基于CBR的機械式大豆排種器設(shè)計重用技術(shù)

劉宏新 周興宇 賈 儒 付露露

(東北農(nóng)業(yè)大學(xué)工程學(xué)院， 哈爾濱 150030)

0 引言

隨著制造技術(shù)的發(fā)展，農(nóng)業(yè)裝備更新?lián)Q代周期日益縮短，面對快速多變的市場，提高產(chǎn)品設(shè)計效率、加快產(chǎn)品整體流程速度、滿足用戶日益多樣化和個性化的需求是提高我國農(nóng)業(yè)裝備生產(chǎn)企業(yè)競爭力的必要途徑[1-2]。在實際生產(chǎn)中，產(chǎn)品設(shè)計工作以適應(yīng)性設(shè)計和變型設(shè)計為主[3]。據(jù)統(tǒng)計，制造業(yè)中55%的產(chǎn)品屬于適應(yīng)性設(shè)計，20%的產(chǎn)品屬于變型設(shè)計，25%的產(chǎn)品屬于新設(shè)計，即約75%的產(chǎn)品采用修改已有產(chǎn)品來解決設(shè)計問題，即使全新設(shè)計也可借鑒已有產(chǎn)品展開工作[4-7]。因此，實現(xiàn)產(chǎn)品設(shè)計知識的重用對提高產(chǎn)品設(shè)計的效率與質(zhì)量具有十分重要的作用。

產(chǎn)品設(shè)計重用是將檢索到的設(shè)計實例通過調(diào)整設(shè)計參數(shù)和修改少數(shù)零部件以滿足當前需求，從而提高設(shè)計效率和質(zhì)量[8-9]?；趯嵗评?Case-based reasoning，CBR)是當前實現(xiàn)設(shè)計重用的重要方法[10]。采用CBR技術(shù)可以檢索產(chǎn)品實例庫中與新機型設(shè)計要求相符或相似的設(shè)計實例，CBR技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于產(chǎn)品設(shè)計的各個領(lǐng)域[11-17]。但目前CBR缺乏定性與定量相結(jié)合的統(tǒng)一化的知識表達形式，在完成相似實例檢索后，缺少有效的實例評價與修改手段，限制了新產(chǎn)品研發(fā)的精確度與優(yōu)化程度[18]。

近年來，作者團隊一直致力于農(nóng)業(yè)裝備智能化設(shè)計研究，主要進展有：研究了基于模糊聚類法的大豆播種裝備譜系模塊劃分[19]，利用參數(shù)化建模方法實現(xiàn)模型的變型設(shè)計[20-21]，提出了一種數(shù)字模型全息體系與輔助標識的方法[22]，研究了基于物元標識的虛擬裝配技術(shù)[23]。以上研究為機械式大豆排種器設(shè)計重用技術(shù)研究奠定了良好的基礎(chǔ)。

排種器作為播種機的核心工作部件，其性能直接影響播種機的工作性能。排種器設(shè)計過程中包含大量的設(shè)計信息、規(guī)則和經(jīng)驗，因此，研究排種器的設(shè)計重用技術(shù)具有重要的現(xiàn)實意義。本文以機械式大豆排種器為對象，采用物元對排種器設(shè)計知識進行定性與定量相統(tǒng)一表示，構(gòu)建機械式大豆排種器設(shè)計重用實例庫，研究實例的檢索和評價方法，探索基于規(guī)則關(guān)聯(lián)的實例修改方法。通過將CBR與物元相結(jié)合實現(xiàn)機械式大豆排種器設(shè)計知識的重用，提高排種器設(shè)計效率與質(zhì)量，亦可為其他類農(nóng)業(yè)裝備智能化設(shè)計提供技術(shù)方案的借鑒。

1 設(shè)計重用流程

機械式大豆排種器設(shè)計重用是將以往成功的排種器設(shè)計實例用于當前的設(shè)計活動中，可有效提高排種器的設(shè)計效率。圖1為機械式大豆排種器設(shè)計重用流程，包括實例庫、實例檢索、實例調(diào)用與修改和虛擬仿真與改進。

(1)實例庫。實例庫是實現(xiàn)設(shè)計重用的基礎(chǔ)，在設(shè)計時，將已有產(chǎn)品的設(shè)計知識以物元的形式進行表示，進而轉(zhuǎn)換為實例庫中的實例，通過對實例庫中實例進行檢索、調(diào)用與修改，以適應(yīng)新的設(shè)計需求。

圖1 排種器設(shè)計重用流程圖Fig.1 Design reuse flowchart of seed metering device

(2)實例檢索。實例檢索是設(shè)計重用的關(guān)鍵步驟。在進行實例檢索時，設(shè)計人員首先需要根據(jù)設(shè)計要求輸入檢索參數(shù)和閾值t，并確定是否采用系統(tǒng)默認權(quán)重，默認權(quán)重由專家打分確定并存儲于實例庫中。如不采用默認權(quán)重，則利用層次分析法(Analytic hierarchy process，AHP)由設(shè)計人員確定各檢索參數(shù)權(quán)重。通過對實例庫中各實例檢索參數(shù)的匹配計算，得到按相似度降序排列的推薦實例。如沒有滿足要求的設(shè)計實例，則修改檢索參數(shù)和閾值重新進行檢索或進行全新設(shè)計。

(3)實例調(diào)用與修改。選擇檢索到的重用實例，并從實例庫中調(diào)用實例參數(shù)化模型。重用的實例一般與需求之間存在一定的差異，設(shè)計人員結(jié)合專業(yè)知識對重用實例進行修改，以提高產(chǎn)品作業(yè)性能。如重用的實例不需要修改，則直接對重用實例進行虛擬仿真。

(4)虛擬仿真與改進。對重用或修改后的實例進行虛擬仿真，檢驗其是否能夠滿足當前作業(yè)對象下的性能需求。通過對仿真結(jié)果分析，確定是否能夠做進一步的改進設(shè)計。如進行改進，則由設(shè)計人員進行詳細設(shè)計，從而得到最終設(shè)計方案。如不需要進行改進設(shè)計，則直接將其作為最終設(shè)計方案，完成設(shè)計重用過程。

2 實例表示與實例庫構(gòu)建

2.1 實例物元表示

實例清晰、完整和準確的表達，是實現(xiàn)設(shè)計重用的重要步驟。常用的實例表示方法有產(chǎn)生式規(guī)則表示法、謂詞表示法、語義網(wǎng)絡(luò)表示法和框架表示法。但這些表示方法具有對深層知識表達困難或使表達結(jié)果與原型不符等局限性[24]。為了能夠?qū)嵗?、實例特征和特征的取值用簡潔、統(tǒng)一的方式進行表示，形成定性與定量相結(jié)合的實例表達形式，在此引入物元概念，以便解決產(chǎn)品設(shè)計過程中的復(fù)雜問題。

實例物元即表示實例和實例零部件的名稱、屬性及量值的物元，用M表示。對于實例和實例零部件Om，具有cmi(i=1,2,…,n)個屬性，Om關(guān)于cmi的對應(yīng)量值vmi(i=1,2,…,n)，則其構(gòu)成一個n維實例物元，記為

(1)

式中Om——實例和實例零部件名稱

m——實例和實例零部件標識

n——實例屬性數(shù)目，n∈N

屬性cmi所對應(yīng)的量值vmi可以是數(shù)值、數(shù)值區(qū)間或?qū)嵗龑傩缘亩ㄐ栽u價。

實例關(guān)系物元即表示實例零部件間相互關(guān)系的物元，用R表示。當實例零部件在尺寸、結(jié)構(gòu)和裝配等方面存在相互關(guān)系時，若某一零部件屬性所對應(yīng)的量值發(fā)生改變，必然會引起與其相關(guān)聯(lián)的實例屬性量值的變化，因此，可用實例關(guān)系物元表示，記為

(2)

式中Mi、Mj——存在相互關(guān)系的實例零部件

i、j——零部件標識

k——存在相互關(guān)系的屬性數(shù)目，k∈N

對于實例零部件Mi和Mj其屬性數(shù)目k可以不同；Vf(ij)為屬性間所對應(yīng)的關(guān)系，Vf(ij)可以是等式、不等式、函數(shù)及關(guān)系表述語句。

2.2 實例庫構(gòu)建

機械式大豆排種器實例庫由實例物元數(shù)據(jù)庫和實例CATIA參數(shù)化模型庫兩部分組成。其中，實例物元數(shù)據(jù)庫用于存儲實例特征屬性、量值等信息，即將實例轉(zhuǎn)換為物元表達形式后存儲于Access數(shù)據(jù)庫中。實例CATIA參數(shù)化模型庫存儲有實例的三維模型，用于實例模型的調(diào)用和修改。

由于不同類型排種器結(jié)構(gòu)差異性較大，以排種器類別劃分基礎(chǔ)層次結(jié)構(gòu)，建立圖2所示的排種器實例庫組織結(jié)構(gòu)。這種組織結(jié)構(gòu)有利于實例的檢索和重用，也使實例的再存儲有章可循，并且給實例庫的管理維護提供便利。實例模型采用CATIA知識工程模塊進行參數(shù)化建模，預(yù)先定義零部件間的尺寸及裝配關(guān)系，即將部分實例關(guān)系物元蘊含于實例模型中，從而使各零部件不再是孤立的個體，充分體現(xiàn)產(chǎn)品的整體特性。

圖2 實例庫組織結(jié)構(gòu)示意圖Fig.2 Schematic of organizational structure of case library

3 實例檢索策略

3.1 實例屬性參數(shù)劃分

相似實例的共有特征是進行實例檢索的依據(jù)[25]。排種器設(shè)計過程中，既要考慮排種器的作業(yè)性能、整體尺寸，同時也要考慮其成本等因素。為了能夠快速、準確地從實例庫中獲取結(jié)構(gòu)尺寸相近，且性能較優(yōu)的排種器，本文將排種器的屬性參數(shù)劃分為基本參數(shù)、匹配參數(shù)和評價參數(shù)。

基本參數(shù)：能夠?qū)嵗臋z索范圍進行限定的參數(shù)。由于不同類型排種器結(jié)構(gòu)差異性較大，檢索參數(shù)有所不同，而對于同一排種器在不同作業(yè)速度下的作業(yè)性能存在差異，不對作業(yè)速度進行限定會造成重復(fù)檢索和推薦，因此，本文將排種器的類型和作業(yè)速度作為基本參數(shù)。

匹配參數(shù)：反映與設(shè)計要求相似程度的參數(shù)。如窩眼輪式排種器的排種輪直徑，實例庫中已有排種器的排種輪直徑僅需與設(shè)計要求值相近即可，排種輪直徑差值的絕對值反映其相似程度。

評價參數(shù)：能夠反映排種器性能的參數(shù)。如排種器的合格指數(shù)，實例庫中已有排種器合格指數(shù)大于設(shè)計要求，且其差值越大說明該排種器性能越好。反之，說明性能越差。

3.2 檢索算法

機械式大豆排種器設(shè)計重用中，為了從實例庫中獲取結(jié)構(gòu)尺寸相近且性價比較優(yōu)的設(shè)計實例，在確定基本參數(shù)的前提下，需要對需求實例物元與實例庫中已有實例所對應(yīng)的匹配參數(shù)和評價參數(shù)進行計算。本文在最近鄰算法基礎(chǔ)上進行改進，分別建立匹配參數(shù)和評價參數(shù)的相似度計算算法。假定實例物元集M′={M1,M2,…,Mj,…,Mm}，各實例具有屬性C′={c1,c2,…,ci,…,cn}，需求實例物元Mq與實例Mj的第ci個屬性所對應(yīng)的量值分別為vqi和vji，則Mq與Mj對應(yīng)的屬性ci的距離可表示為

dist(Mqi,Mji)=vji-vqi

(3)

(1)匹配參數(shù)相似度計算

對于匹配參數(shù)，僅需Mq與Mj的量值相近，無需考慮距離的正負。為了消除不同量綱的影響，進行歸一化處理，從而得到其相似度算法為

(4)

式中 max(vi)、min(vi)——第i個屬性所對應(yīng)最大值和最小值

當vqi和vji為區(qū)間量時，取區(qū)間中點進行計算。

(2)評價參數(shù)相似度計算

評價參數(shù)中，有些參數(shù)量值越大表示排種器性能越好，其相似度計算式為

sim(Mqi,Mji)=

(5)

評價參數(shù)中，有些參數(shù)量值越小表示排種器性能越好，其相似度計算式為

sim(Mqi,Mji)=

(6)

式(5)、(6)中，當sim(Mqi,Mji)>0時，實例所對應(yīng)的屬性量值滿足設(shè)計要求，且其值越大，說明該性能越優(yōu)；當sim(Mqi,Mji)=0時，實例所對應(yīng)的屬性量值處于臨界狀態(tài)；當sim(Mqi,Mji)<0時，實例所對應(yīng)的屬性量值不能滿足設(shè)計要求，且其值越小，說明該性能越差。

根據(jù)式(4)～(6)，需求實例物元Mq與實例物元集M中所有實例對應(yīng)屬性的計算結(jié)果可構(gòu)成一個相似度矩陣

(7)

為了區(qū)分各屬性對決策的影響程度，本文默認采用專家評價的方式對各屬性評估并賦予不同權(quán)重W={w1,w2,…,wi,…,wn}，也可由設(shè)計人員根據(jù)不同參數(shù)的重要性利用AHP法確定權(quán)重。規(guī)范化檢索算式為

(8)

其中

該算法實現(xiàn)了對實例相似性與性能的計算，得到實例相似度范圍sim(Mqi,Mji)w∈[-1,1]，檢索時設(shè)定的閾值不宜過大。

4 實例修改

采用基于規(guī)則關(guān)聯(lián)的方法對實例進行修改。規(guī)則關(guān)聯(lián)是指實例結(jié)構(gòu)尺寸參數(shù)與設(shè)計要求間存在可定量描述關(guān)系或與設(shè)計要求中的性能有強相關(guān)性。設(shè)計要求與實例結(jié)構(gòu)尺寸參數(shù)間的規(guī)則關(guān)聯(lián)如圖3所示。實例結(jié)構(gòu)尺寸參數(shù)包括主驅(qū)動參數(shù)P和被驅(qū)動參數(shù)U兩類，主驅(qū)動參數(shù)是與設(shè)計要求直接相關(guān)或?qū)嵗w結(jié)構(gòu)和性能起決定性作用的參數(shù)，如排種器種盤直徑、型孔個數(shù)等；被驅(qū)動參數(shù)是與主驅(qū)動參數(shù)間存在規(guī)則關(guān)聯(lián)的參數(shù)，隨主驅(qū)動參數(shù)的變化而變化。根據(jù)設(shè)計要求Q，通過對主驅(qū)動參數(shù)的調(diào)整可實現(xiàn)實例的快速修改。

基于規(guī)則關(guān)聯(lián)的實例修改過程的物元表達式為

(9)

其中

T*={T1,T2,…,Tn}

(10)

圖3 設(shè)計要求與實例結(jié)構(gòu)尺寸參數(shù)規(guī)則關(guān)聯(lián)Fig.3 Relationship between design requirements and structural dimension parameters of cases

式中T*——修改方式集合

Mo——修改前實例物元

Oo——被修改的實例或?qū)嵗悴考?/p>

M′o——修改后得到的新實例物元

coj——被修改的實例物元屬性

v′oj——修改后實例物元屬性的量值

實例物元Mo與實例物元集M′={M1,M2,…,Mm}中各實例物元間存在規(guī)則關(guān)聯(lián)，用關(guān)系物元集R′={Ro1,Ro2,…,Rom}表示，修改Mo引起的實例物元變化表達式為

(11)

以立式淺盆型排種器折邊傾角和排種盤直徑變化為例對基于規(guī)則的實例修改過程進行說明。圖4為排種器結(jié)構(gòu)示意圖，其結(jié)構(gòu)尺寸參數(shù)有排種盤直徑D、鉚釘孔分度圓直徑df、型孔分度圓直徑dk、折邊傾角α、折邊長度Lz和排種盤厚度B。其中，排種盤折邊傾角α和排種盤直徑D是影響排種器結(jié)構(gòu)和性能的主要參數(shù)，將其作為主驅(qū)動參數(shù)。利用CATIA軟件構(gòu)建模型，為實現(xiàn)排種盤的變形變異設(shè)計，需定義參數(shù)間的關(guān)聯(lián)規(guī)則。以型孔分度圓直徑dk為例，在圖5a的CATIA知識工程的規(guī)則對話框中輸入如下規(guī)則

if ′α′= =0deg

dk=D-9 mm

else if ′α′< >0deg

dk=(D/2-Lz/2)*cos(′α′)*2

利用此方法對排種盤其他參數(shù)進行設(shè)置，建立圖5b所示的排種盤參數(shù)化模型。

圖4 排種盤結(jié)構(gòu)示意圖Fig.4 Structure sketch of seed plate

圖5 排種盤規(guī)則定義與模型建立Fig.5 Rule definition and model establishment of seed plate

排種盤結(jié)構(gòu)變化會引起護種板、排種軸等一系列零部件的變化，依照上述方法建立排種器其他零部件參數(shù)化模型。分別取折邊傾角α等于0°、45°和90°，排種盤直徑D取160、220 mm，不同參數(shù)的排種器結(jié)構(gòu)如表1所示。為便于對排種器內(nèi)部結(jié)構(gòu)進行觀察，隱藏了排種器右殼體、右檢視窗、上蓋等零部件。

由于實例修改過程的復(fù)雜性和領(lǐng)域適應(yīng)性，目前實例的自動修改還存在很多問題，如設(shè)計回溯點的確定，設(shè)計失敗時數(shù)據(jù)的記錄和利用等[4,26]。本文采用交互式人工修改方法，將檢索到的相似實例的主驅(qū)動參數(shù)呈現(xiàn)在交互界面中，供設(shè)計人員修改。

5 人機交互與技術(shù)集成

5.1 人機交互界面

機械式大豆排種器設(shè)計重用過程中，用戶首先需要對重用排種器的類型進行選擇，進而進入與排種器類型相對應(yīng)的檢索界面。圖6為排種器類型選擇界面，通過該界面可對重用排種器類型進行確定，同時了解所選排種器的結(jié)構(gòu)、工作原理、特點及適用范圍。

表1 基于規(guī)則關(guān)聯(lián)的排種器修改
Tab.1 Modification of seed metering device based on rules association

圖6 排種器類型選擇界面Fig.6 Type selection interface of seed metering device

排種器檢索時，可采用通過專家打分確定的默認權(quán)重，也可由設(shè)計人員根據(jù)各檢索參數(shù)的相對重要性，利用判斷矩陣計算權(quán)重，圖7為立式圓盤排種器檢索界面。

圖7 排種器檢索界面Fig.7 Search interface of seed metering device

圖8 排種器實例修改界面Fig.8 Modification interface of seed metering device

圖8為立式淺盆型排種器實例修改界面，界面中包括排種盤直徑、折邊傾角、型孔個數(shù)等主驅(qū)動參數(shù)和排種器長度、高度等被驅(qū)動參數(shù)。其中，型孔個數(shù)隨排種盤直徑和型孔直徑的修改而變化，其參數(shù)可傳遞給排種器模型，與其他主驅(qū)動參數(shù)共同驅(qū)動模型修改。排種器長度、高度等被驅(qū)動參數(shù)不可人為修改，僅供設(shè)計人員對排種器尺寸進行整體把握，其文本框的Enabled屬性設(shè)置為False，單擊“參數(shù)確認”，其值會隨主驅(qū)動參數(shù)變化而變化。

5.2 技術(shù)集成

機械式大豆排種器設(shè)計重用實現(xiàn)的關(guān)鍵在于實例物元數(shù)據(jù)庫的連接和實例CATIA參數(shù)化模型庫中三維模型的調(diào)用與修改。

5.2.1數(shù)據(jù)庫連接

機械式大豆排種器設(shè)計重用過程中，采用Access關(guān)系型數(shù)據(jù)庫對排種器的實例參數(shù)進行存儲，其與人機交互界面的連接代碼如下

Dim conn As ADODB.Connection

Dim rs As Recordset

Set conn = New ADODB.Connection

Set rs = New ADODB.Recordset

conn.ConnectionString = "Provider=Microsoft.Jet.OLEDB.4.0;Data Source=" + App.Path + "DataBaseSMD_Ass.mdb"

conn.Open

5.2.2實例模型的調(diào)用與修改

通過對CATIA進行二次開發(fā)，實現(xiàn)對CATIA的訪問、實例模型調(diào)用和修改，其程序流程圖如圖9所示。

6 實例分析

6.1 需求實例物元與作業(yè)對象確定

排種器作業(yè)性能受種子外形尺寸影響，設(shè)定重用排種器的作業(yè)對象為墾豐16大豆種子，測得粒長、粒寬、粒厚平均值為6.95、6.77、6.18 mm；最大值分別為7.46、7.35、6.89 mm；最小值分別為6.16、6.09、5.69 mm。根據(jù)設(shè)計要求建立需求實例物元Mq為

圖9 實例模型調(diào)用與修改流程圖Fig.9 Invocation and modification block diagram of instance model

其中，基本參數(shù)為排種器類型和作業(yè)速度，匹配參數(shù)為排種盤直徑，評價參數(shù)為合格指數(shù)、破損率和成本。

6.2 實例檢索

設(shè)定閾值t=0.4，計算匹配參數(shù)與評價參數(shù)權(quán)重，構(gòu)造判斷矩陣H為

權(quán)重W=(0.072 4,0.483 7,0.317 5,0.126 4)，檢索得到如表2所示按相似度降序排列的推薦實例。

6.3 實例調(diào)用與修改

選擇表2中相似度最大的立式淺盆型排種器作為設(shè)計重用對象。為提高排種器作業(yè)性能，在排種器實例修改界面中，對排種器主驅(qū)動參數(shù)作如下修改：①根據(jù)作業(yè)對象大豆種子平均粒長6.95 mm，最大粒長7.46 mm，暫定型孔直徑為8 mm。②在型孔中心距一定時，增大排種盤直徑會增加型孔數(shù)目；在轉(zhuǎn)速一定時，排種盤旋轉(zhuǎn)一周排出種子越多，即相同株距下，增大排種盤直徑可降低排種盤轉(zhuǎn)速，有利于高速作業(yè)[27]。且當型孔直徑減小時，大種盤直徑有利于型孔數(shù)目的增加，因此，在設(shè)計要求允許范圍內(nèi)，將排種盤直徑修改為230 mm。③在作業(yè)速度和株距一定時，增加型孔數(shù)目，可降低排種盤轉(zhuǎn)速，增加充種時間，提高充填率。在型孔直徑為8 mm，排種盤直徑230 mm條件下，實例修改界面中型孔個數(shù)計算值為42個。修改前后排種器參數(shù)如表3所示。修改后的排種器模型如圖10所示。

表2 排種器推薦實例Tab.2 Recommended cases of seed metering device

表3 排種器參數(shù)對比Tab.3 Comparison of parameters of seed metering device

圖10 排種器三維模型Fig.10 3D model of seed metering device

6.4 虛擬仿真與改進

6.4.1EDEM虛擬仿真

利用EDEM軟件對修改后的排種器進行離散元仿真驗證。接觸碰撞模型為Herz-Mindlin(no slip) built-in模型。仿真參數(shù)設(shè)置如表4所示[28-29]。

表4 EDEM仿真參數(shù)設(shè)置Tab.4 EDEM simulation parameter setting

墾豐16大豆種子呈近似橢球形，采用球充填方法建立種子模型。充填球的原則為：充填球的外輪廓盡可能逼近橢球的外輪廓；充填球的球心落在橢球的軸線或軸平面上；在滿足精度的條件下，充填球數(shù)盡可能少[30]。本文分別采用4、5、9、13球構(gòu)造大豆種子模型，如圖11所示。4、5球與種子橢球形差距相對較大，交界線明顯，9、13球更接近橢球形，曲線更為流暢，理論上充填球數(shù)越多越接近種子實際輪廓，但隨著球數(shù)增多會導(dǎo)致仿真計算時間增加。以測定的種子平均粒長、粒寬和粒厚為標準，綜合考慮種子外形曲線的圓滑性和仿真效率，采用9球充填建立大豆種子模型，設(shè)定種粒尺寸呈正態(tài)分布。

圖11 大豆種子模型Fig.11 Soybean seed models

將排種器CATIA參數(shù)化模型另存為stp格式并導(dǎo)入到EDEM軟件中，設(shè)置排種盤為轉(zhuǎn)動部件，并在兩型腔頂部分別添加虛擬工廠。排種盤轉(zhuǎn)速計算式為

(12)

式中n——排種盤轉(zhuǎn)速，r/min

u——作業(yè)速度，km/h

zk——型孔數(shù)

e——理論株距，取10 cm

根據(jù)需求實例物元中對排種器作業(yè)速度要求，對作業(yè)速度在7 km/h下排種器作業(yè)情況進行虛擬仿真，仿真結(jié)果為：合格指數(shù)91.3%，重播指數(shù)8.3%，漏播指數(shù)0.4%。

修改后的排種器在當前作業(yè)對象下合格指數(shù)大于90%，滿足設(shè)計要求，但小于修改前的91.6%，重播指數(shù)偏高是造成合格指數(shù)降低的主要原因。通過對EDEM仿真過程分析發(fā)現(xiàn)，重播指數(shù)偏高的原因為型孔尺寸相對種子模型較大，沿排種盤軸向和圓周方向均有兩粒種子同時填充的情況，且多余的種子未能在清種區(qū)及時清除，如圖12所示。由此可知，在實例修改過程中，減小型孔直徑是正確的。且通過對型孔結(jié)構(gòu)進行改進設(shè)計，可進一步降低重播指數(shù)，提高排種器作業(yè)性能。

圖12 排種器仿真試驗截圖Fig.12 Screenshots of seed metering device simulation test

6.4.2改進設(shè)計

改進前排種器型孔結(jié)構(gòu)如圖13所示[31]。排種盤厚度H=8 mm，外引導(dǎo)面深度dh=1 mm， 基圓半徑r0=4 mm，外面傾角Ψ=78°，內(nèi)面傾角β=40°。型孔呈近似圓錐狀，導(dǎo)致型孔內(nèi)部空間較大，易造成尺寸較小的種粒同時填充，且型孔在排種盤軸向和圓周方向均有擋邊，不利于清種，從而造成重播。

圖13 修改前的排種器型孔結(jié)構(gòu)Fig.13 Hole structure of seed metering device before modification

圖14 型孔結(jié)構(gòu)分析Fig.14 Hole structure analysis

對排種器漏播與重播臨界狀態(tài)進行分析，以便對型孔結(jié)構(gòu)進行改進，如圖14所示。圖中D為排種盤直徑，D=230 mm，Φ為充種與清種區(qū)域角，Φ=150°，ω為排種盤轉(zhuǎn)動角速度，dd為種子最大直徑，G為種子重力；Lg為型孔擋邊長度臨界值；dx為種子平均直徑。圖14a的排種盤簡化圖中，陰影部分為排種器的護種區(qū)[32]。根據(jù)測量所得到的種子參數(shù)，對型孔結(jié)構(gòu)進行改進分析。外面傾角Ψ仍取78°，外引導(dǎo)面深度dh=1 mm；設(shè)定大豆尺寸參數(shù)服從正態(tài)分布，置信水平95%，計算得粒長的置信上限為7.07 mm，以置信上限為型孔設(shè)計基準，型孔直徑取1～1.5倍置信上限，確定基圓半徑r0=4 mm，型孔內(nèi)深8 mm，型孔尺寸可滿足測量所得粒長最大值7.46 mm要求。考慮部分粒徑偏離區(qū)間范圍以及漏播和重播兩種臨界狀態(tài)，若假定種子為球體，最大直徑dd=8 mm，型孔內(nèi)面傾角β=0°，當型孔進入護種區(qū)瞬間，型孔擋邊長度臨界值為1.73 mm，即該長度可保證種子重力剛好通過擋邊邊緣，如圖14b所示。因此，確定型孔擋邊長度Lg=2 mm，考慮型孔加工工藝性，型孔擋邊厚度b取1 mm，此時，排種盤厚度H=10 mm，型孔沿排種盤圓周方向長度為10 mm；若仍將種子假定為球體，僅有當兩粒種子平均直徑dx=5 mm時才會發(fā)生重播，即重播臨界狀態(tài)，如圖14c所示。而測得粒厚最小值為5.69 mm，滿足設(shè)計要求。增大型孔內(nèi)面傾角，型孔內(nèi)部空間相應(yīng)增大，容易造成重播，因此，型孔內(nèi)面傾角β確定為0°，修改后的型孔結(jié)構(gòu)如圖15所示。修改后的型孔內(nèi)部由近似圓錐狀變?yōu)殚L圓孔，型孔沿排種盤圓周方向尺寸變小，為進一步提高排種器性能，修改型孔個數(shù)，最終確定型孔個數(shù)為46個。

圖15 修改后的排種器型孔結(jié)構(gòu)Fig.15 Hole structure of seed metering device after modification

7 結(jié)果驗證

7.1 仿真驗證

為驗證改進后排種器的可用性，對4～12 km/h下的排種器作業(yè)性能進行虛擬仿真，結(jié)果如表5所示。

表5 不同作業(yè)速度下排種器仿真結(jié)果Tab.5 Simulation results of seed metering device at different operation speeds

由表5可知，修改后的排種器的漏播指數(shù)隨著作業(yè)速度增大而上升，由于型孔沿排種盤軸向和周向尺寸減小，沒有重播發(fā)生，在作業(yè)速度為7 km/h時，合格指數(shù)為99.2%，其作業(yè)性能相對改進前得到提高。

7.2 臺架試驗

在改進后的排種器樣機上進行臺架試驗。試驗地點為東北農(nóng)業(yè)大學(xué)排種性能實驗室，試驗品種為墾豐16大豆種子，千粒質(zhì)量約為170.67 g，自然休止角27.93°。試驗儀器采用JPS-12型計算機視覺排種器性能檢測試驗臺。按照GB/T 6973—2005單粒(精密)播種機試驗方法進行，每組試驗重復(fù)3次，取平均值，排種器試驗臺及試驗結(jié)果分別如圖16和表6所示。

由表6可知，臺架試驗結(jié)果與仿真結(jié)果基本相同，在4～12 km/h的作業(yè)速度下，合格指數(shù)相對誤差最大值為3.6%。產(chǎn)生誤差的原因可能是臺架試驗用種子與仿真種子模型存在差異性，臺架試驗鏈條傳動產(chǎn)生振動，樣機制造加工精度等。

圖16 排種器試驗臺Fig.16 Seed metering test-bed1.油刷 2.試驗臺架 3.排種器 4.傳動系統(tǒng) 5.圖像采集裝置 6.種床帶

作業(yè)速度/(km·h-1)排種盤轉(zhuǎn)速/(r·min-1)合格指數(shù)/%重播指數(shù)/%漏播指數(shù)/%變異系數(shù)/%破損率/%47.2598.61.406.4059.0698.31.707.50610.8798.31.00.78.90712.6898.01.20.89.70814.4997.21.61.210.10916.3096.51.42.110.401018.1295.31.13.611.801119.9394.90.84.312.401221.7492.90.76.413.20

8 結(jié)論

(1)采用包含實例名稱、特征屬性和量值的實例物元對排種器設(shè)計知識進行表示，可以實現(xiàn)對設(shè)計知識定性、定量的描述，使設(shè)計知識的表示完整、具體、清晰、規(guī)范，有利于設(shè)計知識的有效利用。

(2)將排種器屬性劃分為基本參數(shù)、匹配參數(shù)和評價參數(shù)，通過確定基本參數(shù)，可縮小檢索范圍，對匹配參數(shù)和評價參數(shù)采用與之對應(yīng)的計算算法，可實現(xiàn)實例的檢索與評價，這種方法可減少實例檢索過程中的計算量，提高檢索的效率與準確度。

(3)對重用排種器的主驅(qū)動參數(shù)進行修改，并對型孔結(jié)構(gòu)進行改進設(shè)計和試驗驗證。結(jié)果表明，在7 km/h作業(yè)速度下，合格指數(shù)98.0%、重播指數(shù)1.2%、漏播指數(shù)0.8%、變異系數(shù)9.7%、破損率0。改進后的排種器作業(yè)性能得到了提高，證明了設(shè)計重用技術(shù)的可行性和有效性。