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甘蔗联合收割机剥叶装置性能研究

金鑫

  为提高甘蔗联合收割机剥叶装置综合性能,本研究利用自制的剥叶装置试验台,基于二次通用旋转组合设计试验法,以各辊(喂入辊、第一级剥叶辊、第二级剥叶辊、输出辊)转速为试验因素,甘蔗未剥净率、蔗茎合格率为试验指标,进行了室内试验;通过对试验数据的数理统计分析及计算机优化,建立了因素与指标间的回归数学模型,研究了各因素及其交互作用对性能指标的影响规律,得到了参数较优组合及指标值,即喂入辊转速596r/min、第一级剥叶辊转速868r/min、第二级剥叶辊转速1082r/min、输出辊转速956r/min,未剥净率31.73%、蔗茎合格率98.19%;采用虚拟仿真技术对甘蔗剥叶过程进行动态仿真分析,研究了甘蔗剥叶机理。 应用BP神经网络与遗传算法,对甘蔗联合收割机剥叶装置性能指标预测及参数优化进行了研究,建立了性能影响因素与指标间的神经网络预测模型,利用遗传算法实现了参数优化,获得最佳参数组合及指标值为:喂入辊转速623.2r/min、第一级剥叶辊转速951.6r/min、第二级剥叶辊转速1129.4r/min、输出辊转速846.7r/min,未剥净率29.45%、蔗茎合格率98.48%。与传统的回归数学模型预测结果比较, BP神经网络模型预测结果更接近于实测值。基于遗传算法的参数优化结果可以获得更好的性能指标。研究结果表明,采用BP神经网络结合遗传算法对甘蔗联合收割机剥叶装置性能指标进行预测及参数优化的方法可行、高效。……   
[关键词]:甘蔗联合收割机;参数优化;虚拟仿真;BP网络;遗传算法
[文献类型]:硕士论文
[文献出处]:河南科技大学2011年