张万枝
- 作品数：32 被引量：153H指数：8
- 供职机构：山东农业大学机械与电子工程学院更多>>
- 发文基金：现代农业产业技术体山东省现代农业产业技术体系创新团队建设专项资金系建设专项资金山东省自然科学基金山东省农业重大应用技术创新课题更多>>
- 相关领域：农业科学自动化与计算机技术文化科学理学更多>>
- 扰动下农用运输车辆路径跟踪控制器设计与试验被引量：13
- 2018年
- 为提高农用运输车辆路径跟踪的鲁棒稳定性,基于线性模型预测控制结合农用运输车辆特点设计了路径跟踪控制器。该方法首先将农用运输车辆的运动学模型进行离散化求解,推出误差模型作为控制器预测方程,为使农用运输车能够克服在田间行驶时的各种干扰,通过构建李雅普诺夫函数重点分析了该模型的鲁棒稳定性,得到控制周期约束条件,然后建立目标函数并引入松弛因子,最后把预测模型代入目标函数进行优化求解,重复以上过程,实现优化控制。Matlab仿真表明:当前轮转角扰动不大于15°及横向扰动不大于1. 5 m时,控制器可以迅速起到调节作用,使车辆快速回到参考轨迹上行驶。对应的场地试验结果表明:试验小车以2 m/s的速度跟踪参考路径时,直线路段跟踪效果良好,最大横向偏差为10. 57 cm,均值为8. 49 cm;添加扰动路段的跟踪偏差较大,最大横向偏差为23. 89 cm,最大纵向偏差为62. 53 cm,但在控制器的控制作用下可以实现对路径的有效跟踪。由此可见,该控制器在速度小于等于2 m/s的情况下,可以满足农用运输车辆对路径跟踪的精度与鲁棒稳定性要求。
- 刘正铎张万枝吕钊钦吕钊钦穆桂脂郑文秀
- 关键词：农用运输车控制器鲁棒稳定性
- 单行甘薯秧蔓回收机设计与试验被引量：14
- 2019年
- 针对目前国内甘薯秧蔓粉碎还田不能回收饲用或人工收割秧蔓劳动强度大的难题,该文设计了一种单行甘薯秧蔓回收作业机,可一次完成秧蔓喂入、切割粉碎、输送及集箱回收作业。应用Box-Behnken试验设计方法,以刀辊转速、机具前进速度、刀片离地间隙为试验因素,以秧蔓回收率、留茬长度、伤薯率为试验指标,对甘薯秧蔓回收机的工作参数进行试验研究,建立了试验指标与试验因素之间的回归模型,分析了各因素对试验指标的影响,并对试验因素进行了综合优化。最优工作参数组合为:刀辊转速2 000 r/min、机具前进速度2.5 km/h、离地间隙15 mm,秧蔓回收率为93.16%、留茬长度为33.8 mm、伤薯率为0.26%。研究结果可为甘薯秧蔓机械化回收饲用提供参考,对甘薯产业的轻简化生产、节本增效具有重要意义。
- 郑文秀吕钊钦张万枝张万枝鹿瑶鹿瑶
- 关键词：农业机械回收
- 早春马铃薯机械化生产模式试验研究被引量：1
- 2022年
- 为改变山东部分地区早春马铃薯机械化水平较低的现状,在滕州市选取105cm垄距大垄双行、85cm垄距一垄一行、65cm垄距一垄一行3种机械化生产模式进行对比试验。在播种试验中选取班次生产率、漏播指数、重播指数、种薯间距合格指数等指标,在生长期选取株高、侧枝数等指标,在收获试验中选取班次生产率、明薯率、漏挖率、伤薯率、破皮率、产量、100~300g(M号)马铃薯所占的比例等指标,综合评价3种机械化生产模式的机具作业适应性及马铃薯长势及效益。试验结果表明:65cm垄距一垄一行机械化生产模式,马铃薯产量为3911.6kg/hm^(2),M号马铃薯所占比例为59%,收获时的埋薯率、漏挖率、伤薯率、破皮率4项指标分别为1.0%、0.23%、1.24%、0,综合看,其长势、产量及效益最高,且机械化收获的作业效率、作业质量最好;缺点是适用的播种机具较少,且作业效率、作业质量较差。85cm垄距一垄一行机械化生产模式,马铃薯的长势、产量及效益略低,机械化播种的效率较高;缺点是机械化收获的作业质量较差。105cm垄距大垄双行机械化生产模式,机械化播种作业质量较好,但马铃薯的产量明显低于前两者,将严重影响种植收益。本试验可为早春马铃薯种植户根据自身条件选择适宜的机械化生产模式提供参考。
- 朱月浩马根众张万枝栾雪雁李鹍鹏徐颖
- 关键词：马铃薯机械化
- 主预喷间隔对2-甲基呋喃/柴油RCCI燃烧的影响
- 2023年
- 基于光学发动机试验台架,结合缸内燃烧分析技术与高速摄影技术,探究在2-甲基呋喃(MF)占单次循环喷油量总热值50%的条件下,预喷和主喷2次喷油策略对MF/柴油反应性控制压缩点火(RCCI)的燃烧特性与碳烟排放的影响.结果表明:当主预喷间隔(主预喷之间的曲轴转角)小于40°时,随着预喷时刻的提前,预喷柴油与MF混合更均匀,低温放热不再局限于气缸中心,且主喷柴油雾化蒸发更好;混合气均匀使火焰由扩散燃烧主导向预混与扩散燃烧并存转变,燃烧更充分,速率更快;燃烧室内KL因子大于1.5的高碳烟区域减少,碳烟生成速率与产量明显降低.主喷时刻对燃烧初期火焰发展影响较大,随着主喷时刻向上止点推迟,滞燃期与燃烧持期缩短,燃烧相位推迟,燃烧前期低温放热增多,火焰发展速度变慢,后期碳烟生成增多.
- 黄琛张万枝张万枝穆桂脂朱倩穆桂脂
- 关键词：2-甲基呋喃双燃料发动机双色法碳烟
- 基于YOLOv3算法的马铃薯种薯芽眼识别被引量：8
- 2022年
- 为提高马铃薯种薯芽眼的识别效果,采用一种端到端的YOLOv3目标检测算法对马铃薯种薯芽眼进行识别。通过调整试验过程中的超参数学习率、批次和迭代次数进行训练和测试马铃薯图像数据集。实验结果表明:YOLOv3算法对马铃薯表面良好的种薯识别精确率P为92.18%、召回率R为91.66%,测试速度为42FPS;对种薯表面含有泥土、机械损伤等状况进行检测,种薯芽眼识别平均精度为86.54%。YOLOv3模型对种薯芽眼的识别效果保持了较好的实时性要求,可为马铃薯种薯自动化切块中的种薯芽眼识别提供参考。
- 陈志伟张万枝张涛徐颖吕钊钦吕钊钦
- 关键词：目标识别切块
- 基于非线性模型的农用车路径跟踪控制器设计与试验被引量：5
- 2018年
- 为提高农用车辆路径跟踪性能,提出一种基于非线性模型预测的路径跟踪控制方法。该方法将路径跟踪问题转换为求解满足速度、转角约束的最优值问题。首先将农用车的非线性运动学模型进行离散化推出递推模型,作为控制器的预测方程;然后建立以农用车运动学模型控制量为状态量的目标函数,设计各个变量的约束条件,把预测方程代入目标函数将其转化为基于递推序列的二次规划法响应问题,在此基础上进行梯度计算解决非线性的约束优化;最后,利用实时反馈与滚动优化实现控制器的闭环校正;重复以上过程,完成预测控制。Matlab仿真结果表明:非线性模型预测控制器能够实现对所设计路径的有效跟踪。相对应的场地试验结果表明:试验小车以2 m/s的速度跟踪参考路径时,最大横向偏差为-4.28 cm;3 m/s跟踪参考路径时,最大纵向偏差为-6.61 cm,可以满足农用车辆对于路径跟踪的精度要求。与线性模型预测控制器的对比试验表明:以3 m/s的速度跟踪圆形路径时,设计的控制器跟踪横向偏差降低了36.8%,纵向偏差降低了32.98%。
- 刘正铎张万枝吕钊钦吕钊钦穆桂脂
- 关键词：农用车辆非线性
- 新工科背景下车辆工程本科专业人才培养方案探究被引量：9
- 2020年
- 文章结合当今社会新科技发展现状与全国各大高校车辆工程专业所面临的问题,展开了一系列详细的探究,提出了以能力为导向、建立特色专业课程体系、确保实践效果、树立新型人才培养目标的专业人才培养方案,以此培养出综合素质优异、专业素养雄厚、实践能力突出、跨学科学习能力较强的车辆工程特色复合型人才。
- 张万枝张则栋白文静白文静吕钊钦
- 关键词：车辆工程专业
- 多农机重复路径协同作业下的导航路径迭代学习控制被引量：5
- 2019年
- 在农作物从种到收多个作业环节中,多农机大都按同一参考路径(存在实时干扰)协同作业。针对"重复路径行驶"特点和借鉴"迭代学习"思想,可以逐渐提高协同作业时的农机导航路径跟踪精度,因此提出一种基于迭代学习控制的农机导航路径跟踪方法。首先,建立了离散的车辆运动学非线性模型;然后,设计了开闭环迭代学习控制律,并进行了收敛性分析;最后,进行了直线和圆形路径跟踪仿真实验。结果表明:迭代学习控制能够实现农机导航路径的完全跟踪;相同迭代次数下,与开环、闭环控制仿真结果比较,开闭环迭代学习控制收敛速度更快,路径跟踪误差逐渐趋近于0。
- 张万枝刘正铎郭子蒙吕钊钦
- 关键词：迭代学习协同作业
- 成熟期马铃薯秧的单位直径最大剪切力试验研究被引量：2
- 2020年
- 为研究马铃薯秧蔓的剪切力学特性,弥补马铃薯秧蔓力学特性参数不足,以成熟期品种中薯8号为试验材料,通过三元二次回归正交旋转组合试验研究了取样位置、含水率和剪切速度3个因素对马铃薯秧单位直径最大剪切力的单因素影响和双因素影响,并建立了其与马铃薯秧单位直径最大剪切力之间的影响回归模型。结果表明:回归模型与试验结果拟合程度较好,可分别用于预测马铃薯秧单位直径最大剪切力的变化情况。该研究为马铃薯秧机械化切割回收装备的设计和选择最佳的马铃薯收获期提供了数据支持和理论依据。
- 辛青青吕钊钦刘理民刘理民张万枝
- 关键词：物理特性
- 基于改进YOLOv7模型的马铃薯种薯芽眼检测被引量：3
- 2023年
- 芽眼精准检测是实现马铃薯种薯智能化切块的前提,但由于种薯芽眼区域所占面积小、可提取特征少以及种薯表面背景复杂等问题极易导致芽眼检测精度不高。为实现种薯芽眼精准检测,该研究提出一种基于改进YOLOv7的马铃薯种薯芽眼检测模型。首先在Backbone部分增加Contextual Transformer自注意力机制,通过赋予芽眼区域与背景区域不同权值大小,提升网络对芽眼的关注度并剔除冗余的背景信息;其次在Head部分利用InceptionNeXt模块替换原ELAN-H模块,减少因网络深度增加而造成芽眼高维特征信息的丢失,更好地进行多尺度融合提升芽眼的检测效果;最后更改边界框损失函数为NWD,降低损失值,加快网络模型的收敛速度。经试验,改进后的YOLOv7网络模型平均准确率均值达到95.40%,较原始模型提高4.2个百分点。与同类目标检测模型Faster-RCNN(ResNet50)、Faster-RCNN(VGG)、SSD、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5n、YOLOX相比,其检测精度分别高出34.09、26.32、27.25、22.88、35.92、17.23和15.70个百分点。在马铃薯种薯自动切块试验台上进行芽眼检测试验,对于表面光洁及表面附有泥土、破损的马铃薯种薯,改进后模型的漏检率分别为4%、11%,检测效果优于其他网络模型。研究结果可为后续马铃薯种薯智能化切块芽眼检测提供技术支持。
- 张万枝张弘毅刘树峰刘树峰穆桂脂张婷婷
- 关键词：图像处理损失函数马铃薯种薯
