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      基于Fluent-EDEM的茶葉紅外殺青機優(yōu)化與試驗研究*

      2022-10-26 10:13:24熊愛華吳瑞梅虞文俊黃俊仕張賢溪楊代勤
      機電工程 2022年10期
      關(guān)鍵詞:錐角滾筒紅外

      劉 剛,熊愛華*,吳瑞梅,虞文俊,黃俊仕,滕 杰,張賢溪,楊代勤

      (1.江西農(nóng)業(yè)大學(xué) 工學(xué)院,江西 南昌 330045;2.江西農(nóng)業(yè)大學(xué) 農(nóng)學(xué)院,江西 南昌 330045)

      0 引 言

      殺青是綠茶初加工的一道關(guān)鍵工序,鮮茶葉殺青時必須在短時間內(nèi)升溫到85 ℃以上[1],以快速鈍化酶的氧化活性,保留鮮葉內(nèi)的茶多酚[2]、氨基酸[3]等成分。

      而殺青裝置中的滾筒錐角、導(dǎo)葉板高度和傾角、螺旋角及滾筒轉(zhuǎn)速直接影響殺青葉的升溫速率和茶葉品質(zhì)[4]。比如,導(dǎo)葉板螺旋角和傾角設(shè)計不合理,會造成殺青滾筒內(nèi)水氣逸散不暢,出現(xiàn)紅梗甚至成品茶帶有水悶氣等[5];殺青機滾筒轉(zhuǎn)速設(shè)置不合理,會造成鮮茶葉在殺青過程易斷碎和形成堆積,影響茶葉的外形和品質(zhì)[6]。

      因此,對殺青機結(jié)構(gòu)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,獲得最優(yōu)滾筒結(jié)構(gòu)和運動參數(shù),對提高茶葉品質(zhì)、殺青效率具有重要意義。

      目前,對茶葉殺青工藝參數(shù)和殺青裝備的研究主要憑經(jīng)驗或通過實驗對比茶葉品質(zhì)來進(jìn)行。何春雷等人[7]采用茶樣感官評審方法,在茶坯含水量、滾筒溫度、投葉量、干燥時間等相同條件下,探究了不同滾筒轉(zhuǎn)速對茶葉品質(zhì)的影響。高華峰等人[8]通過實驗,對比了熱蒸汽混合殺青與傳統(tǒng)殺青所制的綠茶感官品質(zhì),對熱蒸汽混合殺青機的適用性進(jìn)行了驗證。

      對鮮葉殺青過程狀況憑經(jīng)驗控制,可能會導(dǎo)致茶葉品質(zhì)不穩(wěn)定。基于此,也有學(xué)者利用仿真軟件模擬滾筒內(nèi)殺青溫度場分布對殺青機結(jié)構(gòu)進(jìn)行了優(yōu)化設(shè)計。

      李志杰等人[9]借助EDEM軟件,分析了殺青過程中茶葉顆粒的溫度分布,探討了滾筒轉(zhuǎn)速、導(dǎo)葉板數(shù)量及導(dǎo)葉板傾角大小對殺青效果的影響。施重駒等人[10]利用EDEM-Fluent耦合技術(shù),探討了熱風(fēng)殺青過程中滾筒轉(zhuǎn)速、導(dǎo)葉板數(shù)量、導(dǎo)葉板高度、導(dǎo)葉板寬度及熱風(fēng)進(jìn)風(fēng)口結(jié)構(gòu)對殺青質(zhì)量的影響。徐海衛(wèi)等人[11]借助Fluent軟件,分析了在螺旋升角不變情況下,分段設(shè)計的導(dǎo)葉板在殺青過程中的受熱狀況,并證實了分段設(shè)計結(jié)構(gòu)能有效提高殺青品質(zhì)。虞文俊等人[12]運用Fluent-EDEM,耦合仿真了紅外殺青機與電加熱殺青機的殺青過程,對比了兩種殺青機滾筒內(nèi)流場溫度分布和殺青結(jié)束后茶葉顆粒溫度分布,得出了紅外殺青機殺青效率、熱能利用率、殺青效果均優(yōu)于電加熱殺青機的結(jié)論。

      以上研究雖已對殺青機結(jié)構(gòu)的多個參數(shù)進(jìn)行了仿真試驗分析,但是針對殺青裝置中的滾筒錐角、導(dǎo)葉板高度和傾角、螺旋角及滾筒轉(zhuǎn)速參數(shù)組合研究未有見到。

      殺青質(zhì)量與殺青裝置中的滾筒錐角、導(dǎo)葉板高度和傾角、螺旋角及滾筒轉(zhuǎn)速密切相關(guān),而該結(jié)構(gòu)參數(shù)并非單獨作用,各參數(shù)會綜合影響殺青質(zhì)量。

      在前期研究基礎(chǔ)上,筆者采用Fluent-EDEM耦合仿真分析方法,研究6CST-60型茶葉紅外殺青機的滾筒錐角、導(dǎo)葉板傾角、導(dǎo)葉板螺旋角、導(dǎo)葉板高度及滾筒轉(zhuǎn)速對殺青質(zhì)量的影響,設(shè)計五因素四水平正交試驗,探尋不同參數(shù)組合下,滾筒內(nèi)部溫度分布及茶葉顆粒升溫速率狀況,優(yōu)化得出茶葉紅外殺青機滾筒結(jié)構(gòu)最優(yōu)結(jié)構(gòu)參數(shù),從而可提高茶葉品質(zhì)、殺青效率等。

      1 殺青機結(jié)構(gòu)及工作原理

      1.1 殺青機結(jié)構(gòu)

      6CST-60型茶葉紅外殺青機主要由滾筒、機架、紅外加熱系統(tǒng)、溫濕度傳感器、進(jìn)料口、出料口、托輪、電機以及排濕系統(tǒng)等組成[13]。

      殺青機總體結(jié)構(gòu)如圖1所示。

      圖1中,進(jìn)、出料斗固定在滾筒右側(cè)的機架上,呈上、下分布;滾筒正轉(zhuǎn),鮮茶葉經(jīng)由上方的進(jìn)料斗導(dǎo)入,滾筒反轉(zhuǎn),殺青葉由下方的出料斗導(dǎo)出;滾筒直接放置在4個托輪上(為增大摩擦力、提高傳動精度、減少振動,托輪的接觸表面纏繞有橡膠,并利用滾筒外壁的法蘭進(jìn)行左右限位,以此達(dá)到穩(wěn)定工作目的);紅外加熱系統(tǒng)依靠機身左側(cè)懸臂梁固定在滾筒內(nèi)部中心位置,數(shù)根紅外加熱管安裝在2個半橢圓形法蘭盤的通孔上,紅外加熱管上方布置半橢圓擋葉罩,防止茶葉拋灑過程中懸掛在紅外加熱管壁上燒焦;溫、濕度傳感器由空心軸中部下方空洞處伸出,實時監(jiān)測滾筒內(nèi)部溫、濕度變化;排濕風(fēng)扇聯(lián)接在懸臂梁左端,風(fēng)扇與軸分別固定在軸承的內(nèi)外圈上,由電機通過皮帶驅(qū)動,可迅速排除滾筒內(nèi)高溫水蒸汽,降低溫度,同時提高出茶效率。

      其主要技術(shù)參數(shù)如表1所示。

      表1 紅外殺青機主要技術(shù)參數(shù)

      紅外加熱系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)如圖2所示。

      1.2 工作原理

      首先,筆者設(shè)定滾筒內(nèi)部殺青溫度及濕度閾值、殺青時間和滾筒轉(zhuǎn)速;啟動驅(qū)動系統(tǒng),通過鏈傳動驅(qū)動主動托輪正轉(zhuǎn),托輪帶動滾筒反轉(zhuǎn);同時啟動紅外加熱系統(tǒng),對滾筒內(nèi)部進(jìn)行快速預(yù)加熱,待滾筒內(nèi)部溫度達(dá)到設(shè)定值時,鮮茶葉經(jīng)進(jìn)料口和導(dǎo)葉板導(dǎo)入滾筒內(nèi),進(jìn)行紅外輻射殺青。

      茶葉顆粒在滾筒內(nèi)運動過程可簡化為3個階段:

      (1)滾筒內(nèi)螺旋導(dǎo)葉板隨滾筒的轉(zhuǎn)動做勻速圓周運動,茶葉在導(dǎo)葉板的帶動下做勻速圓周運動;

      (2)茶葉在導(dǎo)葉板螺旋角作用下向前移動;

      (3)一定高度的導(dǎo)葉板將茶葉顆粒提升時,當(dāng)超過茶葉的遠(yuǎn)休止角時,茶葉顆粒開始做拋灑運動。

      殺青過程中,溫濕度傳感器實時監(jiān)測腔內(nèi)的溫度和濕度變化,若滾筒內(nèi)溫度高于(或低于)殺青溫度規(guī)定上限值(或下限值)時,紅外加熱系統(tǒng)關(guān)閉(或開啟)其中數(shù)根紅外加熱管;當(dāng)滾筒內(nèi)濕度值超過設(shè)定值時,風(fēng)扇正轉(zhuǎn),排出濕氣;殺青完成后,滾筒正轉(zhuǎn),排濕風(fēng)扇開啟,滾筒錐角輔助出茶,殺青葉快速沿出料斗排出。

      2 仿真正交試驗設(shè)計

      筆者以滾筒錐角、滾筒轉(zhuǎn)速、導(dǎo)葉板螺旋角、導(dǎo)葉板傾角、導(dǎo)葉板高度為因素,設(shè)計了一個五因素四水平的仿真正交試驗。筆者將Fluent與EDEM耦合對正交試驗各參數(shù)進(jìn)行仿真模擬(考慮到單次模擬殺青時間過長,以35 s內(nèi)茶葉的平均升溫速率最大為最優(yōu)目標(biāo))。

      試驗因素水平如表2所示。

      表2 試驗因素及水平

      3 仿真模擬過程建立

      3.1 殺青過程仿真控制方程

      筆者研究模擬多組不同滾筒結(jié)構(gòu)參數(shù)下鮮茶葉殺青過程中茶葉的運動與能量的交換。每組試驗?zāi)P椭?顆粒相體積分?jǐn)?shù)均低于15%,殺青過程中茶葉、滾筒、氣流運動并存,茶葉與茶葉之間接觸頻繁,茶葉與氣流相互作用明顯,且之間存在動量、質(zhì)量、能量交換,屬于典型的顆粒流體復(fù)雜系統(tǒng)[14],因此,筆者選用歐拉—歐拉模型(Eulerian-Eulerian model)。

      考慮到殺青過程中茶葉顆粒會影響滾筒內(nèi)連續(xù)相氣體運動,筆者在原有Eulerian模型上引入一個相體積分?jǐn)?shù)α,理想狀態(tài)下,其流體各守恒方程為:

      (1)質(zhì)量守恒公式:

      (1)

      (2)動量守恒公式:

      (2)

      式中:α—氣相體積分?jǐn)?shù),%;νi—氣相流速在方向上分量,m/s;τij—黏性應(yīng)力張量,Pa;gi—方向體積力,N;Fi—氣相與固相的相互作用力,N。

      基于Fluent-EDEM耦合接口,筆者計算流場對茶葉顆粒的作用力,引用一種優(yōu)化自由流阻力[15]。阻力系數(shù)Cd取決于雷諾數(shù)Re:

      (4)

      其中:

      (3)

      式中:η—流體的黏度,Pa·s;L—顆粒球的直徑,m;ν—顆粒與流體相對速度,m/s;α—CFD網(wǎng)格單元的自由體積,m3。

      其曳力計算方程為:

      (5)

      β可由下式得出:

      (6)

      式中:ν—顆粒體積,m3;ε—孔隙率。

      在殺青過程中,茶葉顆粒相互接觸頻繁,需要考慮顆粒之間的熱傳導(dǎo),其熱通量QP1P2;茶葉隨著滾筒運動的過程中茶葉和空氣對流換熱,其熱通量QPF;同時,茶葉會吸收紅外輻射能量Qf。

      所有熱流量計算好后,每個顆粒的溫度隨時間變化量由下式更新[16,17]:

      (7)

      hc可由下式得到:

      (8)

      式中:mp—茶葉顆粒質(zhì)量,kg;cp—茶葉顆粒比熱容,J/(kg·K);T—茶葉顆粒溫度,K;P,F—空氣和茶葉顆粒,無量綱;KF—空氣熱傳導(dǎo)系數(shù),W/(m2·K);Nμp—努賽爾數(shù)(流率與傳導(dǎo)率比值),無量綱;dp—茶葉顆粒直徑,m;Ap—茶葉顆粒表面系數(shù),無量綱;ΔTPF—空氣和茶葉溫度差,K;ε—紅外管發(fā)射率,無量綱;σb—黑體輻射常數(shù),σb=5.67×10-8W/(m2·K4);A—茶葉表面積,TH—紅外管溫度,K;TC—茶葉溫度,K;FN—茶葉顆粒法向接觸力,N;r*—茶葉顆粒平均半徑,m;E*—有效楊氏模量,GPa。

      3.2 Fluent-EDEM耦合仿真

      殺青過程可簡化為茶葉顆粒(固體相)與溫度場(流體相)之間的流固雙向耦合仿真過程。筆者利用計算流體動力學(xué)軟件Fluent17.0和離散元法軟件EDEM2.7,進(jìn)行雙向耦合仿真茶葉殺青過程。

      滾筒內(nèi)溫度場數(shù)據(jù)由Fluent求解器求解,茶葉顆粒的運動狀態(tài)及相間作用力(顆粒與顆粒之間、顆粒與滾筒間接觸碰撞)由EDEM求解,溫度場信息通過統(tǒng)一光盤格式(universal disc format,UDF)耦合接口傳遞給EDEM,EDEM根據(jù)熱傳遞模型和熱輻射模型對茶葉顆粒溫度進(jìn)行求解,并計算茶葉顆粒之間的相互作用力,更新顆粒溫度及顆粒位置信息,將溫度及位置信息按原耦合接口路徑,傳回至Fluent流場中,進(jìn)行下一次迭代求解溫度場;

      經(jīng)多次迭代至結(jié)果收斂后,分別在Fluent和EDEM中獲取殺青過程中滾筒溫度場分布和茶葉顆粒升溫曲線。

      3.3 仿真三維模型建立

      根據(jù)各試驗組的殺青機滾筒結(jié)構(gòu)參數(shù)(滾筒錐角、導(dǎo)葉板螺旋角、導(dǎo)葉板傾角、導(dǎo)葉板高度)對應(yīng)水平,筆者利用proe5.0建立各紅外殺青機三維模型,將各紅外殺青機三維模型導(dǎo)入到ICEM CFD17.0中,進(jìn)行網(wǎng)格劃分,分別導(dǎo)入至EDEM2.7和Fluent17.0中進(jìn)行參數(shù)設(shè)置。

      在ICEM CFD17.0中,筆者根據(jù)其材料屬性、邊界類別、流體域類別、交界面等因素,將模型劃分為多個part,并將滾筒內(nèi)部設(shè)置為動區(qū)域和靜區(qū)域兩個流體域,用interface交界面進(jìn)行區(qū)分。五因素四水平正交試驗所需的16組試驗組模型均采用相同的處理方式。

      紅外殺青機滾筒有限元模型網(wǎng)格劃分如圖3所示。

      3.4 初始條件及邊界條件確定

      (1)EDEM參數(shù)設(shè)置。為有效模擬分析殺青過程中茶葉平均升溫速率,確保茶葉顆??倲?shù),考慮仿真計算數(shù)據(jù)量及復(fù)雜程度,筆者將茶葉簡化為理想的球狀顆粒,顆粒半徑10 mm。

      茶葉顆粒相關(guān)參數(shù)[10]1052如表3所示。

      表3 茶葉顆粒本構(gòu)參數(shù)

      筆者將該參數(shù)應(yīng)用到茶葉顆粒的模擬計算之中(計算顆粒之間的作用力和顆粒的升溫)。茶葉顆粒之間的傳熱是由滾筒內(nèi)顆粒運動時相互碰撞接觸而產(chǎn)生,因此,顆粒與顆粒之間的接觸模型選擇帶有熱傳導(dǎo)的基本接觸模型;Temperature Update built-in選項參數(shù)設(shè)置3 800,茶葉顆粒設(shè)置z軸方向的重力加速度,EDEM Geometry部分滾筒運動設(shè)置Linear Rotation,滾筒入口處設(shè)置虛擬顆粒工廠,茶葉顆粒總數(shù)40 000,茶葉初始溫度300 K,設(shè)置仿真時間步長2e-5s,約占瑞麗時間步長(Rayleigh time step)的27.6%,仿真時長35 s,仿真文件保存時間間隔0.05 s,單元尺寸2.5 R;

      (2)Fluent參數(shù)設(shè)置。筆者選擇基于pressure-Based求解器,時間設(shè)置為穩(wěn)態(tài),重力設(shè)置z軸方向。該仿真過程涉及紅外輻射能量交換,因此,控制方程打開能量模型、標(biāo)準(zhǔn)湍流K-ε模型、輻射DO模型(discrete ordinates model)。

      設(shè)置邊界條件為:壓力入口,P=0.1 MPa;壓力出口;滾筒壁面與導(dǎo)葉板轉(zhuǎn)速相同(為各組試驗因素中滾筒轉(zhuǎn)速設(shè)定值);壁面溫度711 K(由紅外測溫槍測得6CST-60型紅外輻射殺青機工作時滾筒內(nèi)壁實際溫度值),發(fā)射率為0.945。

      Fluent-EDEM耦合過程中,運算結(jié)果數(shù)據(jù)通過UDF耦合接口交換,為滿足數(shù)據(jù)傳輸需要,筆者設(shè)置時間步長時Fluent應(yīng)比EDEM長且必須為整數(shù)倍關(guān)系;為保證仿真結(jié)果收斂,顆粒在仿真時應(yīng)時刻處于計算域內(nèi),EDEM中茶葉顆粒體積應(yīng)小于Fluent中滾筒網(wǎng)格最小單元。

      4 仿真試驗結(jié)果與分析

      4.1 仿真試驗樣本集獲取

      筆者選用具有代表性的L16(45)試驗表,進(jìn)行樣本集為16組的正交試驗數(shù)據(jù)采集;通過Fluent-EDEM耦合仿真分析,得到仿真時間35 s時,殺青機滾筒內(nèi)茶葉顆粒的運動軌跡、滾筒內(nèi)部及茶葉顆粒的溫度分布。

      其正交試驗方案及結(jié)果如表4所示。

      表4 試驗方案及結(jié)果

      筆者選取具有代表性的4組仿真結(jié)果進(jìn)行分析,即試驗2(1-2-2-2-2)、試驗6(2-2-1-4-3)、試驗10(3-2-4-3-1)、試驗15(4-3-2-4-1)。在35 s時,試驗組紅外殺青機滾筒內(nèi)茶葉顆粒運動及溫度分布,如圖4所示。

      從圖4(a,e)中可以看出:試驗2中茶葉顆粒拋灑點高,分散度較差,溫度主要分布在320 K左右,且溫度分布區(qū)域較大;

      從圖4(b,f)中可以看出:試驗6中滾筒轉(zhuǎn)速較低,茶葉顆粒拋灑點較低,茶葉堆積,不利于紅外輻射的吸收,顆粒溫度主要分布在315 K左右,溫度分布較均勻;

      從圖4(c,g)中可以看出:試驗10中滾筒轉(zhuǎn)速較大,茶葉顆粒拋灑點高,受導(dǎo)葉板螺旋角影響大,顆粒拋灑方向與水平方向偏差大,造成堆積,顆粒落點集中滾筒一側(cè),不利于吸收能量和排濕,低溫和高溫顆粒較多,溫度均勻性較差,茶葉顆粒溫度主要分布在325 K左右;

      從圖4(d,h)中可以看出:試驗15中滾筒轉(zhuǎn)速、導(dǎo)葉板傾角適中,茶葉顆粒拋灑點高,分散度好,顆粒溫度主要分布在325 K左右,溫度分布均勻性較好。

      模擬結(jié)果表明:顆粒拋灑路徑越靠近熱源,分散度越高,其升溫速率越高,溫度分布均勻性越好;而拋灑路徑及分散度受滾筒轉(zhuǎn)速、導(dǎo)葉板傾角、導(dǎo)葉板螺旋角、導(dǎo)葉板高度、滾筒錐度綜合影響。

      筆者研究進(jìn)一步對試驗結(jié)果進(jìn)行極差分析,得到各參數(shù)最佳組合。

      4.2 極差分析

      筆者對正交試驗結(jié)果進(jìn)行極差分析,分析其影響因素主次關(guān)系及最優(yōu)水平組合。

      正交試驗極差分析如表5所示。

      比較表5中極差R值大?。≧越大表示對試驗結(jié)果影響越大)可知:

      滾筒結(jié)構(gòu)參數(shù)和滾筒轉(zhuǎn)速對茶葉升溫速率影響順序為:滾筒轉(zhuǎn)速(C)>導(dǎo)葉板螺旋角(A)>導(dǎo)葉板傾角(B)>導(dǎo)葉板高度(E)>滾筒錐角(D);

      對比表5中Ki值(Ki值表示任一列上水平號為i

      表5 極差分析

      時所對應(yīng)的試驗結(jié)果之和,優(yōu)化目標(biāo)為最大升溫速率,因此選取Ki值最大時i為最優(yōu)水平號)可得出:茶葉升溫速率數(shù)值最優(yōu)水平組為:A1B4C4E4D3,即茶葉殺青機滾筒結(jié)構(gòu)最優(yōu)參數(shù)為:導(dǎo)葉板螺旋角15°、導(dǎo)葉板傾角21°、滾筒轉(zhuǎn)速37 r/min、導(dǎo)葉板高度55 mm、滾筒錐角2°。

      4.3 方差分析

      為了進(jìn)一步驗證分析結(jié)果,筆者對試驗進(jìn)行了方差分析[18]。由于五因素四水平正交試驗的總自由度為0,無法進(jìn)行整體方差分析。因而筆者將其中一個影響較低的因素剔除后,總自由度為3,然后再利用SPSAS統(tǒng)計分析軟件進(jìn)行分析,根據(jù)極差分析得到的各因素的主次關(guān)系,優(yōu)先剔除D(滾筒錐角)因素后進(jìn)行方差分析,得出F值為2.153,顯著性水平為0.288;再剔除E(導(dǎo)葉板高度)因素,得到F值為3.816,顯著性水平為0.149。

      分析結(jié)果表明:剔除E因素比剔除D因素的模型顯著水平更低。

      因此,筆者以剔除E因素的模型為參考,進(jìn)行方差分析,分析結(jié)果如表6所示。

      表6 方差分析

      由表6中各因素的F值可知:因素A(導(dǎo)葉板螺旋角)、B(導(dǎo)葉板傾角)、C(滾筒轉(zhuǎn)速)的F值均在[3.49,5.953]區(qū)間內(nèi),而D(滾筒錐角)因素的F值在[2.61,3.49]區(qū)間內(nèi)。

      這表明:導(dǎo)葉板螺旋角、導(dǎo)葉板傾角、滾筒轉(zhuǎn)速對茶葉升溫速率影響顯著,而滾筒錐角對茶葉升溫速率影響顯著。

      5 樣機試驗

      根據(jù)優(yōu)化得到的滾筒結(jié)構(gòu)參數(shù),再基于6CST-60型茶葉紅外殺青機,筆者試制了優(yōu)化后茶葉紅外殺青機樣機,如圖5所示。

      該樣機在某農(nóng)機公司進(jìn)行殺青試驗(總共試驗3次),試驗材料來源于某茶廠,試驗將鮮茶葉進(jìn)行攤青處理。

      筆者分別將等重量攤青茶葉3 kg投入優(yōu)化前與優(yōu)化后的殺青機中,分別進(jìn)行自動殺青,以投葉與出茶完成時間段作為殺青總時長,由制茶大師鑒定殺青葉品質(zhì),對殺青效率進(jìn)行比較,結(jié)果如表7所示。

      表7 優(yōu)化前后紅外殺青機試驗對比

      試驗結(jié)果表明:優(yōu)化前殺青機單次平均殺青約為4.6 min,而優(yōu)化后殺青機單次平均殺青時間約為3.5 min,平均每小時殺青效率約為51.4 kg/h,比優(yōu)化前效率平均提高了31.6%;優(yōu)化后紅外殺青葉的色澤更翠綠,香氣更純正。

      6 結(jié)束語

      筆者采用Fluent-EDEM耦合方法,仿真模擬了殺青機滾筒內(nèi)茶葉顆粒的運動軌跡、滾筒內(nèi)部及茶葉顆粒的溫度分布,探究了6CST-60型茶葉紅外殺青機的滾筒錐角、導(dǎo)葉板傾角、導(dǎo)葉板螺旋角、導(dǎo)葉板高度及滾筒轉(zhuǎn)速對殺青質(zhì)量的綜合影響,運用五因素四水平正交試驗,分析了殺青機滾筒結(jié)構(gòu)參數(shù)對滾筒內(nèi)部溫度分布,以及茶葉顆粒升溫速率狀況。

      研究結(jié)論如下:

      (1)紅外茶葉殺青機滾筒結(jié)構(gòu)參數(shù)對茶葉升溫速率影響順序為:滾筒轉(zhuǎn)速>導(dǎo)葉板螺旋角>導(dǎo)葉板傾角>導(dǎo)葉板高度>滾筒錐角;

      (2)紅外茶葉殺青機滾筒結(jié)構(gòu)最優(yōu)參數(shù)組:導(dǎo)葉板螺旋角15°、導(dǎo)葉板傾角21°、滾筒轉(zhuǎn)速37 r/min、導(dǎo)葉板高度55 mm、滾筒錐角2°;

      (3)優(yōu)化后殺青機的殺青效率提升至51.4 kg/h,效率提高了31.6%,其殺青葉的色澤更翠綠,香氣更純正,成品茶葉滋味也更加醇厚。

      由于時間和實驗室資源有限,筆者只進(jìn)行了五因素四水平的仿真正交試驗,來確定滾筒結(jié)構(gòu)最佳參數(shù),試驗水平固定。在今后的研究中,筆者將增加試驗組樣本容量,并利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行建模,結(jié)合遺傳算法尋優(yōu),找到所有試驗水平范圍內(nèi)的最佳參數(shù)組合。

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