風篩式清選裝置是聯合收割機的重要組成部分，其工作性能好壞直接影響到整機的清選質量。首先，介紹了各清選部件的結構和工作原理、風篩式清選裝置試驗臺，并確定喂入量為2kg/s，接著通過正交試驗綜合分析，確定出清選性能影響的主次順序依次是離心風機轉速，曲柄轉速，貫流風機轉速，離心風機傾角，振動篩傾角。其次，為了減少試驗因素，經試驗確定離心風機傾角為25°，振動篩傾角為8°。為了能夠從評價指標值（含雜率、損失率、功耗）得出設備的試驗因素值（曲柄轉速、離心風機轉速、貫流風機轉速），本文采用BP神經網絡構建此模型，將含雜率、損失率、功耗作為輸入量，曲柄轉速、離心風機轉速、貫流風機轉速作為輸出量。然后，對以上模型進行驗證。以上模型實現由輸入（含雜率、損失率、功耗）到輸出（曲柄轉速、離心風機轉速、貫流風機轉速）的非線性映射。驗證試驗是通過調整試驗臺的曲柄轉速、離心風機轉速、貫流風機轉速得到含雜率、損失率、功耗。這兩組數據結果相差不大，表明此模型的可行性。最后，構建一個多因素組合數學模型,并應用于風篩式清選裝置的性能決策中，分析試驗臺性能；多因素組合數學模型的運用可以解決以往其他分析清選裝置性能方法的不足... 

【文章來源】：山東理工大學山東省

【文章頁數】：58 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 引言
    1.2 研究的目的和意義
    1.3 國內、外研究概況
    1.4 本文研究步驟
    1.5 本章小結
第二章 風篩式清選裝置試驗臺關鍵部件介紹
    2.1 階狀抖動板
    2.2 離心風機
        2.2.1 離心風機工作過程分析
        2.2.2 離心風機關鍵部件
        2.2.3 離心風機主要特征參數
    2.3 貫流風機
        2.3.1 貫流風機工作原理
        2.3.2 貫流風機關鍵部件——葉輪
        2.3.3 貫流風機葉輪主要特征參數
    2.4 振動篩
    2.5 本章小結
第三章 風篩式清選裝置正交試驗研究
    3.1 風篩式清選裝置參數計算
    3.2 風篩式清選裝置試驗介紹
        3.2.1 試驗設備
        3.2.2 試驗參數檢測軟件界面
        3.2.3 試驗材料
        3.2.4 試驗程序
    3.3 確定喂入量
    3.4 正交試驗
        3.4.1 正交表的選擇
        3.4.2 正交表設計
        3.4.3 試驗方案及結果
        3.4.4 正交試驗結果綜合分析
    3.5 本章小結
第四章 BP 神經網絡預測研究
    4.1 確定離心風機傾角與振動篩傾角
    4.2 神經網絡構建模型所需數據的確定
    4.3 BP 神經網絡模型的構建及仿真分析
        4.3.1 網絡結構和訓練參數確定
        4.3.2 BP 神經網絡模型的建立
        4.3.3 BP 神經網絡訓練參數的確定
        4.3.4 BP 神經網絡仿真分析
    4.4 BP 神經網絡預測
    4.5 BP 神經網絡預測的試驗驗證
    4.6 本章小結
第五章 基于多因素組合數學模型的清選性能研究
    5.1 風篩式清選裝置清選性能決策研究
        5.1.1 風篩式清選裝置各因素的權重
        5.1.2 SWOT 因素層各因素的重要性評價
        5.1.3 風篩式清選裝置清選性能各因素評價
        5.1.4 風篩式清選裝置清選性能定位
    5.2 風篩式清選裝置清選性能提高的主要措施
    5.3 本章小結
第六章 總結與展望
    6.1 本文工作總結
    6.2 本文創(chuàng)新點
    6.3 本文的不足
    6.4 展望
參考文獻
附錄
    1. BP 神經網絡構建程序
    2. BP 神經網絡預測程序
致謝
研究生期間發(fā)表的論文與專利
    1.論文
    2.專利



本文編號：3375470