曹中华
- 作品数：9 被引量：28H指数：4
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- 果园开沟部件运动参数及结构参数仿真与优化研究
- 果园开沟是果园施加颗粒肥料的一个重要工序，是提高果品质量和产量的重要手段。我国丘陵山区果园种植面积大且逐年上涨，但是丘陵山区果园开沟基本上是由人力操作，劳动强度很大，生产效率低且易耽误农时，急需一款适应我国丘陵山区果园开...
- 曹中华
- 关键词：虚拟试验
- 文献传递
- 基于模糊时间序列的农用拖拉机总数量预测被引量：1
- 2019年
- 改进一种模糊时间序列,应用于全国农用拖拉机总数量预测,并为我国拖拉机的发展提供合理的指导建议。与经典层次模型Song模型和Chen模型预测全国农用拖拉机总数量比较,改进的模糊时间序列模型预测的平均误差率降低了10多倍,且其计算过程大大简化,易于运用。预测结果表明:我国农用拖拉机总数量在缓慢增长,其中农用大中型拖拉机增长率高于小型拖拉机,与实际土地整治、大中型机械取代小微型机械下田作业的状况相符;大中型拖拉机配备的农具台数增长率大于农用大中型拖拉机的增长率,但拖拉机产能过剩,造成浪费,政府应合理调控。
- 王炎林陈建王卓胡陈君郑延莉曹中华方晶晶罗泽勇
- 关键词：农用拖拉机
- 丘陵山区果园开沟施肥机的现状与发展被引量：5
- 2015年
- 随着国内丘陵山区果园种植面积不断扩大,丘陵山区果园开沟施肥机械化的需求也日益凸显。通过对国外丘陵山区果园开沟施肥机的发展现状和方向进行简要分析,了解到国外的果园开沟施肥机已具有专业化、系列化、标准化和多样化等特点,并正在向自动化和智能化方向发展。进一步重点分析了国内丘陵山区果园开沟施肥机的研制现状,指出了果园开沟施肥机存在的开沟深度不足、缺乏自动化检测装置等问题,提出了相应的对策和建议,分析认为未来国内丘陵山区果园开沟施肥机应向机电液一体化、整机化、精确化等方向发展。
- 吴先兵陈建王攀曹中华李果
- 关键词：丘陵山区
- 立式单轴旋转开沟机开沟部件的优化
- 本文以自主研发的、我国丘陵山区迫切需要的立式单轴旋转开沟机的主要开沟部件——旋转开沟刀具为对象，对刀具切削土壤过程进行仿真，对土粒质点进行运动学与动力学分析，开展单因素虚拟试验与分析、二次回归正交组合设计，以刀具切削土壤...
- 曹中华陈建王攀胡陈君王卓
- 关键词：ANSYS/LS-DYNA虚拟实验
- 立式螺旋开沟施肥机
- 本发明公开了一种与扶手式拖拉机配套使用的立式螺旋开沟施肥机，由手扶式拖拉机、法兰盘、旋转犁箱体、立式螺旋开沟刀、开沟犁、施肥装置等构成。法兰盘、旋转犁箱体、开沟犁、施肥装置均连接在手扶式拖拉机的正后方，其中，法兰盘与变速...
- 陈建吴先兵李果王攀曹中华
- 文献传递
- 我国果园开沟机的研究现状与发展思路被引量：8
- 2015年
- 开沟机械化水平低是制约我国果园施肥机械化的重要因素。对国外和国内果园开沟机械化技术水平分析比较,提出我国果园开沟机存在的问题,分析国内开沟机在功耗、跑偏、刀片磨损三个方面的研究现状,从优化机械结构、提高自动化水平、加强农机与农艺结合三个方面提供了我国果园开沟机的发展参考。
- 王攀李果吴先兵曹中华陈建
- 关键词：果园开沟机
- 土壤—开沟部件接触的动态仿真方法的研究被引量：2
- 2016年
- 早期土壤—开沟部件接触的研究主要采用试验研究及传统的分析方法。近些年,计算机技术的发展突飞猛进,仿真技术也得到了很大的进步。为此,主要分析了FEM、DEM、无网格法、CFD、ANN等5种数值模拟方法及其中两种方法的耦合在土壤—开沟部件接触的动态仿真中的应用以及各种方法在应用中存在的差异,并对存在的一些问题进行了分析。最后,提出了未来发展的重点和发展趋势。
- 曹中华王攀吴先兵李果陈建
- 关键词：仿真技术
- 基于GA-LM-BP模型的云南省农机总动力预测被引量：3
- 2018年
- 为预测云南省农机总动力的发展变化趋势,提出一种将GA算法、LM算法与BP神经网络相结合的农机总动力预测方法,克服了BP神经网络易陷于局部极小的缺点。选取1985-2015年云南省农机总动力数据作为样本,建立GA-LM-BP神经网络模型进行仿真预测,结果表明:该模型的平均相对误差为0.313 362%,明显优于BP神经网络的0.926 674%、LM-BP神经网络模型的0.654 053%和GA-BP神经网络模型的0.493 122%,具有较好的预测精度。在此基础上,对云南省2016-2020年农机总动力的发展趋势进行了预测,结果表明:2 0 1 6年农机总动力达3 4 3 9.4 9万k W,超过云南省农业厅预测的3 4 0 9万k W,2 0 2 0年云南省农机总动力达3 952.78万k W,为云南省农机化的发展规划提供了理论依据。
- 胡陈君陈建王卓王攀曹中华郑延莉王炎林牛坡
- 关键词：农机总动力
- 基于GA-BP神经网络的农业机械化综合水平预测模型被引量：7
- 2016年
- 根据1986-2013年我国农业机械化综合水平的统计数据,建立了基于GA-BP神经网络的农业机械化综合水平预测模型。通过对1992-2011年农业机械化综合水平实际值与训练输出值的对比分析,表明该预测模型具有较好的拟合精度;采用该模型对2012年和2013年的农业机械化综合水平进行预测,进一步验证了模型的可靠性。运用该预测模型对2014-2018年的农业机械化综合水平进行预测,结果表明:在2014年我国农业机械化综合水平为61.97%,与我国农业部公布的2014年农业机械化综合水平将超过61%基本相符,2018年我国农业机械化综合水平将达到70%左右。
- 王攀陈建曹中华吴先兵
- 关键词：农业机械化GA-BP神经网络
