《表4 试验设计方案以及响应值》
根据表4中充种数据样本,利用Design-Expert 8.0.6软件进行二次多元回归拟合,建立Y1回归方程式(8),试验结果及方差分析见表5,P<0.001表明模型高度显著,失拟项P>0.05表明拟合度高,参数可用该模型来优化[28-30]。Y1中X1X2,X12对试验影响不显著(P>0.05)。剔除后的方程如式(9),优化后的模型P<0.000 1、失拟项P=0.880 1,可知模型可靠,各因素对目标率、贡献率大小顺序为:横向宽度>圆心角>圆弧半径。建立Y2、Y3与栅板倾角的二次多项式回归拟合方程,如式(10)、式(11),并进行表5所示方差分析。Y2、Y3回归模型的P<0.001,表明模型高度显著;失拟项P>0.05,表明方程拟合度高。清种参数可以用该模型来优化。Y2中2个回归项影响极显著(P<0.01),无回归项对试验影响不显著;漏播率Y3中2个回归项影响极显著(P<0.01),无回归项对试验影响不显著。
图表编号 | XD00121520100 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.12.01 |
作者 | 侯加林、王后新、牛子孺、席芮、李天华 |
绘制单位 | 山东农业大学机械与电子工程学院、山东省农业装备智能化工程试验室、山东农业大学机械与电子工程学院、山东临工工程机械有限公司、山东农业大学机械与电子工程学院、山东省农业装备智能化工程试验室、山东农业大学机械与电子工程学院、山东农业大学机械与电子工程学院、山东省农业装备智能化工程试验室 |
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