本文關(guān)鍵詞：水稻浸種催芽箱溫度場分析及傳感器優(yōu)化配置

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【摘要】：黑龍江墾區(qū)采用集中式浸種催芽方法,利用水作為導(dǎo)熱儲熱媒介,通過水溫控制實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化浸種、破胸、催芽作業(yè)。集中式浸種催芽方法的實(shí)施中的關(guān)鍵技術(shù)是對浸種水溫的監(jiān)測與控制。浸種溫度過高會出現(xiàn)燒芽現(xiàn)象,過低又無法完全激活稻種內(nèi)的生長酶而使得稻種發(fā)芽慢且苗株弱。對溫度的監(jiān)測與控制主要針對于催芽種箱。種箱內(nèi)的溫度變化與注入熱水的溫度、種箱的結(jié)構(gòu)以及種箱外的空氣溫度有關(guān),種箱內(nèi)溫度是由多種因素共同作用的結(jié)果。傳感器優(yōu)化配置方法的合理利用,可以通過少量傳感器數(shù)據(jù)表示整個(gè)種箱內(nèi)的溫度場分布狀態(tài),為升降溫控制提供判斷依據(jù),實(shí)現(xiàn)浸種催芽的精準(zhǔn)溫度監(jiān)測與控制,這也是現(xiàn)代化水稻育秧的發(fā)展方向。本文主要內(nèi)容包括以下四個(gè)部分:(1)闡述了浸種催芽的相關(guān)技術(shù)以及本論文要用到的浸種催芽整套裝置的結(jié)構(gòu)以及工作原理,為浸種催芽溫度傳感器優(yōu)化配置提供了數(shù)學(xué)和物理模型。(2)構(gòu)建溫度傳感器優(yōu)化配置所需要的理論知識體系,為優(yōu)化配置的算法提供了理論支持。優(yōu)化配置的相關(guān)理論是實(shí)現(xiàn)算法設(shè)計(jì)的核心思想,是程序設(shè)計(jì)的指導(dǎo)。(3)利用ANSYS CFX 14.0建立種箱的數(shù)值模擬的數(shù)學(xué)物理模型。數(shù)值模擬了不同碼放水平間距、碼放高度和進(jìn)水流量條件下,浸種催芽箱內(nèi)溫度場的分布。溫度場分布是指導(dǎo)傳感器優(yōu)化的直觀依據(jù),同時(shí)也是各點(diǎn)溫度理論值的獲取途徑,有助于增加傳感器布點(diǎn)位置,使傳感器優(yōu)化配置達(dá)到全過程最優(yōu)。(4)設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了逐步累積法的溫度傳感器優(yōu)化配置以及二重結(jié)構(gòu)編碼遺傳算法的溫度傳感器優(yōu)化配置,并在二者基礎(chǔ)上分析了傳感器優(yōu)化配置的優(yōu)劣。根據(jù)黑龍江墾區(qū)建三江分局浸種催芽中心實(shí)用化要求,設(shè)計(jì)了種箱內(nèi)六個(gè)溫度傳感器的優(yōu)化配置。
【關(guān)鍵詞】：水稻浸種催芽 數(shù)值模擬 溫度場 逐步累積法 遺傳算法
【學(xué)位授予單位】：黑龍江八一農(nóng)墾大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP212;S511
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-8
• 1 緒論8-16
• 1.1 研究的背景和意義8-9
• 1.2 相關(guān)技術(shù)的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-14
• 1.2.1 浸種催芽技術(shù)的研究現(xiàn)狀9-10
• 1.2.2 有限元分析方法研究現(xiàn)狀10-11
• 1.2.3 傳感器優(yōu)化配置的研究現(xiàn)狀11-14
• 1.3 論文主要研究內(nèi)容14-16
• 2 催芽系統(tǒng)及傳感器優(yōu)化理論16-30
• 2.1 設(shè)備構(gòu)成和催芽原理16-20
• 2.1.1 箱體種類和循環(huán)控制子系統(tǒng)16-19
• 2.1.2 浸種催芽的操作流程19-20
• 2.2 傳感器優(yōu)化配置準(zhǔn)則20-22
• 2.3 遺傳算法原理22-25
• 2.4 二重結(jié)構(gòu)編碼25-27
• 2.5 數(shù)值模擬溫度場的有限元方法27-28
• 2.6 本章小結(jié)28-30
• 3 種箱溫度場數(shù)值模擬及分析30-44
• 3.1 建立數(shù)學(xué)模型30-33
• 3.2 種箱溫度場分布的數(shù)值模擬33-42
• 3.2.1 初始條件設(shè)定與網(wǎng)絡(luò)劃分33-34
• 3.2.2 初始條件和控制設(shè)定及求解34-35
• 3.2.3 溫度場數(shù)值仿真結(jié)果與分析35-42
• 3.3 本章小結(jié)42-44
• 4 水稻浸種催芽溫度傳感器優(yōu)化研究44-63
• 4.1 試驗(yàn)材料與數(shù)據(jù)的采集44-46
• 4.2 適應(yīng)度函數(shù)46-48
• 4.3 逐步累積法和遺傳算法優(yōu)化配置設(shè)計(jì)48-53
• 4.3.1 逐步累積法48-49
• 4.3.2 遺傳算法的溫度傳感器優(yōu)化配置49-51
• 4.3.3 遺傳算法三步操作的實(shí)現(xiàn)51-53
• 4.4 兩級結(jié)構(gòu)的遺傳算法傳感器優(yōu)化配置53-56
• 4.5 優(yōu)化配置的計(jì)算結(jié)果分析56-61
• 4.5.1 逐步累積法傳感器排序下的優(yōu)化配置分析56-57
• 4.5.2 逐步累積法和遺傳算法的優(yōu)化對比分析57-59
• 4.5.3 兩級結(jié)構(gòu)遺傳算法的優(yōu)化配置分析59-61
• 4.6 遺傳算法的優(yōu)化配置驗(yàn)證61-62
• 4.7 本章小結(jié)62-63
• 5 結(jié)論與展望63-65
• 5.1 結(jié)論63
• 5.2 創(chuàng)新點(diǎn)63
• 5.3 展望63-65
• 參考文獻(xiàn)65-69
• 致謝69-71
• 作者簡歷71

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：1049422