柄直径、节间长和节间直径以及产量性状的影响。【结果】2022年和2023年V1分别在D1和D2处理下的主茎和果枝的叶长、叶柄长以及节间长最小。2022年V2在D3处理下的主茎和果枝的叶长、叶柄长、叶柄直径及节间长均最小;2023年V2在D3处理下的主茎和果枝的叶柄长及节间直径最小。2022年在同一密度下,主茎和果枝的叶长及节间长均表现为V1≥V2;2023年在同一密度下,V1和V2的主茎和果枝的叶长、节间长和节间直径均无显著差异。2022年和2023年在同一密度下,V2的衣分均显著高于V1。2022年2个品种以及2023年V2的籽棉产量和皮棉产量均随种植密度的增大而增加。V1D3处理的籽棉产量在2022年最高,在2023年也较高;V2D3处理的皮棉产量在2年试验中均最高。【结论】本试验条件下较优的种植密度为28株·m^(-2),欣试518的皮棉产量更高。本研究结果可为完善CottonXL棉花功能结构模型提供数据支撑,为北疆机采棉适宜品种、密度的选择提供参考。

基于SE-SBM的机采棉加工工艺配置效率评价

针对目前机采棉加工工艺优化过程中缺乏从系统角度定量评估工艺配置效率的情况,把机采棉加工工艺系统看作一个具有输入输出的系统,以机采棉生产投入、工艺配置情况作为输入指标,以机采棉加工质量和皮棉产量等产出水平作为输出指标,建立了基于SE-SBM(Super Efficiency Slacks-based Measure)的工艺配置效率评价模型。以新疆某棉花加工企业的9条机采棉加工生产线为例,通过收集数据和利用DEA-Slover5.0软件计算,对其工艺配置效率进行了评估和比较,再根据所得结论确定了改进方向和额度,并提出了有针对性的建议。所构建的指标体系和评价方法可用于评估不同机采棉加工生产线的工艺配置效率,能为实施机采棉加工工艺设计和优化改进提供决策参考。

压缩籽棉对棉籽破碎率及纤维品质的影响

为探究压缩对籽棉品质的影响因素与规律,以含水率、含杂率及压缩密度为试验因素,以棉籽破碎率、纤维长度、马克隆值、伸长率、反射率、黄度、整齐度、纤维强度为指标进行研究。结果表明:含水率、含杂率及压缩密度对棉籽破碎率影响显著(P<0.05),棉籽破碎率随压缩密度增大而增大,随含水率增加而降低;压缩密度仅对棉籽破碎率和反射率有显著影响(P<0.05);纤维长度随压缩密度、含水率增加而增加,随含杂率增加而减小;马克隆值随含杂率及含水率增加而增加,随压缩密度增加而减小;伸长率随含杂率增加而增加,随压缩密度及含水率增加而减小;反射率随压缩密度增大而增大,随含杂率增大而减小;黄度随含杂率增加而降低,随含水率增大而增大。

基于Fuzzy-PID的棉花打顶升降装置设计与试验

为解决棉花打顶机作业过程中由于仿形时与刀盘移动滞后、定位精准度低,导致的棉花漏打、过打及伤苗的问题,基于模糊控制技术对棉花打顶装置高度控制系统进行研究。以3MDZF-6棉花打顶机升降系统为分析对象,确定了刀盘在升降过程中的定位精度要求。以液压阀-液压缸为对象,在AMESim中建立打顶升降装置的控制模型,并将其导入到MatLab中,设计相应的模糊规则和模糊控制器,对其进行仿真分析,从超调量和响应时间两方面验证了PID和模糊PID控制方法的可行性。仿真结果表明:无外界干扰的情况下,PID参数分别为100800、500、30时,输入信号达到稳态的响应时间为0.55s;模糊PID控制下输入信号达到稳态的响应时间为0.31s。经过对比分析固定参数PID控制和模糊PID控制在不同扰动下的控制效果,发现模糊PID控制系统的超调量为0.84%,输入信号达到稳态所需的时间为0.39s,小于固定参数PID的0.64s。该方法实现了打顶升降装置的位移控制,提高了刀盘的定位精度及控制系统的抗干扰性和鲁棒性,可为棉田环境下的棉花打顶升降装置的精确控制问题提供借鉴。

基于CFD的棉花吊喷施药喷头排布优化仿真与验证

针对棉花中后期因冠层郁闭导致施药效果差的问题,对76 cm等间距种植的机采棉进行数据采集并建立模型,以高地隙吊杆式喷雾机为载体,采用CFD离散相模型对锥形雾化喷头的喷洒效果进行仿真模拟。以最低喷头离地高度、喷头间距及α角度为试验因素,以雾滴在棉花叶片正、反面的覆盖率作为评价指标,设计响应面试验,研究喷头布置参数对喷雾效果的影响。结果表明:当最低喷头离地高度为400mm、喷头间距为300mm、α角为30°时,雾滴在叶片正、反面覆盖率平均预测值分别为20.283%和11.042%。利用实际棉花模型对仿真结果进行验证试验,雾滴在棉株叶片正、反面的平均覆盖率分别为21.79%和11.97%,正、反面覆盖率相对误差最大分别为8.02%和9.40%。试验结果表明:模型可靠,优化结果可改善中、下层叶片受药情况,棉株整体受药良好。

异纤分拣机输棉通道结构对气流稳定性的影响

针对异纤分拣机输棉通道内部出现气流波动导致后续棉花异纤的检测与剔除效果不佳等问题,对异纤分拣机输棉通道结构与气流稳定性之间的关系进行了研究。利用流体仿真软件Fluent分别对原始输棉通道结构、不同弯管角度与通道入口段长度以及在通道入口增设不同类型面扩散器进行模拟分析,探讨输棉通道在不同方案改进下其内部气流速度分布、压力分布及直通道中心线位置的速度衰减曲线的规律。仿真结果表明:原始输棉通道由于弯管处产生流动方向突变和离心力,导致内外壁面存在压力差使得通道内部流速波动较大;减小弯管角度、增大入口段长度有利于减小压力不均衡分布区域,提升内部气流稳定性;在输棉通道入口增设局部阻力系数最小的双圆弧相切流线型面的缩扩型扩散器,不仅可以减小因型面突变产生的局部阻力,同时可将气流集中在管道中间位置,相较于原始输棉通道气流的波动距离缩短0.3 m。

Design and test of the arc-shaped nail-tooth roller residual film recovery machine from the sowing layer

Residual films on the sowing layer produced after mulching in Xinjiang farmland,harm the sowing quality and root growth of crops.In this study,a sowing layer residual film recovery machine based on a radial plate arc-shaped nail-tooth roller structure was designed.Meanwhile,the key device structures were designed and the main working parameters were analyzed.Then,taking the working depth,the forward speed of the machine and the rotation speed of the nail tooth roller as the test factors,and the film collection rate and film intertwining rate as the test indicators,the single factor tests and the Box-Behnken response surface tests were carried out to evaluate the performance of the sowing layer residual film recovery machine.Consequently,the results showed that the order of significant factors was the working depth,the forward speed of the machine,and the rotation speed of the nail tooth roller.Besides,the optimal working parameters were determined,which the working depth,the forward speed of the machine,and the rotation speed of the nail tooth roller were 100 mm,4.8 km/h,and 49.3 r/min,respectively.Moreover,the predicted value of the film collection rate was 69.20%.Finally,the verification test was taken with the optimal working parameter,and the results showed that the film collection rate was 66.84%,and the film intertwining rate was 1.39%.The relative error between the test value and the predicted value of the film collection rate was 3.40%.It indicated that the machine can perform the collection of sowing layer residual films.This study can provide a theoretical basis and reference for the design of new sowing layer residual film machines.

涤棉混纺段彩纱的工艺优化及风格探讨

为探讨涤棉粗纱混纺段彩纱的纺纱工艺与成纱风格,以涤棉混纺粗纱为原料,采用三罗拉牵伸法,通过HFX-A6型多功能细纱机来制备涤棉段彩纱。研究工艺参数(捻度、分段时间和牵伸倍数)对段彩纱风格(外观、结构、强伸性能、条干均匀度和毛羽)的影响,并根据其外观风格建立了段彩纱的周期结构模型。试验结果表明,增大辅纱分段时间和牵伸倍数对纱线风格具有积极的影响,而增大捻度对纱线风格具有消极的影响。当纺纱工艺的捻度为90捻/m,基纱与辅纱分段时间均为1 s,两根粗纱的总牵伸分别为22.8倍和24.0倍时,段彩纱的综合性能最为优异。

基于机器学习算法的滴灌棉花地上部氮浓度估测模型研究

地上部氮浓度是准确诊断作物氮素丰缺进而评价其生长状况的重要指标。通过构建基于高光谱的滴灌棉花地上部氮浓度估测模型,实现棉花氮素含量的实时、无损、精确获取,为精准施肥提供理论依据和技术支撑。以新疆北部主栽棉花‘新陆早45号’和‘新陆早53号’为供试品种,设置6个施纯氮处理(0、120、240、348、360、480 kg/hm^(2)),测量棉花冠层高光谱信息,利用函数变换去除冗余,一阶与二阶导数筛选结果相似,倒数的对数筛选结果较为分散。采用机器学习权重排序进行特征筛选,共选出359、371、751、752、746、739、755 nm等7个特征波段。同时遍历波长组合,优化前人研究与氮素高相关的植被指数,共选出RVI′_(810,460)、NDVI′_(811,856)、NDVI′_(750,705)、RVI′_(740,720)、RVI′_(851,852)、DVI′_(359,360)、NDVI′_(851,852)等7个光谱指数。将筛选得到的特征波段与植被指数分别利用岭回归、决策树、引导聚类、增强学习算法与棉花氮素建立养分估测模型,最终Adaboost迭代算法所建立滴灌棉花地上部氮浓度估测模型效果最优,模型精度R^(2)达到0.911,RMSE为1.362。利用光谱信息可以有效反演棉花氮营养状态,基于植被指数构建的模型估测精度较特征波段更为稳定;对现有的植被指数特征波段进行优化,可以有效提升模型的估测精度;对比分析不同建模方式下模型精度,集成学习相比单机器学习在进行棉花氮营养估测时更有优势。

棉田变量施肥整地联合作业机设计与试验

针对新疆缺少棉田施肥整地联合机械和施肥量控制精度不高等问题,设计了一种变量施肥整地联合作业机,可一次性完成耙地、变量施肥、平土、碎土和镇压等作业。对排肥装置、双圆盘开沟机构、缺口耙片组、碎土与镇压组件等关键部件进行设计,通过静力学分析得到影响其工作性能的关键因素,并确定关键部件结构参数;基于北斗自动导航驾驶系统获取行驶速度,并以STM32F405为核心处理器实现了变量施肥控制。以各行排肥量一致性、不同行驶速度下施肥量控制精度以及施肥深度合格率作为施肥性能评价指标,以耙深稳定性、地表平整度标准差、碎土率作为整地性能评价指标,开展了田间试验。试验结果表明,当排肥轴转速为10~60 r/min时,各行排肥量一致性变异系数不大于4.27%;当车速为4、7、10 km/h时,排肥量控制精度不小于96.70%、95.35%和94.14%;施肥深度合格率为87.04%;耙深稳定性变异系数不大于5.34%;地表平整度标准差不大于4.69 mm;碎土率为96.16%。各项指标均达到施肥机械和整地机械标准要求。

基于机器视觉的棉花颜色检测方法

针对国内目前通过图像处理测量棉花颜色等级方法较少的现状,设计了一种基于机器视觉的棉花颜色检测方案。为提高棉花样本的拍摄质量及高效性,使用Halcon软件连接CMOS工业相机进行实时采集。首先对采集的棉花样本图进行预处理,通过阈值分割算法将棉花样本图转化为二值图像,且使用高斯滤波去噪声从而去除棉花中的杂质信息,并对预处理后的图像进行区域划分。然后通过RGB值转换为CIE XYZ颜色空间值,得到各子区域棉花颜色参数值,并引入K均值算法聚类各子区域颜色值以确定棉花最终颜色参数值,从而确定棉花颜色等级。最后通过实验验证及数据分析,将本文检测方法与MCG-1棉花检测仪器检测结果进行对比,结果表明2种方法检测结果一致;并通过在不同时间下持续对棉花样本进行数据检测,验证了本文方法的稳定性和精确性。本文检测方法可行且检测成本较低,可代替昂贵的仪器检测方法供企业使用。

精梳质量控制与减少成纱纱疵的技术措施

为减少细小纱疵和偶发性纱疵,总结了精梳质量控制与减少成纱纱疵的技术措施。影响细小纱疵的主要因素是原料品质和精梳质量。重点分析了精梳锡林齿密、精梳梳理隔距、锡林针布状态、顶梳针齿嵌花等对成纱质量的影响。试验结果表明:采用加密新型锡林,特细号精梳纱纱疵明显减少;锡林、顶梳严重嵌花会使精梳落棉率大幅增加;适当缩小锡林梳理隔距,保证纤维分离、伸直和平行,可以改善成纱质量。同时,总结了减少偶发性纱疵的技术措施。认为:减少细小纱疵的关键在于精梳的梳理质量,核心在锡林针布;提高精梳设备和运转操作技术水平,严格执行清洁操作标准,加强车间温湿度调控,是减少突发性纱疵的有效方法。