基于EBF神经网络模型的喷雾机吊喷分禾器参数优化.PDFVIP

２０１６年 ５月 农 业 机 械 学 报 第 ４７卷 第 ５期 ｄｏｉ：１０．６０４１／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００１２９８．２０１６．０５．００９ 基于ＥＢＦ神经网络模型的喷雾机吊喷分禾器参数优化 １，２ １ １，２ 崔龙飞 　薛新宇 　秦维彩 （１．农业部南京农业机械化研究所，南京 ２１００１４；２．江苏大学农业工程研究院，镇江 ２１２０１３） 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（Ｅｌｌｉｐｓｏｉｄａｌｂａｓｉｓ ｆｕｎｃｔｉｏｎｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ，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 ２１０ｍｍ、分禾器前倾角 １２°、喷雾机作业速度 ４ｋｍ／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％。 关键词：棉花脱叶剂；喷雾机；分禾器；近似模型；优化 中图分类号：Ｓ４９ 文献标识码：Ａ 文章编号：１０００１２９８（２０１６）０５００６２０８ ＰａｒａｍｅｔｅｒＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｎＣｒｏｐＤｉｖｉｄｅｒｏｆＣｏｔｔｏｎＤｅｆｏｌｉａｔｉｏｎ ＳｐｒａｙｅｒＢａｓｅｄｏｎＥＢＦＮＮ １，２ １ １，２ ＣｕｉＬｏｎｇｆｅｉ　ＸｕｅＸｉｎｙｕ　ＱｉｎＷｅｉｃａｉ （１．ＮａｎｊｉｎｇＲｅｓｅａｒｃｈＩｎｓｔｉｔｕｔｅｆｏｒＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＭｅｃｈａｎｉｚａｔｉｏｎ，ＭｉｎｉｓｔｒｙｏｆＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１００１４，Ｃｈｉｎａ ２．ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＪｉａｎｇｓｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｚｈｅｎｊｉａｎｇ２１２０１３，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＸｉｎｊｉａｎｇｉｓｏｎｅｏｆｔｈｅｍｏｓｔｉｍｐｏｒｔａｎｔｈｉｇｈｑｕａｌｉｔｙｃｏｔｔｏｎｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎａｒｅａｓｉｎＣｈｉｎａ，ａｎｄ ｓｐｒａｙｅｒｓｗｉｔｈｈｏｒｉｚｏｎｔａｌｂｏｏｍａｎｄｈａｎｇｂｏｏｍａｒｅｗｉｄｅｌｙｕｓｅｄｉｎｒｉｐｅｎｉｎｇａｎｄｄｅｆｏｌｉａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｃｏｔｔｏｎ． Ｄｕｅｔｏｔｈｅｃｌｏｓｅｐｌａｎｔｉｎｇｃｕｌｔｉｖａｔｉｏｎｏｆｃｏｔｔｏｎ，ｉｎｔｈｅｌｏｗｅｒｐａｒｔｏｆｔｈｅｃｏｔｔｏｎｃａｎｏｐｙ，ｔｈｅｓｐｒａｙｉｎｇ ｃｏｖｅｒａｇｅｏｆｔｈｅｄｅｆｏｌｉａｎｔｉｓｌｏｗａｎｄｄｅｆｏｌｉａｔｉｏｎｅｆｆｅｃｔｉｓｐｏｏｒ，ｗｈｉｃｈｓｅｒｉｏｕｓｌｙａｆｆｅｃｔｓｔｈｅｃｏｔｔｏｎｑｕａｌｉｔｙ．Ｉｎ ｏｒｄｅｒｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｓｐｒａｙｉｎｇｃｏｖｅｒａｇｅｒａｔｅｏｆｔｈｅｄｅｆｏｌｉａｎｔｉｎｔｈｅｍｉｄｄｌｅａｎｄｌｏｗｅｒｃｏｔｔｏｎ，ａｓｃｈｅｍｅｆｏｒ ｏｐｔｉｍｉｚｉｎｇｔｈｅｐａｒａｍｅｔｅｒｓｏｆｔｈｅｄｉｖｉｄｅｒｗａｓｐｕｔｆｏｒｗａｒｄ，ａｎｄｉｔｗａｓｄｅｓｉｇｎｅｄａｎｄｄｅｖｅｌｏｐｅｄｂｙｕｓｉｎｇＢｏｘ Ｂｅｈｎｋｅｎ．Ｔｈｅｐａｒａｍｅｔｅｒｓ，ｓｕｃｈａｓｔｏｐｒａｋｅｏｆｔｈｅｃｒｏｐｄｉｖｉｄｅｒ，ｇｒｏｕｎｄｃｌｅａｒａｎｃｅ，ｆｉｅｌｄ