全喂入花生撿拾收獲機喂入量建模與試驗

王申瑩，胡志超，吳 峰，于昭洋，曹明珠，高學梅

全喂入花生撿拾收獲機喂入量建模與試驗

王申瑩，胡志超※，吳 峰，于昭洋，曹明珠，高學梅

（農業農村部南京農業機械化研究所，南京 210014）

為解決中國全喂入花生撿拾收獲機作業時因喂入量波動導致作業性能下降甚至出現機械故障，而花生撿拾收獲機喂入量相關基礎研究又缺失的問題，該文以團隊前期所研制的4HLJ-3000型全喂入花生撿拾收獲機為研究對象，提出了基于撿拾臺動力輸入軸扭矩的喂入量監測方法。通過對撿拾臺進行動力分析，得出了撿拾臺動力輸入軸扭矩和喂入量的數學模型。利用撿拾臺動力輸入軸轉速、扭矩和功率等工況數據監測存儲分析管理系統進行了扭矩和喂入量的道路監測試驗。對試驗結果進行了線性函數、冪函數、指數函數和二次函數擬合回歸分析，結果表明二次函數模型擬合度較高，其決定系數2為0.990。對二次函數擬合曲線進行分析，結果表明，當喂入量小于等于3.0 kg/s時，隨著喂入量的增加扭矩緩慢增加；當喂入量大于3.0 kg/s時，隨著喂入量的增加，扭矩急劇增加，且轉速隨之降低。模型驗證試驗的結果表明，所建立的二次函數模型具有較好的準確性，絕對偏差率范圍為0.42%～2.43%，平均偏差率為1.40%，且喂入量越大，偏差率越大。對喂入量和扭矩的函數模型進行了田間試驗，結果表明，扭矩偏差率范圍為1.90%～3.58%，平均偏差率為2.65%。研究結果可為全喂入式花生及其他作物撿拾收獲機結構優化設計及喂入量的智能測控提供參考。

農業機械；建模；試驗；花生；全喂入收獲機；撿拾臺；喂入量；扭矩

0 引 言

花生是世界油料生產和貿易中僅次于大豆的油料作物和經濟作物之一[1-3]。2017年，中國花生種植面積4.61×106hm2，產量1.71×107t，分別位居世界前列。但中國花生收獲機械化水平較美洲國家相對滯后，大部分花生種植區仍以半機械化和分段收獲為主[4-8]，2017年，中國花生機械化收獲水平僅為39.72%[9]。現有的花生撿拾收獲機的設計多參考國外技術或借鑒稻麥聯合收獲機相關技術，專業的研究比較少，故障率高、作業性能質量不理想，嚴重制約了花生產業的發展。喂入量的監測和控制是花生撿拾收獲機設計中關鍵技術之一，各個部件的工作性能均與喂入量密切相關。收獲時若喂入量小于設計喂入量，會降低收獲機的作業效率，增加收獲成本；若大于設計喂入量，則會造成收獲機后續輸送、脫粒分離及清選等部件的作業性能下降，當喂入量遠超過各工作部件的承受能力時，將會出現擁堵現象甚至出現機械故障。

國外對農作物聯合收獲機喂入量方面的研究起步早，但多集中在稻麥聯合收獲機方面[10-15]，對花生收獲機喂入量的研究較少（因為國外花生品種多為蔓生形，收獲時花生果秧相互交織在一起類似地毯，喂入量相對均勻穩定）。Robert[16]通過一定的控制算法改變稻麥收獲機的行走速度穩定滾筒負荷，從而獲得穩定的喂入量。Miosz[17]對稻麥收獲損失率及喂入量進行了研究，建立了收割機作業速度控制模型。Gomez-Gil等[18]利用GPS技術和顆粒重量傳感器及田間試驗，建立了谷物聯合收割機喂入量和作業速度的數學模型。Bajema等[19]設計了馬鈴薯收獲機2級傳輸裝置，并根據第二級輸送裝置所承受的負載量控制收獲機的前進速度。

中國花生收獲機械的研究多集中在半喂入聯合收獲機整機設計與試驗研究[20-23]、花生挖掘收獲機的研制[24-26]、花生收獲機摘果、清選和自動控制等關鍵部件的設計優化研究[27-31]以及花生撿拾聯合收獲機撿拾器的結構設計與試驗優化[32-35]。目前，中國花生撿拾收獲機喂入量的大小主要憑借駕駛員的經驗調控，針對全喂入花生撿拾收獲機喂入量的學術研究鮮有報道，喂入量的相關研究多集中在稻麥聯合收獲機方面。李耀明等[36]研究了谷物聯合收獲機喂入量與脫粒滾筒凹板篩后側油缸壓力和脫粒分離總損失的關系。陳進等[37]借助試驗臺對谷物聯合收獲機傾斜輸送器喂入主動軸扭矩與喂入量的關系進行了研究。劉元元等[38]分析了谷物聯合收割機割臺螺旋輸送器動力學模型，對螺旋輸送器功率和喂入量的關系進行了研究。盧文濤等[39]設計了谷物聯合收獲機脫粒滾筒液壓無級變速系統，并通過臺架試驗得出了喂入量與油壓力之間的關系方程。陳度等[40]對稻麥聯合收割機喂入量和收獲損失的影響因素進行了分析，建立了喂入量與收獲過程損失的數學模型。介戰等[41]研究了一種由喂入量擠壓力測試原理、喂入量測試模型建立和當量喂入量測試方法組成的GPS聯合收獲機隨機喂入量實時測試的理論和技術。張振乾等[42]設計了基于谷物聯合收割機割臺傳動軸扭矩的喂入量監測系統，并建立了喂入量預測模型。尤惠媛等[43]基于谷物聯合收獲機脫粒滾筒無級變速液壓缸油壓力設計了喂入量模糊控制系統。

本文旨在前期研制的全喂入花生撿拾收獲機的基礎上設計一種喂入量測量方法，建立撿拾臺動力輸入軸扭矩與喂入量的數學模型，以期為花生撿拾收獲機自動控制研究提供理論基礎和技術參考，主要研究內容包括：1）分析全喂入花生收獲機撿拾臺動力輸入軸扭矩與喂入量間的數學模型；2）設計一種全喂入花生收獲機喂入量監測系統和方法；3）通過試驗分析喂入量和輸入軸扭矩的具體函數關系。

1 撿拾臺總體結構與工作原理

前期所研制的4HLJ-3000型全喂入花生撿拾收獲機撿拾臺結構如圖1所示，主要由限深輪、壓秧桿、滑秧板、撿拾彈齒、螺旋輸運器等組成。主要完成花生秧果撿拾、推送集中并向后輸送等作業。其傳動系統如圖2所示，其動力由撿拾臺動力輸入軸（3）提供，動力經傳動鏈帶動螺旋輸運器軸（2）旋轉，再經撿拾器驅動鏈（8）和3個張緊輪（4、5、1）帶動撿拾器軸（7）的旋轉，并實現螺旋輸運器和撿拾器的反向轉動。撿拾臺動力輸入軸和螺旋輸運器軸的傳動比1=1.0，螺旋輸運器軸和撿拾器軸的傳動比2=3.5。撿拾臺主要參數如表1所示。

1.撿拾彈齒 2.滑秧板 3.滑秧板交接支撐架 4.螺旋輸運器凹板 5.螺旋輸運器 6.限深輪 7.壓秧桿

1.第三張緊鏈輪 2.螺旋輸運器軸 3.撿拾臺動力輸入軸 4.第一張緊鏈輪 5.第二張緊鏈輪 6.撿拾器鏈輪 7.撿拾器軸 8.螺旋輸送器撿拾器傳動鏈 9.撿拾器驅動鏈輪

表1 撿拾輸送裝置主要參數

工作時，花生秧果在旋轉撿拾彈齒的帶動及與壓秧桿的相互作用下沿著滑秧板進入到螺旋輸運器，在螺旋輸運器的旋轉聚攏作用下，花生秧果被聚集到中間并傳送給后續輸送裝置，運動路徑如圖1中箭頭所示。

2 撿拾臺動力輸入軸扭矩監測方法

2.1 撿拾臺動力分析

收獲作業時，撿拾臺的動力分析如圖3所示。

注：T、T1、T2分別為撿拾臺動力輸入軸、撿拾器軸和螺旋輸運器軸的扭矩，N?m；n、n1和n2分別為撿拾臺動力輸入軸、撿拾器軸和螺旋輸運器軸的轉速，r?min-1；R為撿拾彈齒回轉半徑，m。

由圖3可知，撿拾臺總功率為

=/9550（1）

式中為撿拾臺動力輸入軸的總功率，kW；為撿拾臺動力輸入軸扭矩，N·m；為撿拾臺動力輸入軸轉速，r/min。

設鏈輪與輸送鏈以及軸承之間的功率損失為0，根據能量守恒原理，總功率可分解為

式中1為撿拾器軸的功率，kW；1為撿拾器軸的扭矩，N?m；1為撿拾器軸的轉速，r/min；2為螺旋輸運器軸的功率，kW；2為螺旋輸運器軸的扭矩，N?m；2為螺旋輸運器軸的轉速，r/min；0為鏈輪與輸送鏈以及軸承之間因摩擦引起的扭矩，為常數，N?m。

撿拾器撿拾的花生果秧為自然鋪放狀態，花生果秧與滑秧板之間的摩擦力比較小，可忽略；撿拾器軸主要受到由于花生果秧重力引起的扭矩。近似認為花生果秧集中作用在撿拾彈齒端部，則

1=0（3）

=0（4）

式中為花生果秧自然鋪放密度，kg/m3；為撿拾臺寬度，m；為花生果秧自然鋪放厚度，m；0為收獲機前進速度，m/s；為重力加速度，m/s2；為撿拾彈齒回轉半徑，m；為喂入量，kg/s。

由式（3）和式（4）可知

1=（5）

花生果秧經撿拾器撿起并傳送到螺旋輸運器后，在螺旋輸運器擠壓、推送的作用下被輸送到后續輸送裝置。螺旋輸運器不僅受到垂直于螺旋葉片表面的花生果秧重力的作用，還受到沿螺旋葉片切向摩擦阻力F的作用。該摩擦阻力F和花生果秧與螺旋葉片間的擠壓力F成正比[36]。取花生莢果、花生葉和莖稈與螺旋輸運器之間的綜合摩擦系數為，則

2=/2+FD/2（6）

F=F（7）

參考文獻[36]和[44]可知，擠壓力F與花生果秧受擠壓程度有關，且有

F=K(max/)（8）

max=/[(1+)ρvw]（9）

式中K為系數；max為非谷粒物料自然鋪放厚度，mm；為螺旋葉片與凹板之間的間隙，mm；為一實數；為果秧質量比；v為果秧在螺旋輸運器中的平均線速度，m/s；為螺旋輸運器寬度，m，即等于撿拾臺寬度。

由式（5）～（8）可知

由式（1）、式（2）、式（4）和式（9）以及上述傳動比可知撿拾臺總功率為

將式（1）帶入上式得

由上式可知，當其他參數（花生果秧密度和果秧比）一定、撿拾收獲機穩定均勻喂入時，撿拾臺動力輸入軸扭矩主要受喂入量的影響。上式可化簡為

式中0、1、2為常系數。

2.2 監測系統

2.2.1 總體結構

為實時測量試驗數據，本文設計了花生撿拾臺工況監測系統，主要監測撿拾臺動力輸入軸轉速、扭矩和功率。監測系統結構框圖如圖4所示，系統主要由傳感器單元、數據采集和數據存儲分析3個部分組成。傳感器單元把撿拾臺動力輸入軸扭矩和轉速轉換成頻率信號，數據采集模塊將頻率信號轉換成扭矩、轉速值顯示，并通過RS485總線和RS485轉USB傳送到計算機存儲。

圖4 監測系統結構框圖

2.2.2 傳感器單元

轉矩轉速傳感器采用北京三晶聯合科技有限公司生產的SL06-2000AT型扭矩傳感器，主要用來監測撿拾臺總動力輸入軸的轉速和扭矩，主要參數如表2所示。

表2 傳感器主要參數

采用應變電測原理測量扭矩，將應變計粘貼在應變軸上，當應變軸受扭力產生微小變形時，應變計阻值發生相應變化。測量電橋由具有相同應變特性的應變計組成，可將應變電阻的變化轉化為電壓信號的變化，如圖5所示。電源經能源輸入耦合器耦合后傳輸到應變軸上，再經穩壓電路形成穩定電壓。應變橋將應變軸的微小變形轉化為電壓信號，并經放大器放大后送到V/F變換器，再經輸出信號耦合器和信號輸出電路輸出調頻方波信號。

轉速的測量采用光電開關碼盤原理，當測速碼盤連續旋轉時，通過光電開關輸出具有一定周期寬度的脈沖信號，轉速可根據下式計算得出

=60f/（14）

式中f為實測轉速輸出頻率值，Hz；為傳感器測速碼盤齒數。

1. 能源輸入耦合器 2.穩壓電路 3.應變橋 4.放大器 5.V/F變換器 6.輸出信號耦合器 7.信號輸出電路

傳感器的安裝方法為：將撿拾臺動力輸入軸剪斷分為2個半軸，傳感器通過兩端的內外花鍵安裝在2個半軸中間。

2.2.3 數據采集

數據采集采用北京三晶聯合科技有限公司生產的轉矩轉速測試儀。該采集儀可實時監測顯示撿拾臺動力輸入軸的扭矩、轉速，并可設定扭矩、轉速的小數點位置，同時通過計算顯示實時功率。該測試儀精度0.1%，外供電源12VDC，轉速輸入脈沖1～20000Hz，扭矩輸入脈沖5～15 kHz，扭矩變送4～20mA，轉速變送4～20mA，RS485數據輸出。

2.2.4 數據存儲分析

數據存儲分析軟件采用與數據采集控制器配套的M400數據采集管理軟件。該軟件可實時顯示扭矩、轉速和功率曲線及數值，亦可存儲歷史數據和曲線，并可調出任意時刻的曲線和數據。

3 喂入量與輸入軸扭矩模型的試驗與驗證

3.1 試驗設備與材料

為了確定喂入量與撿拾臺動力輸入軸扭矩的數學模型，利用4HLJ-3000型花生撿拾聯合收獲機在河南省駐馬店市進行了道路收獲試驗。其它試驗器材有標桿、秒表、卷尺、電子秤等。

試驗花生品種為皖花2號，種植模式為單壟雙行，土壤為沙壤土，壟距平均為800 mm，株距平均為260 mm，花生株高平均在400 mm，每株平均結果16顆，產量7 500 kg/hm2。花生果秧采用市場上常見的5HZ-175型花生挖掘收獲機挖掘后，放在田間自然晾曬3 d，花生秧含水率為20%～30%。

3.2 試驗方法

參照GB/T5262-2008《農業機械試驗條件測定方法的一般規定》和NY/T 2204-2012《花生收獲機質量評價技術規范》，試驗分別測定全喂入花生撿拾收獲機不同工作條件下的扭矩、轉速、前進速度及喂入量。在花生試驗田內隨機選取9個小區進行試驗，每個小區長度為20 m，寬度為花生撿拾聯合收獲機作業幅寬。為方便試驗觀測、降低試驗成，人工將每個小區內花生果秧收集并按照挖掘收獲后田間的狀態（小區內花生挖掘收獲后呈現的長度、寬度和鋪放厚度）將花生果秧重新鋪放到水泥道路上。每次試驗待收獲機發動機轉速達到額定轉速進入穩定狀態后再進行收獲試驗。應用M400數據采集管理軟件對試驗過程中的撿拾臺動力輸入軸轉速和扭矩進行實時監測，選取每個試驗小區扭矩、轉速動態曲線達到穩定后的時間段作為測定時間，將此時間段內每0.5 s的扭矩和轉速數值導出，分別取此時間段內扭矩和轉速的的平均值。用秒表監測試驗時間，計算出每次試驗的平均前進速度。每次試驗后，將掉落的花生秧果、集秧箱中花生秧及糧倉中的花生莢果進行稱重，結合每次試驗所用的時間計算出每次試驗的平均喂入量。為減小誤差，試驗重復3次，結果取均值。試驗情況如圖6所示。

圖6 道路試驗情況

3.3 試驗結果與分析

扭矩、轉速、前進速度及喂入量的試驗結果如表3所示。

表3 道路試驗結果

應用SPSS數據處理軟件對表3中的扭矩和喂入量進行擬合回歸分析。參考文獻[40]，利用線性函數、冪函數、指數函數和二次函數對試驗數據進行擬合分析，擬合曲線如圖7所示。

從擬合結果可知，二次函數的2值最高，說明試驗所得的二次函數模型對該樣機的擬合精度較高，即在聯合收獲機工作穩定、喂入均勻、作物狀態（密度和鋪放厚度）基本一致時，撿拾臺動力輸入軸扭矩與喂入量的二次函數模型與前述理論分析得出的數學模型式（13）吻合度較高。

由圖7二次函數擬合曲線可以看出，當喂入量小于等于3 kg/s時，隨著喂入量的增加扭矩增加比較緩慢，因為該樣機的設計喂入量為2 kg/s，喂入量的小幅增加，主要是由于花生果秧重量的增加導致撿拾器軸和螺旋輸運器軸的扭矩小幅增加，增加幅度尚在撿拾臺的容許范圍內。但當喂入量大于3 kg/s時，隨著喂入量的增加，扭矩急劇增加，這是因為喂入量的大幅增加，導致螺旋輸運器中花生果秧層厚增加，物料層和螺旋輸運器凹版之間的擠壓作用顯著增大，摩擦阻力快速增加，導致扭矩急劇增加。同時，由表3分析可知，隨著喂入量的大幅增加，動力輸入軸轉速也隨之降低，這是因為螺旋輸運器的摩擦阻力矩過大，而撿拾臺能提供的最大功率一定，轉速就會降低，導致花生果秧無法及時的向后輸送，堆積在螺旋輸運器中，物料層厚進一步增大，轉速進一步降低，直至堵塞卡死。這也解釋了實際收獲過程中，短暫的喂入量過大導致的撿拾臺堵死，甚至造成撿拾臺動力輸入軸安裝軸承斷裂現象發生的原因。

圖7 喂入量與扭矩不同關系模型擬合結果

3.4 模型驗證

為了檢測建立的數學模型的正確性，本文按照上述試驗方法和數據提取方法對建立的喂入量與撿拾臺動力輸入軸扭矩數學模型式（20）進行了5次驗證性試驗。驗證試驗結果如表4所示。

表4 驗證試驗結果

從表4可以看出，實測撿拾臺動力輸入軸扭矩與數學模型計算值的偏差率。驗證試驗結果表明，根據道路監測試驗樣本建立的喂入量與動力輸入軸扭矩的二次函數模型具有較好的準確性，絕對偏差率范圍為0.42%～2.43%，平均偏差率為1.40%。同時，從表4可以看出，喂入量越大，偏差率越大，說明隨著喂入量的增加，撿拾臺動力輸入軸扭矩變化的不確定性增加，擬合的二次函數模型準確性降低。

3.5 田間驗證試驗

為了檢驗建立的二次函數數學模型在田間實際收獲時的適應性和正確性，按照上述試驗方法和數據提取方法于2018年10月在河南省駐馬店市汝南縣馬鄉鎮進行了田間試驗。試驗花生品種、種植模式、田間狀態及挖掘收獲方式等與道路試驗相同。挖掘后晾曬5 d，此時花生植株含水率為18%～25%。田間試驗如圖8所示，結果如表5所示。

圖8 田間試驗

表5 田間試驗結果

從表5可知，田間試驗的扭矩偏差率范圍為1.90%～3.58%，平均偏差率為2.65%。且實測扭矩較計算扭矩偏小，這可能是因為田間試驗的花生果秧在收獲前晾曬時間較道路試驗的長，為5 d，花生果秧含水率降低，果秧任性降低，脆性升高；收獲時，花生果秧易折斷，不易纏繞，所需扭矩減小。

4 討 論

1）本文所研究的花生撿拾收獲機喂入量與撿拾臺動力輸入軸扭矩的數學模型是通過水泥道路試驗的方式所得，花生果秧狀態與田間挖掘收獲機自然鋪放的有一定程度的不同，且聯合收獲機道路行走和田間行走存在一定差別，這對監測試驗結果會有一定的影響。但田間試驗表明，雖然田間試驗的扭矩偏差率較道路試驗有所增大，但偏差率依然小于3.0%，擬合的二次函數模型仍具有較高的準確性，對后續花生撿拾收獲機的智能測控及優化設計具有較好的指導作用。

2）由于花生收獲季節的限制，本文僅對河南駐馬店皖花2號花生品種進行了試驗，且果秧晾曬天數（即果秧含水率）對扭矩的偏差率有一定的影響，試驗結果具有一定的局限性，后續研究可加強對花生主產區不同花生品種不同晾曬天數的監測試驗，以優化喂入量和扭矩之間的函數關系，獲得更精確的數學模型。

5 結 論

以前期所研制的4HLJ-3000型全喂入花生聯合收獲機為研究對象，對撿拾臺進行了動力分析，得出了撿拾臺動力輸入軸扭矩和喂入量的數學模型。并設計了撿拾臺動力輸入軸轉速、扭矩和功率等工況數據監測存儲分析管理系統。

1）通過撿拾臺動力輸入軸扭矩和喂入量的道路監測試驗和數據擬合回歸分析，得出扭矩和喂入量的二次函數模型為=83.27?30.38+7.082，且當喂入量小于等于3 kg/s時，隨著喂入量的增加扭矩增加比較緩慢；當喂入量大于3 kg/s時，隨著喂入量的增加，扭矩急劇增加，且轉速也隨之降低。

2）模型驗證試驗結果表明，所建立的二次函數模型具有較好的準確性，偏差率范圍為0.42%～2.43%，平均偏差率為1.40%；田間試驗結果表明，偏差率范圍為1.90%～3.58%，平均偏差率為2.65%；且喂入量越大，偏差率越大。該研究可為全喂入花生撿拾收獲機以及其他作物喂入量的智能測控及優化設計提供理論基礎和技術參考。

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Modeling and experiment of feeding rate for full-feed peanut pickup harvester

Wang Shenying, Hu Zhichao※, Wu Feng, Yu Zhaoyang, Cao Mingzhu, Gao Xuemei

(,s,210014,)

In order to solve the problem of performance degradation and even mechanical failure caused by fluctuation of feeding rate during the operation of full-feed peanut combine harvester in China, and the lack of basic research on feeding rate of full-feed peanut combine harvester, the structure and working principle of the pickup bench of the 4HLJ-3000 full-feeding peanut combine harvester developed by the author team were analyzed in this paper. The pickup bench is mainly composed of limited depth wheel, pressure rod, slide plate, pickup elastic teeth and screw conveyor. Based on the analysis of structure and working principle, a monitoring method of feeding rate based on the torque of power input shaft of pickup bench was proposed. Through the force analysis of the pickup bench, the mathematical relationship between the power input shaft torque and the feeding rate of the pickup bench was obtained. A working condition monitoring system of the speed input, shaft speed, torque and power of the power input shaft was designed, and the system was mainly composed of sensor unit, data acquisition, and data storage analysis. The sensor unit converts the torque and speed of the power input axis of the pickup bench into frequency signals, and the data acquisition module converts the frequency signals into torque and speed values and displays them, and transmits them to the computer for storage and analysis through RS485 bus and RS485 to USB. The data of torque and rotate speed of pickup bench power input shaft, forward speed of pickup harvester and feeding rate were obtained in different operating conditions by road monitoring tests. Linear function, power function, exponential function and quadratic function fitting regression analysis were used to obtain the function indicated the change of feeding rate with various torque based on the test results. The results showed that the quadratic function model had higher fitting precision, and its determination coefficient was0.990. The fitting curve of quadratic function was analyzed, and the results showed that when the feeding rate was less than 3 kg/s, the torque increased slowly with the increase of feeding rate, while the torque increased sharply and the rotation speed decreased with the increase of feeding rate. The model verification experiments were proposed, and the results showed that the established quadratic function model had good accuracy. The absolute deviation rate ranged from 0.42% to 2.43%, and the average deviation rate was 1.40%. The deviation rate increased with increasing the feeding rate. The field experiments also proved that there was a quadratic function relationship between feed rate and torque, and the torque deviation rate ranged from 1.90% to 3.58%, and the average deviation rate was 2.65% compared with the calculated results. This study can provide reference for the optimization design of the structure of full-feeding peanut picker and other crop pickers and the intelligent measurement and control of feed rate.

agricultural machinery;modeling; experiments; peanut; full-feed harvester; pickup bench; feeding rate; torque

王申瑩，胡志超，吳 峰，于昭洋，曹明珠，高學梅. 全喂入花生撿拾收獲機喂入量建模與試驗[J]. 農業工程學報，2019，35(23)：29－36.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2019.23.004 http://www.tcsae.org

Wang Shenying, Hu Zhichao, Wu Feng, Yu Zhaoyang, Cao Mingzhu, Gao Xuemei. Modeling and experiment of feeding rate for full-feed peanut pickup harvester[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2019, 35(23): 29－36. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2019.23.004 http://www.tcsae.org

2019-07-20

2019-10-16

中央級公益性科研院所基本科研業務費專項“覆膜種植花生秧蔓飼料化利用關鍵技術與裝備研發”（S201916）；國家重點研發計劃“花生智能化高效聯合收獲關鍵技術與裝備研發（2016YFD0702102）；國家現代農業花生產業技術體系收獲機械化崗位（CARS-13-收獲機械化崗位）。

王申瑩，助理研究員，主要從事農業機械裝備設計及機電液一體化技術和虛擬仿真技術研究。Email：465499517@qq.com

胡志超，研究員，博士生導師，主要從事土下果實生產機械化技術與裝備研究。Email：nfzhongzi@163.com

10.11975/j.issn.1002-6819.2019.23.004

S225.7

A

1002-6819(2019)-23-0029-08