紅薯收獲機的設(shè)計與仿真【說明書+CAD+PROE+仿真】

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[9]沈再春.《農(nóng)產(chǎn)品機械與設(shè)備》[M].農(nóng)業(yè)出版社,1993:12～66 [10]李自華.《農(nóng)業(yè)機械學(xué)》[M].農(nóng)業(yè)出版社:1～22 [11]張耀宸主編.《機械加工工藝設(shè)計手冊》[M].航空業(yè)出版社，1987；102～180 [12]戴曙.《金屬切削機床》[M].北京：機械工業(yè)出版社，2001：65～84 [13]濮良貴，紀(jì)名剛.《機械設(shè)計》（第七版）[M].高等教育出版社77～99 [14]劉鴻文.《材料力學(xué)》[M].北京：高等教育出版社,66～88 [15]中國機械工程學(xué)會.《中國機械設(shè)計大典》[M].南昌:江西科學(xué)技術(shù)出版社，2002：903～912 [16]崔洪斌，方憶湘，張嘉任等.《計算機輔助設(shè)計基礎(chǔ)及應(yīng)用》[M].北京:清華大學(xué)出版社，2002:71～88 指導(dǎo)教師意見： 對“文獻綜述”的評語：文獻查閱完整，兼顧中文與外文文獻，能夠滿足設(shè)計基本需求。 對總體安排和進度計劃的評語：研究的總體安排和進度計劃合理，同意開題。 指導(dǎo)教師簽名： 年 月 日 教研室意見： 通過，同意開題 教研室主任簽名： 年 月 日 學(xué)院意見： 教學(xué)院長簽名： 年 月 日  畢業(yè)設(shè)計（論文）指導(dǎo)手冊 設(shè)計（論文）題目： 紅薯收獲機的設(shè)計與仿真 學(xué)生姓名 學(xué)號 年 級 專業(yè)（全稱）機械設(shè)計制造及其自動化 指導(dǎo)教師 所在學(xué)院 機電工程學(xué)院 畢業(yè)設(shè)計（論文）指導(dǎo)記錄 第一次指導(dǎo)記錄： 指導(dǎo)地點 年 月 日 第二次指導(dǎo)記錄： 指導(dǎo)地點 年 月 日 第三次指導(dǎo)記錄： 指導(dǎo)地點 年 月 日 第四次指導(dǎo)記錄： 指導(dǎo)地點 年 月 日 第五次指導(dǎo)記錄： 指導(dǎo)地點 年 月 日 第六次指導(dǎo)記錄： 指導(dǎo)地點 年 月 日 第七次指導(dǎo)記錄： 指導(dǎo)地點 年 月 日 第八次指導(dǎo)記錄： 指導(dǎo)地點 年 月 日 第九次指導(dǎo)記錄： 指導(dǎo)地點 年 月 日 第十次指導(dǎo)記錄： 指導(dǎo)地點 年 月 日 第十一次指導(dǎo)記錄： 指導(dǎo)地點 年 月 日 第十二次指導(dǎo)記錄： 指導(dǎo)地點 年 月 日 第十三次指導(dǎo)記錄： 指導(dǎo)地點 年 月 日 第十四次指導(dǎo)記錄： 指導(dǎo)地點 年 月 日 第十五次指導(dǎo)記錄： 指導(dǎo)地點 年 月 日 學(xué)生畢業(yè)設(shè)計（論文）中期匯報表 學(xué)生姓名 專 業(yè) 機械設(shè)計制造及其自動化 學(xué) 號 設(shè)計（論文）題目 紅薯收獲機的設(shè)計與仿真 畢業(yè)設(shè)計（論文）前期工作小結(jié) 現(xiàn)已完成的：1.根據(jù)課題收集并查閱了相關(guān)資料，對所需知識進行了復(fù)習(xí)。 2.完成了開題報告。 3.查找了相關(guān)的外文文獻并進行了翻譯。 4.在劉老師的指導(dǎo)下完成了對紅薯收獲機的設(shè)計計算。 主要的問題：1.論文的大綱有些不完善并沒有針對性。 2.對圖紙的繪制思路不夠明晰，還需繼續(xù)細化。 3. 對于三維軟件的使用也不是很得心應(yīng)手。在繪制二維圖時，對一些制圖標(biāo)準(zhǔn)也很模糊。 4.對一些知識掌握程度不足，不能較靈活的運用以掌握的知識，需多向老師請教。 下階段工作：根據(jù)目前檢查的結(jié)果，我將在后期對論文的每個章節(jié)進行細化，對內(nèi)容做進一步的修改，對專題研究部分進行深入的研究。配合論文對圖紙進行繪制，修改圖紙格式，同時找老師幫忙檢查論文與圖紙上的不足并修改，保證論文與圖紙質(zhì)量的條件下完成畢設(shè)終稿，制作畢設(shè)論文副本與答辯PPT，準(zhǔn)備參加畢業(yè)答辯。 指導(dǎo)教師意見 同學(xué)的設(shè)計按照設(shè)計進度以及設(shè)計工作量的要求完成了預(yù)定的設(shè)計任務(wù)，情況屬實！ 簽名： 年 月 日 學(xué)生畢業(yè)設(shè)計（論文）中期情況檢查表 學(xué)院名稱：機電工程學(xué)院 檢查日期：2018年 4 月 24 日 學(xué)生姓名 專 業(yè) 機械設(shè)計制造及其自動化 指導(dǎo)教師 設(shè)計（論文）題目 紅薯收獲機的設(shè)計與仿真 工作進度情況 基本按照設(shè)計進度要求完成了預(yù)定的設(shè)計任務(wù)。 是否符合任務(wù)書要求進度 是 能否按期完成任務(wù) 能 工作態(tài)度情況 (態(tài)度、紀(jì)律、出勤、主動接受指導(dǎo)等) 工作態(tài)度較端正，出勤情況稍差，與指導(dǎo)老師的溝通偏少！主動性稍差！ 質(zhì)量 評價 (針對已完成的部分) 對紅薯收獲的背景及現(xiàn)狀有了基礎(chǔ)性的認(rèn)識，具體技術(shù)細節(jié)還有待進一步完善。 存在問題和解決辦法 設(shè)計計算過程要詳盡，制圖還需進一步規(guī)范 檢查人簽名 教學(xué)院長簽名 畢業(yè)設(shè)計（論文）指導(dǎo)教師評閱表 學(xué)院：機電工程學(xué)院 專業(yè)：機械設(shè)計制造及其自動化 學(xué)生： 學(xué)號： 題目： ?紅薯收獲機的設(shè)計與仿真?? 評價 項目 評價要素 成績評定 優(yōu) 良 中 及格 不及格 工作 態(tài)度 工作態(tài)度認(rèn)真，按時出勤 能按規(guī)定進度完成設(shè)計任務(wù) 選題 質(zhì)量 選題方向和范圍 選題難易度 選題理論意義和實際應(yīng)用價值 能力 水平 查閱和應(yīng)用文獻資料能力 綜合運用知識能力 研究方法與手段 實驗技能和實踐能力 創(chuàng)新意識 設(shè)計 論文 質(zhì)量 內(nèi)容與寫作 結(jié)構(gòu)與水平 規(guī)范化程度 成果與成效 指導(dǎo) 教師 意見 建議成績 是否同意參加答辯 評語： ? ? ? ? ? ? 指導(dǎo)教師簽名： 年 月 日 畢業(yè)設(shè)計（論文）評閱教師評閱表 學(xué)院：機電工程學(xué)院 專業(yè)：機械設(shè)計制造及其自動化 學(xué)生： 學(xué)號： 題目： ? 紅薯收獲機的設(shè)計與仿真?? 評價 項目 評價要素 成績評定 優(yōu) 良 中 及格 不及格 選題 質(zhì)量 選題方向和范圍 選題難易度 選題理論意義和實際應(yīng)用價值 能力 水平 查閱和應(yīng)用文獻資料能力 綜合運用知識能力 研究方法與手段 實驗技能和實踐能力 創(chuàng)新意識 設(shè)計 論文 質(zhì)量 內(nèi)容與寫作 結(jié)構(gòu)與水平 規(guī)范化程度 成果與成效 評閱 教師 意見 建議成績 是否同意參加答辯 評語： ? ? ? ? ? ? 評閱教師簽名： 年 月 日 畢業(yè)設(shè)計（論文）答辯及綜合成績評定表 學(xué) 院 機電工程學(xué)院 專 業(yè) 機械設(shè)計制造及其自動化 學(xué)生姓名 學(xué) 號 指導(dǎo)教師 設(shè)計論文題 目 紅薯收獲機的設(shè)計與仿真 答辯時間 年 月 日 時 分至 時 分 答辯地點 敬本樓C502 答辯小組成 員 姓名 陸興華 秦錄芳 楊麗娟 馬西良 黃傳輝 職稱 副教授 副教授 副教授 副教授 教授 答辯 記錄 提問人 提問主要內(nèi)容 學(xué)生回答摘要 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 答辯記錄人簽名： 答辯 小組 意見 答辯評語： ? ? ? 答辯成績： 答辯小組組長簽名： 綜合 成績 評定 指導(dǎo)教師評定成績 評閱教師評定成績 答辯成績 綜合評定成績 答辯委員會主任簽名： ? 年 月 日 ? 畢業(yè)設(shè)計（論文） 外文翻譯 學(xué)生姓名 班 級 14機械單 學(xué) 號 學(xué)院名稱 機電工程學(xué)院 專業(yè)名稱 機械設(shè)計制造及其自動化 指導(dǎo)教師 年 5月 26日 Characterization of the genetic diversity of Uganda’s sweet potato (Ipomoea batatas) germplasm using microsatellites markers Barbara M. Zawedde ? Marc Ghislain ? Eric Magembe ? Geovani B. Amaro ? Rebecca Grumet ? Jim Hancock Received: 7 April 2014/Accepted: 1 September 2014/Published online: 17September 2014  Springer Science+Business Media Dordrecht 2014 Abstract Knowledge about the genetic diversity and structure of crop cultivars can help make better conservation decisions, and guide crop improvement efforts. Diversity analysis using microsatellite markers was performed to assess the level of genetic diversity in sweet potato in Uganda, and evaluate the genetic relationship between the Uganda’s germplasm and some genotypes obtained from Kenya, Tanzania, Ghana, Brazil and Peru. A total of 260 sweet potato cultivarswerecharacterizedusing93microsatelliteloci. The Ugandan collection showed a large number of Distinct genetic diversitybetweengenotypesobtainedfromthedifferent agro-ecological zones. There was low (6 %) levels of genetic diversity observed between the East African genotypes; however unique alleles were present in collections from the various sources. Pairwise comparisons germplasmwassigni?cantlydifferent(P\0.001)from cultivars from Tanzania, Ghana, Brazil and Peru. The presence of unique alleles in populations from various Uganda’s agro-ecological zones and suggestthateffortsshouldbemadetofurthercollectand characterize the germplasm in more depth. Keywords Characterization  Crop breeding  Ipomoea batatas  Molecular markers  SSR A germplasm collection of crop cultivars with varying environmental adaptive capacity can be both a source of genes for future crop improvement, as well as a critical resource for farmers. The highest levels of genetic diversity for the majority of the important global food crops is in the South, where crop centers of origins are commonly found, and centers of diversity emerged due to prolonged periods of farmer selection (FAO 2008). B. M. Zawedde  R. Grumet  J. Hancock (&) Graduate Program in Plant Breeding, Genetics and Biotechnology, Michigan State University, Plant and Soil Science Building, 1066 Bogue Street, East Lansing, MI 48824, USA e-mail: hancock@msu.edu B. M. Zawedde e-mail: zawedde@msu.edu Present Address: B. M. Zawedde Uganda Biosciences Information Center (UBIC), National Crop Resources Research Institute, 27 km Kampala Zirobwe Road, Namulonge, Kampala, Uganda M. Ghislain  E. Magembe CIP Sub-Saharan Africa, International Potato Center, P.O. Box 25171, Nairobi, Kenya G. B. Amaro Embrapa Vegetable Crops, P.O. Box 218, Bras? ′lia, DF CEP 70359-970, Brazil Sweet potato, Ipomoea batatas (L.) Lam., is the ?fth most important food crop in terms of weight harvested in Eastern Africa (FAO 2012). Sweet potato was introduced to the East African borders from South America by Portuguese explorers during the 16th century (Zhang et al. 2004). The oldest remains of sweet potato have been found in the caves of the Chilca Canyon in Peru and dated as 8,000 years old (Lebot 2010). However, based on morphological relationships among related species, the center of origin appears to be between the Yucatan Peninsula in Mexico and the Orinoco River in Venezuela (Austin 1977). It is also in that region that the wild species of the section Batatas, considered as putative ancestors and wild relatives of the cultivated sweet potato, are found (Andersson and de Vicente 2010). Evaluations of genetic diversity patterns among germplasm from different parts of the world have resulted in the suggestion that China, Southeast Asia, New Guinea and East Africa are secondary centers of diversity (Yen 1982; Austin 1983). Uganda has the highest production per capita in Sub-Saharan Africa and numerous, diverse sweet potato landraces are grown. In 2005, the national sweet potato program collected over 1,300 landraces, which were characterized using morphological methodologies to determine the level of genetic diversity and 946 of these were found to be morphologically distinct genotypes (Yada et al. 2010a). This high level of diversity can be attributed primarily to the allogamous and hexaploidy nature of sweet potato (Lebot 2010), as well as variations in farmers’ preferences (Veasey et al. 2008). The method of propagation by vine cuttings contributes also indirectly by maintaining cultivar diversity. Knowledge about the genetic diversity and structure of existing crop cultivars can aid in making better conservation decisions, and help direct breeding programs. Characterization of crop diversity can be achieved through morphological and molecular tools. Morphological characterization is an important ?rst step in assessment of diversity; however there are major limitations in relying only on morphological characterization including low levels of polymorphism, low repeatability, late expression for certain traits; phenotypic plasticity and parallel evolution (Karuri et al. 2010; Yada et al. 2010b). A number of molecular markers including random ampli?ed polymorphic DNAs (RAPDs), restriction fragment length genetic diversity for each population included number of polymorphic loci (P), percentage of polymorphic loci (%P) and Nei’s (1973) gene diversity (D), estimated from binary data using GenAlex 6.4 (Peakall and Smouse 2006). Analysisofmolecularvariance(AMOVA)was also performed using GenAlEx version 6.4 to estimate the total variance and distribution of diversity within and between populations. Wright’s F-Statistic (FST, ?xation index) was also computed, using GenAlEx software, to estimate the amount of genetic variance that can be explained by population structure (Holsinger and Bruce 2009). Fixation index; FST ? HT HI HT where HI is the mean observed heterozygosity per individual within subpopulations and HT is the expected heterozygosity in a random mating total population. FST can range from 0.0 (no differentiation) to 1.0 (complete differentiation, that is, subpopulations ?xed for different alleles). The phylogenetic relationship among populations was assessed using DARwin version 5 (Perrier and Jacquemoud-Collet 2006). Similarity matrices were constructed from the binary data with Jaccard’s coef?cients (Jaccard 1908). Jaccard’s coef?cient = Nab/(Na ? Nb), where Nab is the number of alleles shared by two individuals a and b, Na is total number of alleles in sample a, and Nb is total number of alleles in sample b. Genetic distances between populations were obtained by computing the usual Euclidian distance matrix based on haplotype frequencies. From this matrix, a dendrogram was constructed using the neighbor joining method (NJ) from Saitou and Nei (1987). The signi?cance of each node was evaluated by bootstrappingdataovera locusfor 5,000 replications of the original matrix. We examined hierarchical genetic variation between individuals using the un-weighted pair group method analysis (UPGMA), as suggested by Sneath and Sokal (1973). Clustering patterns of individuals and populations were examined using STRUCTURE version 2.3.3 (Pritchard et al. 2000), which is reported to have the capability to generate population structuring (Pritchard et al. 2009). Using the allele dosage (MAC-PR) data for each individual, individuals were assigned probabilistically to genetic clusters (K). The STRUCTURE program was run using no prior assumptions of population structure withan admixture ancestrymodel and the recommended methods for recessive alleles, and allele frequencies correlated. The analysis was used to determine whether biologically relevant clusters could be determined among the plants sampled, and establish the proportion of an individual’s genome (Q) that originated from each cluster. For all analyses, the Markov chain Monte Carlo (MCMC) parameters were set to a burn-in period of 50,000 with 50,000 iterations. The optimum K, indicating the number of true clusters in the data, was determined from 20 replicate runs for each value of K (K set to 10) using the method described by Evanno et al. (2005) and the adhocQuantityDeltaK,based ontherateofchangein the log probability of the data between successive K values. Parameters of the method of Evanno et al. (2005) were calculated using the program Structure Harvester version 0.6.92 (Earl and vonHoldt 2012). Similarity among different runs was calculated by the method of Jakobsson and Rosenberg (2007) as used in their computer program CLUMPP 1.1.2. This method calculates a similarity coef?cient h0, which allows the assessment of the similarity of individual runs of the program STRUCTURE. The optimal alignment of 20 replicates of K values was determined using the computer program CLUMPP 1.1.2 (Jakobsson and Rosenberg 2007) and clusters were visualized using the program DISTRUCT 1.1 (Rosenberg 2004). Results SSR markers ampli?cation A total of 107 alleles were scored for the 19 SSR markers (Table 2). The number of alleles per locus ranged from 3 to 9. Three markers had very low PIC; IB-S07(0.22),JB1809(0.19)andIBSSR09(0.31) thus were excluded from further analyses. Determining relatedness between cultivars in Uganda A total of 10 newly improved cultivars released by the national program were compared with 158 Ugandan landraces. The unweighted neighbor joining (NJ) algorithm cluster analysis generated numerous clusters (Fig. 1). Improved cultivars were scattered into many of these clusters together with landraces. Noteworthy (6/10) improved cultivars were grouped together with a Kenyan cultivar Kakamega, which was purposely included in this analysis because it is a known maternal parent for many of these improved cultivars. Genetic relationship between genotypes from Uganda’s agro-ecological zones and cultivars collected from other East African countries AnalysisofMolecularVariance(AMOVA)indicatedthatonly6 %ofthegeneticvariationwasexplainedby differences among the sources (Table 3). Analysis of the sixteen microsatellites yielded a total of 93 presumptive loci in the 228-sweet potato genotypes from the eight prede?ned populations (Table 4). An average of 70 polymorphic loci was observed in each population. The level of genetic diversity varied among the different populations. Most regions in Uganda had populations with few unique alleles (1–4), except the south-western region, which had none. Tanzanian cultivars also had few unique alleles (4), but had the highest level of heterozygosity (D). Overall the level of heterozygosity (D) for the collected samples was low. The signi?cant difference between the cultivars from Tanzania and the populations from Uganda and Kenya is clearly shown in the genetic distance matrix (Fig. 2). Genetic relationship between Ugandan genotypes and cultivars collected from elsewhere Analysis of Molecular Variance (AMOVA) indicated that only 24 % of the genetic variation was explained by differences among the countries (Table 5). Pairwise comparisons of genetic differe