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    水稻莖稈接觸物理參數(shù)測定與離散元仿真標(biāo)定

    2022-07-07 04:00:52謝方平王修善劉大為陳志剛
    關(guān)鍵詞:莖稈摩擦系數(shù)標(biāo)定

    侯 杰,謝方平,2*,王修善,2,劉大為,2,陳志剛

    (1.湖南農(nóng)業(yè)大學(xué) 機(jī)電工程學(xué)院,湖南 長沙 410128;2.湖南省智能農(nóng)機(jī)裝備重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,湖南 長沙 410128)

    【研究意義】水稻是我國主要糧食作物之一,其種植面積廣、產(chǎn)量大[1],機(jī)械化收獲水平逐年提高[2],但是由于水稻生物學(xué)特性變化,水稻機(jī)械化收獲清選過程中物料堵塞問題嚴(yán)重[3],解決該問題的前提是建立較為精確的水稻模型,模擬其在聯(lián)合收割機(jī)中的運(yùn)動(dòng)規(guī)律,深入研究堵塞原因,可為后續(xù)聯(lián)合收割機(jī)優(yōu)化設(shè)計(jì)提供理論基礎(chǔ)。【前人研究進(jìn)展】離散元法是專門用來解決不連續(xù)介質(zhì)問題的數(shù)值模擬方法[3],在離散元仿真模擬中,參數(shù)標(biāo)定是最關(guān)鍵的問題之一,EDEM 模擬谷物脫粒與清選時(shí)[4-9],莖稈等的參數(shù)設(shè)置直接影響仿真結(jié)果的可信度。近年來,離散元參數(shù)標(biāo)定方法不斷增多[10],劉凡一等[11]采用三點(diǎn)彎曲試驗(yàn)對小麥短莖稈粘結(jié)參數(shù)進(jìn)行離散元標(biāo)定,結(jié)果表明:莖稈的彈性模量隨著粘結(jié)半徑、單位面積法向剛度和單位面積剪切剛度的增大而增大;張濤等[12]以徑向堆積角相對誤差值為評價(jià)指標(biāo),應(yīng)用正交方法標(biāo)定玉米秸稈離散元仿真需要輸入的接觸參數(shù);王韋韋等[13]通過堆積角試驗(yàn)和??讐嚎s試驗(yàn)標(biāo)定玉米秸稈接觸參數(shù),試驗(yàn)結(jié)果表明:仿真試驗(yàn)堆積角與物理堆積角相對誤差為0.68%,仿真試驗(yàn)與物理試驗(yàn)?zāi)?讐嚎s比相對誤差為0.98%,表明標(biāo)定的離散元參數(shù)可用作玉米秸稈離散元仿真研究;馬彥華等[14]以休止角為目標(biāo)值對苜蓿秸稈壓縮過程中離散元仿真研究所用接觸參數(shù)進(jìn)行標(biāo)定;王萬章等[15]通過斜面法對比仿真與物理試驗(yàn),對小麥莖稈接觸參數(shù)進(jìn)行標(biāo)定;廖宜濤等[16]通過堆積角和響應(yīng)面試驗(yàn)標(biāo)定了油菜莖稈離散元接觸和粘結(jié)參數(shù)。

    【本研究切入點(diǎn)】較多研究者對莖稈離散元參數(shù)標(biāo)定提供了可行的方法,但少有對水稻莖稈接觸參數(shù)和粘結(jié)參數(shù)的全部標(biāo)定,且試驗(yàn)設(shè)計(jì)所用方法未涉及兩個(gè)顯著性影響因素分析。【擬解決的關(guān)鍵問題】為減小脫粒清選中水稻莖稈EDEM 模擬仿真誤差,筆者以帶有葉鞘包裹的水稻莖稈為研究對象,以莖稈堆積角、莖稈彎曲彈性模量為評價(jià)指標(biāo),選取EDEM 軟件中HBP(Hertz-Mindlin with bonding particle)模型,結(jié)合Plackett-Burman 試驗(yàn)、Central-Composite 試驗(yàn)和Box-Behnken 試驗(yàn)對水稻莖稈接觸參數(shù)和粘結(jié)參數(shù)進(jìn)行標(biāo)定,對比分析物理試驗(yàn)與仿真試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證,以期為水稻植株在脫粒清選等環(huán)節(jié)離散元建模及仿真研究提供參數(shù)依據(jù)。

    1 材料與方法

    1.1 水稻莖稈本征參數(shù)

    選用湖南省常德市桃源縣葉家沖村早稻,品種為‘中早35’。試驗(yàn)在湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)物料收獲實(shí)驗(yàn)室完成,隨機(jī)抽10 根水稻,選取整株水稻第一節(jié)(靠近穗頭部分)由葉鞘包裹的莖稈做樣本(圖1),剪去葉片、穗頭與剩余莖稈(水稻植株第一個(gè)結(jié)點(diǎn)之后部分),利用卷尺和數(shù)顯游標(biāo)卡尺測得莖稈本征參數(shù)均值,其長度為201.50 mm、上端(靠近穗頭的一端)外徑為2.69 mm、下端(遠(yuǎn)離穗頭的一端)外徑為3.94 mm、上端壁厚為0.44 mm、下端壁厚1.04 mm,試驗(yàn)莖稈真實(shí)密度為152.3 kg/m3,試驗(yàn)時(shí)莖稈含水率為79.04%。

    圖1 試驗(yàn)樣本Fig.1 Test sample

    1.2 堆積角試驗(yàn)

    依據(jù)文獻(xiàn)[12,15],采用自制可抽鋼板的水稻莖稈徑向堆積角測定裝置進(jìn)行堆積角試驗(yàn),鋼板材料為不銹鋼,測定裝置長寬高分別為400,200,200 mm。試驗(yàn)時(shí)所有莖稈長度取200 mm,平均外徑4 mm,平均壁厚0.7 mm,將一定數(shù)量的短莖稈放入堆積角測定裝置一側(cè),堆積寬度為40 mm,豎直向上迅速抽出鋼板,水稻莖稈整體向另一側(cè)運(yùn)動(dòng),與水平鋼板形成堆積角,應(yīng)用相機(jī)拍攝記錄莖稈堆積后形成的照片,堆積角測量與處理過程如圖2所示。

    應(yīng)用Origin2019軟件對拍攝圖像進(jìn)行圖2過程處理,由擬合直線斜率計(jì)算莖稈堆積角。試驗(yàn)圖像處理時(shí),為減少拍攝角度帶來的誤差,分別以水平鋼板為X 軸,豎直固定鋼板為Y 軸進(jìn)行曲線擬合,試驗(yàn)重復(fù)5 次,進(jìn)而得到堆積角均值為47.67°,擬合直線決定系數(shù)為0.937 9,接近于1,表明擬合方程可靠程度高,物理試驗(yàn)所測堆積角可用于后續(xù)仿真試驗(yàn)尋優(yōu)及參數(shù)驗(yàn)證。

    圖2 堆積角測量與處理Fig.2 Measurement and processing of stacking angle

    1.3 三點(diǎn)彎曲試驗(yàn)

    筆者采用三點(diǎn)彎曲試驗(yàn)對莖稈彎曲特性進(jìn)行分析測量[17-20],基于彎曲特性中的彈性模量對莖稈粘結(jié)參數(shù)進(jìn)行標(biāo)定。試驗(yàn)采用CMT6104 電子萬能試驗(yàn)臺,其主要性能參數(shù)如表1 所示。試驗(yàn)時(shí)將莖稈兩端固定在水平支座上,支座間距為30 mm,試驗(yàn)通過萬能力學(xué)試驗(yàn)裝置以0.06 m/s對直徑為6 mm 的鋼制圓柱壓頭從莖稈中心加載(圖3所示),彎曲彈性模量Eb按下式計(jì)算可得[20]:

    圖3 三點(diǎn)彎曲試驗(yàn)Fig.3 Three point bending test

    表1 CMT6104主要性能參數(shù)Tab.1 Main performance parameters of CMT6104

    式中Eb是莖稈彎曲彈性模量,MPa;F是加載力,N;S是兩支撐間的長度,mm;W是莖稈的彎曲撓度,mm;I是莖稈橫截面相對中性軸的慣性矩[20],mm4。

    根據(jù)生物學(xué)特性,水稻莖稈橫截面可近似為圓環(huán)[20],其慣性矩I按下式計(jì)算:

    式中d是莖稈外徑,mm;t是莖稈壁厚,mm。

    試驗(yàn)進(jìn)行10次取均值,根據(jù)式 (1)和式(2)可得莖稈彎曲彈性模量為3 740.71 MPa。

    2 仿真模型

    2.1 莖稈模型創(chuàng)建

    筆者采用多球圓環(huán)排列方式構(gòu)建單層水稻莖稈模型[20],由離散元軟件的顆粒工廠和顆粒體力API顆粒替換構(gòu)建莖稈模型,通過內(nèi)置的HBP 模型沿軸向粘接。由于真實(shí)稈壁很薄,若采用真實(shí)模擬,則計(jì)算量很大,故在模擬中放大了稈壁厚度[20],依據(jù)文獻(xiàn)[20],仿真放大了的稈壁厚度對試驗(yàn)結(jié)果無顯著影響,因此,根據(jù)物理試驗(yàn)莖稈基本特征參數(shù)將仿真模型莖稈壁厚設(shè)為1 mm、外徑為4 mm、長度為200 mm。

    圖4 水稻莖稈離散元模型Fig.4 Discrete element model of rice stalk

    2.2 莖稈-鋼板靜摩擦系數(shù)測定

    測定時(shí)將待測莖稈軸向放置(保證莖稈只滑動(dòng)不滾動(dòng))在帶有三量數(shù)顯傾角儀的鋼板上,三量數(shù)顯傾角儀通過雙面膠固定在鋼板上,鋼板一端與具有60°傾角的固定鋼板平齊,鋼板下放置一滑塊,通過推動(dòng)滑塊以調(diào)節(jié)鋼板的傾斜角度,當(dāng)水稻莖稈與不銹鋼板發(fā)生位移時(shí)停止推動(dòng),記錄此時(shí)數(shù)顯角度測試儀的讀數(shù)α,按照式(3)計(jì)算摩擦系數(shù),試驗(yàn)重復(fù)10次取均值,測定過程如圖5所示,測得莖稈-鋼板靜摩擦系數(shù)為0.4。

    圖5 靜摩擦系數(shù)測定試驗(yàn)Fig.5 Test for determination of static friction coefficient

    式中fs為靜摩擦系數(shù);α為靜摩擦臨界角,(°)。

    2.3 莖稈-鋼板滾動(dòng)摩擦系數(shù)測定

    莖稈-不銹鋼板滾動(dòng)摩擦系數(shù)測定方法與靜摩擦系數(shù)測定方法相似,測定時(shí)將莖稈橫向放置在鋼板上,拍攝滑塊前進(jìn)鋼板緩慢抬起的視頻過程,當(dāng)莖稈發(fā)生滾動(dòng)后停止拍攝,用Premiere 軟件導(dǎo)出莖稈開始滾動(dòng)那一幀圖片,讀出此時(shí)數(shù)顯角度測試儀的讀數(shù)β,按照式(7)計(jì)算滾動(dòng)摩擦系數(shù),試驗(yàn)重復(fù)10次取均值,測定過程如圖6所示,測得莖稈-鋼板滾動(dòng)摩擦系數(shù)為0.3。

    圖6 滾動(dòng)摩擦系數(shù)測定試驗(yàn)Fig.6 Rolling friction coefficient measurement test

    式中M為滾動(dòng)摩擦力偶矩,N*m;FN2為支撐面的正壓力,N;fr為滾動(dòng)摩擦系數(shù);G為莖稈的重力,N;β為滾動(dòng)摩擦臨界角,(°);r為莖稈的半徑,mm。

    2.4 仿真參數(shù)選取與模型建立

    根據(jù)文獻(xiàn)[21],試驗(yàn)中不銹鋼板密度為7 860 kg/m3、泊松比為0.3、剪切模量為7.9×1010Pa。在莖稈堆積角仿真試驗(yàn)時(shí),莖稈生成方式為Dynamic,生成速率設(shè)為5 000 個(gè)/s,生成總數(shù)量為100 個(gè),時(shí)間步設(shè)為20%,時(shí)間間隔為0.01 s,網(wǎng)格尺寸為3.0R,莖稈生成時(shí)間為0.2 s,待莖稈模型生成后取出隔板進(jìn)行堆積,堆積時(shí)間為2 s。在莖稈三點(diǎn)彎曲仿真試驗(yàn)時(shí),仿真幾何模型與實(shí)測模型相同,時(shí)間步設(shè)為10%,時(shí)間間隔為0.01 s,網(wǎng)格尺寸為3.0R,莖稈彎曲仿真時(shí)間為2 s,建立仿真模型如圖7所示。

    圖7 仿真試驗(yàn)?zāi)P虵ig.7 Simulation test model

    3 試驗(yàn)設(shè)計(jì)與結(jié)果分析

    3.1 Plackett-Burman試驗(yàn)及顯著性分析

    Plackett-Burman 試驗(yàn)是基于目標(biāo)響應(yīng)與各因素間關(guān)系,比較每個(gè)因素2 水平間的差異來確定因素顯著性[14]。試驗(yàn)以水稻莖稈堆積角θ和彎曲彈性模量Eb為響應(yīng)值,根據(jù)國內(nèi)外文獻(xiàn)對影響參數(shù)設(shè)計(jì)如表2 所示[5-10,13-16],各參數(shù)取高低2 個(gè)水平,采用1 個(gè)中心點(diǎn),對仿真接觸參數(shù)和粘結(jié)參數(shù)的顯著性進(jìn)行評估試驗(yàn)。

    表2 Plackett-Burman仿真試驗(yàn)參數(shù)列表Table2 Plackett-Burman simulation test parameter list

    由Plackett-Burman 仿真試驗(yàn)得到的響應(yīng)值結(jié)果如表3 所示,其中X1~X8為參數(shù)編碼值,利用Design Expert 軟件對響應(yīng)值θ和Eb進(jìn)行方差分析,得到各影響參數(shù)的顯著性如表4 所示。由表4 可知,莖稈-莖稈靜摩擦系數(shù)us與莖稈-莖稈動(dòng)摩擦系數(shù)u(tP<0.01)對堆積角θ影響極顯著;莖稈-莖稈滾動(dòng)摩擦系數(shù)ut與莖稈切向粘結(jié)剛度kt(b0.01<P<0.05)對莖稈彈性模量Eb影響顯著,莖稈粘結(jié)半徑Rb與莖稈法向粘結(jié)剛度kn(bP<0.01)對莖稈彈性模量Eb影響極顯著。

    表3 Plackett-Burman試驗(yàn)結(jié)果Tab.3 Plackett-Burman test scheme and results

    表4 Plackett-Burman試驗(yàn)方差分析Tab.4 Analysis of variance of Plackett-Burman test

    3.2 Central-Composite試驗(yàn)及回歸模型

    為對影響實(shí)測莖稈接觸參數(shù)指標(biāo)θ的us和ut進(jìn)行標(biāo)定,依據(jù)Plackett-Burman試驗(yàn)結(jié)果,以us和ut為影響因素,θ為評價(jià)指標(biāo),選取3個(gè)中心點(diǎn)進(jìn)行Central-Composite試驗(yàn),試驗(yàn)因素設(shè)計(jì)與結(jié)果如表5。仿真試驗(yàn)中對θ影響不顯著的其它參數(shù)均取中間值。根據(jù)表5得到關(guān)于堆積角θ的多元回歸擬合方程為:

    表5 Central-Composite試驗(yàn)設(shè)計(jì)與結(jié)果Tab.5 Central-composite test design and results

    Central-Composite 試驗(yàn)回歸模型方差分析如表6 所示,從表6 可知,該擬合回歸模型P<0.01,說明堆積角與所得回歸方程有密切關(guān)系;其中各個(gè)參數(shù)的P值均小于0.05、表明了回歸模型的有效性。試驗(yàn)精確度Adeq Precision=8.991 8>4,說明模型可行且具有良好的精確度;決定系數(shù)R2=0.925 3 趨近于1,表明物理試驗(yàn)與仿真試驗(yàn)擬合度好,試驗(yàn)誤差小。在Desirability 值為1(可靠度最高)的一百組回歸解中尋找與實(shí)測堆積角相近的一組,可得莖稈-莖稈靜摩擦系數(shù)為0.35、莖稈-莖稈滾動(dòng)摩擦系數(shù)0.016。

    表6 Central-Composite試驗(yàn)θ方差分析Tab.6 Analysis of variance of Central-composite test θ

    3.3 Box-Behnken試驗(yàn)及回歸模型

    為對影響實(shí)測莖稈粘結(jié)參數(shù)指標(biāo)Eb的Gb、Rb和knb進(jìn)行標(biāo)定,基于Plackett-Burman 試驗(yàn)因素范圍以及Central-Composite 試驗(yàn)確定的us和ut,依據(jù)Box-Behnken 試驗(yàn)原理,以Rb、knb和ktb為影響因素,Eb為評價(jià)指標(biāo),選取3 個(gè)中心點(diǎn)進(jìn)行3 因素3 水平Box-Behnken 試驗(yàn),試驗(yàn)設(shè)計(jì)與結(jié)果如表7。仿真試驗(yàn)中除已標(biāo)定參數(shù)外,對Eb影響不顯著的其它參數(shù)均取中間值。根據(jù)表7,應(yīng)用Design Expert 軟件得到關(guān)于彈性模量Eb的多元回歸擬合方程為:

    表7 Box-Behnken試驗(yàn)設(shè)計(jì)與結(jié)果Tab.7 Box-Behnken test design and results

    Box-Behnken 試驗(yàn)回歸模型方差分析如表8所示,分析可知,該擬合線性回歸模型P<0.01,說明彈性模量與所得回歸方程是極顯著的;其中Rb、knb和ktb的P值均小于0.01、說明這3個(gè)參數(shù)對于彈性模量的影響極顯著,表明了回歸模型的有效性。

    表8 Box-Behnken試驗(yàn)Eb方差分析Tab.8 Analysis of variance of Box-Behnken test Eb

    試驗(yàn)精確度Adeq Precision=28.912 0>4,說明模型可行且具有良好的精確度;決定系數(shù)R2=0.993 4趨近于1,表明擬合方程可靠度高。在Desirability值為1得一百組回歸解中尋找與實(shí)測彈性模量相近的一組,可得莖稈粘結(jié)半徑Rb為2.331 mm、莖稈法向粘結(jié)剛度knb為4.7×109N/m3、莖稈切向粘結(jié)剛度ktb為3.7×109N/m3。

    3.4 標(biāo)定結(jié)果驗(yàn)證

    根據(jù)莖稈接觸參數(shù)和粘結(jié)參數(shù)的標(biāo)定結(jié)果,應(yīng)用EDEM 軟件建立最佳參數(shù)離散元仿真模型,以驗(yàn)證標(biāo)定試驗(yàn)結(jié)果的可靠度。試驗(yàn)時(shí)莖稈-莖稈靜摩擦系數(shù)為0.35、莖稈-莖稈滾動(dòng)摩擦系數(shù)為0.016、莖稈粘結(jié)半徑為2.331 mm、莖稈法向粘結(jié)剛度為4.71×109N/m3、莖稈切向粘結(jié)剛度為3.67×109N/m3,莖稈泊松比為0.3,莖稈剪切模量為5.05 GPa,莖稈-莖稈恢復(fù)系數(shù)為0.3,試驗(yàn)重復(fù)5 次,模擬測得莖稈堆積角分別為47.79°、51.59°、43.87°、46.77°、50.86°,平均值為48.27°,與實(shí)際物理堆積角(47.67°)的相對誤差為1.26%,應(yīng)用SPSS 軟件進(jìn)行T檢驗(yàn),得P1=0.737;模擬測得莖稈彈性模量分別為3 672.21,3 819.74,3 595.82,3 661.68,3 819.74 MPa,平均值為3 713.84 MPa,與實(shí)際物理彈性模量(3 740.71 MPa)得相對誤差為0.72%,應(yīng)用SPSS 軟件進(jìn)行T檢驗(yàn),得P2=0.584。兩次T檢驗(yàn)所得P值均大于0.05,表明仿真試驗(yàn)與物理試驗(yàn)無顯著性差異。綜上可知,筆者所標(biāo)定的水稻莖稈離散元仿真參數(shù)準(zhǔn)確可靠,可用于水稻離散元仿真建模研究。

    4 結(jié)論

    筆者基于EDEM 離散元軟件,選用HBP(Hertz-Mindlin with bonding)模型,通過Plackett-Burman 試驗(yàn)、Central-Composite 試驗(yàn)和Box-Behnken 試驗(yàn)對水稻短莖稈樣本的接觸參數(shù)和粘結(jié)參數(shù)進(jìn)行標(biāo)定,主要結(jié)論如下:

    (1)根據(jù)Plackett-Burman試驗(yàn)方差分析可知,莖稈-莖稈靜摩擦系數(shù)與莖稈-莖稈滾動(dòng)摩擦系數(shù)對堆積角影響極顯著,莖稈-莖稈滾動(dòng)摩擦系數(shù)與莖稈切向粘結(jié)剛度對莖稈彈性模量影響顯著,莖稈粘結(jié)半徑與莖稈法向粘結(jié)剛度對莖稈彈性模量影響極顯著。

    (2)根據(jù)Central-Composite 試驗(yàn)方差分析和回歸方程可得,對莖稈影響顯著的2 個(gè)接觸參數(shù)的一次項(xiàng)、交互項(xiàng)以及二次項(xiàng)對水稻莖稈堆積角影響顯著;根據(jù)Box-Behnken 試驗(yàn)方差分析和回歸方程可得,對莖稈影響顯著的3 個(gè)粘結(jié)參數(shù)的一次項(xiàng)與交互項(xiàng)對水稻莖稈彈性模量影響極顯著,莖稈粘結(jié)半徑的二次項(xiàng)對水稻莖稈彈性模量影響顯著。

    (3)以水稻莖稈實(shí)際堆積角與彈性模量為目標(biāo),對回歸方程進(jìn)行尋優(yōu)求解,得到顯著性接觸參數(shù)的最優(yōu)值為莖稈-莖稈靜摩擦系數(shù)0.35、莖稈-莖稈滾動(dòng)摩擦系數(shù)0.016,顯著性粘結(jié)參數(shù)的最優(yōu)值為莖稈粘結(jié)半徑2.33 mm、莖稈法向粘結(jié)剛度4.71×109N/m3、莖稈切向粘結(jié)剛度3.67×109N/m3。

    (4)最優(yōu)接觸參數(shù)得出的仿真試驗(yàn)堆積角與物理試驗(yàn)堆積角的相對誤差為1.26%,基于SPSS對仿真堆積角進(jìn)行T試驗(yàn),測得P1=0.737>0.05,證明仿真堆積角與物理堆積角無顯著性差異;最優(yōu)粘結(jié)參數(shù)得出的仿真試驗(yàn)彈性模量與物理試驗(yàn)彈性模量的相對誤差為0.72%,基于SPSS對仿真彈性模量進(jìn)行T試驗(yàn),測得P2=0.584>0.05,證明仿真彈性模量與物理彈性無顯著性差異。標(biāo)定結(jié)果驗(yàn)證試驗(yàn)表明,基于HBP 接觸模型所標(biāo)定的接觸參數(shù)與粘結(jié)參數(shù)可用于水稻莖稈離散元仿真,可為后續(xù)水稻整株仿真研究以及聯(lián)合收割機(jī)物料優(yōu)化設(shè)計(jì)提供參數(shù)依據(jù)。

    致謝:湖南省高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新引領(lǐng)計(jì)劃項(xiàng)目(2020NK2002)同時(shí)對本研究給予了資助,謹(jǐn)致謝意!

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