基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
为了智能控制拖拉机作业深度,必须自动识别拖拉机作业时的软土类型.基于驱动轮附着系数-滑转率关系,对拖拉机作业行驶过程中驱动轮的附着系数及其对应的滑转率进行估算分析,将估算结果与已知的各种软土地面附着系数-滑转率关系进行对比并判断其相似度,相似度较大者即为所识别的软土地面.通过仿真和样机田间试验,结果表明,拖拉机在空载、负载2种工况下起步并逐渐进入稳定作业状态时,能准确实现软土地面的自动识别,且样机田间试验与仿真试验的吻合度达到84%,为拖拉机作业深度自动控制提供了重要的理论依据和方法.
推荐文章
车牌自动识别的算法研究与实现
车牌定位
字符分割
字符识别
算法思想
算法实现
基于变换域的调制类型自动识别
傅里叶变换
希尔伯特变换
决策理论
调制类型的自动识别
赤潮藻类图像自动识别的研究
赤潮藻
特征选择
遗传算法
神经网络
OFDM信号调制类型的自动识别研究
OFDM
星座图
调制分类
自动识别
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于附着系数实时监测的软土地面类型自动识别的研究
来源期刊 江西农业大学学报 学科 交通运输
关键词 软土地面 自动识别 附着系数 滑转率
年,卷(期) 2018,(5) 所属期刊栏目 资环生态及其它
研究方向 页码范围 1110-1116
页数 7页 分类号 U461.5+1
字数 3359字 语种 中文
DOI 10.13836/j.jjau.2018140
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 鲁植雄 南京农业大学工学院 117 793 14.0 20.0
2 鲁杨 南京农业大学工学院 9 40 2.0 6.0
3 李智 黄冈师范学院交通学院 1 0 0.0 0.0
4 吴树岸 南京农业大学工学院 1 0 0.0 0.0
5 储佳佳 南京农业大学工学院 1 0 0.0 0.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (25)
共引文献  (18)
参考文献  (5)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1992(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
1997(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2000(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2001(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2002(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2003(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2004(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2006(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2007(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2008(6)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(6)
2009(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2010(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2012(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2013(3)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(1)
2014(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2018(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
软土地面
自动识别
附着系数
滑转率
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
江西农业大学学报
双月刊
1000-2286
36-1028/S
大16开
江西省南昌市志敏大道1101号
44-102
1979
chi
出版文献量(篇)
4722
总下载数(次)
4
总被引数(次)
45526
论文1v1指导