江苏省普通高校研究生科研创新计划项目(CXLX13646)
- 作品数：2 被引量：34H指数：2
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- 发文基金：江苏省普通高校研究生科研创新计划项目国家自然科学基金国家科技支撑计划更多>>
- 相关领域：机械工程更多>>
- 颗粒尺寸对螺旋加料机定量加料性能的影响被引量：31
- 2014年
- 为提高螺旋加料机定量加料性能，开展颗粒尺寸对加料量稳定性和准确性的影响研究。以粒径3～5 mm的球形谷物颗粒单圈加料约40 g螺旋加料机为研究对象，基于软球模型，通过对螺旋加料过程颗粒物料力链及颗粒群运动分析，建立具有分料装置的螺旋加料机离散元仿真模型；应用 PFC3D（particle flow code in 3 dimensions）软件对粒径3、4及5 mm颗粒物料进行螺旋加料过程仿真分析，并以粒径3、4及5mm的球形散珠为试验对象，进行颗粒运动和定量加料试验。综合分析得到：随着球形颗粒粒径的逐步减小，最大接触力逐渐减小，力链分布愈均匀浓密，颗粒间运动的一致性得到提高，物料混合运动趋势逐步减弱，定量加料的稳定性和准确性逐步提高。粒径3 mm球形散珠螺旋加料转动60＆#176;，平均加料量为6.477 g，加料量标准差为0.537，加料量最大相对误差为＆#177;0.153%。
- 张西良马奎王辉崔守娟石云飞
- 关键词：颗粒尺寸农业机械球形颗粒离散元法
- 基于LS-SVM的螺旋定量加料预测及试验研究被引量：4
- 2016年
- 为提高螺旋定量加料性能,开展了智能预测技术对加料量准确性的影响研究.针对考虑螺旋速度和填充率等因素对螺旋不连续定量加料的影响难以用精确数学模型来描述加料量的问题,以螺旋加料装置为研究对象,加料量为预测目标,螺杆旋转角度为主影响因子,螺旋速度和填充率为影响因素,建立了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)与旋转角度的加料量预测模型,研究加料量与主影响因子和影响因素之间的复杂非线性关系.采用交叉验证方法辨识模型参数,开展螺旋不连续定量加料量预测与实际加料试验.结果表明:该模型的预测结果与设定值较吻合,优于理论估算和BP神经网络预测模型,采用分料装置填充率接近1时,预测误差平均为±0.02.该模型可应用于螺旋不连续定量加料的预测与控制.
- 崔守娟张西良徐云峰粟强孙祥张宇
- 关键词：最小二乘支持向量机
