寒地黑土區(qū)水稻秸稈還田機設計及最優(yōu)耕作參數(shù)試驗

摘要：針對寒地黑土區(qū)水稻秸稈還田機消耗功率大、秸稈腐解速度慢的問題，設計具有腐解劑精量噴施功能的秸稈還田機，并探究刀軸扭矩最小時的耕作參數(shù)組合。對還田機的自動升降平地裝置、菌劑噴灑裝置、秸稈量識別系統(tǒng)和還田彎刀進行設計：菌劑噴灑裝置采用由PLC驅(qū)動的電磁閥控制噴施量；秸稈量識別系統(tǒng)可分別對粉碎堆積秸稈和留茬秸稈進行數(shù)量評估并將數(shù)據(jù)信息傳遞至菌劑噴灑裝置；還田彎刀設計采用Workbench 2022 R1軟件進行仿真分析，得到彎刀最佳參數(shù)結(jié)果：彎刀刃長240 mm、刃寬80 mm、彎折角115°；采用三因素三水平旋轉(zhuǎn)正交試驗，建立刀軸扭矩與試驗因素的關系。采用Design-Expert軟件進行方差分析處理，結(jié)果表明，因素對指標影響的順序關系為：耕深gt;旋轉(zhuǎn)速度gt;單位面積秸稈量gt;耕深的二次項gt;耕深與旋轉(zhuǎn)速度的交互作用gt;旋轉(zhuǎn)速度與單位面積秸稈量的交互作用，并得到交互作用的響應曲面圖以及最優(yōu)參數(shù)組合為耕深20 cm、旋轉(zhuǎn)速度為240 r/min、單位面積秸稈量為3.5 kg/m2。進行驗證性試驗，得到扭矩平均值為24.32 N ? m，與模型預測值的相對誤差為0.7%，預測模型可靠，且秸稈翻埋率達96.8%。

關鍵詞：寒地黑土區(qū)；秸稈還田機；靜力學仿真；精量噴藥；最優(yōu)設計

中圖分類號：S232.3" " " 文獻標識碼：A" " " 文章編號：2095?5553 （2024） 10?0001?08

Design of rice straw returning machine and test of optimal tillage parameters

in cold black soil area

Ge Yiyuan1， 2， Sun Xiuhan1， Liu Hengjia1， Ma Liuxuan1， 2， Liang Qiuyan1， 2， Yang Chuanhua1， 2

（1. School of Mechanical Engineering， Jiamusi University， Jiamusi， 154007， China；

2. Heilongjiang Key Laboratory of Field Agricultural Equipment Engineering Technology， Jiamusi， 154007， China）

Abstract： Aiming at the problems of high?power consumption and slow straw decomposition speed of rice straw returner in the cold black soil area， a straw returner with the function of fine spraying of decomposers was designed， and the combination of ploughing parameters with the minimum torque of the knife shaft" was explored. The automatic lifting?and?levelling device， the fungicide spraying device， the straw quantity identification system and the curved cutter of the field returning machine were designed. The fungicide spraying device adopted the PLC-driven solenoid valve to control the spraying quantity. The straw quantity identification system could evaluate the quantities of crushed?and?piled?up straw and stubble straw respectively and transfer the data information to the fungicide spraying device. Workbench 2022 R1 software was used to simulate and analyze the design of field return cutter， and the optimum parameters of the cutter were 240 mm blade length， 80 mm blade width and 115° bending angle. A three?factor?three?level rotary orthogonal test was used to establish the relationship between the cutter torque and the test factors. Design-Expert software was used for ANOVA processing， and the results showed that the relationships of the factors on the indexes were as follows： [Agt;Bgt;Cgt;A2gt;ABgt;BC] （[A] is the ploughing depth， [B] is the rotational speed， [C] is the amount of straw per unit area）." The response surface plot of the interaction was obtained and the optimal parameter combinations" was the ploughing depth of 20 cm， the rotational speed of 240 r/min， and the amount of straw per unit area of 3.5 kg/m2. A validation test was carried out， and the test results showed that the average torque was 24.32 N ? m， the relative error with the predicted value of the model was 0.7%， the prediction model was reliable and the straw burying rate reached 96.8%.

Keywords： cold black soil area; straw returning machine; hydrostatic simulation; precision spraying; optimal design

0 引言

三江平原地處東北平原黑土區(qū)，是我國核心商品糧基地，糧食產(chǎn)量和質(zhì)量均居全國前列，壓艙石地位不可動搖。與此同時，秸稈處理問題一直是國家機關各級政府關注的重大問題之一，出臺了相關政策指導和促進秸稈綜合化利用。秸稈還田不僅能增加土壤有機質(zhì)，還可以改善土壤的原有容重、容熱量、保濕能力、孔隙度等物理性狀；改善土壤中微生物的豐度等參數(shù)，成為秸稈處理的重要方法之一[1]。

近年來，國內(nèi)外都加大了還田設備的研發(fā)。國外廣泛使用美國研制的John Deere-HX型秸稈粉碎還田機、John Deere C440型稻麥聯(lián)合收獲機配套粉碎還田裝置、John Deere-Y215型自走式玉米聯(lián)合收獲機、意大利研制的DRACULA聯(lián)合整地機、TORNADO秸稈粉碎還田機、VELOCE滅茬缺口圓盤耙等，日本學者對歐美秸稈還田裝置進行了改進，研制出符合自己國情的還田裝置，可實現(xiàn)聯(lián)合作業(yè)[2， 3]。

為了降低功耗、提高作業(yè)質(zhì)量，國內(nèi)學者還針對不同地域，研究彎刀結(jié)構(gòu)參數(shù)、機具作業(yè)參數(shù)對旋耕刀三向工作阻力、深旋節(jié)能和作業(yè)性能的影響。王后升[4]設計了一種旋耕刀—埋指組合式秸稈還田機，建立土壤—秸稈—根茬—機具離散元仿真模型并進行單因素試驗，確定了機具最佳結(jié)構(gòu)與工作參數(shù)；劉熙明等[5]采用尼龍網(wǎng)袋法探究覆蓋和翻壓兩種還田方式對秸稈腐解率的影響，得出翻壓處理可大幅促進秸稈腐解的結(jié)論；但針對秋收后氣溫較低的黑龍江省等寒區(qū)，翻埋后秸稈不易腐解的問題并未得到解決。

本文設計具有腐解劑精量噴施功能的新型秸稈還田機，通過機器視覺采集秸稈量數(shù)據(jù)信息，并利用PLC與上位機器視覺系統(tǒng)構(gòu)建通信，調(diào)節(jié)菌劑噴量，解決秸稈腐解慢的問題。針對寒地黑土水稻秸稈還田區(qū)域，進行耕作參數(shù)優(yōu)化試驗，選取最優(yōu)彎刀作業(yè)參數(shù)和最優(yōu)秸稈還田量，達到降低還田機功率消耗的效果，為寒地黑土區(qū)秸稈還田技術模式的建立提供參考。

1 還田機結(jié)構(gòu)及工作原理

秸稈還田機由三點懸掛裝置、變速箱、機架、中心犁、菌劑噴灑裝置、還田刀輥、平地裝置、傳動裝置等組成，其結(jié)構(gòu)如圖1所示。

秸稈還田機通過三點懸掛裝置與拖拉機相連，傳動系統(tǒng)由拖拉機動力輸出軸經(jīng)由變速箱及側(cè)邊傳動機構(gòu)傳遞到刀輥。刀輥前方置有生物菌劑噴灑裝置，噴灑裝置一端與藥箱相連，另一端采用電磁閥控制噴嘴開閉，可將耕作前的土壤與秸稈混合一定量的秸稈腐熟劑，以達到秸稈快速腐熟的目的。機具采用正轉(zhuǎn)作業(yè)的方式，一部分秸稈隨著彎刀埋入土中，另一部分秸稈與土壤隨著彎刀向后上方拋出。由于秸稈質(zhì)量小，被拋起高度低，在空中運動時間短，土壤被彎刀拋起的高度相對較高，受空氣阻力等因素影響，在空中運動時間長。因此，秸稈與土壤落入被切出的溝底存在時間差，秸稈先于土壤落入溝底，被隨后落下的土壤覆蓋，從而完成秸稈還田作業(yè)。

2 關鍵部件設計分析

2.1 自動升降平地裝置設計

自動升降平地裝置位于整機行走方向后部下方，由壓輥、推桿、撥輪等組成，結(jié)構(gòu)如圖2所示。位于整機作業(yè)方向后側(cè)，其中桿1固定在機架兩側(cè)，升降裝置位于機架內(nèi)，桿2與撥輪的一個齒固定，卡塊通過卡住不同位置的齒來調(diào)節(jié)壓輥高度。壓輥起到減少土壤孔隙作用，減少水分蒸發(fā)，適當提高地溫，促進秸稈腐解[6]。

自動升降平地裝置分為鎮(zhèn)壓機構(gòu)和旋轉(zhuǎn)機構(gòu)[7]，二者通過連桿相連?？紤]到連桿只在壓輥重力[G]、拉力[N]、壓力[F]作用下平衡[8]，受力分析圖簡化如圖3所示。

由圖3可知，[Ft=Fcosβ]；[Fn=Fsinβ]；[Nn=Nsinα]；[Nt=Ncosα]，得出升降裝置受力分析如式（1）所示。

[Ncosα-Fcosβ-Fμ=0G-Nsinα-Fsinβ=0] （1）

式中： F——壓輥所受桿2壓力，N；

N——壓輥所受桿1的拉力，N；

Ft——壓輥所受桿2切向壓力，N；

Fn——壓輥所受桿2法向壓力，N；

Nn——壓輥所受桿1法向拉力，N；

Nt——壓輥所受桿1切向拉力，N；

Fμ——工作時壓輥所受的土壤阻力，N；

α——拉力N與x軸夾角，（°）；

β——壓力F與x軸夾角，（°）。

秸稈還田機耕作時，自動升降平地裝置受力主要集中在拉桿上，通過校核得出，桿1的橫截面積最小為14.4 cm2，桿2的橫截面積最小為8.3 cm2。

2.2 菌劑噴灑裝置設計

菌劑噴灑裝置由進出油口、藥箱、電磁閥、噴藥嘴組成[9]，如圖4所示；菌劑噴灑原理如圖5所示，由電氣控制，通過一個直流電壓源串接保護電阻、SPST開關和電磁閥構(gòu)成，SPST開關的通斷由上位的視覺識別系統(tǒng)控制。

通過控制電磁閥的通斷來改變腐解劑噴量，機具行駛到秸稈上方時打開電磁閥，進行噴藥；駛離秸稈時則關閉電磁閥[10]?？刂葡到y(tǒng)可根據(jù)秸稈還田機的行駛速度對腐解劑噴量做出調(diào)整，保證單位面積噴灑量相對穩(wěn)定，噴量與機具作業(yè)速度的關系如式（2）所示。

[Q=600qsnBvm] （2）

式中： [Q]——噴量，L/hm2；

[qs]——單個噴頭噴量，L/min；

[n]——噴藥嘴個數(shù)，個；

[B]——噴幅，m；

[vm]——機具作業(yè)速度，km/h。

菌劑噴灑裝置由前方拖拉機液壓系統(tǒng)提供動力，每公頃使用秸稈腐解劑15～30 kg并稀釋10～100倍放入藥箱中，采用PLC調(diào)控電磁閥通斷時間，進而控制腐解劑噴量；為確保菌劑施放均勻，還可在噴藥嘴加裝超聲波打散器對菌劑做霧化處理。

2.3 基于機器視覺的秸稈量識別系統(tǒng)設計

為更合理地進行菌劑釋放，確保在秸稈量較少處減少菌劑噴量，在秸稈量較多處保證足夠的菌劑釋放量，在菌劑噴灑裝置前級增設基于機器視覺的秸稈量識別系統(tǒng)[11， 12]。在對秸稈量的識別中，針對檢測目標的不同可分別采用基于OpenMV的色域識別和基于搭載YOLOv5的樹莓派深度學習識別，秸稈根據(jù)形態(tài)及鋪放方式特征分類如圖6所示[13， 14]，秸稈根據(jù)種類進行識別的原理如圖7所示。

在對粉碎堆積秸稈量進行識別時，采用基于OpenMV的色域識別[15]。首先將QVGA攝像頭安裝于機體前部或刀輥前部，該攝像頭分辨率320像素×240像素，即每幀圖像為204 800個像素點，易知攝像頭拍攝畫面實際為攝像頭前方梯形畫面，計算攝像頭畫面內(nèi)圖像在實際土地上的占地面積S；因為還田機行駛較慢，通常速度為4～6 km/h，設定攝像頭延遲時間1 s，即每秒記錄一幀畫面并作圖像處理；而后測定土壤的RGB值域（因秸稈顏色相較土壤更不統(tǒng)一），在還田機運行時，攝像頭即時拍攝機體前部或刀輥前部視頻畫面，對畫面進行顏色識別并作圖像二值化處理：將落入RGB值域的顏色轉(zhuǎn)化為白色（即土壤），不落入RGB值域的顏色轉(zhuǎn)化為黑色（即秸稈），對二值化顏色反轉(zhuǎn)，使白色區(qū)域為秸稈，黑色區(qū)域為土壤，由串口輸出白色像素點個數(shù)[a]，設定單位面積內(nèi)對秸稈需釋放的菌劑量為[c]，即

[V=a204 800×Shc] （3）

式中： [V]——單位時間內(nèi)對堆積秸稈的菌劑總噴量（檢測周期為1 s，即1 s內(nèi)的噴量），mL；

[h]——平均堆積高度，m。

在對留茬秸稈進行識別時，首先通過YOLOv5對留茬秸稈圖像進行深度學習[16]，將至少160張含留茬秸稈的照片錄入YOLOv5并標注留茬秸稈，存儲為訓練集；將至少40張不含留茬秸稈但含石頭、樹、水渠的圖片錄入YOLOv5，存儲為測試集（YOLOv5要求訓練集不低于100份樣本且訓練集與測試集之比為4∶1）并進行學習；將系統(tǒng)脫機運行于還田機上，選用與OpenMV相同的QVGA攝像頭并安裝于機體前部或刀輥前部，同理設定延遲時間為1 s；視覺識別系統(tǒng)對每幀畫面內(nèi)的留茬秸稈進行錨定和框選，并每秒由串口輸出錨定框數(shù)量[b]，設定每株留茬秸稈需釋放的菌劑量為[vl]，即

[V'=vl×b] （4）

式中： [V']——單位時間內(nèi)對留茬秸稈的菌劑總噴量，mL。

對粉碎堆積秸稈和留茬秸稈進行識別的兩種視覺識別系統(tǒng)分別連接一套菌劑噴灑裝置，均獨立工作。

2.4 還田彎刀仿真優(yōu)化

采用Workbench 2022 R1對現(xiàn)有的彎刀進行優(yōu)化，彎刀因素水平表如表1所示，其中，刃長指刀刃側(cè)兩端點間的直線距離。

首先采用三維制圖軟件SolidWorks2020進行彎刀建模[17]，保存為x_t格式文件，將其導入Workbench 2022 R1中對還田彎刀進行材料定義，如表2所示。最后進行網(wǎng)格劃分、施加邊界條件和作用力。

在Workbench 2022 R1前處理中分別對還田彎刀不同因素水平進行高質(zhì)量三角形自主網(wǎng)格劃分，并進行人為修正。劃分網(wǎng)格后的還田彎刀如圖8所示，邊界條件如圖9所示。

對不同還田彎刀進行靜力學分析時，將刀柄中的螺孔設定為邊界約束條件。由實際耕作情況可知，彎刀正切刃和側(cè)切刃處先接觸土壤，隨后對土壤進行切削，在切削過程中其與碎茬、碎石、土壤相互接觸，受力大小方向隨彎刀位置而變化，為便于靜力學仿真，將彎刀所受的力進行簡化。查詢資料可知，刀刃切入土壤時所受壓強主要受土壤類型及密實程度有關，通常來說切削軟土壓強較低，約為0.1～1 MPa，中等硬度的土壤壓強約為1～5 MPa，而對于堅硬的土壤，在切削時的壓強可達10 MPa以上；經(jīng)試驗在黑龍江省佳木斯市樺南縣曙光農(nóng)場水稻田地的土壤切削壓強約為5 MPa，故在刀刃表面施加5 MPa的均布載荷，壓強施加方案如圖10所示。

2.5 仿真試驗結(jié)果與分析

仿真試驗結(jié)果表明，與刀身較近的刀柄安裝孔處應力較大，同時在側(cè)切面彎曲中心線附近，會產(chǎn)生應力集中。對不同刃長還田彎刀進行靜力學分析，計算結(jié)果如圖11所示，固定刃寬為70 mm，彎折角度為115°，選擇刃長為240 mm、270 mm、300 mm，應力集中處均為側(cè)切面中心線中部及下位螺孔處，應力隨著刃長增長而變大，當刃長為240 mm時，彎刀所受應力相對均勻，且最大應力最小，為399.79 MPa。

固定刃長為240 mm，彎折角度為115°，對不同寬度還田彎刀進行靜力學分析，其計算結(jié)果如圖12所示。

取不同寬度70 mm、75 mm、80 mm時，應力分別為399.79 MPa、349.15 MPa、215.29 MPa，可知隨刃寬加厚，刀片所受應力減??；且刀片增厚到80 mm時應力減小較多，故刃寬選用80 mm。

對不同折彎角度還田彎刀進行靜力學分析，其計算結(jié)果如圖13所示。固定刃長240 mm，刃寬70 mm，當彎折角度為115°時，最大應力為399.79 MPa，小于彎折角度為125°、130°的最大應力430.42 MPa、449.97 MPa，由于彎刀斷裂都是由最大壓強導致，因此選用彎折角為115°的彎刀[18]。

3 耕作參數(shù)優(yōu)化試驗

根據(jù)2.5節(jié)分析結(jié)果，選定彎刀彎折角為115°、刃寬為80 mm、刃長為240 mm，進行耕作參數(shù)優(yōu)化試驗。

3.1 試驗材料與方法

本文試驗選用水稻秸稈長度為8～15 cm，經(jīng)測定秸稈剪切模量平均值為1 MPa，秸稈密度平均值為301 kg/m3。試驗土壤來自三江平原典型黑土區(qū)，含水率為30%左右、堅實度為700 kPa，符合旱田試驗標準。試驗臺為自行研制，結(jié)構(gòu)見文獻[19]，試驗數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)由集流環(huán)、SDY210動態(tài)應變儀、示波器、應變片、橋盒、計算機、變頻器、天平、開關電源、導線、鋼尺、記號筆等組成。刀軸扭矩測量采用全橋貼法，集流環(huán)安裝位置如圖14所示。

設[εMn]和[εM]分別代表扭矩應變與彎曲應變，則扭矩所產(chǎn)生的應變[εMn=εM/4]。測量系統(tǒng)連接步驟如下：首先將應變片與橋盒相連，隨后對動態(tài)應變儀進行調(diào)平，試驗測量數(shù)據(jù)通過示波器顯示并進行存儲。

動態(tài)應變儀測試應變[εMn]用示波器讀數(shù)，刀軸扭矩計算如式（5）所示。

[T=Wpτmax=πD316·E1+μ·εMn] （5）

式中： [T]——扭矩，N ? m；

[E]——材料的彈性模量，MPa；

[μ]——材料的泊松比；

[D]——軸徑，mm；

[τmax]——最大剪切應力；

[Wp]——截面系數(shù)。

根據(jù)機械設計手冊可得[E=2.06×105 ] MPa，泊松比μ=0.3，軸徑為23 mm。

根據(jù)前期的試驗研究，選取彎刀旋耕深度、旋轉(zhuǎn)速度以及單位面積秸稈量為試驗因素，采用三因素三水平旋轉(zhuǎn)正交試驗，考察刀軸所受扭矩的大小[20， 21]。因素水平編碼表如表3所示。

3.2 正交試驗結(jié)果與分析

采用回歸正交旋轉(zhuǎn)試驗來探究各因素之間的相互作用關系，試驗方案如表4所示。z1、z2、z3為各因素編碼值。通過旋轉(zhuǎn)正交試驗方案進行試驗，方差分析如表5所示。由表5可知，模型項[P≤0.05]，說明y與z1、z2、z3之間關系為顯著，而[P≤0.1]時為較顯著，其中A、B、C、A2、AB為顯著，BC為較顯著，且因素對該指標影響的順序為：[Agt;Bgt;Cgt;A2gt;ABgt;BC]，其余因素均不顯著。采用Design-Expert軟件進行處理，得到各因素與指標的響應方程如式（6）所示。

AB交互作用對扭矩影響的回歸方程如式（7）所示。AB交互作用的響應曲面如圖15所示。

[y=22.92+3.85A+1.13B+0.50AB+0.30A2] （7）

由圖15可知，當耕深較小時，隨著彎刀旋轉(zhuǎn)速度增大時，刀輥扭矩基本不變；當耕深較大時，隨著彎刀旋轉(zhuǎn)速度增大時，刀輥扭矩先緩慢增大，當旋轉(zhuǎn)速度到達240 r/min時，刀輥扭矩開始逐漸趨于穩(wěn)定。而當轉(zhuǎn)速較小時，隨著耕深增加，扭矩也逐漸變大；當轉(zhuǎn)速較大時，隨著耕深增加扭矩也隨之增加。

BC交互作用對扭矩影響的回歸方程如式（8）所示。BC交互作用的響應曲面如圖16所示。

[y=22.92+1.13B+1.07C+0.45BC-0.22B2+0.05C2] （8）

由圖16可知，當秸稈量較小時，旋轉(zhuǎn)速度增加，刀輥扭矩基本保持不變；當秸稈量較大時，隨著旋轉(zhuǎn)速度增加，刀輥扭矩先增長后趨于穩(wěn)定。當旋轉(zhuǎn)速度較小時，隨著秸稈量的增加扭矩保持不變，當旋轉(zhuǎn)速度較大時，隨著秸稈量增加扭矩也隨之增加。

綜上所述，為了保證耕作深度、減少功率消耗和避免刀輥扭矩過大，機具作業(yè)時應在轉(zhuǎn)速適中的位置。由于在試驗過程中發(fā)現(xiàn)若秸稈量過大，會導致刀輥纏草嚴重，因此應選擇適中的秸稈量。

3.3 耕作參數(shù)模型優(yōu)化

以三個因素為變量，因素的水平范圍為約束條件，以扭矩回歸方程為響應函數(shù)進行模型優(yōu)化，如式（9）所示。

[y=22.92+3.85z1+1.13z2+1.07z3+0.50z1z2-0.23z1z3-0.45z2z3+0.30z12-0.22z22+0.05z32] （9）

應用Design-Expert軟件進行優(yōu)化求解，得出最優(yōu)參數(shù)，經(jīng)過換算后得出實際平均扭矩值為24.14 N ? m，即最優(yōu)參數(shù)組合為耕深20 cm、旋轉(zhuǎn)速度為240 r/min、單位面積秸稈量為3.5 kg。在使用本設計提出的旋耕機進行旋耕作業(yè)時，若單位秸稈量過多，可使用摟草機等進行預處理以優(yōu)化旋耕效果；若單位面積秸稈量小于給出參數(shù)對旋耕效果無明顯影響。

3.4 田間試驗驗證

試驗田地為黑龍江省佳木斯市樺南縣曙光農(nóng)場水稻田地。土壤類型為黑土，水稻秸稈在田間的狀態(tài)為留茬秸稈和粉碎堆積秸稈覆蓋交替，留茬秸稈高度15 cm左右，粉碎堆積秸稈高度18 cm左右。

數(shù)據(jù)采集裝置由扭矩傳感器和數(shù)據(jù)采集軟件組成，動態(tài)扭矩傳感器一側(cè)連接拖拉機動力輸出軸，一側(cè)連接萬向節(jié)，萬向節(jié)另一側(cè)連接還田機的變速箱。在每個行程中隨機取一點，測量1 m×1 m面積內(nèi)所有未被掩埋的秸稈質(zhì)量，秸稈掩埋率

[F=Mt-MsMt×100%] （10）

式中： [F]——秸稈翻埋率，%；

[Mt]——耕前單位面積秸稈質(zhì)量，g；

[Ms]——耕后單位面積未被翻埋秸稈質(zhì)量，g。

為測試優(yōu)化后的還田機工作性能，選取最優(yōu)參數(shù)組合進行驗證性試驗，試驗重復5次，取其平均值為24.32 N ? m，與模型預測值的相對誤差為0.7%，表明優(yōu)化模型預測可靠。經(jīng)計算，秸稈翻埋率達96.8%，秸稈翻埋效果良好。

4 結(jié)論

1） 設計自動升降平地裝置與菌劑自動精量噴灑裝置，并采用Workbench 2022 R1對彎刀進行尺寸優(yōu)化。當刃長為240 mm、刃寬為80 mm、折彎角度為115°時，彎刀應力最小，彎刀切割效果良好。

2） 選取彎刀旋耕深度A、旋轉(zhuǎn)速度B以及單位面積秸稈量C為最優(yōu)耕作參數(shù)試驗的因素，以刀軸所受扭矩為指標，進行正交旋轉(zhuǎn)試驗優(yōu)化耕作參數(shù)，得出因素對指標影響的順序：[Agt;Bgt;Cgt;A2gt;ABgt;BC]，并得到交互作用的響應曲面圖以及最優(yōu)參數(shù)組合為耕深20 cm、旋轉(zhuǎn)速度為240 r/min、單位面積秸稈量為3.5 kg。

3） 依據(jù)優(yōu)化耕作參數(shù)進行田間驗證性試驗，得到扭矩平均值為24.32 N ? m，與模型預測值的相對誤差為0.7%，模型可行，且秸稈翻埋率達96.8%。

參 考 文 獻

[ 1 ] 王蕾， 姜昭， 王磊， 等. 黑土區(qū)大豆耕地土壤障礙及其對策研究進展[J]. 大豆科技， 2022（1）： 27-36.

Wang Lei， Jiang Zhao， Wang Lei， et al. Research progress on soil barriers and their countermeasures in soybean cropland in black soil area [J]. Soybean Science and Technology， 2022（1）： 27-36.

[ 2 ] 申屠留芳， 劉涵， 吳旋， 等. 秸稈機械化還田技術及裝備研究現(xiàn)狀與展望[J]. 江蘇農(nóng)業(yè)科學， 2022， 50（15）： 1-6.

Shentu Liufang， Liu Han， Wu Xuan， et al. Research status and prospect of mechanized straw return technology and equipment [J]. Jiangsu Agricultural Science， 2022， 50（15）： 1-6.

[ 3 ] 劉海燕， 孫善文， 韓業(yè)輝， 等. 黑龍江省玉米秸稈還田現(xiàn)狀及發(fā)展策略[J]. 中國種業(yè)， 2021（11）： 20-22.

Liu Haiyan， Sun Shanwen， Han Yehui， et al. Status quo and development strategy of corn stover return to field in Heilongjiang Province [J]. China Seed Industry， 2021（11）： 20-22.

[ 4 ] 王后升. 旋耕刀—埋指組合式秸稈還田機設計與試驗[D]. 沈陽： 東北農(nóng)業(yè)大學， 2023.

[ 5 ] 劉熙明， 王瀅渺， 田洪濤， 等. 秸稈還田方式與施氮量對秸稈腐解及玉米氮素利用的影響[J]. 中國農(nóng)業(yè)大學學報， 2023， 28（10）： 15-26.

Liu Ximing， Wang Yingmiao， Tian Hongtao， et al. Effects of straw return method and nitrogen application on straw decomposition and corn nitrogen utilization [J]. Journal of China Agricultural University， 2023， 28（10）： 15-26.

[ 6 ] 張清珠. 仿生幾何結(jié)構(gòu)表面土壤鎮(zhèn)壓輥[D]. 長春： 吉林大學， 2014.

[ 7 ] 劉宏俊. 東北丘陵地區(qū)播種機鎮(zhèn)壓裝置關鍵技術研究[D]. 哈爾濱： 東北農(nóng)業(yè)大學， 2019.

[ 8 ] 賈銘鈺. 免耕播種機鎮(zhèn)壓裝置的試驗研究及計算機輔助設計[D]. 北京： 中國農(nóng)業(yè)大學， 2000.

[ 9 ] 陳園勝. 液體腐熟劑變量噴施裝置的設計與研究[D]. 武漢： 湖北工業(yè)大學， 2017.

[10] 呂世雄. 基于PLC的果園對靶噴藥機控制系統(tǒng)設計[D]. 保定： 河北農(nóng)業(yè)大學， 2021.

[11] Groeneveld D， Tekinerdogan B， Garousi V， et al. A domain?specific language framework for farm management information systems in precision agriculture [J]. Precision Agriculture， 2021， 22（4）： 1067-1106.

[12] Mohr S， Kühl R. Acceptance of artificial intelligence in German agriculture： An application of the technology acceptance model and the theory of planned behavior [J]. Precision Agriculture， 2021， 22（6）： 1816-1844.

[13] Ammann J， Umst?tter C， El Benni N. The adoption of precision agriculture enabling technologies in Swiss outdoor vegetable production： A Delphi study [J]. Precision Agriculture， 2022（23）： 1354-1374.

[14] Nyéki A， Kerepesi C， Daróczy B， et al. Application of spatio?temporal data in site?specific maize yield prediction with machine learning methods [J]. Precision Agriculture， 2021， 22： 1397-1415.

[15] 李琪璐， 路彤， 李明宇， 等. 基于機器視覺的顏色分揀機器人設計[J]. 單片機與嵌入式系統(tǒng)應用， 2022， 22（12）： 54-57.

Li Qilu， Lu Tong， Li Mingyu， et al. Design of colour sorting robot based on machine vision [J]. Microcontroller and Embedded System Applications， 2022， 22（12）： 54-57.

[16] 何茜. 基于“機器視覺+深度學習”目標檢測的皮革表面缺陷檢測系統(tǒng)研究[J/OL]. 中國皮革： 1-5[2023-10-29].

[17] 熊平原， 楊洲， 孫志全， 等. 旋耕刀三向工作阻力試驗及作業(yè)參數(shù)優(yōu)化[J]. 農(nóng)業(yè)工程學報， 2017， 33（19）： 51-58.

Xiong Pingyuan， Yang Zhou， Sun Zhiquan， et al. Experiment on three?direction working resistance of rotary cutter and optimization of operating parameters [J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering， 2017， 33（19）： 51-58.

[18] 賈洪雷， 汲文峰， 韓偉峰， 等. 旋耕-碎茬通用刀片結(jié)構(gòu)參數(shù)優(yōu)化試驗[J]. 農(nóng)業(yè)機械學報， 2009， 40（7）： 45-50.

Jia Honglei， Ji Wenfeng， Han Weifeng， et al. Optimization test of structural parameters of rotary tillage?stubble crushing blade [J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery， 2009， 40（7）： 45-50.

[19] 劉東旭， 葛宜元， 楊傳華， 等. 基于離散元法的還田彎刀—秸稈—土壤互作模型仿真與試驗[J]. 中國農(nóng)機化學報， 2022， 43（4）： 1-6.

Liu Dongxu， Ge Yiyuan， Yang Chuanhua， et al. Simulation and experiment on the model of returned bentgrass?straw?soil interactions based on discrete element method [J]. Journal of Chinese Agricultural Mechanization， 2022， 43（4）： 1-6.

[20] 丁艷， 袁棟， 姚克恒， 等. 田間旋耕刀測試試驗臺設計與應用[J]. 中國農(nóng)機化學報， 2018， 39（3）： 6-10.

Ding Yan， Yuan Dong， Yao Keheng， et al. Design and application of field rotary plow knife test bench [J]. Journal of Chinese Agricultural Mechanization， 2018， 39（3）： 6-10.

[21] 扈偉昊， 楊發(fā)展， 趙國棟， 等. 基于離散元法的立式旋耕刀工作參數(shù)分析與優(yōu)化[J]. 中國農(nóng)機化學報， 2022， 43（10）： 25-32， 41.

Hu Weihao， Yang Fazhan， Zhao Guodong， et al. Analysis and optimization of working parameters of vertical rotary cutter based on discrete element method [J]. Journal of Chinese Agricultural Mechanization， 2022， 43（10）： 25-32， 41.