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1.
离散元法在农业工程研究中的应用现状和展望 总被引:11,自引:0,他引:11
现代农业装备数字化设计是农业工程领域的主要研究方向之一,农业机械与各类农业物料的接触作用及其对农业机械设计工作的影响是现代农业装备数字化设计重要内容和难点。离散元法是一种基于不连续性假设的计算机数值模拟方法。研究表明,离散元法可以用于仿真分析农业散体物料与机械装备间的相互作用关系,为现代农业装备数字化设计提供了新手段,在农业工程领域具有良好的应用前景。本文对离散元法的基本概念、发展历程及常见程序软件进行了概述,归纳分析了离散元法在模拟农业土壤与农业物料接触时的模型确定及其参数标定方法,重点阐述了各作业环节典型农业机械的离散元法应用现状和发展动态。对基于离散元的数值模拟仿真及其工业化应用推广所面临的主要问题进行了分析和总结,指出通用参数标定方法缺失和模型过度简化是离散元法进一步发展的制约因素,加强接触模型和参数标定的基础研究工作,推动专业、通用的软件平台开发,提高计算机计算和存储能力及改进离散元算法结构,从而提升模型计算效率将是今后的研究方向和工作重点。 相似文献
2.
AquaCrop模型在东北黑土区作物产量预测中的应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
东北黑土区是我国玉米和大豆生产基地,为了实现利用AquaCrop模型优化管理和预测产量,本文基于作物小区田间试验和大田观测数据,采用OAT(one factor at a time)法分析了该模型参数的敏感性,率定了敏感性高的参数,并对率定后的模型进行了验证。结果表明:玉米和大豆产量均对影响经济产量的收获指数十分敏感,二者虽然对冠层和根系生长参数都敏感,但有所差异:玉米对冠层衰减系数(canopy decline coefficient,CDC)更为敏感,而大豆则对限制冠层伸展的水分胁迫系数曲线的形状因子(shape factor for water stress coefficient for canopy expansion,Pexshp)更为敏感;玉米因根系深对最大有效根深(maximum effective rooting depth,Zx)更敏感,大豆因根系浅对根区根系伸展曲线的形状因子(shape factor describing root zone expansion,Rexshp)更敏感。由于玉米需水量大,对冠层形成和枯萎前的作物系数(crop coefficient before canopy formation and senescence,KcTr,x)和归一化水分生产力(normalized water productivity,WP*)很敏感,大豆则是一般敏感。率定后模型模拟玉米产量与实测产量的回归系数由0.34提升至0.89,模拟大豆产量与实测产量的回归系数由0.80提升至0.88。进一步用大田实测产量的验证结果表明:预测的玉米与大豆产量与实测产量间回归方程的决定系数(coefficient of determination,R2)分别为0.775和0.779,均方根误差(root mean square error,RMSE)分别为1.076 t hm^–2和0.299 t hm^–2,标准均方根误差(normalized root mean square error,NRMSE)分别为0.097和0.178,模拟效率(model efficiency,ME)分别为0.747和0.730,率定后的AquaCrop模型能较精准地模拟东北黑土区玉米和大豆产量,可用于产量预测或优化管理。 相似文献
3.
针对甘薯秧蔓机械化回收过程中离散元仿真研究缺乏准确参数值的问题,采用直接测量和虚拟标定相结合的方法对碎甘薯茎秆和叶片离散元仿真参数进行研究。采用物理试验法获得碎甘薯秧的本征参数、碰撞恢复系数等参数值及碎甘薯秧颗粒的静摩擦系数参数范围,并为离散元法仿真设计了不同的参数组合。通过堆积角优化仿真试验确定甘薯叶片本征参数及其他不易直接测量的离散元仿真参数。Plackett-Burman试验表明,甘薯茎秆—甘薯茎秆和甘薯茎秆—45钢的静摩擦系数、甘薯茎秆—甘薯茎秆和甘薯茎秆—甘薯叶的滚动摩擦系数均显著影响堆积角。运用最陡爬坡试验和Box-Behnken优化试验标定了对碎甘薯秧堆积角有显著影响的参数值,以得到的参数进行颗粒堆积仿真试验,测得堆积角平均值为40.51°,与实测值相对误差为0.972%,说明物理试验加优化仿真试验来标定离散元参数是可行的,标定所得的参数可作为甘薯秧茎叶离散元仿真参数。 相似文献
4.
机收麻山药离散元模型构建及其仿真参数标定 总被引:3,自引:2,他引:1
由于麻山药收获过程缺乏有效数值模拟,在很大程度上阻碍了麻山药收获机的设计与优化。该文测定了麻山药的密度、长度、径向尺寸、抗压、抗弯及抗剪强度,基于离散元法建立了麻山药双峰分布模型,并对黏结参数进行校核;以土壤堆积角为响应值,对沙壤土基质间的碰撞恢复系数、静摩擦因数、滚动摩擦因数和表面能4个参数进行标定,建立了土壤堆积角与4个参数之间的回归模型并进行验证,标定了麻山药与钢板、沙壤土间的碰撞恢复系数、静摩擦因数和滚动摩擦因数。试验结果表明,麻山药双峰分布模型能够表征麻山药的力学特性,参数校核得到法向刚度、切向刚度、临界法向应力、临界切向应力及黏结半径分别为9.3×105 N/m、3.0×106 N/m、0.58 MPa、0.14 MPa、3.5 mm;沙壤土基质间的碰撞恢复系数、静摩擦因数、滚动摩擦因数及表面能分别为0.42、0.20、0.30、0.40 J/m3,离散元仿真试验后得到的土壤堆积角与试验结果平均误差为1.48%;麻山药与钢板之间的碰撞恢复系数、静摩擦因数及滚动摩擦因数分别为0.34、0.26、0.049,与沙壤土之间的碰撞恢复系数、静摩擦因数及滚动摩擦因数分别为0.21、0.38、0.075。研究结果可为麻山药机械化收获及产后加工等仿真试验提供一定的理论参考。 相似文献
5.
不同填充颗粒半径水稻种子离散元模型参数标定 总被引:5,自引:0,他引:5
气固两相流耦合仿真被广泛运用在气力式排种器工作过程的研究中,因确定性颗粒轨道数值计算模型的需求,种子多采用颗粒聚合的方法建模,该方法采用的填充球颗粒半径越小、数量越多就越能接近种子的真实形态,但会造成仿真计算资源过度消耗、仿真时间增长。为研究不同填充球半径的水稻种子模型对颗粒间的动力学响应特性的影响,寻找种子模型最佳的填充球颗粒数量,本文以水稻种子为研究对象,借助三维扫描与逆向拟合的方法获取种子外形轮廓,分别采用不同半径(0.30、0.21、0.18、0.16、0.15mm)的球颗粒对其进行填充,形成气固耦合的水稻颗粒粘结聚合模型。采用无底圆筒提升、滑落堆积的真实试验与仿真测定,采用曲面响应法,以休止角为指标,标定出不同填充球颗粒半径种子模型的种间静摩擦因数和动摩擦因数;通过圆筒提升和滑落堆积试验对参数进行验证,以仿真试验休止角的变异系数为指标,结果表明随着填充球半径的减小,仿真结果越接近真实值;通过水稻正压式排种器气固两相流耦合仿真进行验证,以充种率为指标,结果表明填充颗粒半径为0.21mm,仿真时长与仿真精度最优。 相似文献
6.
胡麻籽粒离散元仿真参数标定与排种试验验证 总被引:6,自引:3,他引:3
为借助离散单元法优化胡麻机械化生产装备提供胡麻基本参数,该文对甘肃省普遍种植的定亚22号、陇亚10号、陇亚13号3种胡麻籽粒通过试验法测定了胡麻籽粒的基本物理参数(3个方向尺寸、质量密度、体积密度、泊松比、千粒重、含水率、弹性模量)和接触力学参数(恢复系数、静摩擦系数);通过调整胡麻模型的滚动摩擦系数条件下形成的胡麻堆积角逼近胡麻实际堆积角方法,预测胡麻滚动摩擦系数。结果表明:定亚22号胡麻滚动摩擦系数为0.041 5、陇亚10号为0.042 5、陇亚13号为0.042 0。探讨了胡麻堆积角形成过程中滚动摩擦系数对胡麻与底板接触数量、胡麻动能和重力势能影响变化规律,结果表明:随着滚动摩擦系数的减少,胡麻与底板的接触数量增加,胡麻种群的转动动能呈先增加后减小的变化趋势;减小胡麻滚动摩擦系数,其转动动能增加。通过设计的异型窝眼轮排种仿真和大田试验可知,胡麻平均穴粒数为9.5粒,标准差为1.5粒;大田试验的平均穴粒数为9粒,标准差为1粒。仿真和试验结果的穴粒数平均值的相对误差为5.26%,基本满足西北旱区胡麻播种机械设计参数优化需求。 相似文献
7.
EDEM与FLUENT耦合模拟稻谷清选时,稻谷颗粒参数设置的准确性直接影响仿真结果的可信度。结合稻谷颗粒堆积角的实测试验与仿真试验,标定了稻谷颗粒模型间静摩擦系数、滚动摩擦系数2个主要接触参数。设计了堆积角形成装置,该装置采用坍塌法和注入法同时形成2种堆积角,可以减小非同时形成所引起的测量误差;创建了稻谷颗粒的离散元模型,结合堆积角的实测试验与仿真试验,建立了2个主要接触参数与2种堆积角之间的二元回归方程;以稻谷颗粒2种堆积角的实测结果作为目标值,对回归方程进行数值求解,得到颗粒模型间的静摩擦系数、滚动摩擦系数分别为0.433 6、0.161 5;设计了抛洒试验对标定后的参数进行验证,抛洒长度、宽度和近抛洒端堆积角等特征参数的实测结果与仿真结果的相对误差小于5.7%,这表明颗粒的模拟运动轨迹与实际运动轨迹基本一致,所创建的稻谷颗粒离散元模型及标定得到的接触参数可以为EDEM-FLUENT耦合仿真稻谷清选过程提供参考。 相似文献
8.
基于视觉伺服控制的机器人手眼标定和逆运动学求解一直是视觉伺服领域的核心问题。随着应用场景的逐渐复杂,传统手眼标定方法已无法满足需求;随着网络深度的增加,单一BP神经网络逆运动学求解算法的误差趋于饱和甚至变大,无法进一步提升网络性能。针对以上问题,本文将手眼标定和逆运动学求解融合为拟合目标图像坐标到机器人各关节角之间的映射关系问题,提出了一种残差BP神经网络算法。使用多个残差网络模块的方式加深BP神经网络的深度,残差模块的输入信息可以在网络内跨层传输,较好地解决了因深度增加网络模型容易产生梯度消失而无法提升网络性能的问题;通过6自由度机器人雅可比方程对逆运动学解的空间进行划分,确定了8个独立的区域,基于独立区域方法对训练数据进行处理,从而避免了多自由度机器人逆运动学多解对网络学习的影响,网络训练精度提升了2个数量级,训练速度提高了2倍。在REBot-V-6R型6自由度机器人输送线分拣系统中进行二维平面抓取和三维实物抓取实验,实验结果验证了该方法的准确性。结果表明,该方法比1层BP神经网络、3层BP神经网络、5层BP神经网络的训练精度分别提高了4个数量级、2个数量级、5个数量级,测试精度提高2个数量级;与传统标定方法相比,本文方法节约了逆运动学求解过程的计算成本,抓取位姿精度提高了1个数量级。 相似文献
9.
并联机器人具有高速、高刚度和大负载等明显优势,被广泛应用到农业和工业领域,但多关节导致该类机器人控制精度不高。针对大空间运动3-RRRU并联机器人的运动学建模和误差标定方法展开了系统、深入研究。综合应用DH法和空间矢量法建立了机器人的运动学模型,在此基础上,借助偏微分理论推导并建立机器人的误差模型;应用激光跟踪仪进行不同轨迹下机器人的空间位置数据采集,对一般遗传算法进行改进,以等步距搜索策略实现主要遗传算子的优化,并通过全局数值寻优获取机器人的误差补偿数据,完成标定和补偿工作。实验表明:基于直线标定方式,补偿后直线轨迹跟踪误差控制在0.14~1.34mm,但不适用于曲线轨迹补偿,其实测补偿后的最大误差高达5.08mm。曲线轨迹标定精度高于直线轨迹标定,补偿后将直线和曲线两种路径下的最大误差分别降低至1.18mm和1.56mm。该标定方法自动化程度高,适用于含有大量关节并联机器人的误差标定工作。 相似文献
10.
野外试验中热脉冲探针间距校正方法的应用 总被引:1,自引:1,他引:0
土壤热特性是土壤的重要参数之一,热脉冲探针是目前土壤热特性最为常用的测量方法。在用热脉冲探针测量土壤热特性时,探针间距对测量结果的准确性影响非常大。而在野外试验中,由于土壤受到植物根系、土壤冻融、土壤动物活动等的影响,会造成探针间距的变化。因此,探针间距的校正在野外实地测量时十分重要。本研究团队在2013年提出热脉冲探针间距的校正方法,即在温度探针中使用两个热敏电阻,并通过理论公式校正探针初始间距后,得到间距变化后的探针真实间距。将此校正方法应用于野外试验中,分别于夏季和冬季监测土壤中三个深度处(3 cm、8 cm和13 cm)探针间距的变化。结果显示探针间距校正后得到的土壤热特性参数与未校正探针间距时的土壤热特性相比,探针间距校正后得到的土壤热特性参数更加准确可靠;但由于冬季表层土壤存在结冰现象,造成热脉冲探针无法准确测量热特性参数。 相似文献