导读:本文包含了收获损失论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:规模,粮食收获,影响因素,减损
收获损失论文文献综述
李轩复,黄东,武拉平[1]（2019）在《不同规模农户粮食收获环节损失研究——基于全国28省份3251个农户的实证分析》一文中研究指出本文利用全国3251个农户的数据,实证研究小麦、水稻和玉米叁大主粮收获环节的损失及其影响因素。结果表明,随着农户规模增加,收获环节粮食损失均不断降低。同时,无论是叁大主粮总体情况还是水稻和玉米分品种情况,收获期间的异常天气对大规模农户的粮食损失影响均不显着,虫害则显着增加了所有农户的粮食损失。从总体来看,接受过培训的大规模农户的粮食收获环节损失更低;全程机械化收获显着增加大了规模农户的粮食损失;收割时间越长,大规模农户的损失降低,但中小规模农户的损失增加。不断推进适度规模经营,优化经营结构,加强节粮教育培训和虫害防治,天气预报服务以及加强粮食(特别是水稻、玉米的)专用收获机械研发,有利于降低粮食收获环节损失。(本文来源于《中国软科学》期刊2019年08期）
刘汉青[2]（2019）在《基于机器视觉的油菜收获疏密度与损失检测》一文中研究指出油菜联合收割机的前进速度是决定其收割效率的关键因素,收割机前进速度则主要由收割机前进方向上的油菜作物疏密度和后方收获损失率这两个参数决定。然而在实际生产中,主要由驾驶员依据自身收获经验预估以上两个参数,并控制前进速度,容易导致误判,严重时会引起传输系统阻塞,造成故障,影响收获质量和效率。为此,本文首先在分析油菜联合收割机工作流程的基础上,根据收割机工作情况以及田间作物生长特点,设计了一套油菜收获疏密度及损失实时检测系统,为油菜的智能化收获提供支撑。本文的主要研究内容包括:(1)作物疏密度检测部分:结合成熟期田间油菜生长特征,基于决策树、支持向量机以及卷积神经网络叁种主流算法,经过实验验证,采取卷积神经网路作为疏密度检测主要算法,并针对该算法计算量大、实时性差的缺陷,给出改进的模型压缩算法,实现了油菜收获疏密度实时检测;(2)收获损失检测部分:基于目标检测、图像分割以及霍夫变换算法这叁种解决方案,经过实验验证,按照实时性和准确性要求,改进了霍夫变换算法并应用于本课题中,较好地实现了油菜收获损失率检测;(3)最后,通过对该系统进行实验室模拟与田间实验,验证了本文所设计的疏密度与损失检测系统的有效性和科学性,控制效果明显优于驾驶员的经验操作。本文的研究内容是2016年科技部重点专项“智能化油料收获装备和技术研发”的一部分,研究成果将为其中主要装备之一“智能化油菜收获装备”的研制和应用打下扎实基础(本文来源于《南京大学》期刊2019-04-08）
屈雪,黄东,曹芳芳,武拉平[3]（2019）在《农业机械减少水稻收获损失了吗?》一文中研究指出为了解农业机械的推广是否能够减少收获损失,本研究基于2016年中国20个省市1 032户农户水稻产后收获损失调研数据,利用分位数回归方法定量分析农业机械的使用对水稻产后收获损失的影响。结果表明:1)目前我国水稻的产后收割、脱粒、田间运输和清粮的总损失率为3.92%;2)不同环节的机械减损效果不同。在收获环节使用联合收割机可以降低农户的水稻损失率。在田间运输环节使用机械可以降低水稻的产后收获损失率。在清粮环节使用机械会加大水稻的产后收获损失率;3)购买农机社会化服务可以降低联合收获中水稻收获损失率较低的农户损失率,同时也会降低分段收获中水稻收获损失率较高的农户损失率。(本文来源于《中国农业大学学报》期刊2019年03期）
徐英豪[4]（2019）在《河北省玉米收获损失主要影响因素的实证分析》一文中研究指出玉米是我国北方重要的粮食作物之一,在北方农业经济体系当中占据了很大的比例。而河北省是我国玉米的主要产区,玉米在河北省农业经济结构中占据了相当大的比例。随着目前品种资源的不断优化和种植水平的不断提高,玉米的产量也在不断提升。在这样的前提下,玉米收获过程中的产量损失也在不断增大。为了提高玉米的产值,增加种植户的收益,有必要对影响玉米收获损失的因素进行分析,并提出针对性的解决策略。(本文来源于《农村科学实验》期刊2019年07期）
王卓,车东,白晓平,胡河春[5]（2018）在《玉米联合收获机清选损失监测装置设计与试验》一文中研究指出针对玉米籽粒收获时,损失率检测不准的问题,以压电薄膜作为敏感材料,设计了一种由冲击传感器、信号处理电路和安装装置等组成的玉米收获机籽粒清选损失监测装置,并采用支持向量机多分类算法提取玉米籽粒冲击信号,实现了玉米籽粒损失的实时监测。首先,在不同冲击角度和高度的试验条件下,对不同大小的玉米籽粒和杂余进行冲击信号的采集试验,提取冲击信号的主要特征。采用支持向量机多分类算法对模型进行训练,并在监测装置上实现实时分类。使用不同品种和含水率玉米对分类模型进行验证。然后,在不同风机转速和清选筛开度条件下,得到测试时间内传感器检测的籽粒数与总损失量之间的关系,并根据谷物流量值,计算得到实时的清选损失率。最后,将该监测装置安装在4YL-8型玉米联合收获机上进行田间试验。结果表明,该监测装置与人工检测相比,平均相对误差为12. 98%,可以为收获机的控制提供反馈信息。(本文来源于《农业机械学报》期刊2018年12期）
汤庆,吴崇友,王刚,伍德林,金梅[6]（2019）在《油菜联合收获脱粒损失试验研究》一文中研究指出目前,油菜联合收获机损失率高,严重影响机械化推广,而脱粒损失占很大的比重。针对由于脱粒装置各项参数没有良好的配合使脱粒损失偏高的问题,在研发的移动式脱粒清选试验台上,以喂入量、脱粒间隙、滚筒转速和脱粒元件形式4个因子为影响因素,以脱粒损失率为评价指标进行了正交试验。采用Design-Expert数据处理软件对脱粒滚筒的脱粒损失进行数据分析,得到脱粒间隙和喂入量对油菜脱粒滚筒的脱粒损失有显着影响,最优参数组合形式如下:脱粒间隙9mm,喂入量3.2kg/s,脱粒元件型式为半钉齿半纹杆,滚筒转速1 010r/min。(本文来源于《农机化研究》期刊2019年06期）
黄东,姚灵,武拉平,朱欣頔[7]（2018）在《中国水稻收获环节的损失有多高?——基于5省6地的实验调查》一文中研究指出受资源禀赋的约束,减少粮食产后损失日益成为增加粮食供给、保障粮食安全的重要措施之一。论文采取实地测量的方法,在全国5省6地开展田间实验和调查访谈,考察了水稻收获环节的损失情况。结果显示:各实验地块水稻收获环节的损失率为1.18%～6.55%。其中,水稻联合收获的损失率显着高于分段收获,先进机型收获的损失率低于普通机型,田地湿度、倒伏程度与水稻收获环节的损失率正相关。结合水稻优势区域的分布推算,全国水稻收获环节的损失率为3.02%。减损的情景模拟表明,当全国水稻收获环节的损失率下降到2.76%(根据农业部《水稻机械化生产技术指导意见》测算),可节约稻谷54万t,可供439万人消费1 a,相当于节约耕地7.84万hm~2,化肥2.61万t(折纯)。(本文来源于《自然资源学报》期刊2018年08期）
薛军,李璐璐,谢瑞芝,王克如,侯鹏[8]（2018）在《倒伏对玉米机械粒收田间损失和收获效率的影响》一文中研究指出通过大田机械粒收过程田间植株倒伏、机收落穗、落粒损失的大样本数据分析以及人工模拟倒伏控制试验,研究了倒伏率与机械粒收产量损失率及收获效率之间的定量化关系。结果表明,黄淮海夏玉米区田间倒伏率、机械粒收落穗率、落粒率均高于北方和西北春玉米区。大田自然条件下,倒伏对产量损失的影响主要表现为落穗损失,倒伏率每增加1%,落穗率增加0.15%;分区分析表明,倒伏每增加1%,春玉米区落穗率增加0.12%,夏玉米区落穗率增加0.15%;不同类型收获机械的测试结果表明,采用全喂入式机械时落穗率随倒伏率增加呈指数递增趋势,采用半喂入式机械时落穗率和倒伏率呈线性增加趋势,即倒伏在黄淮海夏玉米区对机械粒收落穗损失的影响更大。在倒伏控制试验条件下,倒伏每增加1%,落穗率增加0.59%;落粒与倒伏则呈显着负相关,可能与倒伏增加使进入机械的果穗减少从而降低了机械落粒有关;收获速度随倒伏率增加呈指数递减趋势,降低收获机割台可以减少落穗损失,但是降低了收获速度。通过选用抗倒伏品种、构建高质量群体、适时收获等防止倒伏措施,能够有效降低玉米机械粒收的田间损失。(本文来源于《作物学报》期刊2018年12期）
魏纯才[9]（2018）在《油菜联合收获机清选损失监测方法与装置研究》一文中研究指出目前,我国油菜种植面积和产量都居世界第一,但是我国油菜收获机械化总体水平较低。据统计,在“十二五”期间,我国油菜收获机械化率仅为29.4%,导致油菜机械化收获率低的一个重要原因是机械收获损失较大,而其中清选损失约占总损失的40%-60%。针对我国油菜联合收获机清选损失大,无法实时监测的问题,提出在油菜联合收获机振动筛后方横向布置一体多块式清选损失监测传感器,通过压电原理计数损失籽粒,并根据建立的监测量和清选损失量之间的数学模型,实时获取清选损失的监测方案。具体工作如下:(1)油菜清选损失监测模型的建立在自行研制的多风道清选试验台上进行油菜清选试验,获得损失油菜籽粒在不同风机转速下的分布规律,并建立清选损失监测模型。通过在清选筛尾部横向、纵向布置接料盒,获得不同风机转速下损失油菜籽粒沿横向和纵向分布规律,建立横向清选损失模型和纵向清选损失模型,并据此归纳出油菜清选损失监测模型。经各行损失占比方差分析,优选了传感器的安装位置。(2)高分辨率一体多块式清选损失监测装置的设计清选抛出物中的油菜籽粒、短茎秆、角果壳与监测板响应的差异性是区分各成分的重要特性。在离散元软件EDEM中建立油菜籽粒、茎秆和角果壳模型,仿真模拟各成分与监测板碰撞力学过程。结果表明油菜籽粒碰撞监测板引起振动的频率在14-20KHz,茎秆和角果壳引起振动的信号频率均小于2KHz,为信号处理电路滤波器的截止频率取值范围提供参考。在上述仿真和试验的基础上,设计一套一体多块式清选损失监测装置。选用P5-3B型压电陶瓷为敏感元件,并设计了一种具有放大、滤波、整流和比较功能的处理电路,试验表明该处理电路能将油菜籽粒冲击信号从茎秆、角果壳和碎草等干扰信号中识别出来,籽粒信号经中断传入上位机中,上位机中预设的清选损失监测模型将输入信号转换获得清选损失量,该装置检测频率高、准确率高。(3)传感器的抑制振动与隔振设计为减小振动对监测精度的干扰,从抑制振源和被动隔振入手。在DH5902振动测试仪测得振动信号的基础上,一方面,通过减小振动筛往复运动惯性力不平衡造成的振动,另一方面,设计隔振结构,分析计算出得横向和纵向隔振橡胶的刚度等参数,选取合适尺寸的隔振橡胶以减弱振动传递对传感器的影响。为检验该损失传感器的性能,在实验室内设计不同数量的籽粒流量,茎秆、角果壳物料混合物在清选损失标定试验台上进行标定试验。将设计的油菜清选损失监测装置安装在TH988型油菜联合收获机上进行了田间试验,试验结果表明:监测装置整体性能良好,检测准确率高,误差小于6%,并且实现了单块监测板检测频率>200粒/s,超过了已有的稻麦清选损失监测装置的最大检测频率。论文研发的可监测油菜清选损失的一体多块式监测装置既是降低油菜联合收获清选损失可靠手段;也是提高油菜收获机械智能化,高效化的有效途径。(本文来源于《江苏大学》期刊2018-06-01）
曹芳芳,朱俊峰,郭焱,刘建垒,武拉平[10]（2018）在《中国小麦收获环节损失有多高?——基于4省5地的实验调研》一文中研究指出受资源和环境的约束,通过减少粮食产后损失来保障粮食安全这一途径正日益受到人们的重视。文中基于田间实验和调查的方法,测算了河南、山东、河北和甘肃省4省5地及全国小麦收获环节的损失程度,分析了正常收获条件下导致小麦收获环节损失的主要因素,并模拟了不同情境下减少小麦收获损失的效果。主要研究结果如下:1)河南的两个实验点的小麦收获环节损失率分别为6.18%和1.99%,山东为1.22%,河北为1.42%,甘肃为2.21%。基于这些实验数据,推算出全国小麦收获环节的损失率为2.43%。2)采用先进的收割机型和优良的小麦品种,提高收割机手的操作水平能够显着降低小麦收获环节的损失。3)不同减损情景条件下的模拟结果显示,当小麦收获损失率降到2.03%、1.54%和1.25%时,能够分别节约51.42万t、114.41万t和151.69万t小麦,分别相当于节约了144.80万亩、322.19万亩和427.17万亩耕地。(本文来源于《干旱区资源与环境》期刊2018年07期）
收获损失论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
油菜联合收割机的前进速度是决定其收割效率的关键因素,收割机前进速度则主要由收割机前进方向上的油菜作物疏密度和后方收获损失率这两个参数决定。然而在实际生产中,主要由驾驶员依据自身收获经验预估以上两个参数,并控制前进速度,容易导致误判,严重时会引起传输系统阻塞,造成故障,影响收获质量和效率。为此,本文首先在分析油菜联合收割机工作流程的基础上,根据收割机工作情况以及田间作物生长特点,设计了一套油菜收获疏密度及损失实时检测系统,为油菜的智能化收获提供支撑。本文的主要研究内容包括:(1)作物疏密度检测部分:结合成熟期田间油菜生长特征,基于决策树、支持向量机以及卷积神经网络叁种主流算法,经过实验验证,采取卷积神经网路作为疏密度检测主要算法,并针对该算法计算量大、实时性差的缺陷,给出改进的模型压缩算法,实现了油菜收获疏密度实时检测;(2)收获损失检测部分:基于目标检测、图像分割以及霍夫变换算法这叁种解决方案,经过实验验证,按照实时性和准确性要求,改进了霍夫变换算法并应用于本课题中,较好地实现了油菜收获损失率检测;(3)最后,通过对该系统进行实验室模拟与田间实验,验证了本文所设计的疏密度与损失检测系统的有效性和科学性,控制效果明显优于驾驶员的经验操作。本文的研究内容是2016年科技部重点专项“智能化油料收获装备和技术研发”的一部分,研究成果将为其中主要装备之一“智能化油菜收获装备”的研制和应用打下扎实基础
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
收获损失论文参考文献
[1].李轩复,黄东,武拉平.不同规模农户粮食收获环节损失研究——基于全国28省份3251个农户的实证分析[J].中国软科学.2019
[2].刘汉青.基于机器视觉的油菜收获疏密度与损失检测[D].南京大学.2019
[3].屈雪,黄东,曹芳芳,武拉平.农业机械减少水稻收获损失了吗?[J].中国农业大学学报.2019
[4].徐英豪.河北省玉米收获损失主要影响因素的实证分析[J].农村科学实验.2019
[5].王卓,车东,白晓平,胡河春.玉米联合收获机清选损失监测装置设计与试验[J].农业机械学报.2018
[6].汤庆,吴崇友,王刚,伍德林,金梅.油菜联合收获脱粒损失试验研究[J].农机化研究.2019
[7].黄东,姚灵,武拉平,朱欣頔.中国水稻收获环节的损失有多高?——基于5省6地的实验调查[J].自然资源学报.2018
[8].薛军,李璐璐,谢瑞芝,王克如,侯鹏.倒伏对玉米机械粒收田间损失和收获效率的影响[J].作物学报.2018
[9].魏纯才.油菜联合收获机清选损失监测方法与装置研究[D].江苏大学.2018
[10].曹芳芳,朱俊峰,郭焱,刘建垒,武拉平.中国小麦收获环节损失有多高?——基于4省5地的实验调研[J].干旱区资源与环境.2018