水稻秸秆深埋整秆还田装置设计——基于数据库集群系统框架

发布时间：2018-06-24 18:42

  本文选题：水稻 + 秸秆还田　； 参考：《农机化研究》2017年02期

【摘要】：农作物的秸秆还田可以改良土壤性能,增强土壤肥力,进而提高作物产量。为了提高水稻秸秆深埋还田装置的性能,对装置的性能和作业参数进行深入研究,针对装置埋深、土壤密度和装置行进速度3个影响因素水平,设计了装置性能测试的正交试验,并在实验平台上对不同方案的装置阻力进行了测试。为了有效地采集和保存传感器的数据,提出了一种面向物联网海量传感器采样数据管理的数据库集群系统框架(Io T-ClusterDB),传感器的阻力历次采样值被保存为采样数据序列,可以支持对数据的复杂逻辑查询和分布式索引查询,支并持关键字和时空查询。最后,通过实验得到了不同影响因素水平正交试验的装置阻力数值。实验表明:Io T-Cluster DB具有良好的传感器数据接入与查询处理性能,从而缩短了秸秆深埋装置的整个设计周期,提高了设计效率。
[Abstract]:Crop straw can improve soil performance, increase soil fertility and increase crop yield. In order to improve the performance of the plant, the performance and operation parameters of the device were studied. The orthogonal test of device performance was designed, and the resistance of different schemes was tested on the experimental platform. In order to collect and save sensor data effectively, a database cluster system framework (Io T-ClusterDB) for mass sensor sampling data management (Io T-ClusterDB) is proposed. It can support complex logical query and distributed index query, key and spatiotemporal query. Finally, the resistance values of different factors are obtained by experiments. The experiment shows that: Io T-Cluster DB has good performance of sensor data access and query processing, thus shortening the whole design period of straw deep burying device and improving the design efficiency.
【作者单位】： 江西现代职业技术学院;
【基金】：江西省教育厅科技项目(2015GZ0455)
【分类号】：S224.29

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本文编号：2062547