智能制造和大数据挖掘在农业机械设计中的应用

来源 :农机化研究 | 被引量 : 0次 | 上传用户:rhetthusida
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随着制造信息的爆炸性增长及处理信息工作量的猛增,要求制造系统表现出更大的智能化,除了需要专业人才和专门知识外,还需要智能制造系统具有大数据挖掘和分析处理能力,从而使系统具有感知分析、推理、决策、控制等功能.为此,在农机数字化设计平台上引入了智能制造系统,并利用大数据挖掘技术对系统进行了优化,建立了经验数据库,在加工类似零部件时可以直接生成加工指令和工艺方案.实际应用表明:智能制造系统地引入有效缩短了加工工艺的设计周期,提高了设计效率,降低了设计制造成本.
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播种是农业生产的重要环节,传统播种机使用地轮为排种器提供动力,地轮打滑对播种均匀性产生影响,不利于播种质量的提高.为此,设计了电控播种系统,使用旋转编码器采集行进速度,系统的微处理器结合设定播种信息和速度信息计算得出电机理论转速,驱动排种器转动,完成播种作业.JPS-12排种器试验台试验表明:播种合格指数大于96.64%,漏播指数小于1.34%,重播指数小于2.01%,变异系数小于17.61%,具有良好的播种均匀性,播种质量指标差值在5%以内,播种稳定性好.田间播种试验表明:播种作业合格指数为84.21%
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为进一步提高联合收割机的软件运行性能与整机作业效率,采用UML建模理念针对其软件配置项展开研究.根据联合收割机系统工作原理与部件组成,以改善收割机的故障识别灵敏性与软件架构为目标,选定UML活动与用例相结合的技术,建立联合收割机的UML模型与算法流程,针对系统实施软件设计与配置功能模块实现,并进行软件配置验证试验.结果表明:基于UML建模的系统配置设计实现机理,联合收割机系统运行故障响应时间与谷粒破碎率均可在原来基础上降低50%以上,软件配置需求一致性的满足程度可达到94%,整机运行稳定性与作业效率均可提
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