免耕播種機動態(tài)仿生破茬裝置設(shè)計與參數(shù)試驗優(yōu)化

賈洪雷 郭明卓 郭春江 鄭 健 張成亮 趙佳樂

(1.吉林大學(xué)工程仿生教育部重點實驗室， 長春 130025； 2.吉林大學(xué)生物與農(nóng)業(yè)工程學(xué)院， 長春 130025； 3.哈爾濱市農(nóng)業(yè)科學(xué)院， 哈爾濱 150028)

0 引言

優(yōu)質(zhì)的土壤性狀是玉米穩(wěn)產(chǎn)增收的基礎(chǔ)，保護(hù)性耕作因具有恢復(fù)地力、增加土壤有機質(zhì)含量和提高降水利用率等優(yōu)點，已逐步成為主流耕作模式[1-2]。東北地區(qū)為玉米一熟區(qū)，秸稈、根茬粗壯量大，且由于氣候低溫易旱致使秸稈、根茬難以腐爛，破茬防堵作業(yè)所需切割扭矩極大，致使免耕播種作業(yè)時秸稈根茬難以切斷，殘茬纏繞堵塞播種機具，嚴(yán)重影響了作業(yè)質(zhì)量與效率，制約了保護(hù)性耕作在東北地區(qū)的發(fā)展[3-4]。

為此，現(xiàn)有免耕播種機均設(shè)有破茬防堵裝置，為有效提高其秸稈切斷率和降低作業(yè)所需切割扭矩，國內(nèi)外學(xué)者開展了大量研究[5-8]，上述研究均對破茬防堵裝置研制與推廣起到了有力的促進(jìn)作用，而仿生學(xué)等技術(shù)的逐步成熟也為進(jìn)一步提升農(nóng)業(yè)機械作業(yè)性能提供了可能。

仿生學(xué)作為一門新興工程學(xué)科，已在工程領(lǐng)域得到了大面積應(yīng)用[9]。生物經(jīng)過億萬年的進(jìn)化，總能利用現(xiàn)有材料和最小的能量消耗，“制造”出功能最優(yōu)的生物體結(jié)構(gòu)，仿生學(xué)正是通過研究生物的優(yōu)異結(jié)構(gòu)特性為人類解決科學(xué)技術(shù)難題提供靈感。目前，通過仿生學(xué)原理解決農(nóng)業(yè)機械領(lǐng)域難題，已經(jīng)逐步受到人們的重視[10-12]，這些研究表明，通過仿生學(xué)設(shè)計可有效提升農(nóng)業(yè)機械的作業(yè)性能。

因此，本文基于仿生學(xué)原理，融合免耕播種機破茬防堵機構(gòu)作業(yè)原理與蝗蟲口器高效切割機理，在結(jié)構(gòu)形態(tài)仿生的基礎(chǔ)上，加入運動形態(tài)仿生，設(shè)計一種可實現(xiàn)雙刀盤異向等速旋轉(zhuǎn)切割作業(yè)的動態(tài)仿生破茬裝置，其可同時模擬出蝗蟲口器切割植物纖維時的運動方式與口器結(jié)構(gòu)形態(tài)特點，實現(xiàn)運動方式和形態(tài)結(jié)構(gòu)的耦合仿生設(shè)計，并通過理論分析、試驗優(yōu)化和回歸分析等方法，明確該機構(gòu)結(jié)構(gòu)和作業(yè)參數(shù)對殘茬秸稈切割性能的影響規(guī)律，從而為高性能破茬防堵裝置的設(shè)計提供理論與技術(shù)支撐。

1 免耕播種機動態(tài)仿生防堵裝置設(shè)計

1.1 生物原型分析

蝗蟲是一種常見的直翅目昆蟲，主要以玉米、水稻等農(nóng)作物為食，因此其口器進(jìn)化出了具有對禾本性植物高效、低阻切割功效的結(jié)構(gòu)和咬合方式。如圖1所示，蝗蟲口器結(jié)構(gòu)具有一組對稱的上顎結(jié)構(gòu)，上顎前端左右切齒葉各包括4個頂端尖銳的大齒，長度約為上顎的三分之一，組成了多段階梯鋸齒狀切割刃口結(jié)構(gòu)，該結(jié)構(gòu)可有效減少對植物纖維的拉伸，進(jìn)而降低作業(yè)所需切割扭矩；同時上顎的基部具有強大的收肌腱和較小的展肌腱，兩束肌肉通過快速的伸縮和舒展，能靈活的控制上顎的轉(zhuǎn)動，進(jìn)食過程中，使兩上顎同時向內(nèi)側(cè)旋轉(zhuǎn)，對植物纖維進(jìn)行類似于剪刀的異向等速旋轉(zhuǎn)切割作業(yè)，可有效降低切割扭矩[13]。本文所設(shè)計的仿蝗蟲動態(tài)仿生破茬機構(gòu)可模擬出蝗蟲口器進(jìn)食時的異向等速咬合運動方式，以及多段階梯鋸齒狀的口器結(jié)構(gòu)，進(jìn)而達(dá)到高效破茬防堵作業(yè)效果。

圖1 蝗蟲口器結(jié)構(gòu)Fig.1 Structure diagrams of locust mouthpart

1.2 動態(tài)仿生破茬裝置結(jié)構(gòu)設(shè)計與作業(yè)原理

如圖2a所示，動態(tài)仿生破茬裝置主要由智能驅(qū)動系統(tǒng)、行星齒輪變速機構(gòu)、仿生破茬刀(正轉(zhuǎn)和反轉(zhuǎn))等組成，其中仿生破茬刀上設(shè)有仿蝗蟲口器刀片，其刀刃曲線采用仿蝗蟲口器切齒葉結(jié)構(gòu)設(shè)計，其中正、反轉(zhuǎn)仿生破茬刀各具有9個和18個仿蝗蟲口器刀片。如圖2b所示，智能驅(qū)動系統(tǒng)由步進(jìn)電機、轉(zhuǎn)速智能控制系統(tǒng)和動力輸出軸組成，其中轉(zhuǎn)速智能控制系統(tǒng)由驅(qū)動器、編碼器、顯示模塊等組成。如圖2c所示，智能驅(qū)動系統(tǒng)的動力輸出軸通過聯(lián)軸器與驅(qū)動軸連接，正轉(zhuǎn)仿生破茬刀通過固定軸套固連在驅(qū)動軸上，驅(qū)動軸與反轉(zhuǎn)仿生破茬刀通過行星齒輪變速機構(gòu)相連接，反轉(zhuǎn)仿生破茬刀通過螺栓固連在行星齒輪變速機構(gòu)的內(nèi)齒圈上。如圖2d所示，行星齒輪變速機構(gòu)由1個太陽齒輪、3個行星齒輪、1個內(nèi)齒圈等組成，其中太陽齒輪通過鍵連接與驅(qū)動軸固連[14]。

圖2 動態(tài)仿生破茬裝置結(jié)構(gòu)圖Fig.2 Structure diagrams of dynamic bionic stubble cutting device1.仿生破茬刀 2.行星齒輪變速機構(gòu) 3.連接機構(gòu) 4.智能驅(qū)動系統(tǒng) 5.步進(jìn)電機 6.顯示模塊 7.驅(qū)動器 8.編碼器 9.主控芯片 10.固定軸套 11.正轉(zhuǎn)仿生破茬刀 12.動力輸出軸 13.反轉(zhuǎn)仿生破茬刀 14.外殼 15.防轉(zhuǎn)架 16.軸承座 17.內(nèi)齒圈軸承 18.內(nèi)齒圈 19.太陽齒輪 20.行星齒輪 21.行星齒輪軸

動態(tài)仿生破茬裝置安裝在免耕播種機播種單體最前方，如圖3所示，作業(yè)時，驅(qū)動軸將步進(jìn)電機輸出的扭矩傳遞給正轉(zhuǎn)仿生破茬刀和行星齒輪變速機構(gòu)，其中正轉(zhuǎn)仿生破茬刀進(jìn)行正轉(zhuǎn)切割作業(yè)，行星齒輪變速機構(gòu)實現(xiàn)反向變速傳動，進(jìn)而驅(qū)動反轉(zhuǎn)仿生破茬刀進(jìn)行反轉(zhuǎn)切割作業(yè)，使兩個仿生破茬刀實現(xiàn)同軸異向旋轉(zhuǎn)。轉(zhuǎn)速智能控制系統(tǒng)通過編碼器實時采集機具前進(jìn)作業(yè)速度v，并通過Arduino主控芯片實時計算出與速度v相對應(yīng)的刀片旋轉(zhuǎn)角速度ω，最終通過3ND2283-600驅(qū)動器驅(qū)動步進(jìn)電機以角速度ω輸出扭矩，從而使兩把仿生破茬刀的平均切割線速度近似相等，進(jìn)而模擬出蝗蟲口器進(jìn)食過程中的異向等速咬合運動方式，實現(xiàn)仿生切割運動方式與仿生刃口結(jié)構(gòu)的耦合設(shè)計，達(dá)到高效切割秸稈與根茬的目的。

圖3 作業(yè)原理圖Fig.3 Operating principle diagram

1.3 行星齒輪變速機構(gòu)

作業(yè)時，驅(qū)動軸和行星齒輪變速機構(gòu)分別驅(qū)動正、反轉(zhuǎn)仿生破茬刀進(jìn)行同軸異向等速旋轉(zhuǎn)切割作業(yè)。此時，正、反轉(zhuǎn)破茬刀上任一點的切割線速度為[15]

vi=ωri-v

(1)

vj=Iωrj+v

(2)

式中vi——正轉(zhuǎn)破茬刀任意一點切割線速度，m/s

vj——反轉(zhuǎn)破茬刀任意一點切割線速度，m/s

ri——正轉(zhuǎn)破茬刀任意一點回轉(zhuǎn)半徑，mm

rj——反轉(zhuǎn)破茬刀任意一點回轉(zhuǎn)半徑，mm

I——變速比

由式(1)、(2)可得出正、反轉(zhuǎn)仿生破茬刀的平均切割線速度為

(3)

(4)

式中v1——正轉(zhuǎn)破茬刀任意一點的平均切割線速度，m/s

v2——反轉(zhuǎn)破茬刀任意一點的平均切割線速度，m/s

n——正、反轉(zhuǎn)仿生破茬刀轉(zhuǎn)速，r/s

為使動態(tài)仿生破茬裝置模擬出蝗蟲口器切割植物體的異向等速咬合運動方式，正、反轉(zhuǎn)仿生破茬刀的平均切割線速度應(yīng)近似相等，因此得出驅(qū)動軸旋轉(zhuǎn)角速度、機具前進(jìn)速度和行星齒輪變速機構(gòu)變速比之間應(yīng)滿足

(5)

由扭矩公式P=Tω可知，當(dāng)驅(qū)動機構(gòu)輸出功率P一定時，驅(qū)動軸旋轉(zhuǎn)角速度ω越小，輸出扭矩T就越大[15]，作業(yè)時破茬機構(gòu)輸出扭矩與作業(yè)所需切割扭矩之差越大，切割機構(gòu)越容易切斷秸稈。由式(5)可知，驅(qū)動軸轉(zhuǎn)速隨行星齒輪變速機構(gòu)變速比的增大而減小，因此變速比應(yīng)選擇可選范圍內(nèi)的最大值。

太陽輪加工過程中齒輪模數(shù)按國家標(biāo)準(zhǔn)GB1357—87優(yōu)先取整，綜合考慮機構(gòu)整體結(jié)構(gòu)尺寸參數(shù)、加工難易程度，同時保證機構(gòu)運行穩(wěn)定性，太陽輪選擇模數(shù)m=3 mm，齒厚20 mm，太陽輪齒數(shù)Z1取25～31。根據(jù)機構(gòu)整體內(nèi)部空間配合，內(nèi)齒圈齒數(shù)Z3選擇54～56。行星齒輪變速機構(gòu)變速比與內(nèi)齒圈直徑d之間的關(guān)系為

(6)

表1 行星齒輪變速機構(gòu)參數(shù)Tab.1 Planetary gear transmission mechanism parameters

1.4 轉(zhuǎn)速智能調(diào)節(jié)系統(tǒng)

轉(zhuǎn)速智能調(diào)節(jié)系統(tǒng)以Arduino為主控芯片，結(jié)合雷賽步進(jìn)電機110BYG350D、步進(jìn)電機驅(qū)動器3ND2283-600、歐姆龍增量式光電編碼器E6B2-CWZ6C、LCD顯示模塊DM1602C、藍(lán)牙模塊HC-06等完成整個系統(tǒng)信號的采集與分析處理[17-18]。系統(tǒng)的硬件框圖如圖4所示。

圖4 系統(tǒng)電路圖Fig.4 Schematic of system circuit

U1為Arduino芯片，用于控制整個系統(tǒng)的正常工作；U2為增量式光電編碼器，用以實時采集整個機組的前進(jìn)速度，該系統(tǒng)中使用了A、B兩相的脈沖信號，用于判斷旋轉(zhuǎn)方向和轉(zhuǎn)速。編碼器的輸出方式和輸出信號如圖5、6所示，通過捕獲編碼器U2中A相和B相的脈沖信號，轉(zhuǎn)換為脈沖數(shù)，并計算出前進(jìn)速度。Arduino系統(tǒng)通過式(5)，實時計算出步進(jìn)電機的轉(zhuǎn)速和驅(qū)動步進(jìn)電機的脈沖信號的頻率[19-20]。

圖5 編碼器E6B2-CWZ6C的輸出回路Fig.5 Output circuit of encoder E6B2-CWZ6C

圖6 編碼器E6B2-CWZ6C的輸出脈沖信號Fig.6 Output pulse signal of encoder E6B2-CWZ6C

U3為步進(jìn)電機驅(qū)動器3ND2283-600，用于控制驅(qū)動系統(tǒng)中的110三相混合式步進(jìn)電機，該驅(qū)動器與控制器的接線為PNP輸出接線方式[21]；U4為藍(lán)牙模塊HC-06，用以和Android系統(tǒng)連接通信，通過相關(guān)軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸、顯示和命令控制，工作中，LCD屏也實時顯示前進(jìn)速度和刀盤轉(zhuǎn)速等。

1.5 仿生破茬刀設(shè)計

如圖3所示，正、反轉(zhuǎn)仿生破茬刀在工作過程中，主要依靠其外側(cè)延伸的多個仿蝗蟲口器刀片進(jìn)行剪切作業(yè)。仿生破茬刀片切割秸稈與蝗蟲口器切割植物纖維具有相同的作業(yè)特點，因此根據(jù)仿生學(xué)理論，以蝗蟲口器上顎為原型，通過提取上顎切齒葉外輪廓曲線，將切齒葉高效切割的特性應(yīng)用于破茬刀片的切割刃中，以期實現(xiàn)破茬刀高效破茬的功效。將蝗蟲的上顎樣品置于體式顯微鏡下觀察，由于切齒葉輪廓結(jié)構(gòu)實際尺寸微小不便于采集，因此對該部分進(jìn)行圖像截取后并放大，所得輪廓結(jié)構(gòu)如圖7所示[22-23]。

圖7 截取后的棉蝗切齒葉輪廓Fig.7 Contour map of intercepted cotton-powder cut tooth

分別使用Matlab軟件中的rgb2gray、imerode、imdilate、im2bw、Imfill、edge函數(shù)命令對圖7的輪廓圖進(jìn)行處理，使其由原始圖像轉(zhuǎn)換為二值圖像，最終得出曲線輪廓坐標(biāo)點[24-25]，其工作流程如圖8所示。

最后采用LOG算法將坐標(biāo)點繪制成最終邊界圖，所得曲線結(jié)構(gòu)完整清晰，與原圖相比基本一致。

圖8 工作流程圖Fig.8 Flow chart of work

并根據(jù)圖像曲線連續(xù)性特點，以每個波峰為一個單元，將整個輪廓曲線分為5部分，并分別命名為曲線1、曲線2、曲線3、曲線4和曲線5，所得輪廓邊界與曲線劃分如圖9所示。

圖9 輪廓邊界與曲線劃分Fig.9 Division diagram of outline boundary and curve

使用Origin軟件對上述5部分曲線分別擬合，擬合方式為最小二乘法六次多項式，擬合方程為[26]

φ(x)=B0+B1x+B2x2+B3x3+B4x4+B5x5+B6x6

(7)

式中參數(shù)B0及B1～B6擬合結(jié)果如表2所示。由表2可知，5個曲線的擬合方差R2均大于0.988，擬合程度較高，將擬合函數(shù)繪制在直角坐標(biāo)系中，得出絕大多數(shù)殘差小于10，擬合精度符合加工要求。

表2 參數(shù)擬合結(jié)果Tab.2 Parameter fitting results

(8)

(9)

式中D——仿生破茬刀回轉(zhuǎn)直徑，mm

d——刀盤基圓回轉(zhuǎn)直徑，mm

圖10 仿生破茬刀結(jié)構(gòu)示意圖Fig.10 Structure diagrams of bionic cutting disc

如圖10a所示，刀盤基圓回轉(zhuǎn)直徑d近似等于內(nèi)齒圈軸承外圈直徑，計算得出單個仿蝗蟲口器刀片高度50 mm

2 試驗

2.1 試驗條件與儀器設(shè)備

試驗于2018年3月1—20日在吉林大學(xué)生物與農(nóng)業(yè)工程學(xué)院土槽實驗室(土槽長30 m、寬4 m)進(jìn)行，為使土槽土壤狀況與田間情況一致，采用的整土工藝為：人工整土整平—人工灑水—埋入根茬—壓實—土壤表面鋪上秸稈[27]。所采用玉米秸稈平均直徑為25 mm，玉米根茬地上平均高度為300～500 mm，根茬主根地下平均深度為65～75 mm，其余土壤物理化學(xué)屬性如表3所示。

試驗主要儀器設(shè)備如下：土槽臺車測試系統(tǒng)、卷尺、耕深尺、環(huán)刀組件(容積100 cm3)、電子天平、MS-350型水分測定儀、SC-900型土壤緊實度儀、11000型土壤溫度計、AKC-205B 型扭矩傳感器、TS-5HM 型智能測試儀、OLS3000型共聚焦激光掃描顯微鏡等。

2.2 試驗方法

試驗分為兩部分。第一部分為研究動態(tài)仿生破茬裝置的結(jié)構(gòu)參數(shù)對秸稈切斷率、切割扭矩的影響，由前文分析可知，兩仿生破茬刀的仿蝗蟲口器刀片為主要工作部件，作業(yè)效果與前進(jìn)速度、入土深度、切割次數(shù)有關(guān)，受三者共同影響。因此對整個工作部件選取3個主要因素：播種機前進(jìn)速度v、仿生破茬刀回轉(zhuǎn)半徑R、每個仿生破茬刀上的仿蝗蟲口器刀片數(shù)量M，每個因素選擇3個水平。6～10 km/h為東北地區(qū)播種機常用前進(jìn)速度，因此選擇6、8、10 km/h 3種作業(yè)速度為參數(shù)水平；市面上現(xiàn)有圓盤破茬刀的回轉(zhuǎn)半徑多介于200～300 mm之間，同時基于破茬裝置結(jié)構(gòu)限制，取回轉(zhuǎn)半徑300 mm為上限值，因此選擇200、250、300 mm 3種回轉(zhuǎn)半徑為參數(shù)水平；動態(tài)仿生破茬裝置在切割秸稈和根茬時，單位時間內(nèi)刀片刃口接觸秸稈根茬的次數(shù)越多，切斷率就越高，由于刀盤尺寸限制，在被動刀盤仿蝗蟲口器刀片數(shù)量為18時達(dá)到最大值，若繼續(xù)添加仿蝗蟲口器刀片數(shù)量，會導(dǎo)致主動刀盤與被動刀盤形成的夾角不足以夾住秸稈，前文研究可知：正轉(zhuǎn)破茬刀仿蝗蟲口器刀片數(shù)量與反轉(zhuǎn)破茬刀仿蝗蟲口器刀片數(shù)量之比為1∶2，因此設(shè)定正轉(zhuǎn)破茬刀仿蝗蟲口器刀片數(shù)量范圍為7～9個。

表3 土槽試驗田0～100 mm深度土壤物理化學(xué)屬性Tab.3 Soil physical and chemical properties at 0～100 mm depth in soil test field

根據(jù)Design-Expert軟件中的Box-Behnken Design組合設(shè)計原理，以作業(yè)所需切割扭矩和秸稈切斷率作為試驗指標(biāo)，設(shè)計了三因素三水平正交組合試驗[28]。因素編碼如表4所示。運用Design-Expert軟件中Box-Behnken Design響應(yīng)曲面設(shè)計法，共進(jìn)行17組試驗，其中12組為析因點，5組為零點以估計誤差，并對試驗結(jié)果進(jìn)行分析，檢驗各因素對試驗指標(biāo)的顯著性影響，并得出響應(yīng)曲面和回歸方程，優(yōu)化出各因素的最佳參數(shù)組合[29]。

表4 因素編碼Tab.4 Codes of factors

第二部分為研究動態(tài)仿生破茬裝置最優(yōu)結(jié)構(gòu)參數(shù)相較于傳統(tǒng)破茬機構(gòu)作業(yè)性能的對比試驗，對比試驗指標(biāo)為：秸稈切斷率、作業(yè)所需切割扭矩、刃口表面磨痕形貌和磨痕深度。根據(jù)第一部分試驗所得出的最優(yōu)組合參數(shù)組合加工出最佳動態(tài)仿生破茬裝置，與被動缺口圓盤破茬刀(西班牙BELLOTA農(nóng)機具有限公司)和驅(qū)動圓盤破茬刀(吉林農(nóng)信機械制造有限公司)進(jìn)行對比試驗，并對第一部分試驗的參數(shù)優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行驗證，3種刀具材質(zhì)均為65Mn。

作業(yè)分3組進(jìn)行，分別安裝被動缺口圓盤破茬刀、驅(qū)動缺口圓盤破茬刀、動態(tài)仿生破茬裝置。臺車前進(jìn)速度固定為6、8、10 km/h，驅(qū)動缺口圓盤破茬刀作業(yè)狀態(tài)下轉(zhuǎn)軸無動力輸出，驅(qū)動缺口圓盤刀與動態(tài)仿生破茬裝置作業(yè)條件下，布置好根茬與秸稈后，每次試驗后重新布置相同數(shù)量的秸稈和根茬，每組試驗重復(fù)5次，土槽試驗結(jié)束后，分別卸下3組刀片，對刃口處進(jìn)行激光切割，切割片大小不超過30 mm×30 mm，進(jìn)行激光共聚焦觀測試驗。

2.3 試驗指標(biāo)測試方法

動態(tài)仿生破茬裝置工作過程中，兩刀盤共同切割玉米秸稈，兩刀盤通過同一根旋轉(zhuǎn)軸連接，本文通過在旋轉(zhuǎn)軸軸端處安裝扭矩傳感器測量整個旋轉(zhuǎn)軸的扭矩[30]，因此本試驗以玉米秸稈切斷率和切割扭矩為參數(shù)優(yōu)化試驗指標(biāo)，以秸稈切斷率、切割扭矩和刃口表面磨痕形貌和磨痕深度為對比試驗指標(biāo)。

2.3.1玉米秸稈根茬切斷率

土槽試驗時，將一定數(shù)量的根茬埋入壟上種植帶中，再將一定數(shù)量的秸稈隨機散亂的鋪在種植區(qū)域[31]，臺車每運行一次，對土槽內(nèi)玉米秸稈、根茬的總數(shù)量和被切斷數(shù)進(jìn)行測量，玉米秸稈根茬切斷率為

(10)

式中n1——切斷的根茬數(shù)量

n2——切斷的秸稈數(shù)量

n0——種植帶上玉米秸稈和根茬總數(shù)

2.3.2切割扭矩

計算切割扭矩時，刀盤切割莖稈所產(chǎn)生扭矩為扭矩傳感器實測總扭矩減去步進(jìn)電機空載時所產(chǎn)生扭矩，即

T=T1-T0

(11)

式中T1——扭矩傳感器實測總扭矩

T0——步進(jìn)電機空載時所產(chǎn)生扭矩

2.3.3刃口表面磨痕形貌和磨痕深度

對動態(tài)仿生破茬裝置、被動缺口圓盤破茬刀、驅(qū)動圓盤破茬刀刃口分別進(jìn)行拋光處理，使用表面粗糙度測量儀檢測拋光面表面粗糙度Ra<0.2 μm，劃痕深度Rv<0.5 μm，在土槽試驗車固定后以相同速度試驗完成后使用激光共聚焦測量儀分別檢測3種破茬機構(gòu)刃口表面粗糙度與劃痕深度，測量方式如圖11所示。

圖11 共聚焦激光掃描試驗Fig.11 Experiment of confocal laser scanning

3 試驗結(jié)果與討論

3.1 參數(shù)優(yōu)化試驗結(jié)果

試驗樣品與參數(shù)優(yōu)化試驗現(xiàn)場如圖12、13所示，被動圓盤破茬刀與驅(qū)動圓盤破茬刀回轉(zhuǎn)半徑均為250 mm，作業(yè)過程中，被動圓盤破茬刀無電機驅(qū)動，驅(qū)動圓盤破茬刀與動態(tài)仿生破茬裝置刀片轉(zhuǎn)速由轉(zhuǎn)速智能調(diào)節(jié)系統(tǒng)實時調(diào)節(jié)，以各影響因素編碼值為自變量，以玉米秸稈根茬切斷率、切割扭矩為相應(yīng)指標(biāo)的試驗結(jié)果如表5所示，X1、X2、X3分別為作業(yè)速度、回轉(zhuǎn)半徑、仿蝗蟲口器刀片數(shù)量編碼值。

圖12 試驗樣品Fig.12 Test samples

圖13 參數(shù)優(yōu)化試驗現(xiàn)場Fig.13 Parameter optimization test site

表5中的試驗結(jié)果經(jīng)過Design-Expert軟件處理后得出整理后的方差分析結(jié)果見表6。

對表6數(shù)據(jù)進(jìn)行二次多元回歸擬合，得到平均玉米秸稈根茬切斷率、平均切割扭矩對編碼自變量的二次多元回歸方程分別為

Y1=97.20-1.61X1-1.44X2-2.00X3+

(12)

表5 響應(yīng)曲面試驗設(shè)計與結(jié)果Tab.5 Response surface experimental design and results

Y2=54.10-5.78X1+7.04X2+7.94X3+

(13)

表6 正交試驗方差分析Tab.6 Variance analysis of orthogonal test result

失擬項P值為0.278 4，顯然P>0.05，回歸方程不失擬。決定系數(shù)與校正決定系數(shù)均接近于1，表明回歸方程擬合度很高，精密度為18.78，大于4，表明該回歸方程在設(shè)計域內(nèi)預(yù)測性能良好。各因素對秸稈根茬切斷率顯著性的影響由大到小依次為：仿蝗蟲口器刀片數(shù)量、回轉(zhuǎn)半徑、作業(yè)速度。

3.2 參數(shù)優(yōu)化試驗結(jié)果分析與討論

固定3因素中的1個因素為零水平，應(yīng)用響應(yīng)曲面法分析其他2個因素對試驗指標(biāo)的影響和交互作用。運用Matlab軟件對Design-Expert軟件求出的回歸方程進(jìn)行尋優(yōu)，得出最佳參數(shù)組合。

3.2.1試驗各因素對平均玉米秸稈根茬切斷率的影響規(guī)律

固定作業(yè)速度為8 km/h時，回轉(zhuǎn)半徑和仿蝗蟲口器刀片數(shù)量與玉米秸稈根茬切斷率的關(guān)系為

(14)

固定回轉(zhuǎn)半徑R為250 mm時，作業(yè)速度和仿蝗蟲口器刀片數(shù)量與玉米秸稈根茬切斷率的關(guān)系為

(15)

固定仿蝗蟲口器刀片數(shù)量M為8，作業(yè)速度和回轉(zhuǎn)半徑與玉米秸稈根茬切斷率的關(guān)系為

(16)

由圖14和式(14)～(16)可知，三因素對平均玉米秸稈根茬切斷率具有顯著性影響(P<0.01)，作業(yè)速度分別與回轉(zhuǎn)半徑和仿蝗蟲口器刀片數(shù)量具有交互作用，回轉(zhuǎn)半徑和仿蝗蟲口器刀片數(shù)量之間無交互作用。平均玉米秸稈根茬切斷率隨著作業(yè)速度的加快而下降，下降趨勢逐步減緩；隨著回轉(zhuǎn)半徑的上升而增高，且上升趨勢逐漸減緩；隨著仿蝗蟲口器刀片數(shù)量的增加而上升，且上升趨勢逐步減緩。

圖14 各因素對平均玉米秸稈根茬切斷率影響的響應(yīng)曲面Fig.14 Response surface for influence of various factors on cutting rate of corn stalks and stubbles

3.2.2試驗各因素對平均切割扭矩的影響規(guī)律

固定作業(yè)速度為8 km/h時，回轉(zhuǎn)半徑和仿蝗蟲口器刀片數(shù)量與切割扭矩的關(guān)系為

(17)

固定回轉(zhuǎn)半徑R為250 mm時，作業(yè)速度和仿蝗蟲口器刀片數(shù)量與切割扭矩的關(guān)系為

(18)

固定仿蝗蟲口器刀片數(shù)量M為8時，作業(yè)速度和回轉(zhuǎn)半徑與切割扭矩的關(guān)系為

(19)

圖15 各因素對平均切割扭矩影響的響應(yīng)曲面Fig.15 Response surface of influence of each factor on average cutting torque

由圖15和式(17)～(19)可知，三因素對平均切割扭矩具有顯著性影響(P<0.01)，作業(yè)速度分別與回轉(zhuǎn)半徑和仿蝗蟲口器刀片數(shù)量具有交互作用，回轉(zhuǎn)半徑和仿蝗蟲口器刀片數(shù)量之間無交互作用。平均切割扭矩隨著作業(yè)速度的加快而下降，下降趨勢逐步減緩，隨著回轉(zhuǎn)半徑的增大而上升，且上升趨勢逐漸減緩，隨著仿蝗蟲口器刀片數(shù)量的增加而上升，且上升趨勢逐步減緩。

3.2.3試驗參數(shù)對作業(yè)性能影響規(guī)律的討論

由式(3)～(5)可知，作業(yè)速度和回轉(zhuǎn)半徑的增大，均會增大仿生破茬刀的切割線速度，切割線速度越大，切割阻力越小，但回轉(zhuǎn)半徑的增大，會增加相同作業(yè)深度條件下的仿生破茬刀入土面積，因此切割扭矩隨著作業(yè)速度的加快而下降，隨著回轉(zhuǎn)半徑的增大而上升；仿蝗蟲口器刀片的數(shù)量越多，機具前進(jìn)單位長度內(nèi)，仿生破茬刀切割次數(shù)越高，因此切割扭矩隨之上升。綜上說明機具前進(jìn)單位長度內(nèi)的切割次數(shù)比切割線速度對切割扭矩的影響更顯著。

作業(yè)速度加快會造成單位長度內(nèi)仿生破茬刀切割次數(shù)的減少，因此平均玉米秸稈根茬切斷率隨著作業(yè)速度的加快而下降；在作業(yè)深度相同條件下，回轉(zhuǎn)半徑越大，同一時間內(nèi)與秸稈根茬相接觸的仿蝗蟲口器刀片數(shù)量越多，造成單位長度內(nèi)仿生破茬刀切割次數(shù)的增加，因此平均玉米秸稈根茬切斷率隨著回轉(zhuǎn)半徑和仿蝗蟲口器刀片數(shù)量的增加而上升。綜上說明機具前進(jìn)單位長度內(nèi)的切割次數(shù)比切割線速度對平均玉米秸稈根茬切斷率的影響更顯著。

3.2.4結(jié)構(gòu)和作業(yè)參數(shù)優(yōu)化

在試驗結(jié)果分析和模型擬合的基礎(chǔ)上利用Design-Expert軟件對試驗參數(shù)進(jìn)一步優(yōu)化，同時使用Matlab軟件對式(14)～(19)進(jìn)行尋優(yōu)求解，以秸稈切斷率為主要尋優(yōu)指標(biāo)，尋優(yōu)結(jié)果的期望度越接近1，說明秸稈切斷率越好，將期望度按從高到低排序，獲得最優(yōu)參數(shù)取值方案如表7所示。從表7中可看出，第8號方案組合為最優(yōu)組合，由于作業(yè)速度易受田間復(fù)雜地況的影響而較難保證其精準(zhǔn)性，且規(guī)定仿蝗蟲口器刀片數(shù)量只能為自然數(shù)，并綜合考慮加工精度等問題，最終選取的最優(yōu)參數(shù)組合為：作業(yè)速度為10 km/h，回轉(zhuǎn)半徑為250 mm，正轉(zhuǎn)破茬刀仿蝗蟲口器刀片數(shù)量為8.94(加工時取9)，仿蝗蟲口器刀片數(shù)量為18。

表7 軟件虛擬計算最佳參數(shù)組合方案及對應(yīng)效果Tab.7 Software virtual computing optimal parameter combination scheme and corresponding effect

3.3 對比試驗結(jié)果分析與討論

如圖16所示，動態(tài)仿生破茬裝置在任意作業(yè)速度條件下的秸稈切斷率顯著優(yōu)于驅(qū)動缺口圓盤破茬刀(提高8.6%～13.5%)和被動缺口圓盤破茬刀(提高22.6%～27.4%)(P<0.05)，其中作業(yè)速度為10 km/h時優(yōu)勢最大，秸稈切斷率為92.9%，相較于其他兩種破茬機構(gòu)分別提高切斷率13.5%和27.4%。

圖16 秸稈根茬切斷率試驗結(jié)果Fig.16 Test results of cutting rate of corn stalks and stubbles

如圖17所示，動態(tài)仿生破茬裝置在任意作業(yè)速度條件下的切割扭矩顯著低于驅(qū)動缺口圓盤破茬刀(P<0.05)，顯著高于被動缺口圓盤破茬刀(P<0.05)。隨著作業(yè)速度的增大，動態(tài)仿生破茬裝置與驅(qū)動缺口圓盤破茬刀之間的切割扭矩之差逐步增大，與被動缺口圓盤破茬刀之間的切割扭矩之差逐步減小，作業(yè)速度為6 km/h時，作業(yè)所需切割扭矩為60.5 N·m，比驅(qū)動缺口圓盤破茬刀降低19.5%，當(dāng)作業(yè)速度為10 km/h時，作業(yè)所需切割扭矩為54.1 N·m，比驅(qū)動缺口圓盤破茬刀降低切割扭矩21.8%，僅比被動缺口圓盤破茬刀提高切割扭矩5.9 N·m。

圖17 切割扭矩試驗結(jié)果Fig.17 Test results of cutting torque

如圖18所示，動態(tài)仿生破茬裝置平均表面粗糙度Ra=0.344 μm，最大磨痕深度Rv=0.671 μm；被動缺口圓盤破茬刀平均表面粗糙度Ra=0.312 μm，最大磨痕深度Rv=0.571 μm；驅(qū)動缺口圓盤平均表面粗糙度Ra=0.34 μm，最大磨痕深度Rv=0.67 μm。動態(tài)仿生破茬裝置的痕跡密度與磨痕深度均高于被動缺口圓盤破茬刀，主要是因為其切割速度遠(yuǎn)高于被動缺口圓盤破茬刀所致。動態(tài)仿生破茬裝置的耐摩擦磨損性能顯著高于驅(qū)動缺口圓盤破茬刀(P<0.05)，刃口表面磨損形貌無明顯劃痕，痕跡密度與磨痕深度均低于驅(qū)動缺口圓盤破茬刀，平均表面粗糙度和最大磨痕深度相較于驅(qū)動缺口圓盤破茬刀分別下降14.5%和15.9%。

圖18 耐摩擦磨損性能試驗結(jié)果Fig.18 Test results of tribological wear

綜上，動態(tài)仿生破茬裝置的整體作業(yè)性能優(yōu)于驅(qū)動缺口圓盤破茬刀和被動缺口圓盤破茬刀。

4 結(jié)論

(1)以多段階梯鋸齒狀的口器結(jié)構(gòu)和雙口器異向等速咬合運動方式為仿生原型，通過仿生構(gòu)建和理論設(shè)計等方法設(shè)計出行星齒輪變速機構(gòu)、智能驅(qū)動系統(tǒng)和仿蝗蟲口器刀片，實現(xiàn)了結(jié)構(gòu)-運動耦合仿生設(shè)計；該機構(gòu)相較于被動缺口圓盤破茬刀可提高秸稈切斷率22.6%～27.4%；相較于驅(qū)動缺口圓盤破茬刀可提高秸稈切斷率8.6%～13.5%，降低作業(yè)所需切割扭矩19.5%～21.8%；作業(yè)后其平均表面粗糙度和最大磨痕深度相較于驅(qū)動缺口圓盤破茬刀分別下降14.5%和15.9%。

(2)通過參數(shù)優(yōu)化試驗和理論分析得出作業(yè)前進(jìn)速度、仿生刀盤回轉(zhuǎn)半徑和仿蝗蟲口器刀片數(shù)量等參數(shù)因可改變作業(yè)過程中的秸稈切割線速度，以及機具前進(jìn)單位長度內(nèi)的切割次數(shù)，從而對秸稈切斷率和切割扭矩產(chǎn)生顯著性影響(P<0.05)，并得出動態(tài)仿生破茬裝置最優(yōu)結(jié)構(gòu)和作業(yè)參數(shù)組合為：作業(yè)速度為10 km/h，回轉(zhuǎn)半徑為250 mm，正轉(zhuǎn)破茬刀仿蝗蟲口器刀片數(shù)量為9，仿蝗蟲口器刀片數(shù)量為18，該條件下其秸稈切斷率為92.9%，作業(yè)所需切割扭矩為54.1 N·m。