| 提要 | 第1-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-14页 |
| ·选题的目的和意义 | 第7-8页 |
| ·水分和容重是玉米品质的主要指标 | 第8-9页 |
| ·玉米品质的定义及影响因素 | 第8-9页 |
| ·水分容重是国内外玉米品质的等级评定的主要指标 | 第9页 |
| ·玉米水分和容重检测仪器的国内外发展现状 | 第9-12页 |
| ·水分测量仪器的发展现状 | 第9-12页 |
| ·容重检测仪器的发展现状 | 第12页 |
| ·论文研究的主要内容与方法 | 第12-14页 |
| 第2章 玉米流动摩擦特性与水分关系的实验研究 | 第14-28页 |
| ·国内外水分与散粒体流动特性和表面动摩擦特性关系的研究 | 第14页 |
| ·实验材料准备 | 第14-15页 |
| ·实验玉米品种选择及水分制备 | 第14-15页 |
| ·二次干燥法标定玉米样品水分 | 第15页 |
| ·流动特性实验方法及结果分析 | 第15-21页 |
| ·实验仪器及方法 | 第15-16页 |
| ·实验结果及结果分析 | 第16-20页 |
| ·流动特性实验结果讨论 | 第20-21页 |
| ·表面动摩擦特性实验方法及结果分析 | 第21-26页 |
| ·实验仪器及方法 | 第21页 |
| ·实验结果及结果分析 | 第21-26页 |
| ·定容法确定粮食容重 | 第26-27页 |
| ·实验仪器及方法 | 第26页 |
| ·实验结果及结果分析 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 玉米水分预测模型的研究 | 第28-49页 |
| ·使用拉依达法则剔除无效数据 | 第28-31页 |
| ·无效数据的产生 | 第28页 |
| ·使用拉依达法则剔除无效数据 | 第28-29页 |
| ·C 语言实现无效数据自动剔除 | 第29-31页 |
| ·神经网络法构建玉米水分模型 | 第31-39页 |
| ·水分与流动特性的单因素神经网络模型 | 第31-36页 |
| ·水分与流动摩擦特性的二因素神经网络模型 | 第36-39页 |
| ·回归分析预测法回归水分模型 | 第39-47页 |
| ·回归分析预测法介绍及多元回归分析 | 第39-40页 |
| ·建立水分与流动摩擦特性的二元二次回归模型 | 第40-47页 |
| ·神经网络法与回归分析法比较 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 基于流动摩擦特性的玉米水分及容重检测系统的开发 | 第49-56页 |
| ·硬件开发 | 第49-51页 |
| ·表面动摩擦特性检测系统的开发 | 第49-51页 |
| ·振动玉米流量容重检测系统的开发 | 第51页 |
| ·玉米水分容重检测系统的软件开发 | 第51-54页 |
| ·虚拟仪器LabVIEW 介绍 | 第51-52页 |
| ·对LabVIEW 数据采集系统的设计[63-68] | 第52-54页 |
| ·系统的性能实验 | 第54-55页 |
| ·实验目的 | 第54页 |
| ·实验样品 | 第54页 |
| ·实验步骤 | 第54页 |
| ·实验数据分析 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 全文总结 | 第56-58页 |
| ·总结 | 第56页 |
| ·今后工作展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 摘要 | 第62-64页 |
| ABSTRACT | 第64-65页 |
