稻麦联合收获机清选装置智能设计与优化系统研究

针对传统农机产品研发周期长、设计效率低等问题，构建了一套稻麦联合收获机清选装置智能设计与优化系统。该系统由用户需求模块、知识库和推理模块、参数化建模模块以及智能优化模块组成，可以实现清选装置的智能设计与优化。首先，在SQL Server 2012中建立了清选装置设计知识库，研究了清选装置设计的推理流程，系统可以根据用户需求，调用知识库中的相关设计知识，并使用实例和规则相结合的推理方法进行设计推理，从而输出清选装置关键零部件参数；其次，使用Visual Studio编程软件，结合C++及KF（知识融合）两种开发语言对NX进行二次开发，搭建清选装置参数化模型库，参考知识库和推理模块输出的零部件参数进行建模，得到清选装置部件模型；以清选装置入风口风速、上导风板倾角、下导风板倾角、振动筛频率为优化变量，设计清选装置CFD-DEM耦合仿真的正交试验，通过计算试验过程中的清选含杂率和损失率来评估清选效果；最后，基于仿真结果数据，采用PSO-SVR算法建立清选装置优化变量与清选含杂率、损失率的回归模型，使用SPEA2算法实现清选含杂率、损失率的多目标优化，并得到一组损失率最低的Pareto非劣解集，即当清选装置入风口风速为6m/s、振动筛频率为4.5Hz、上导风板倾角为32°、下导风板倾角为18°时，对应的清选装置模型损失率最低，含杂率、损失率分别为1.077%、0.97%。以此为参考，可优化清选装置关键零部件模型设计参数，为稻麦联合收获机清选装置设计提供优化方案。

Intelligent Design and Optimization System for Cleaning Device of Rice and Wheat Combine Harvester