基于EBF神经网络模型的喷雾机吊喷分禾器参数优化

• 作者: 崔龙飞 秦维彩 薛新宇
• 来源期刊: 农业机械学报
• 学科: 农学
• 关键词: 棉花脱叶剂 喷雾机 分禾器 近似模型 优化
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 所属期刊栏目: 农业装备与机械化工程
• 页码范围: 62-69
• 分类号: S49
• 语种: 中文
• DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2016.05.009

摘要

喷杆-吊杆组合式喷雾机被广泛应用于棉花催熟脱叶剂的喷施,由于棉花采用密植栽培模式,棉花冠层中下部脱叶剂喷施覆盖率低,脱叶效果差,严重影响了机采棉品质.为提高棉花中下部的喷洒覆盖率,减小喷雾机行驶阻力,提出吊杆分禾器参数优化方案,采用Box-Behnken设计制定试验方案,以分禾器前倾角、安装高度、作业速度等参数作为试验因素,通过田间试验获取雾滴覆盖率、分禾阻力等响应数据,使用椭球基神经网络(Ellipsoidal basisfunction neural network,EBFNN)逼近响应和试验因素之间的关系,建立精度可靠的近似模型,基于该模型对试验因素分析、优化.并得到最佳试验参数组合:分禾器离地高度210 mm、分禾器前倾角12°、喷雾机作业速度4 km/h.在此条件下进行田间试验,棉花冠层平均雾滴覆盖率为22.49％,与模型预测值相比误差为10.89％;分禾阻力试验均方根为70.9N,与模型预测值相比误差为7.78％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	薛新宇		83	1579	19.0	37.0
2	崔龙飞		21	228	7.0	14.0
4	秦维彩		4	33	4.0	4.0