-
题名多滚筒脱粒分离装置脱粒参数试验与分析
被引量：7
- 1
-
-
作者
唐忠
何俊增
周跃鹏
刘江波
-
机构
江苏大学农业装备工程学院
-
出处
《农机化研究》
北大核心
2017年第2期153-157,共5页
-
基金
江苏省博士后科研计划项目(1501111B)
江苏大学高级人才科研启动基金项目(14JDG029)
江苏高校优势学科建设工程项目(苏政办发[2014]37号)
-
文摘
针对联合收割机上脱粒分离装置的最佳工作参数易受谷物生长特性影响且难以控制的问题,基于切横横脱粒分离装置在喂入量为6kg/s时的水稻台架试验,对影响脱粒分离性能的参数进行回归分析和回归效果显著性检验。结果表明:为实现最佳脱粒效果,第II和第III脱粒滚筒具有95%置信度的滚筒转速区间分别为669~8 4 9 r/min和7 7 2~9 6 1 r/min,具有9 5%置信度的脱粒间隙区间分别为2 1~3 3 mm和1 3~3 5 mm;此时,籽粒损失率为0.48%,脱粒分离功耗为40.62k W。
-
关键词
联合收割机
切横横结构
回归分析
水稻脱粒
置信区间
-
Keywords
combine harvester
transverse multi-cylinder device
parameter prediction
rice threshing and separating
confidence interval
-
分类号
S225.3
[农业科学—农业机械化工程]
S220.3
[农业科学—农业工程]
-
-
题名水稻联合收割机切流滚筒结构分析与优化
被引量：2
- 2
-
-
作者
张浩天
唐忠
李耀明
何俊增
-
机构
江苏大学农业装备工程学院
-
出处
《农机化研究》
北大核心
2019年第3期45-50,75,共7页
-
基金
江苏省自然科学基金项目(BK20170553)
国家自然科学基金项目(51705212)
国家重点研发计划项目(2016YFD0702004)
-
文摘
国产切纵流水稻联合收割机切流滚筒脱粒过程中存在喂入不畅及振动较大等问题,通过对切流滚筒结构进行静力学和模态分析得知,切流滚筒的结构强度满足设计要求,但工作转速760~800r/min频率位于第1阶固有频率14.51Hz的0.8~1.2倍共振区内。为此,设计了一种具有伸缩脱粒元件的偏心切流滚筒结构,并在ANSYS软件中进行了静力学仿真及轴端约束模态分析,结果表明:所设计的偏心切流滚筒结构强度满足要求,偏心切流滚筒的转速频率12.67~13.33Hz,小于偏心切流滚筒的第1阶固有频率25.59Hz;同时,偏心切流滚筒重心产生的力矩平衡了7.2%的茎秆对切流滚筒产生的阻力矩。
-
关键词
联合收割机
切流滚筒
偏心结构
静力学强度
模态分析
-
Keywords
combine harvester
tangential flow cylinder
eccentric structure
static strength
modal analysis
-
分类号
S225.4
[农业科学—农业机械化工程]
-
-
题名基于参数优化SDP分析的转子故障诊断方法
被引量：4
- 3
-
-
作者
万周
何俊增
姜东
李坚
张大海
-
机构
东南大学机械工程学院
东南大学江苏省空天机械装备工程研究中心
南京林业大学机械电子工程学院
中国航空发动机集团有限公司湖南动力机械研究所
-
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2023年第1期81-88,共8页
-
基金
国家两机重大专项基础研究项目(2017-I-0006-0007)
国家自然科学青年基金(52005100)
+5 种基金
江苏省自然科学青年基金(BK20190324)
装备预研领域基金(JZX7Y20200147100601)
上海航天科技创新基金(SAST2019-019)
中央高校基本科研业务费专项资金(3202002107D)
东南大学“至善青年学者”支持计划
江苏省研究生科研与实践创新计划项目(SJCX20_0025)。
-
文摘
针对存在多种故障类型不同故障严重程度的转子故障诊断问题,提出了一种基于参数优化对称点模式(symmetrized dot pattern,SDP)分析的智能诊断方法。首先,利用SDP分析提取多个传感器信号的故障特征并将其融合为SDP图像;然后,以基于欧氏距离定义的图像区分度函数为适应度函数,基于天牛须搜索(beetle antennae search,BAS)算法获得SDP分析中角域增益因子与时间延滞系数的最佳取值;最后,利用SDP图像训练卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)获得转子故障诊断模型。试验研究表明,该方法相较于其他故障诊断方法具有更高的诊断精度,且在强噪声环境下的诊断表现良好。基于BAS算法优化后的SDP分析放大了不同类型不同严重程度转子故障的表征差异,提高了故障诊断精度。
-
关键词
转子
对称点模式(SDP)
天牛须搜索(BAS)算法
卷积神经网络(CNN)
故障诊断
-
Keywords
rotor
symmetrized dot pattern(SDP)
beetle antennae search(BAS)algorithm
convolutional neural network(CNN)
fault diagnosis
-
分类号
TH17
[机械工程—机械制造及自动化]
-
