一种单工位红枣去核机去核结构的仿真分析研究

针对现有三工位去核机对不同大小和品种的红枣去核时需要更换不同规格的夹具,从而造成适应性差、工作效率低等问题,结合各类红枣的外观形状及枣核的尺寸参数,基于弹性夹具与旋转轴线定位原理设计了一种采用新型夹具的单工位去核机,包括去核机主传动系统的设计以及新型夹具和去核系统关键机构的设计;下夹具的旋转实现红枣的轴向定位,弹性架设计使夹具对不同红枣具有适应性,减去了去核机更换夹具的过程;利用UG软件建立单工位红枣去核机的样机模型,并结合去核系统的组成结构与工作原理,对去核系统的模型进行适当简化,再利用虚拟样机技术软件ADAMS对去核系统在工作状态下的运动规律与受力状况进行仿真分析;最后对单工位红枣去核机的去核系统进行模拟试验,验证其合理性。结果表明,去核率达95%,成品率达91.5%,平均果肉损失率为3.75%。该红枣去核机可以满足实际生产要求,去核效率达21600枚/h,高于现有红枣去核机的去核效率。     

高光谱技术结合CARS-ELM的油桃品种判别研究

基于高光谱技术研究竞争性自适应重加权算法(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)结合极限学习机(Extreme learning machine,ELM)对油桃品种判别的可行性。本文利用高光谱成像技术选取油桃420~1000 nm的高光谱图像数据,经卷积平滑法(Savitzky-Golay smoothing,SG)、附加散射校正算法(Multiplicative Scatter correction,MSC)、基线校正(Baseline)、变量标准化算法(Standard Normalized Varite,SNV)等预处理方法处理原始数据,通过PLSR模型确定Baseline为最佳预处理方法。采用主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)、连续投影算法(Successive Projections Algorithm,SPA)与竞争性自适应重加权算法等提取的特征波长,建立偏最小二乘(Partial Least Square,PLS)和极限学习机鉴别模型进行比较研究。结果显示:基于CARS算法提取的特征波长构建的CARS-ELM和CARS-PLS模型性能最优。CARS-PLS预测集相关系数(RP)和均方根误差(RMSEP)分别为0.942和0.205;CARS-ELM的RP和RMSEP分别为0.931和0.119。说明CARS是一种有效的提取特征波长的方法,且ELM与PLS对模型的预测能力相当,可见利用高光谱图像技术结合CARS-ELM对油桃的品种判别是可行的。     

旋转速度对壶瓶枣损伤检测影响的研究

基于实验室搭建的近红外光谱检测装置,对不同旋转速度下壶瓶枣的三种损伤样本进行检测识别,探明旋转速度对损伤检测的影响。依据壶瓶枣检测的旋转速度理论计算结果,利用Fieldspec 3光谱仪采集1.5 r/min、2.0 r/min和2.5 r/min三种旋转速度下不同损伤壶瓶枣的光谱信息,基于PLS模型及其判别指标从13种预处理方法中寻找不同旋转速度下的最佳的预处理方式。通过偏最小二乘回归系数法（PLSRC）和连续投影法（SPA）提取光谱特征波长点,然后建立偏最小二乘分析(PLS-DA)、极限学习机（ELM）和最小二乘支持向量机（LS-SVM）三种判别模型。结果表明：旋转速度对壶瓶枣损伤检测存在影响,三种旋转速度下的最佳模型分别为PLSRC-LS-SVM、PLSRC-PLS-DA和PLSRC-PLS-DA,判别准确率分别为92.30%、88.46%和86.54%,1.5 r/min建立的PLSRC-LS-SVM识别率最高。且随着旋转速度的增加,损伤识别率呈下降趋势。该研究为鲜枣在线检测设备的开发提供理论支持。     

修复植物热解过程中重金属迁移转化特性的研究进展

植物修复技术能够有效治理土壤重金属污染,而富集重金属后的修复植物须妥当处理才能避免二次污染。修复植物得到有效处理的理想状况是通过热解法将重金属以稳定形态富集到热解炭中,避免重金属迁移到热解气或热解油中。文章围绕修复植物的热解处理,综述了原料性质、热解温度、热解时间、升温速率、反应气氛以及添加剂这6个因素对重金属迁移转化特性的影响,并提出了今后该领域的研究方向,为无害化热解处理修复植物以及固相产物的增值利用提供了参考。