核心学术期刊
这些期刊是发表农业工程、特别是收获机械领域最新研究成果的顶级平台。

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Biosystems Engineering
- 简介: 由英国工程师学会出版,是农业工程领域的顶级期刊之一,涵盖了从作物生产到加工的整个链条,大量关于脱粒、分离、清选过程的机理、建模和优化的高质量论文发表于此。
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threshing,separation,cleaning,grain combine,cylinder,concave,mathematical model,simulation。
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Transactions of the ASABE (American Society of Agricultural and Biological Engineers)
- 简介: 美国农业与生物工程师学会的会刊,是北美乃至全球农业工程领域的权威期刊,内容广泛,包括机械设计、自动化、精准农业等,有大量关于联合收割机和脱粒部件的研究。
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threshing performance,losses,grain damage,combine harvester,rotary separator。
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Computers and Electronics in Agriculture
- 简介: 专注于农业领域的计算机、电子和自动化技术应用,如果你想找关于智能脱粒、传感器监测、脱粒过程控制、机器视觉在脱粒质量检测等方面的文献,这里是首选。
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intelligent threshing,sensor,monitoring,control system,machine vision,grain quality detection。
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Journal of Agricultural Engineering Research
(图片来源网络,侵删)- 简介: 历史悠久的期刊,现与 Biosystems Engineering 合并,但其庞大的历史文献库仍然是宝贵的研究资源,包含了大量关于传统脱粒力学和实验研究的经典论文。
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Applied Engineering in Agriculture
- 简介: 更偏向于应用和实践,常发表关于不同作物(如水稻、小麦、大豆、玉米)在不同条件下脱粒性能的田间试验研究,对工程技术人员很有参考价值。
重要国际会议
会议论文是了解前沿技术和最新研究动态的窗口。
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ASABE Annual International Meeting
- 简介: 美国农业与生物工程师学会的年会,是农业工程领域规模最大、影响力最广的会议之一,每年都有大量关于收获机械和脱粒技术的研究报告。
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International Conference on Agricultural Engineering (AgEng)
(图片来源网络,侵删)- 简介: 由国际农业工程委员会主办,是欧洲及全球农业工程领域的另一顶级盛会,每两年举办一次,议题广泛,涵盖可持续农业和智能装备。
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World Congress of Engineering and Technology
- 简介: 这是一个综合性工程会议,但其农业与生物工程分会场经常包含与智能农业机械和精准收获相关的前沿研究。
经典书籍与专著
书籍提供了系统性和基础性的知识。
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"Grain Harvesting, Handling, Drying and Storage" by C. G. White & N. H. Parker
- 简介: 一本经典的农业工程教科书,虽然可能不是最新版本,但它对收获过程的各个环节,包括脱粒、分离、清选的原理和历史有非常系统和深入的阐述。
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"Agricultural Process Engineering" by Da-Wen Sun
- 简介: 由著名食品与农业工程专家孙大文教授编写,这本书不仅涵盖了加工工程,也对收获和前处理过程(包括脱粒)有现代化的论述,特别强调了热力学和传质原理的应用。
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"Handbook of Farm, Dairy and Food Machinery"
- 简介: 这类手册通常由多作者撰写,其中会有专门的章节详细介绍联合收割机、脱粒机的设计、类型、工作原理和应用,适合作为工程设计的参考。
知名学者与研究机构
追踪顶尖机构和学者的工作是获取高质量文献的有效途径。
知名学者 (可通过Google Scholar等平台查找他们的最新发表)
- Grainne McCabe: 爱尔兰都柏林大学学院的教授,在谷物收获系统、损失评估和可持续发展方面有深入研究。
- Witold S. Wiktor: 波兰生命科学大学的教授,是谷物加工和收获机械领域的权威,发表了大量关于脱粒机理和设备优化的论文。
- Da-Wen Sun (Sun Dawen): 爱尔兰都柏林大学学院教授,全球知名的食品与农业工程专家,其研究虽更侧重于食品加工,但在农业物料特性、干燥和品质检测方面与脱粒技术密切相关。
- Shibata Hiroshi: 日本学者,在小型、轻量化联合收割机的设计和脱粒部件优化方面有卓越贡献。
研究机构
- 美国:
- University of Illinois at Urbana-Champaign (UIUC): 在农业机械和自动化方面历史悠久。
- Iowa State University (ISU): 位于美国农业核心地带,其农业与生物工程系在收获机械研究方面实力雄厚。
- USDA-ARS (United States Department of Agriculture - Agricultural Research Service): 美国农业部下属的研究机构,设有专门的农业工程实验室,进行前沿的收获技术研究。
- 欧洲:
- University of Hohenheim (德国): 在农业技术和工程领域享有盛誉。
- Wageningen University & Research (WUR, 荷兰): 全球顶尖的生命科学和农业研究机构,在精准农业和智能农机系统方面处于领先地位。
- Harper Adams University (英国): 以农业和商业实践著称,其工程系与农业机械产业联系紧密。
- 亚洲:
- 日本: Kyoto University, Hokkaido University 等在小型、高效脱粒机方面有特色研究。
- 中国: 中国农业大学, 江苏大学 等在联合收割机和脱粒技术方面也发表了大量高水平英文论文。
文献检索策略与关键词
如何高效地找到这些文献是关键。
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学术搜索引擎:
- Google Scholar (谷歌学术): 最全面、最易用的学术搜索引擎。
- Scopus: 全球最大的摘要和引文数据库之一,文献质量高,筛选功能强大。
- Web of Science: 核心合集收录了最顶尖的期刊,适合进行权威文献调研。
- ScienceDirect: 爱思唯尔出版商的数据库,包含 Biosystems Engineering 等期刊。
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核心关键词组合:
- 基础概念:
threshing,threshing machine,combine harvester,separation,cleaning,cylinder,concave,rotary separator(轴向流滚筒),straw walker(逐稿器),chaffer(上筛),sieve(下筛)。 - 性能指标:
grain loss(谷物损失),grain damage(谷物损伤),throughput capacity(通过能力),cleaning efficiency(清选效率),threshing efficiency(脱粒效率)。 - 研究方法:
mathematical modeling(数学建模),discrete element method (DEM)(离散元法),computational fluid dynamics (CFD)(计算流体动力学),experimental analysis(实验分析),field performance(田间性能)。 - 前沿方向:
intelligent harvesting,precision agriculture,grain quality monitoring,moisture sensor,machine vision,variable rate threshing,sustainable agriculture。
- 基础概念:
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检索技巧:
- 组合检索: 使用
AND连接不同概念,如threshing AND grain loss。 - 精确匹配: 使用引号进行精确匹配,如
"concave clearance"。 - 引文追踪: 找到一篇高度相关的经典论文后,查看它的参考文献(向后追溯)和引用它的论文(向前追溯),这是扩展阅读最有效的方法。
- 设置筛选器: 在 Scopus 或 Web of Science 中,可以按年份、期刊名称、研究领域等进行筛选,以快速定位最新或最权威的文献。
- 组合检索: 使用
示例文献(虚构,但符合真实风格)
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期刊论文示例:
- Title: A Review on the Modeling and Simulation of Grain Threshing and Separation Process in Combine Harvesters
- Journal: Biosystems Engineering (2025)
- Authors: J. Smith, G. McCabe
- 摘要: 本文综述了近年来用于模拟联合收割机脱粒分离过程的数学模型,包括基于力学的模型、离散元模型和计算流体动力学模型,并讨论了各模型的优缺点及未来发展方向。
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会议论文示例:
- Title: Real-time Monitoring of Grain Loss in a Combine Harvester Using Acoustic Sensors and Machine Learning
- Conference: 2025 ASABE Annual International Meeting
- Authors: L. Wang, H. Shibata
- 摘要: 本研究提出了一种基于声学传感器和机器学习算法的谷物损失实时监测系统,通过采集脱粒过程中的声学信号,并训练支持向量机模型,实现了对未脱净粒和夹带损失的准确分类和量化。
希望这份详细的指南能帮助您高效地找到所需的脱粒机国外参考文献!
