直线电磁振动下玉米种子定向传输的模拟仿真试验与验证

针对使用实际直线电磁振动定向装置进行优化试验时效果不理想的问题,利用ADAMS建立玉米种子直线电磁振动定向装置参数化仿真模型,从传输稳定性角度确定3个影响因素(振幅A、台阶高度H和倾角J)的试验范围,以传输速度v和定向成功率ρ为指标,进行直线电磁振动下玉米种子定向传输的模拟仿真试验,得到了直线电磁振动定向装置的最佳工作条件:A=0.6mm、H=3mm、J=4°。通过实际直线电磁振动定向装置对该最佳工作条件进行验证,结果表明:玉米种子的平均传输速度和定向成功率与仿真结果基本一致,并且能够保证传输稳定性,说明该最佳工作条件正确合理。     

基于堆积试验的玉米包衣种子离散元参数标定

为获得基于黏结颗粒模型（BPM）玉米包衣种子离散元仿真所需的精确接触参数，基于堆积试验对玉米包衣种子的仿真参数进行标定。对郑单958玉米包衣种子分类筛选后，通过激光扫描仪对轮廓较好的种子进行扫描，得到点云数据，并通过CATIA软件对点云数据进行处理，最终得到玉米种子仿真模型。设计Plackett-Burman试验，通过Isight软件的近似模型与DOE联合模块对试验结果进行分析，筛选出对堆积角影响显著的参数：玉米种子-玉米种子静摩擦系数、法向刚度与切向刚度。基于Isight软件RSM优化模块，根据Box-Behnken试验结果建立堆积角与显著性参数的二阶回归模型，得到参数的最佳组合：玉米种子-玉米种子静摩擦系数0.269、法向刚度2.54×10⁸ N·m^-3、切向刚度5.93×10⁷ N·m^-3。将标定参数仿真所得堆积角与真实试验值进行对比，二者相对误差为0.98%。上述结果表明，响应面分析可用于标定玉米包衣种子的离散元仿真参数，为玉米气力式排种器的结构设计与参数优化提供参考。     

稻谷颗粒模型离散元接触参数标定与试验

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。     

白鲢在振动平台上的头尾定向规律研究

以白鲢(Hypophthalmichthys molitrix)和倾斜振动平台为研究对象,分析白鲢在倾斜振动平台上的运动规律。采用Matlab软件对白鲢鱼体在倾斜振动平台上的运动进行数值模拟,结果表明,定向时间随激振力大小、激振力与台面夹角、台面倾角、激振力频率变化。选择质量为1kg左右的白鲢,分别以试制的振动定向设备和高速摄影仪为试验装置和监测装置,通过数值模拟其在不同输入参数条件下的定向时间和定向成功率,得到台面倾角、激振力大小、激振力与台面夹角、激振力频率等因素对白鲢定向时间和定向成功率的影响规律。数值模拟和定向试验均表明,采用倾斜振动平台可以实现鱼体的头尾定向,在适宜的参数范围内,定向成功率可以达到100%,且定向时间随台面倾角、激振力大小、激振力与台面夹角、激振力频率的增大而降低。数值模拟结果与定向试验结果一致,表明所建立的鱼体运动模型能较好地描述鱼体在振动平台上的运动。     

基于PFC~(3D)的玉米籽粒离散元参数研究

离散元法多用于模拟颗粒类离散单元体的运动状态以及受力情况,基于PFC~(3D)软件建立的玉米颗粒不仅在外形、质量上有区别,而且在玉米颗粒之间的接触情况也有差别,所以正确有效的仿真参数是数值模拟试验的基础,且颗粒之间的运动以及受力情况还要考虑离散元软件中的接触模型。针对此问题,本文依托玉米直剪试验采用响应面法对线性接触模型下的玉米离散元参数进行标定,以内摩擦角为响应值得到在此接触模型下3个显著影响因子分别是阻尼系数、摩擦系数、剪切模量。试验数据用Design Expert分析软件得出该内摩擦角与显著影响因子的回归方程,以实际试验结果作目标值解出3个显著影响因子:玉米剪切模量为385kPa、阻尼系数为0.62、种间摩擦系数为0.051。将标定后的参数进行不同法向压力的数值模拟直剪试验,结果表明:数值模拟直剪试验结果与实际结果最大误差为5.69%,该参数可以应用于线性接触模型下模拟试验,为基于PFC~(3D)软件的玉米离散元数值模拟提供依据。     

考虑颗粒间黏结力的黏性土壤离散元模型参数标定

【目的】实现黏性土壤离散元模型的接触参数与接触模型参数标定。【方法】基于土壤堆积角物理试验结果,采用考虑颗粒间黏结力的"Hertz-Mindlin with JKR"接触模型进行土壤堆积角仿真试验,借助GEMM(Generic EDEM material model database)数据库获得离散元模型关键参数(包括JKR表面能、恢复系数、静摩擦系数与动摩擦系数),进一步运用Box-Behnken试验方法进行堆积角仿真试验。【结果】通过对试验结果进行多元回归拟合分析获得了堆积角回归模型,回归模型的方差分析表明该模型极显著,试验因素对堆积角的影响为二次多项式,且存在复杂的一次与二次交互作用。以堆积角40.45°为目标对回归模型进行寻优,得到了优化解:JKR表面能7.91J·m-2;恢复系数0.66;静摩擦系数0.83;动摩擦系数0.25。以此优化解进行仿真试验获得的堆积角为39.73°。堆积角仿真试验与物理试验在堆积角度和形状上具有较高的相似性。【结论】可利用该优化参数对样品土壤进行进一步的黏性土壤与触土部件间的离散元仿真,从而揭示黏性土壤在触土部件作用下的运动规律。     

新疆农田粉土离散元仿真参数标定

【目的】标定新疆地区粉土离散元仿真模型,量化分析农业机械触土部件与土壤的相互作用。【方法】采用EDEM离散元仿真软件,运用斜坡试验标定土壤与触土材料（65 Mn）之间的接触参数,堆积角试验标定土壤与土壤之间的接触参数,以斜坡滚动距离为优化目标进行回归分析。【结果】土壤与65 Mn之间离散元模型参数的一种优化组合为恢复系数0.51,静摩擦系数0.56,动摩擦系数0.08,JKR表面能4.12;以堆积角为优化目标,土壤之间离散元模型参数的一种优化组合为恢复系数0.57,静摩擦系数0.65,动摩擦系数0.23,JKR表面能4.49。滚动距离和堆积角的误差分别为6.05%、1.28%。【结论】在建立的仿真模型条件下,在8、9、10 km/h作业速度下,犁体仿真试验与实际试验的工作阻力相对误差为5.69%、5.95%、6.49%,建立的模型真实可靠。     

电动拖拉机机械电磁式振动馈能装置设计与性能研究

【目的】基于能量回收再利用的原理提出一种机械电磁式振动馈能装置,为解决电动拖拉机电池电量匮乏与持续工作时间短等问题提供参考。【方法】采用双单向离合器和齿轮齿条机构设计机械电磁式振动馈能装置,将其安装在电动拖拉机底盘与动力电池组之间,对装置的机械传动进行理论分析,考虑齿轮啮合副的啮合阻尼、时变啮合刚度、齿侧间隙、综合传递误差以及单向离合器储备间隙等因素,建立振动馈能装置的动力学模型。对该模型特性进行分析,并就位移激励频率、振幅和外部负载对装置能量回收性能的影响规律进行仿真分析。最后试制样机,进行台架试验。【结果】仿真和台架试验结果显示,在位移激励频率为4 Hz、振幅为6.0 mm和外部负载为120 Ω的工况下,振动馈能装置的能量回收率最大,分别为34.94%和33.04%。同时,根据装置的电能再生率曲线可知,当位移激励一定时,电能再生率随外部负载的增大而增大;位移激励振幅越大,频率越大,装置的电能再生率也越大。【结论】所设计的机械电磁式振动馈能装置可以满足电动拖拉机振动能量回收的要求,具有明显的能量回收性能,能够为电动拖拉机振动能量的回收和电能补给提供技术支撑。     

基于离散元的木薯种茎仿真参数标定方法研究

针对木薯机械化种植过程中切种与播种等环节离散元仿真研究缺乏准确模型等问题，以桂热4号木薯为研究对象，利用试验及离散元模拟结合的方法对木薯种茎离散元仿真参数进行标定。先测定种茎基本物理参数，应用Hertz-Mindlin无滑动接触模型开展颗粒堆积虚拟试验，并结合圆筒提升法进行种茎堆积物理试验。通过2水平因子试验、最陡爬坡试验以及响应面分析确定种茎基本接触参数。在此基础上，应用Hertz-Mindlin with bonding接触模型开展种茎切断仿真试验，通过响应面分析颗粒切断离散元仿真参数。为验证标定参数准确性，通过侧壁坍塌试验进行参数验证，发现休止角的相对误差均小于2%,相对误差平均值为0.69%。研究结果表明，标定方法正确、仿真参数准确。     

基于Plackett-Burman试验设计与响应面法优化玉米秸秆离散元模型

为了减小免耕播种机防堵装置数值模拟的误差,结合物理试验与仿真试验进行玉米秸秆离散元参数的标定。基于Hertz-Mindlin with bonding 接触模型建立了玉米秸秆离散元模型,以物理试验与仿真试验中临界载荷的相对误差为试验指标进行仿真单轴压缩试验;采用Plackett-Burman试验筛选出具有显著性影响的试验因素;采用Box-Behnken响应面法对玉米秸秆离散元模型进行优化。试验结果表明:接触半径和单位面积切向刚度对试验指标影响极显著(P<0.01),单位面积法向刚度对试验指标影响显著(0.01<P<0.05);玉米秸秆的最优离散元参数为,接触半径1.2 mm、单位面积法向刚度9.361×10⁷ N/m³、单位面积切向刚度9.845×10⁷ N/m³,在此条件下,仿真压缩试验的临界载荷为950.2 N,与物理试验值935.4 N的相对误差为1.58%,验证了参数的可靠性。标定的玉米秸秆离散元模型可用于免耕播种机防堵装置的数值模拟,为防堵装置结构优化改进提供了依据。     

包衣棉种物性参数测定与离散元仿真参数标定

针对目前在EDEM(离散元法)中直接建立的棉种颗粒模型与实际棉种在外形上存在一定差异,且缺乏准确的包衣棉种仿真参数的问题,采用物理试验方法测定‘新陆中67号’棉种的基本物理力学参数,研究包衣对棉种与有机玻璃板间的接触参数(碰撞恢复系数、静摩擦因数和滚动摩擦因数)的影响,基于逆向工程技术建立棉种离散元颗粒模型,运用响应曲面分析法建立包衣棉种种间接触参数与休止角相对误差的二阶回归模型,结合物理试验和仿真试验对仿真参数进行标定,确定包衣棉种种间碰撞恢复系数、静摩擦因数和滚动摩擦因数的最优参数组合,并利用棉花精密排种器排种试验对仿真参数进行验证。结果表明:‘新陆中67号’棉种的泊松比为0.27,剪切模量为14 MPa,包衣剂对棉种表面摩擦特性有一定影响,包衣棉种与有机玻璃之间的碰撞恢复系数、静摩擦因数和滚动摩擦因数分别为0.25、0.49和0.21,包衣棉种种间碰撞恢复系数、静摩擦因数和滚动摩擦因数分别为0.19、0.23和0.13,此最优参数组合下排种仿真试验与台架试验的合格率和漏播率相对误差均小于5%,包衣棉种离散元颗粒模型和仿真参数可用于离散元仿真模拟试验。     

白萝卜种子颗粒模型离散元接触参数标定与试验

在利用EDEM与FLUENT耦合模拟白萝卜排种器排种过程时,白萝卜种子颗粒参数设置以及模型的选择直接影响仿真结果的可靠性。结合白萝卜种子真实颗粒和仿真堆积试验,标定了不同填充球颗粒半径白萝卜种子模型的2个主要接触参数：白萝卜种子-有机玻璃静摩擦系数和白萝卜种子间静摩擦系数。采用自动填充方式创建了不同填充球颗粒半径白萝卜种子的离散元模型。利用Plackett-Burman试验对物料特性影响参数进行分析,发现白萝卜种子-有机玻璃静摩擦系数、白萝卜种间静摩擦系数对堆积角的影响极显著。结合台架与仿真堆积试验,建立了2个主要接触参数与堆积角的二元回归模型,以白萝卜种子实际堆积角为目标对参数进行寻优,得到不同填充球颗粒半径白萝卜种子模型的白萝卜种子-有机玻璃静摩擦系数和白萝卜种子间静摩擦系数。结合堆积角相对误差率与仿真时间分析最佳球颗粒填充半径,当白萝卜种子离散元填充颗粒半径为0.25 mm时,其仿真精度和仿真时间最优。得到的最佳填充球颗粒模型以及标定的接触参数,为白萝卜种子排种器研究提供一定的参考。     

玉米育种激光切割采样视觉检测方法研究

【目的】引入机器视觉技术引导激光切割玉米种子,实现玉米育种行业分子标记辅助育种采样的自动化。【方法】设计基于视觉的玉米粒形质量检测和姿态识别系统,提出玉米粒形质量检测和姿态识别算法:首先,根据提取的玉米粒形特征参数,剔除粒形尺寸不合格的玉米种子,然后,计算合格玉米种子的姿态,以便姿态调整装置将种子调整到理想切割姿态。【结果】算法处理时间约0.6 s,姿态角平均绝对误差2.00°,满足使用的精度要求。【结论】该方法有助于实现玉米分子标记辅助育种中的激光自动切割采样。     

基于离散单元法的荞麦播种机排种器设计与试验

为优化荞麦播种机外槽轮式排种器的最佳排种性能参数,满足3种典型荞麦种子的农艺要求,降低田间试验强度,采用球颗粒聚合法建立3种典型荞麦种子的EDEM仿真分析模型,通过试验测量计算3种荞麦种子在不同接触形式下的刚度系数和阻尼系数,基于离散单元法对荞麦播种机排种器进行数值模拟.采用L_4(2~3)正交试验法进行排种器工作过程模拟,研究不同转速、凹槽半径和槽数对排种器排量的影响.仿真试验结果表明:凹槽半径为3×10~(-3) m,槽数为20,槽轮转速为58.58 r/min时,排种器能够满足3种荞麦种子的最大播量要求.台架试验结果表明:台架试验与仿真试验的排量相对误差2.93%～9.90%;荞麦排种器的排量随槽轮转速的增加而增加,总体线性度相关系数R~20.98.     

Neural network prediction of performance parameters of an inclined plate seed metering device and its reverse mapping for the determination of optimum design and operational parameters

Seed planting equipment with inclined plate seed metering devices is the most commonly used equipment for planting of peanut crop in India. For obtaining the high yield, it is very essential to drop the peanut seeds in rows maintaining accurate seed rate and seed spacing with minimum damage to seeds during metering. This mainly depends on forward speed of the planting equipment, rotary speed of the metering plate and area of cells on the plate. The relationship between these factors and the performance parameters viz., seed rate, seed spacing and percent seed damage can be established using regression analysis. But they may not be very accurate and may pose difficulty in the determination of inputs for a set of desired outputs (reverse mapping). Hence, an attempt has been made in this paper to develop the feed forward artificial neural network (ANN) models for the prediction of the performance parameters of an inclined plate seed metering device. The data were generated in the laboratory by conducting experiments on a sticky belt test stand provided with a seed metering device and an opto-electronic seed counter. The generated data was used to develop both statistical and neural network models. The performance of the developed models was compared among themselves for 4 randomly generated test cases. The results show that the ANN model predicted the performance parameters of the seed metering device better than the statistical models. In order to determine the optimum forward speed of the planting equipment, peripheral speed of the metering plate and the area of cells on the plate to obtain the recommended seed rate of 33.33 seeds/m², seed spacing of 100 mm and percent seed damage of 0.2% with 100% fill of the cells, a novel technique of reverse mapping using ANN model was followed. It was observed that the optimum forward speed of the planting equipment and optimum area of cells on the metering plate had good correlation with size of seed. Linear regression equations were developed to predict the optimum forward speed of the planting equipment and optimum area of cells on the metering plate using the size of seeds as independent parameter. The peripheral speed of the metering plate of 0.237 m/s was found to be optimum for the size of seeds in the range of 95.42-123.01 mm². However, the results need to be verified by conducting planting operation under actual field conditions.     

小粒径作物种子气力式排种器适应性试验

针对现有气力式排种器对小粒径种子因吸附力大于重力造成落种困难的不足,设计了1种负压吸种、正压吹种的气力滚筒式小粒径种子排种器。选取油菜籽(球形)、芝麻种子(扁卵圆形)进行试验,以合格率为评价指标,通过转速、吸种压力、吹种压力、振动幅度等影响因素验证排种器的适应性。正交试验结果表明:该排种器能够适应球形、扁卵圆形种子的精播,合格率均能达到90%,球形种子精播效果优于扁卵圆形种子。影响油菜籽精播合格率的因素大小依次为吸种负压、振动幅度、转速、吹种正压;影响芝麻精播合格率的因素大小依次为转速、振动幅度、吹种正压、吸种负压。     

光电感应式油菜种子流监测装置设计与试验

针对油菜气力槽齿盘式精量排种器高速排种过程中种子流不易准确监测的问题，设计出一种光电感应式油菜种子流监测装置，对排种器的落种数量进行实时监测。该监测装置调用ARM嵌入式系统的中断，定时器资源，在时间窗口中采集回归反射型光纤传感器的输出脉冲，计算得到排种器双路各自落种数量以及落种总数，并在液晶屏上显示。选用华油杂62号作为试验对象，以排种盘转速和吸室真空度作为试验变量，以落种数量的监测值和实际值的相对误差作为试验指标，在油菜气力槽齿盘式精量排种器上进行该监测装置的实时监测试验，得到落种数量的监测值；再利用数粒仪计算落种数量的实际值，求出监测的相对误差。试验数据表明，监测值的相对误差不大于5.21%。该装置能够有效实现油菜种子的实时监测，对提高油菜气力槽齿盘式精量排种器排种性能的监测水平，推进油菜排种监测装置的研究具有重要意义。     

番茄气吸滚筒式排种器的优化设计与试验

针对番茄种子粒径小、质量轻、形状不规则、难以实现精量排种的问题,设计了一种气吸滚筒式排种器,主要由正压吹种装置、凸形滚筒、种箱、激振器等部件组成。排种器凸形滚筒内负压产生吸附力,吸附番茄种子随滚筒转动,至投种位置时在正压气吹的作用下完成排种。确定滚筒直径142 mm、长度345 mm,吸种孔数10个×20个、孔距33.3 mm、孔径1.2 mm。以吸种负压、滚筒转速和振动频率为试验因素,单粒率、重播率和漏播率为性能评价指标,进行正交旋转组合试验,建立回归模型,采用多目标优化方法,得到排种器的最优工作参数为吸种负压530 Pa、滚筒转速5 r/min、振动频率68 Hz,此时排种器漏播率为3.7%,重播率为3.2%,单粒率为93.1%。