基于鱘魚(yú)頭部曲線的植保分禾吊桿組合裝置設(shè)計(jì)與試驗(yàn)

孫文峰 劉海洋 付天鵬 何 躍 王潤(rùn)濤 王福林

(1.東北農(nóng)業(yè)大學(xué)工程學(xué)院， 哈爾濱 150030； 2.嶺南師范學(xué)院信息工程學(xué)院， 湛江 524048)

0 引言

農(nóng)作物病蟲(chóng)草害防治是人類農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中最普遍的一項(xiàng)農(nóng)事活動(dòng)，而施用農(nóng)藥是病蟲(chóng)草害防治中最為快速、經(jīng)濟(jì)、有效的手段[1-2]。在農(nóng)作物生長(zhǎng)中后期，密植作物或枝葉茂盛植株的霧滴沉積一直是困擾植保行業(yè)的難題。吊噴桿施藥可以有效解決這一問(wèn)題，但莖葉損傷大、適用性低、工作狀態(tài)易受莖葉干擾，制約了施藥技術(shù)發(fā)展[3-4]。因此，設(shè)計(jì)一種能夠有效降阻減傷并提升施藥效果的分禾裝置，對(duì)提高植保作業(yè)效率及質(zhì)量具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

國(guó)外針對(duì)分禾裝置的研究主要以病蟲(chóng)草害的防治為目標(biāo)。ZHU等[5]設(shè)計(jì)了一種用于防治大豆銹病的分禾器，采用一硬質(zhì)橫梁布置在噴頭前，使大豆植株彎曲后進(jìn)行施藥；MOURA等[6]采用多個(gè)剛鏈組成鏈幕，用來(lái)提高藥液在植株中下部的沉積度；PRADO等[7]在文獻(xiàn)[5]的基礎(chǔ)上進(jìn)行了改進(jìn)，在橫梁兩端采用軸承座進(jìn)行裝配，能夠有效減輕莖葉損傷。以上幾種裝置能夠有效改善作物的縱向霧滴沉積，但要提高植株下部的霧滴沉積，則會(huì)造成莖葉損傷增大。崔龍飛等[8]利用EBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近試驗(yàn)和響應(yīng)因素之間的數(shù)學(xué)模型，得到了針對(duì)于棉花作物植保分禾器的最佳試驗(yàn)參數(shù)；李瑞敏[9]利用ADAMS軟件建立了植保分禾器與玉米莖稈作用的仿真模型，并通過(guò)模擬得出莖稈極限位置下分禾器的作業(yè)參數(shù)；潘佛雛[10]針對(duì)于新疆棉花的物理特性設(shè)計(jì)了拋物線型分禾器，經(jīng)試驗(yàn)得出，行進(jìn)速度越快，分禾器所受壓力越大。目前，關(guān)于植保分禾裝置的研究多集中于通過(guò)試驗(yàn)方法確定其工作參數(shù)，其結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)均缺少理論依據(jù)[11-12]。植保分禾裝置結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)不合理會(huì)造成霧滴沉積率低、傷苗率高、機(jī)組能耗大等問(wèn)題。近年來(lái)，仿生學(xué)在農(nóng)業(yè)上的應(yīng)用越來(lái)越受到重視[13-15]。

本文基于仿生學(xué)原理，兼顧植保分禾裝置作業(yè)原理和鱘魚(yú)的低阻行進(jìn)能力，通過(guò)仿生設(shè)計(jì)、理論分析、試驗(yàn)分析及優(yōu)化等方法設(shè)計(jì)仿生植保分禾裝置，分析該裝置的結(jié)構(gòu)及工作參數(shù)對(duì)行進(jìn)阻力及霧滴沉積度的影響規(guī)律，以期為高性能植保機(jī)械仿生分禾器提供設(shè)計(jì)及理論依據(jù)。

1 仿生植保分禾裝置結(jié)構(gòu)與工作原理

1.1 生物原型分析

鱘魚(yú)擁有細(xì)長(zhǎng)的紡錘狀且符合流體動(dòng)力學(xué)的流線型身體[16]，如圖1所示，其運(yùn)動(dòng)過(guò)程中能夠獲得較低的阻力，與其頭部流線型曲線密不可分，這為流體內(nèi)部運(yùn)動(dòng)和流體機(jī)械的仿生設(shè)計(jì)提供了參考。根據(jù)文獻(xiàn)[17-18]可將與植保分禾裝置作用的植株視為流體，這與鱘魚(yú)的生存環(huán)境相似，故以鱘魚(yú)頭部曲線作為仿生原型，設(shè)計(jì)了仿生植保分禾裝置。

1.2 結(jié)構(gòu)與工作原理

仿生植保分禾裝置安裝在噴桿式噴霧機(jī)桁架上，整體裝置由上仿生分禾葉片、下仿生分禾葉片、支撐彈簧、吊噴桿等組成。

如圖2所示，裝置通過(guò)快速連接機(jī)構(gòu)與桁架相連，上仿生分禾葉片裝配在下仿生分禾葉片外部，通過(guò)固定滑道可以實(shí)現(xiàn)縱向高度調(diào)節(jié)以適應(yīng)不同作物的不同生長(zhǎng)期；為避免分禾裝置在高速運(yùn)動(dòng)時(shí)或莖葉茂盛情況下造成壅積，在分禾器內(nèi)部支撐部件間配裝有支撐彈簧，分禾裝置前進(jìn)阻力過(guò)大時(shí)能夠被動(dòng)調(diào)整角，使莖稈在分禾葉片表面劃過(guò)；噴頭與吊噴桿交錯(cuò)排列，噴頭位于植株上方，吊噴桿在植株行間運(yùn)動(dòng)，作物在上仿生分禾葉片、下仿生分禾葉片的作用下分向兩側(cè)，為吊噴桿創(chuàng)造良好的施藥空間。

2 仿生植保分禾裝置設(shè)計(jì)

2.1 仿生信息提取及方程建立

分禾葉片為與莖稈接觸的主要工作部件，是本裝置核心部分，因此主要對(duì)分禾葉片進(jìn)行仿生改進(jìn)設(shè)計(jì)。為精準(zhǔn)獲取鱘魚(yú)頭部輪廓特征，基于逆向工程原理，在不破壞鱘魚(yú)物理特征的前提下使其正常死亡，利用杭州思看科技公司生產(chǎn)的ScanTech HSCAN331 型手持式激光三維掃描儀掃描，其精度為0.03 mm，信息提取過(guò)程如圖3所示。經(jīng)掃描創(chuàng)建網(wǎng)格后，得到鱘魚(yú)點(diǎn)云數(shù)據(jù)，將采集的點(diǎn)云數(shù)據(jù)導(dǎo)入Geomagic Stuio 2014軟件中，對(duì)優(yōu)化后的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行封裝和填孔后得到鱘魚(yú)模型，如圖4所示。

為確定鱘魚(yú)頭部結(jié)構(gòu)參數(shù)，對(duì)鱘魚(yú)頭部輪廓曲線進(jìn)行提取。首先，將鱘魚(yú)模型導(dǎo)入SolidWorks軟件中，根據(jù)文獻(xiàn)[19-21]所采用方法獲取了鱘魚(yú)的三維模型，利用AutoCAD獲取模型頭部曲線二維點(diǎn)的坐標(biāo)，調(diào)用Matlab軟件的cftool函數(shù)，得到鱘魚(yú)頭部擬合曲線如圖5所示，則鱘魚(yú)頭部擬合方程為

(1)

式中h——鱘魚(yú)頭部縱剖面輪廓垂直高度，mm

z——鱘魚(yú)頭部縱剖面輪廓水平長(zhǎng)度，mm

2.2 減阻減傷機(jī)理分析

為進(jìn)一步探究仿生植保分禾裝置對(duì)莖葉的減傷機(jī)理，以基于上文所提取鱘魚(yú)頭部曲線的仿生植保分禾葉片和現(xiàn)有的原型圓弧分禾葉片為例，以兩種分禾葉片表面輪廓曲線為作用曲面，分別對(duì)植株進(jìn)行力學(xué)分析，如圖6所示。

以仿生分禾葉片與莖稈作用為例，將莖稈與分禾葉片的接觸點(diǎn)視為質(zhì)點(diǎn)作為分析對(duì)象，對(duì)其進(jìn)行質(zhì)點(diǎn)動(dòng)力學(xué)分析[22]。由于莖稈在鉛垂平面受力平衡，故不必分析，當(dāng)莖稈接觸分禾葉片時(shí)，會(huì)在分禾葉片作用下產(chǎn)生彎曲并發(fā)生滑切，此時(shí)莖稈質(zhì)點(diǎn)運(yùn)動(dòng)方程為

(2)

式中F′Tn——質(zhì)點(diǎn)受到仿生分禾葉片所給的支持力，N

F′Tτ——質(zhì)點(diǎn)受到仿生分禾葉片所給的摩擦力，N

F′Sx——仿生分禾葉片作用下質(zhì)點(diǎn)受到莖稈由于彎曲產(chǎn)生彈力沿x方向分力，N

F′Sy——仿生分禾葉片作用下質(zhì)點(diǎn)受到莖稈由于彎曲產(chǎn)生彈力沿y方向分力，N

m——質(zhì)量，kg

a′e——質(zhì)點(diǎn)牽連加速度，m/s2

a′r——質(zhì)點(diǎn)相對(duì)加速度，m/s2

θ——支持力與牽連加速度夾角，(°)

由分禾裝置工作原理可知，莖稈與分禾葉片接觸點(diǎn)在其工作過(guò)程中與分禾葉片之間存在相對(duì)運(yùn)動(dòng)，因此在兩者之間會(huì)產(chǎn)生滑動(dòng)摩擦力，由工程力學(xué)[23]可知，滑動(dòng)摩擦與正壓力呈線性關(guān)系，一般關(guān)系式為

F′Tτ=μF′Tn

(3)

式中μ——莖稈與分禾葉片間摩擦因數(shù)

聯(lián)立式(2)、(3)可得

F′Tn(tanθ-μ)-F′Sy(cosθ-sinθtanθ)=ma′r

(4)

由于植株根部與大地間連接可視為固定約束，故簡(jiǎn)化成懸臂梁模型[24]，由梁彎曲微分方程可知[25]

(5)

式中ε——莖稈彈性模量，Pa

I——莖稈截面慣性矩，kg·m2

r1——仿生分禾葉片作用力臂，m

y1——仿生分禾葉片作用下莖稈在x處的撓度，m

同理可得

(6)

式中r2——原型圓弧分禾葉片作用力臂，m

y2——原型圓弧分禾葉片作用下莖稈在x處的撓度，m

F″Sy——原型圓弧分禾葉片作用下質(zhì)點(diǎn)受到莖稈由于彎曲產(chǎn)生彈力沿y方向分力，N

聯(lián)立式(4)、(5)易知，分禾葉片作用在莖稈上支持力受撓度、支持力與牽連加速度夾角θ影響。利用AutoCAD分析可知，在莖稈與兩種分禾葉片接觸全過(guò)程中，角變化范圍差別不大，因此當(dāng)莖稈在兩種分禾葉片作用下所產(chǎn)生的相對(duì)運(yùn)動(dòng)一致時(shí)，由于仿生分禾葉片獨(dú)特的結(jié)構(gòu)輪廓曲線，使y1

2.3 莖稈彎曲動(dòng)力學(xué)建模

當(dāng)分禾葉片接觸莖稈后，莖稈會(huì)產(chǎn)生彎曲變形。為準(zhǔn)確描述莖稈彎曲及回彈過(guò)程，進(jìn)而確定分禾器相關(guān)尺寸關(guān)鍵參數(shù)，需建立莖稈彎曲動(dòng)力學(xué)模型，參考相關(guān)研究[26]，莖稈可視為均質(zhì)圓梁。在兼顧建模過(guò)程的簡(jiǎn)易化及合理性的同時(shí)，以莖稈作用俯視圖為模型建立基準(zhǔn)面，莖稈在分禾葉片作用下彎曲示意如圖7所示。

2.3.1水平分力作用下垂直撓度

分禾器在拖拉機(jī)帶動(dòng)下以速度v行進(jìn)，莖稈與分禾葉片作用位置可分為初始接觸位置A和分離位置B。莖稈在分禾葉片所給的支持力FT作用下發(fā)生彎曲，其可分為水平彎曲撓度和垂直彎曲撓度，根據(jù)ZHU等[5]的研究，水平撓度并不影響莖稈回彈受藥特性，因此本文只研究垂直撓度ym對(duì)莖稈回彈受藥的影響。莖稈總垂直撓度ym由支持力FT的水平分力FTx所產(chǎn)生的垂直撓度ymx與支持力FT的垂直分力FTy所產(chǎn)生的垂直撓度ymy累加而得。莖稈在距離根部x處受支持力FT的水平分力FTx作用所產(chǎn)生的垂直撓度為

(7)

式中y3——水平分力作用下垂直撓度，m

求解微分方程可知其通解為

(8)

式中c1、c2——未知常量

(9)

當(dāng)x=N-b時(shí)，y3=ymx。則式(9)為

(10)

式中N——莖稈長(zhǎng)度，m

b——分禾葉片對(duì)莖稈擾動(dòng)深度，m

聯(lián)立式(9)、(10)可得莖稈任意處垂直撓度為

(11)

式(11)仍無(wú)法表示莖稈在B處垂直撓度與分禾葉片作用擾動(dòng)深度之間關(guān)系，因此引入莖稈長(zhǎng)度微元，即

(12)

式中l(wèi)——微元條件下莖稈長(zhǎng)度，m

由式(11)可知

(13)

聯(lián)立式(12)、(13)可知

(14)

由式(14)形式可知，其符合第二類不完全橢圓積分的基本形式[27]。將式(14)積分可得

(15)

(16)

(17)

經(jīng)上述分析易知，引入變量j后，可明確莖稈在位置B受FTx作用最大垂直撓度ymx與分禾葉片作用擾動(dòng)深度b之間數(shù)學(xué)模型為

(18)

2.3.2垂直分力作用下垂直撓度

莖稈在距離根部x處受支持力FT的垂直分力FTy作用所產(chǎn)生的垂直撓曲線方程為

(19)

同理可得莖稈在FTy作用下任意處垂直撓度為

(20)

莖稈于B處在FTy作用下所產(chǎn)生的垂直撓度為

(21)

以圖解法求得FTx和FT夾角為20°，故可知

(22)

聯(lián)立式(10)、(22)可知在FTy作用最大垂直撓度ymy與分禾葉片作用擾動(dòng)深度b之間數(shù)學(xué)模型為

(23)

由式(18)、(23)易知，莖稈在分禾裝置作用下所產(chǎn)生總彎曲撓度受分禾葉片作用擾動(dòng)深度影響，因此可依據(jù)此數(shù)學(xué)模型進(jìn)而確定仿生分禾裝置相關(guān)結(jié)構(gòu)參數(shù)。

2.3.3莖稈回彈建模

由文獻(xiàn)[29-30]可知，分禾器脫離所作用的莖稈后，莖稈所做運(yùn)動(dòng)遵循欠阻尼振動(dòng)微分方程

(24)

式中c——阻尼系數(shù)，N·s/m

k——彈性系數(shù)，N/m

由積分初始條件可解上述方程為

(25)

式中t——時(shí)間，s

f——莖稈自然頻率，Hz

α——莖稈臨界阻尼系數(shù)

聯(lián)立式(18)、(23)、(25)，可得莖稈脫離分禾器后的垂直撓度關(guān)于時(shí)間的數(shù)學(xué)模型為

(26)

2.4 關(guān)鍵參數(shù)確定

2.4.1分禾葉片間寬度

在分禾施藥作業(yè)過(guò)程中，噴頭距分禾葉片尾端距離對(duì)分禾施藥作業(yè)效果影響明顯，如距離過(guò)小，會(huì)導(dǎo)致經(jīng)噴嘴霧化后霧滴撞擊分禾葉片內(nèi)表面，如圖8中噴頭距分禾葉片尾端Smin位置處；如距離過(guò)大，會(huì)造成當(dāng)莖稈恢復(fù)到初始狀態(tài)時(shí)仍未受藥，進(jìn)而影響著藥質(zhì)量，如圖8中噴頭距分禾葉片尾端Smax位置處；因此噴頭距分禾葉片尾端距離應(yīng)滿足

ym+R≥S≥r

(27)

式中S——噴頭距分禾葉片尾端距離，m

R——噴頭距分禾葉片尾端Smax處施藥半徑，m

r——噴頭距分禾葉片尾端Smin處施藥半徑，m

由式(27)及分禾裝置作業(yè)原理可知，從提高莖稈直接受藥效果角度出發(fā)，應(yīng)使ym盡可能大。但由式(18)、(23)可知，為使ym增大，須大幅增加分禾葉片作用擾動(dòng)深度b，因此可能導(dǎo)致莖葉脫落進(jìn)而影響塊莖生長(zhǎng)，嚴(yán)重甚至造成莖稈折斷。同時(shí)當(dāng)ym過(guò)大時(shí)，會(huì)導(dǎo)致莖稈經(jīng)分禾葉片作用后振動(dòng)加劇，進(jìn)而影響莖稈最終著藥量。為探究造成莖葉脫落的關(guān)鍵結(jié)構(gòu)參數(shù)，進(jìn)行了相關(guān)前期田間試驗(yàn)。試驗(yàn)在東北農(nóng)業(yè)大學(xué)種植基地進(jìn)行，試驗(yàn)地為東北大壟馬鈴薯種植地，壟距800 mm，壟頂寬400 mm，壟體高250 mm，品種為克新13，對(duì)200株馬鈴薯莖稈測(cè)量得知，馬鈴薯莖稈平均高度為820 mm，匍匐莖數(shù)平均每株11棵，植株平均生長(zhǎng)傾斜角約為37°。由于試驗(yàn)設(shè)備搭載課題組研發(fā)的變量施藥系統(tǒng)，因此參考國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)[31],行進(jìn)車速為5.4～9 km/h，為避免速度過(guò)大造成莖稈損傷進(jìn)而影響分禾葉片尾端間距尺寸確定，試驗(yàn)時(shí)盡量控制行進(jìn)車速為5.4 km/h，為避免多次加工分禾葉片，通過(guò)調(diào)節(jié)快速連接機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)分禾裝置沿噴霧機(jī)桁架方向上的平移，以代替不同分禾葉片作用擾動(dòng)深度對(duì)莖稈損傷的影響。參考市面上現(xiàn)有分禾裝置結(jié)構(gòu)參數(shù)，首先使分禾裝置的一側(cè)分禾葉片尾端與作物壟溝中線相距100 mm，考慮到作物生長(zhǎng)性狀，機(jī)組每行進(jìn)10 m將分禾器沿噴霧機(jī)桁架方向移20 mm，試驗(yàn)重復(fù)3次，計(jì)算平均值并記錄，以此探究避免造成莖稈損傷的合理分禾葉片寬度。試驗(yàn)過(guò)程如圖9所示，試驗(yàn)結(jié)果如表1所示。

由表1可知，隨著分禾器對(duì)莖稈擾動(dòng)深度增加，分禾裝置對(duì)莖稈的損傷機(jī)率和程度均會(huì)升高，且當(dāng)擾動(dòng)深度大于140 mm時(shí)，莖稈的損傷占比及程度會(huì)顯著升高。在本試驗(yàn)所進(jìn)行的地形及作物形態(tài)的條件下，為保障植株完整性，最終確定本田間工況下分禾葉片間寬度為280 mm(即b=140 mm)。后續(xù)實(shí)際生產(chǎn)中為滿足裝置普適性，需將裝置改裝為分禾葉片寬度可調(diào)。

表1 莖稈損傷試驗(yàn)結(jié)果Tab.1 Results of stem damage experiment

2.4.2噴頭距分禾葉片尾端距離

經(jīng)前文分析確定分禾裝置對(duì)莖稈擾動(dòng)深度為140 mm，并且試驗(yàn)地壟距為800 mm，由此可知噴頭在距分禾葉片尾端距離分別為Smin、Smax時(shí)，噴頭距兩極限施藥平面距離分別為140、400 mm。參照文獻(xiàn)[32-33]，同時(shí)在課題組前期試驗(yàn)研究的基礎(chǔ)上可知，當(dāng)管路壓力為0.4 MPa，在兩施藥平面所產(chǎn)生的霧滴施藥范圍半徑分別為100、150 mm，試驗(yàn)過(guò)程如圖10所示。由式(18)、(23)可知，莖稈在分禾葉片擾動(dòng)下所產(chǎn)生垂直撓度為175 mm，由式(27)計(jì)算，并綜合考慮加工使用等問(wèn)題，最終確定噴頭距分禾葉片尾端距離為200 mm。

3 仿真對(duì)比分析

3.1 仿真模型建立與參數(shù)設(shè)置

利用虛擬樣機(jī)技術(shù)可有效降低產(chǎn)品生產(chǎn)成本，為驗(yàn)證仿生分禾葉片優(yōu)越性，使用虛擬仿真軟件ADAMS來(lái)模擬分禾裝置與莖稈作用全過(guò)程，為節(jié)省系統(tǒng)內(nèi)存以節(jié)約時(shí)間，將分禾裝置做適當(dāng)簡(jiǎn)化，僅選取其上仿生分禾葉片作為仿真模型。在建模軟件SolidWorks中建立仿生分禾裝置與原型圓弧分禾裝置三維模型，并保存以保真度較高的*.x_t文件導(dǎo)入ADAMS2014中，定義分禾葉片一個(gè)方向移動(dòng)副，前進(jìn)速度為2 m/s，傾斜角為0°,距地高度為100 mm，分禾葉片寬度為280 mm。設(shè)置分禾葉片仿真模型材質(zhì)為鋼，由于實(shí)際加工分禾葉片材質(zhì)為Q235，為保證工況一致性，在ADAMS中調(diào)用Material Type對(duì)話框，設(shè)置仿真模型材料參數(shù)為：密度7.85 g/cm3，彈性模量200 GPa，泊松比0.3。采用離散柔性連接件的方式建立馬鈴薯植株莖稈，運(yùn)用Bushing連接來(lái)模擬植株與大地之間的連接，定義分禾葉片與植株莖稈的接觸[34-36]。分禾葉片與莖稈仿真模型如圖11所示。

3.2 仿真結(jié)果分析

分禾葉片與莖稈作用的評(píng)價(jià)指標(biāo)主要體現(xiàn)在莖稈受脅迫運(yùn)動(dòng)時(shí)所受的力及產(chǎn)生速度。運(yùn)動(dòng)結(jié)束后在ADAMS自帶后處理軟件ADAMS/Post Processor中打開(kāi)數(shù)據(jù)文件，利用其自帶模塊可將任意部分受力情況及運(yùn)動(dòng)速度在視圖區(qū)進(jìn)行可視化顯示，由于模擬仿真無(wú)法將莖稈數(shù)量因素考慮在內(nèi)，故本文采取單個(gè)莖稈的方式來(lái)模擬分禾裝置與莖稈的接觸。分禾裝置與莖稈接觸點(diǎn)的受力情況如圖12所示。由圖12可知，分禾葉片在0.052 s時(shí)與莖稈發(fā)生接觸，0.146 s時(shí)分離，總作用時(shí)間為0.094 s。在0.052～0.076 s階段莖稈與分禾葉片其拋物線首部接觸，故兩種仿生分禾葉片在此階段受阻力一致，在0.076～0.08 s階段莖稈與分禾葉片的首部尾部交界處相接觸，仿生分禾器切面輪廓曲線導(dǎo)致在0.077 s時(shí)阻力出現(xiàn)一處驟減，在0.08～0.146 s階段，兩種分禾葉片所受阻力均呈增加趨勢(shì)，在分離瞬間仿生分禾葉片所受阻力7.26 N，相比原型圓弧分禾葉片所受阻力7.54 N減小3.7%。由牛頓第三定律可知分禾葉片所受阻力與莖稈接觸點(diǎn)受力數(shù)值相等，故可知與莖稈作用全過(guò)程中，仿生分禾葉片所受阻力小于原型圓弧分禾葉片，通過(guò)計(jì)算數(shù)值均方根得知仿生分禾葉片相對(duì)于原型圓弧分禾葉片可減阻27.7%。

由圖13可知，在兩種分禾葉片對(duì)莖稈擾動(dòng)相同的情況下，莖稈受分禾葉片的脅迫而產(chǎn)生運(yùn)動(dòng)，在分禾葉片與莖稈接觸全過(guò)程中，由于原型圓弧分禾葉片其表面形狀使莖稈更容易脫離，因此莖稈在0.147 s與分禾葉片分開(kāi)后致使其回彈速度急劇增加，這不利于藥液在莖葉表面沉積。

4 田間試驗(yàn)與結(jié)果分析

4.1 試驗(yàn)條件

為驗(yàn)證分禾裝置設(shè)計(jì)的合理性及運(yùn)動(dòng)仿真的準(zhǔn)確性，并尋找較優(yōu)的工作參數(shù)，于2020年7月14—17日在東北農(nóng)業(yè)大學(xué)種植基地進(jìn)行田間試驗(yàn)，試驗(yàn)地形與試驗(yàn)植株與前文預(yù)試驗(yàn)一致。由于本次試驗(yàn)需使用水敏紙(日本AS ONE)探究霧滴沉積效果，應(yīng)避免田間相對(duì)濕度及葉片呼吸作用對(duì)本試驗(yàn)影響，故試驗(yàn)時(shí)間選在14:00—15:00。試驗(yàn)時(shí)溫度28℃，空氣相對(duì)濕度71%。噴霧裝置為3WF-1000型懸掛式變量噴霧機(jī)，選用TXA8003VK型錐形噴嘴，載體農(nóng)機(jī)為約翰迪爾954型拖拉機(jī)。試驗(yàn)主要儀器有水敏紙(日本AS ONE)、HTC-2A型電子溫濕度顯示計(jì)(江蘇紅旗儀表)、SHHF-50KNS型數(shù)顯推拉力計(jì)、訂書(shū)器、卷尺、萬(wàn)能角尺等。

4.2 試驗(yàn)方案

經(jīng)前文分析及課題組前期試驗(yàn)，并參照文獻(xiàn)[10]可知，分禾裝置作業(yè)效果受行進(jìn)速度、距地高度、傾斜角三者共同影響，參數(shù)示意圖如圖14所示。

試驗(yàn)采用三因素五水平二次回歸正交旋轉(zhuǎn)中心組合試驗(yàn)方法，選取行進(jìn)速度x1、傾斜角x2、距地高度x3為試驗(yàn)因素，以行進(jìn)阻力y1、霧滴沉積度y2為試驗(yàn)評(píng)價(jià)指標(biāo)，試驗(yàn)參考GB/T 20183.3—2006《植保機(jī)械 噴霧裝置 農(nóng)業(yè)液力噴霧機(jī)每公頃施液量調(diào)節(jié)系統(tǒng)試驗(yàn)方法》及田間植株相關(guān)性狀，選取行進(jìn)速度為5.4～9.0 km/h、傾斜角為0°～20°、距地高度為100～200 mm。各水平組合下進(jìn)行3組試驗(yàn)，取其平均值作為結(jié)果數(shù)據(jù)，因素編碼如表2所示。

表2 試驗(yàn)因素編碼Tab.2 Coding of experiment factors

4.3 試驗(yàn)指標(biāo)及方法

行進(jìn)阻力使用推拉力計(jì)采集數(shù)據(jù)，推拉力計(jì)安裝在分禾裝置原彈簧的裝配位置，為減少試驗(yàn)誤差，每次試驗(yàn)取樣區(qū)域長(zhǎng)度為10 m，區(qū)域間隔保持5 m以上。試驗(yàn)結(jié)果在基于LabView所開(kāi)發(fā)的上位機(jī)監(jiān)測(cè)軟件實(shí)時(shí)顯示，并保存在Excel數(shù)據(jù)庫(kù)中，計(jì)算均方根作為結(jié)果。霧滴沉積度是衡量植保作業(yè)效果的重要指標(biāo)，在每個(gè)取樣區(qū)域內(nèi)隨機(jī)選取5株植株作為取樣點(diǎn)，植株的上、中、下位置的莖葉正反兩面各設(shè)置4個(gè)水敏紙采樣點(diǎn)，具體布置方式如圖15所示。

利用訂書(shū)器將水敏紙固定在馬鈴薯葉片的正面及背面。為防止水敏紙局部甚至整張變色，影響試驗(yàn)結(jié)果數(shù)據(jù)，待噴霧機(jī)作業(yè)后，盡快將水敏紙封裝帶回實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行分析，試驗(yàn)取每平方厘米霧滴沉積數(shù)為試驗(yàn)指標(biāo)，將每個(gè)取樣區(qū)域內(nèi)5個(gè)取樣點(diǎn)水敏紙霧滴沉積數(shù)目統(tǒng)計(jì)并取其平均值作為該取樣區(qū)域數(shù)值結(jié)果進(jìn)行分析。試驗(yàn)情況如圖16所示。

4.4 試驗(yàn)結(jié)果與分析

試驗(yàn)結(jié)果如表3所示(X1、X2、X3為因素編碼值)，利用Design-Expert對(duì)結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，通過(guò)顯著性分析確定行進(jìn)阻力y1、霧滴沉積度y2的回歸模型，結(jié)合響應(yīng)曲面法分析各因素間的交互作用對(duì)試驗(yàn)指標(biāo)的影響，并根據(jù)實(shí)際需求對(duì)各參數(shù)組合進(jìn)行優(yōu)化，最終獲得較優(yōu)的各因素組合。

表3 試驗(yàn)方案與結(jié)果Tab.3 Experiment scheme and results

4.4.1行進(jìn)阻力回歸模型建立與顯著性檢驗(yàn)

由方差分析可知(表4)，在置信度為0.05條件下，因素與行進(jìn)阻力和霧滴沉積度所建立的模型其P值均小于0.01，表明其模型極顯著，失擬項(xiàng)F顯然大于0.05，不存在未加控制因素對(duì)試驗(yàn)指標(biāo)產(chǎn)生影響，模型擬合效果好。通過(guò)整個(gè)二次回歸分析得到對(duì)行進(jìn)阻力的影響由大到小依次為距地高度X3、行進(jìn)速度X1、傾斜角X2，其中距地高度X3、行進(jìn)速度X1對(duì)行進(jìn)阻力y1的影響極顯著(P<0.01)，行進(jìn)速度與傾斜角交互項(xiàng)X1X2、行進(jìn)速度與距地高度交互項(xiàng)X1X3、傾斜角與距地高度交互項(xiàng)X2X3、行進(jìn)速度二次項(xiàng)、距地高度二次項(xiàng)對(duì)行進(jìn)阻力的影響不顯著。剔除不顯著項(xiàng)，得到行進(jìn)阻力因素編碼回歸方程為

(28)

4.4.2霧滴沉積度回歸模型建立與顯著性檢驗(yàn)

通過(guò)整個(gè)二次回歸分析得到對(duì)霧滴沉積度的影響由大到小依次為距地高度X3、行進(jìn)速度X1、傾斜角X2，其中傾斜角和距地高度的交互項(xiàng)X2X3對(duì)試驗(yàn)指標(biāo)霧滴沉積度影響顯著(P<0.05)。行進(jìn)速度與傾斜角交互項(xiàng)X1X2、行進(jìn)速度與距地高度交互項(xiàng)

表4 方差分析Tab.4 Variance analysis

X1X3對(duì)霧滴沉積度影響不顯著(P>0.1)。剔除不顯著項(xiàng)后，得到霧滴沉積度的因素編碼回歸方程為

(29)

4.4.3響應(yīng)曲面分析

由上文可知，因素間交互作用對(duì)行進(jìn)阻力的影響不顯著，則其相互作用響應(yīng)曲面沒(méi)有實(shí)際意義，因此利用降維法將行進(jìn)速度調(diào)整至零水平，利用Design-Expert繪制響應(yīng)曲面，考察交互作用對(duì)霧滴沉積度的影響。由圖17可知，當(dāng)行進(jìn)速度為7.2 km/h時(shí)，距地高度一定時(shí)，霧滴沉積度隨著傾斜角增加呈快速增加后緩慢減小趨勢(shì)，原因是在傾斜角增加初期時(shí)，提高了藥液在莖稈下端的著藥量，但傾斜角持續(xù)增加后，影響了莖稈中、上端的藥液沉積量。當(dāng)傾斜角一定時(shí)，霧滴沉積度隨著距地高度增加而減小，原因是分禾器距地高度增加后，下端莖葉未被分開(kāi)，無(wú)法使莖稈全面受藥，導(dǎo)致霧滴沉積度降低，最優(yōu)的傾斜角在7.1°～12.9°之間。

4.4.4基于蟻群算法的多目標(biāo)優(yōu)化與驗(yàn)證

在進(jìn)行全局搜索的過(guò)程中，蟻群算法能夠有效避免陷入局部最優(yōu)，用Pareto解集表示原問(wèn)題的最優(yōu)解集，搜索結(jié)果都為多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題的可行解[37-39]。對(duì)于本試驗(yàn)優(yōu)化而言，為典型的多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題，為減少搜索時(shí)間及迭代次數(shù)，采用聚集函數(shù)法，通過(guò)建立指標(biāo)綜合目標(biāo)函數(shù)手段將原多目標(biāo)問(wèn)題轉(zhuǎn)換為單目標(biāo)問(wèn)題，能更有利于指導(dǎo)蟻群向高濃度信息素的區(qū)域進(jìn)行搜索，同時(shí)為防止函數(shù)出現(xiàn)零值或無(wú)效值，引入均勻分布在(0,1)的隨機(jī)數(shù)η，轉(zhuǎn)換方程為

(30)

式中w1、w2——1、2項(xiàng)指標(biāo)權(quán)重

ly1、ly2——1、2項(xiàng)指標(biāo)最大值與最小值的差值

y1min、y2min——1、2項(xiàng)指標(biāo)最小值

行進(jìn)阻力主要代表機(jī)組能耗及莖葉損傷程度；霧滴沉積度主要體現(xiàn)了在植株莖葉表面的附著效果，進(jìn)而影響整個(gè)噴霧作業(yè)效果；由此可知，霧滴沉積度是本研究擬提高的主要試驗(yàn)指標(biāo)，而行進(jìn)阻力是次要試驗(yàn)指標(biāo)。最終確定作業(yè)阻力、霧滴沉積度的權(quán)重w1、w2分別為0.3、0.7。通過(guò)對(duì)圖17響應(yīng)曲面的分析，并根據(jù)分禾器的實(shí)際工作情況最終確定選擇優(yōu)化的數(shù)學(xué)模型為

(31)

采用蟻群算法對(duì)式(31)數(shù)學(xué)模型進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化后，獲得數(shù)學(xué)模型間權(quán)衡曲線，其中Pareto最優(yōu)解如圖18所示。

通過(guò)對(duì)目標(biāo)函數(shù)求解，得到多組參數(shù)優(yōu)化組合。綜合考慮機(jī)組工作穩(wěn)定性、分禾裝置作業(yè)質(zhì)量，進(jìn)而從最優(yōu)集中篩選得到當(dāng)行進(jìn)速度為7.035 km/h，傾斜角為15.782°，距地高度為155.049 mm時(shí)，行進(jìn)阻力為40.6 N，霧滴沉積度為31.1個(gè)/cm2?？紤]試驗(yàn)實(shí)際操作可能性和機(jī)組實(shí)際工作情況，對(duì)優(yōu)化參數(shù)進(jìn)行一定的調(diào)整，最終確定行進(jìn)速度為7.0 km/h，傾斜角為16°，距地高度為155 mm，并在此參數(shù)組合下進(jìn)行試驗(yàn)，采用5點(diǎn)取樣法在試驗(yàn)地塊內(nèi)選取5個(gè)試驗(yàn)區(qū)域，試驗(yàn)進(jìn)行5次。試驗(yàn)結(jié)果如表5所示。

表5 驗(yàn)證試驗(yàn)結(jié)果Tab.5 Verification test results

由表5可知，各試驗(yàn)指標(biāo)的實(shí)測(cè)值與優(yōu)化值較吻合，相對(duì)誤差均小于5%，試驗(yàn)參數(shù)優(yōu)化可靠。霧滴沉積度最小值為30.5 個(gè)/cm2，并且本試驗(yàn)數(shù)值為莖葉正面及反面計(jì)算均值所得，由此可知，作業(yè)效果明顯高于國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)[40]。

4.5 對(duì)比試驗(yàn)

4.5.1安裝分禾裝置對(duì)比試驗(yàn)

為驗(yàn)證所設(shè)計(jì)仿生植保分禾與吊桿組合施藥裝置在實(shí)際作業(yè)中的優(yōu)越性，在3WF-1000型噴霧機(jī)兩側(cè)桁架上分別安裝仿生植保分禾與吊桿組合施藥裝置與傳統(tǒng)莖葉上方施藥方式進(jìn)行對(duì)比試驗(yàn)，試驗(yàn)在東北農(nóng)業(yè)大學(xué)種植基地進(jìn)行，試驗(yàn)地為東北大壟馬鈴薯種植地，壟距800 mm，壟頂寬400 mm，壟體高250 mm，品種為克新13，馬鈴薯生長(zhǎng)性狀與前期試驗(yàn)一致。試驗(yàn)前通過(guò)調(diào)整分配閥及噴頭體旋鈕使所有噴頭僅有兩組進(jìn)行作業(yè)，以屏蔽試驗(yàn)外干擾。采用上文試驗(yàn)方法及試驗(yàn)參數(shù)組合，試驗(yàn)進(jìn)行5次，每次分別取上、中、下3處?kù)F滴沉積數(shù)目為平均值作為試驗(yàn)數(shù)值，試驗(yàn)結(jié)果如圖19所示。

由圖19可知，采用傳統(tǒng)施藥方式的霧滴沉積度隨著采樣點(diǎn)位置的降低而明顯減小，在上、中、下部的霧滴沉積度變異系數(shù)為64.1%；采用所設(shè)計(jì)仿生植保分禾與吊桿組合裝置，藥液在作物的上、中、下部的霧滴沉積度并無(wú)明顯變化，其變異系數(shù)為5.3%，說(shuō)明采用所設(shè)計(jì)仿生植保分禾與吊桿組合裝置后，能夠顯著改善藥液在植株中、下層的沉積效果。部分試驗(yàn)后水敏紙變色如圖20所示。

4.5.2分禾裝置性能對(duì)比試驗(yàn)

為驗(yàn)證所設(shè)計(jì)的仿生植保分禾裝置相對(duì)于現(xiàn)有原型圓弧分禾裝置在作業(yè)性能上的優(yōu)越性，同時(shí)為驗(yàn)證仿真過(guò)程準(zhǔn)確性，將仿生分禾裝置與原型圓弧分禾裝置分別安裝在噴霧機(jī)的左右桁架上，采用優(yōu)化所得到的最佳參數(shù)組合進(jìn)行試驗(yàn)。試驗(yàn)采用上文方法進(jìn)行5次，試驗(yàn)結(jié)果如圖21所示。

由圖21可知，采用仿生分禾裝置，能夠有效減小行進(jìn)阻力。分析5組試驗(yàn)結(jié)果，傳統(tǒng)分禾裝置所產(chǎn)生的行進(jìn)阻力平均值為48.7 N；仿生分禾裝置所產(chǎn)生的行進(jìn)阻力平均值為38.6 N，可降阻20.7%。植株經(jīng)原型圓弧分禾裝置作用后，5組試驗(yàn)所產(chǎn)生霧滴平均沉積度為26.5 個(gè)/cm2；經(jīng)仿生分禾裝置作用后所產(chǎn)生霧滴平均沉積度為30.1 個(gè)/cm2，采用仿生分禾器使霧滴沉積度提高13.6%，原因?yàn)榉律趾倘~片表面特有的輪廓曲線使植株莖稈在分離瞬間沿分禾器行進(jìn)方向速度降低，增加藥液沉積可能性，這與上文仿真結(jié)果一致。

5 結(jié)論

(1)針對(duì)作物生長(zhǎng)中后期進(jìn)行植保作業(yè)時(shí)莖葉背面及植株中、下部霧滴沉積較差，同時(shí)原型圓弧分禾裝置對(duì)莖葉損傷嚴(yán)重的問(wèn)題，分析并設(shè)計(jì)了植保分禾與吊桿組合施藥裝置，將莖稈視為懸臂梁力學(xué)模型，以高沉積、低損傷為目標(biāo)，建立了莖稈彎曲和回彈過(guò)程力學(xué)模型，為植保分禾裝置設(shè)計(jì)提供了理論依據(jù)。

(2)采用運(yùn)動(dòng)學(xué)仿真軟件ADAMS模擬兩種分禾葉片與莖稈產(chǎn)生的碰撞，分析可知，莖稈與仿生分禾葉片的作用阻力比原型圓弧分禾葉片降低27.7%；由田間試驗(yàn)對(duì)比可知，試驗(yàn)作物為馬鈴薯植株，采用仿生分禾裝置作業(yè)時(shí)，阻力可降低20.7%。

(3)進(jìn)行了二次正交旋轉(zhuǎn)組合試驗(yàn)，選取行進(jìn)速度、傾斜角、距地高度為試驗(yàn)因素，行進(jìn)阻力與霧滴沉積度為試驗(yàn)指標(biāo)，建立了各因素與試驗(yàn)指標(biāo)間的數(shù)學(xué)模型，并采用蟻群算法對(duì)回歸模型進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化，獲得最優(yōu)參數(shù)組合。當(dāng)行進(jìn)速度為7.0 km/h、傾斜角為16°、距地高度為155 mm時(shí)，行進(jìn)阻力均值為38.7 N，霧滴沉積度均值為31.5個(gè)/cm2，作業(yè)指標(biāo)高于國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)。與現(xiàn)有原型圓弧分禾裝置相比，仿生分禾裝置能夠降阻20.7%、霧滴沉積度提高13.6%。