李兵
(1.安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)工學(xué)院,安徽合肥 230036; 2.安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)茶樹生物學(xué)與資源利用國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,安徽合肥 230036)
殺青是綠茶加工中不可缺少的關(guān)鍵工序[1],鮮葉通過(guò)高溫殺青,破壞茶鮮葉中多酚氧化酶的活性,降低葉內(nèi)水分,為茶葉做形創(chuàng)造條件[2-4]。 在殺青合適時(shí)可使茶湯色綠、滋味濃爽,反之出現(xiàn)老嫩不均勻、色澤發(fā)黃等現(xiàn)象[5]。 20 世紀(jì)60 年代滾筒式殺青機(jī)的研制成功,深受廣大茶農(nóng)和茶葉生產(chǎn)企業(yè)的喜愛[6]。 近年來(lái),隨著計(jì)算機(jī)仿真軟件的發(fā)展,EDEM 軟件仿真法廣泛應(yīng)用于工業(yè)和農(nóng)業(yè)散粒體物料的研究[7-8]。 為了提高滾筒殺青機(jī)殺青效果,國(guó)內(nèi)眾多專家和學(xué)者展開了相關(guān)研究試驗(yàn)。 虞文俊等[9]運(yùn)用EDEM 和Fluent 軟件得到了紅外輻射殺青機(jī)與電加熱殺青機(jī)滾筒內(nèi)的流場(chǎng)溫度及茶葉顆粒溫度分布情況;袁海波等[10]對(duì)電磁內(nèi)熱滾筒殺青技術(shù)進(jìn)行研究,優(yōu)化了殺青工藝的參數(shù),提高了綠茶殺青的品質(zhì);李志杰等[11]基于離散元理論,運(yùn)用EDEM 軟件對(duì)滾筒殺青機(jī)進(jìn)行溫度場(chǎng)的優(yōu)化,但基于EDEM 的滾筒殺青機(jī)關(guān)鍵幾何結(jié)構(gòu)參數(shù)的優(yōu)化設(shè)計(jì)研究較少。 文章以電加熱式滾筒殺青機(jī)為研究對(duì)象,對(duì)茶葉殺青過(guò)程進(jìn)行分析,通過(guò)EDEM 軟件進(jìn)行數(shù)值模擬,探究茶鮮葉在滾筒內(nèi)的運(yùn)動(dòng)規(guī)律,分析殺青過(guò)程中滾筒的幾何參數(shù)及滾筒轉(zhuǎn)速對(duì)殺青性能的影響,利用Expert 8.0.6軟件對(duì)數(shù)值模擬結(jié)果進(jìn)行分析,通過(guò)驗(yàn)證試驗(yàn)檢驗(yàn)結(jié)果的合理性,以優(yōu)化滾筒殺青機(jī)工作參數(shù),提高成茶品質(zhì)。
6CST-60 型電加熱式滾筒殺青機(jī)主要由機(jī)架、主電機(jī)、進(jìn)料斗、皮帶輪減速裝置、摩擦輪、滾筒、電加熱裝置等組成,如圖1 所示。 工作原理如下: 位于滾筒外壁的電加熱裝置通電,通過(guò)PLC控制電加熱裝置,使?jié)L筒內(nèi)壁達(dá)到設(shè)定溫度,動(dòng)力經(jīng)皮帶輪減速裝置傳遞至摩擦輪,滾筒在摩擦輪的帶動(dòng)下隨之轉(zhuǎn)動(dòng),茶葉在滾筒內(nèi)部螺旋形導(dǎo)葉板的帶動(dòng)下產(chǎn)生翻滾、拋揚(yáng)和前進(jìn)運(yùn)動(dòng),在滾筒內(nèi)壁熱傳導(dǎo)和內(nèi)部空氣熱輻射的作用下,葉表面和葉細(xì)胞內(nèi)的水分迅速汽化,短時(shí)間內(nèi)葉溫升至85 ℃以上,鮮葉中的多酚氧化酶失活,防止殺青葉變紅,形成綠茶的色、香、味品質(zhì)特征,從而達(dá)到殺青工藝的要求[12]。 殺青機(jī)主要技術(shù)參數(shù)如表1所示。
圖1 滾筒殺青機(jī)3D 圖Fig. 1 3D diagram of cylinder fixation machine
表1 滾筒殺青機(jī)主要技術(shù)參數(shù)Table 1 Main technical parameters of cylinder fixation machine
茶葉顆粒在滾筒中的運(yùn)動(dòng)可以分為隨滾筒內(nèi)壁的圓周運(yùn)動(dòng)、 沿滾筒內(nèi)壁的滑動(dòng)以及沿導(dǎo)葉板的軸向滑動(dòng)。 當(dāng)滾筒轉(zhuǎn)速較小時(shí),茶葉顆粒被導(dǎo)葉板帶動(dòng)較小即起拋角較小,易造成茶葉堆積現(xiàn)象,導(dǎo)致殺青不均勻,缺少拋揚(yáng),易產(chǎn)生水悶氣,影響殺青質(zhì)量,在實(shí)際生產(chǎn)中,殺青滾筒的轉(zhuǎn)速還影響著茶葉在滾筒內(nèi)的分布狀態(tài)及拋撒角度,殺青時(shí)茶葉應(yīng)覆蓋滾筒內(nèi)表面的60%~65%,起拋角 應(yīng)為45°~60°[13]。 當(dāng)滾筒轉(zhuǎn)動(dòng)時(shí),茶葉顆粒從滾筒底部作圓周運(yùn)動(dòng)至B 點(diǎn),在B 點(diǎn)作斜拋運(yùn)動(dòng)經(jīng)最高點(diǎn)C 點(diǎn)后落至D 點(diǎn),其受力分析如圖2 所示。
圖2 茶葉顆粒受力分析圖Fig. 2 Stress analysis diagram of tea leaf particle
運(yùn)動(dòng)方程及受力分析如下:
圓周運(yùn)動(dòng)位移方程:
斜拋運(yùn)動(dòng)位移方程:
茶葉運(yùn)動(dòng)受力分析:
當(dāng)NB=0 時(shí),茶葉顆粒在只受重力的作用下在滾筒內(nèi)部作斜拋運(yùn)動(dòng)。
當(dāng)滾筒轉(zhuǎn)速大于極限轉(zhuǎn)速時(shí),即能夠使茶葉到達(dá)滾筒最高點(diǎn)的滾筒最低轉(zhuǎn)速。 茶葉將緊貼附于滾筒內(nèi)壁隨之轉(zhuǎn)動(dòng),不能落下,造成焦葉影響殺青質(zhì)量,所以滾筒的轉(zhuǎn)速應(yīng)小于極限轉(zhuǎn)速,如圖3所示。
圖3 極限轉(zhuǎn)速下的茶葉顆粒受力分析圖Fig. 3 Stress analysis diagram of tea leaf particle at the limit speed
此時(shí)應(yīng)滿足如下條件:
可得:
式中:γ—茶葉顆粒在豎直平面內(nèi)距滾筒軸線的距離(m);V—茶葉顆粒在該點(diǎn)的切向速度(m/s);ω—滾筒角速度 (rad/s);α—導(dǎo)葉板螺旋開角(°);t—茶葉顆粒運(yùn)動(dòng)時(shí)間(s);m—茶葉顆粒質(zhì)量(kg);g—重力加速度 (m/s2),n—滾筒轉(zhuǎn)速(rpm)f—摩擦力(N); NB—支持力(N);FB—正壓力(N);FZ—軸向力(N);nlim—滾筒極限轉(zhuǎn)速(rpm);μ—滾筒內(nèi)壁動(dòng)摩擦系數(shù)。
茶葉的外形特征主要為瘦片形且鮮葉厚度、大小、梗節(jié)、長(zhǎng)度等各有差異[14],選取長(zhǎng)寬高尺寸與平均值相近的茶葉建立仿真顆粒模型,考慮到計(jì)算機(jī)性能,采用單個(gè)球形顆粒(Single sphere)聚合體填充建立模型,如圖4 所示,根據(jù)茶葉物料物理特性,設(shè)置茶葉離散元仿真參數(shù)如表2[15-16]。
表2 茶葉離散元仿真參數(shù)Table 2 Simulation parameters of discrete element of tea particles
圖4 茶葉顆粒模型Fig. 4 Tea particle model
茶葉顆粒屬于散粒體物料,其接觸模型的建立直接影響仿真結(jié)果,顆粒離散元接觸模型是包含顆粒運(yùn)動(dòng)信息的一系列方程,顆粒碰撞時(shí)產(chǎn)生相互作用力,在顆粒接觸點(diǎn)處產(chǎn)生重疊量,以此反應(yīng)顆粒的運(yùn)動(dòng)過(guò)程,EDEM 仿真主要解決的是顆粒間接觸力的計(jì)算迭代問(wèn)題[17]。 接觸力學(xué)模型有無(wú)滑動(dòng)的Hertz-Mindlin 接觸模型、 黏結(jié)接觸的Hertz-Mindlin 模型、線性黏附接觸模型、彈性接觸模型、運(yùn)動(dòng)表面接觸模型和摩擦帶電接觸模型[18],茶葉表面無(wú)黏附作用,可選擇Hertz-Mindlin(no slip)[19-20]。 設(shè)置顆粒生成方式為動(dòng)態(tài)生成[21],同時(shí)考慮計(jì)算機(jī)運(yùn)行速度,設(shè)定顆粒總數(shù)為5000 粒,生成速率為每秒2500 個(gè),確保仿真順利進(jìn)行。 設(shè)置仿真步數(shù)為Rayleigh 時(shí)間步長(zhǎng)的20%,經(jīng)實(shí)際生產(chǎn)經(jīng)驗(yàn),3 s 后茶葉在殺青滾筒內(nèi)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)趨于穩(wěn)定,設(shè)置仿真總時(shí)間為6 s,網(wǎng)格尺寸為最小顆粒半徑2 倍[22]。 綜合考慮設(shè)備實(shí)際運(yùn)行參數(shù),設(shè)置滾筒轉(zhuǎn)速分別為20、25、30 r/min,導(dǎo)葉板升角分別為15°、20°、25°,導(dǎo)葉板數(shù)量分別為4、5、6。將Solidwoks 建立的殺青滾筒3D 虛擬樣機(jī)導(dǎo)入EDEM 軟件進(jìn)行仿真,如圖5 所示。
圖5 茶葉顆粒仿真速度分布圖Fig. 5 Simulation speed distribution of tea particles
在EDEM 導(dǎo)出仿真結(jié)果,導(dǎo)出對(duì)象選擇Particle 中的Velocity,類型選擇Average 即導(dǎo)出的仿真數(shù)據(jù)為茶葉顆粒整體的平均速度; 導(dǎo)出對(duì)象選擇Particle 中的Compession Force,類型選擇Average 即導(dǎo)出的數(shù)據(jù)為茶葉顆粒之間的平均擠壓力。
仿真結(jié)果表明,滾筒轉(zhuǎn)速對(duì)茶葉顆粒在滾筒中的運(yùn)動(dòng)有著顯著影響。 0~3 s,茶葉顆粒從靜止?fàn)顟B(tài)被滾筒內(nèi)壁導(dǎo)葉板緩慢帶起開始運(yùn)動(dòng),平均速度逐漸增大,3 s 后茶葉顆粒平均速度趨于穩(wěn)定狀態(tài)(如圖6)。 當(dāng)滾筒轉(zhuǎn)速為20 r/min 時(shí),茶葉顆粒的平均速度穩(wěn)定于0.6 m/s,此時(shí)茶葉顆粒的平均速度較小,起拋角較小,易在滾筒底部堆積,易產(chǎn)生 “殺不透” 及水悶氣;當(dāng)滾筒轉(zhuǎn)速為30 r/min時(shí),茶葉顆粒的平均速度穩(wěn)定于1.0 m/s,此時(shí)茶葉顆粒的平均速度較大,貼附于滾筒內(nèi)壁的茶葉顆粒較多,接觸時(shí)間過(guò)長(zhǎng),易產(chǎn)生焦葉;當(dāng)25 r/min時(shí),茶葉顆粒的平均速度穩(wěn)定于0.7 m/s,此時(shí)茶葉顆粒的起拋角適宜且平均速度較大,茶葉顆粒在滾筒內(nèi)壁導(dǎo)葉板帶動(dòng)下作拋揚(yáng)運(yùn)動(dòng),拋揚(yáng)的茶葉顆粒數(shù)量較多,均勻混合的速率加快,殺青效果較好。 同樣地,滾筒轉(zhuǎn)速對(duì)茶葉顆粒間的平均擠壓力影響顯著(如圖7)。 隨著仿真的進(jìn)行,茶葉顆粒間平均擠壓力在3 s 后趨于穩(wěn)定,隨時(shí)間呈現(xiàn)周期性變化。 當(dāng)滾筒轉(zhuǎn)速為20 r/min 時(shí),茶葉顆粒間的平均擠壓力穩(wěn)定于0.02 N,茶葉顆粒間的相互摩擦、擠壓較小,滾筒內(nèi)壁導(dǎo)葉板帶起的茶葉顆粒數(shù)量較少,無(wú)法均勻殺青,降低了殺青質(zhì)量;當(dāng)滾筒轉(zhuǎn)速為30 r/min 時(shí),茶葉顆粒間的平均擠壓力穩(wěn)定于0.04 N,茶葉顆粒間的相互摩擦、 擠壓較大,在茶葉顆??焖偈畷r(shí),易造成碎茶,影響殺青質(zhì)量;當(dāng)滾筒轉(zhuǎn)速為25 r/min 時(shí),茶葉顆粒間的平均擠壓力穩(wěn)定于0.025 N,此時(shí)的茶葉顆粒被滾筒內(nèi)壁導(dǎo)葉板帶起,在滾筒內(nèi)作拋揚(yáng)運(yùn)動(dòng),混合均勻,有利于提高茶葉殺青質(zhì)量。
圖6 滾筒轉(zhuǎn)速對(duì)平均速度影響曲線Fig. 6 Curve of drum speed influencing average speed
圖7 滾筒轉(zhuǎn)速對(duì)平均擠壓力影響曲線Fig. 7 Curve of drum speed influencing average compression force
滾筒內(nèi)壁導(dǎo)葉板對(duì)茶葉顆粒有帶起、 促使茶葉顆粒翻滾及拋揚(yáng)。 0~3 s,茶葉顆粒逐漸被滾筒內(nèi)壁導(dǎo)葉板帶動(dòng),茶葉顆粒的平均速度逐漸增大,3 s 后趨于穩(wěn)定(如圖8)。 當(dāng)導(dǎo)葉板數(shù)量4 時(shí),茶葉顆粒的平均速度穩(wěn)定于0.65 m/s,茶葉顆粒被滾筒內(nèi)壁導(dǎo)葉板帶起的數(shù)量較小,易殺青不勻;當(dāng)導(dǎo)葉板數(shù)量6 時(shí),茶葉顆粒的平均速度穩(wěn)定于0.79 m/s,茶葉顆粒被帶起的數(shù)量較多,平均速度較大,殺青時(shí)間較短,易殺青不透;當(dāng)導(dǎo)葉板數(shù)量5 時(shí),茶葉顆粒平均速度穩(wěn)定于0.71 m/s,茶葉顆粒被滾筒內(nèi)壁導(dǎo)葉板帶起的數(shù)量較多,具有適宜的平均速度,拋揚(yáng)運(yùn)動(dòng)適中,使得茶葉顆?;旌暇鶆?,有利于提高殺青質(zhì)量。 茶葉顆粒間的平均擠壓力隨時(shí)間呈現(xiàn)周期性變化,0~3 s 茶葉顆粒逐漸被滾筒內(nèi)壁導(dǎo)葉板帶起,導(dǎo)葉板數(shù)量越多,被帶起的茶葉顆粒的平均擠壓力越大,3 s 后趨于穩(wěn)定(如圖9)。 當(dāng)導(dǎo)葉板數(shù)量4 時(shí),茶葉顆粒間的平均擠壓力較小,穩(wěn)定于0.02 N,茶葉顆粒被導(dǎo)葉板帶起的數(shù)量較少,分散程度較差,受熱不均;當(dāng)導(dǎo)葉板數(shù)量6 時(shí),茶葉顆粒間的平均擠壓力較大,穩(wěn)定于0.025 N,茶葉分散程度較大,拋揚(yáng)運(yùn)動(dòng)較劇烈,使得茶葉顆粒在快速失水時(shí)易造成碎茶,影響殺青質(zhì)量;當(dāng)導(dǎo)葉板數(shù)量5 時(shí),茶葉顆粒間的平均擠壓力適中,穩(wěn)定于0.023 N,茶葉分散程度適中,受熱均勻,殺青質(zhì)量較好。
圖8 導(dǎo)葉板數(shù)量對(duì)平均速度影響曲線Fig. 8 Curve of influence of guide vane number on average velocity
圖9 導(dǎo)葉板數(shù)量平均擠壓力影響曲線Fig. 9 Curve of influence of guide vane number on average compression force
理論分析及實(shí)際生產(chǎn)使用均表明,導(dǎo)葉板升角在殺青過(guò)程發(fā)揮重要作用,主要影響茶葉顆粒在滾筒內(nèi)的軸向移動(dòng)。 0~3 s 時(shí),茶葉顆粒隨滾筒內(nèi)壁導(dǎo)葉板逐漸被帶起,平均速度逐漸增大,3 s后趨于穩(wěn)定(如圖10)。 當(dāng)導(dǎo)葉板升角15°時(shí),茶葉顆粒的平均速度較小,穩(wěn)定于0.75 m/s,茶葉顆粒的軸向移動(dòng)速率較小,使得茶葉顆粒在滾筒內(nèi)停留的時(shí)間變長(zhǎng),易導(dǎo)致殺青過(guò)度,產(chǎn)生焦片、紅片;當(dāng)導(dǎo)葉板升角25°時(shí),茶葉顆粒的平均速度較大,穩(wěn)定于0.95 m/s,茶葉顆粒具有較大的軸向移動(dòng)速率,使得茶葉顆粒在滾筒內(nèi)停留的時(shí)間變短,易產(chǎn)生 “殺不透” 現(xiàn)象;當(dāng)導(dǎo)葉板升角20°時(shí),茶葉顆粒的平均速度適中,穩(wěn)定于0.85 m/s,茶葉顆粒在滾筒內(nèi)能較好地隨導(dǎo)葉板完成拋揚(yáng)和軸向移動(dòng),殺青時(shí)間適宜,保證了殺青質(zhì)量。 導(dǎo)葉板升角對(duì)茶葉顆粒間的平均擠壓力有著重要影響,0~3 s,茶葉顆粒隨滾筒導(dǎo)葉板逐漸被帶起,平均擠壓力逐漸增加,3 s 后趨于穩(wěn)定(如圖11)。 當(dāng)導(dǎo)葉板升角為15°時(shí),茶葉顆粒間的平均擠壓力穩(wěn)定于0.75 N,平均擠壓力較小,導(dǎo)葉板對(duì)茶葉顆粒的擠壓、摩擦較小,茶葉顆粒的軸向移動(dòng)速率變慢,導(dǎo)致其在滾筒內(nèi)停留時(shí)間變長(zhǎng),易殺青過(guò)度;當(dāng)導(dǎo)葉板升角為25°時(shí),茶葉顆粒間的平均擠壓力穩(wěn)定于0.95 N,平均擠壓力較大,導(dǎo)葉板對(duì)茶葉顆粒的擠壓、碰撞顯著,茶葉顆粒的平均速度較大,在滾筒內(nèi)的軸向移動(dòng)速率較大,導(dǎo)致殺青時(shí)間較短;當(dāng)導(dǎo)葉板升角為20°時(shí),茶葉顆粒間的平均擠壓力穩(wěn)定于0.9 N,平均擠壓力適中,導(dǎo)葉板對(duì)茶葉顆粒的擠壓、碰撞使得茶葉顆粒在適宜的時(shí)間內(nèi)完成殺青工序。
圖10 導(dǎo)葉板升角對(duì)平均速度影響曲線Fig. 10 Curve of influence of guide vane elevation on average velocity
圖11 導(dǎo)葉板升角對(duì)平均擠壓力影響曲線Fig. 11 Curve of influence of guide vane elevation on average compression force
在殺青溫度、投葉量、正常排濕等其他條件都相同的情況下,以滾筒轉(zhuǎn)速、導(dǎo)葉板升角及導(dǎo)葉板數(shù)量為試驗(yàn)因素,以殺青葉適度率和劣變率為評(píng)價(jià)指標(biāo),設(shè)計(jì)3 因素3 水平的二次正交旋轉(zhuǎn)組合試驗(yàn),因素編碼見表3,三因素試驗(yàn)結(jié)果見表4。
表3 因素編碼表Table 3 Factor coding chart
表4 三因素試驗(yàn)結(jié)果Table 4 Three-factor experimental results
由表5 可知,殺青葉適度率的回歸模型高度顯著(p<0.0001),失擬項(xiàng)不顯著(p=0.505>0.05),模型決定系數(shù)R2=0.9721,表示該模型對(duì)試驗(yàn)擬合程度較好,試驗(yàn)誤差較小,可以用此模型進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)[23]。 由F 值可知各因素對(duì)殺青葉適度率的影響次序?yàn)椋篈2>A>B2>B>AB>C>BC>AC>C2;殺青葉劣變率的回歸模型高度顯著(p<0.0001),失擬項(xiàng)不顯著(p=0.9454>0.05),模型決定系數(shù)R2=0.981,表示該模型對(duì)試驗(yàn)擬合程度較好,試驗(yàn)誤差較小,可以用此模型進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)。由F 值可知各因素對(duì)殺青葉劣變率的影響次序?yàn)椋篈>A2>AB>C2>BC>AC>B>C>B2。 殺青葉適度率Y1、殺青葉劣變率Y2與滾筒轉(zhuǎn)速A、導(dǎo)葉板升角B 以及導(dǎo)葉板數(shù)量C 之間的回歸方程:
表5 回歸方程方差分析Table 5 Analysis of variance of regression equation
響應(yīng)曲面圖能直觀地反映各因素與殺青葉適度率、 殺青葉劣變率之間的關(guān)系,利用Design-Expert 8.0.6 軟件得到滾筒轉(zhuǎn)速、導(dǎo)葉板數(shù)量和導(dǎo)葉板升角對(duì)殺青葉適度率及劣變率的響應(yīng)曲面圖分別如圖12、13 所示。
圖12 試驗(yàn)因素對(duì)殺青葉適度率的影響Fig. 12 Effect of experimental factors on moderate rate of fixation leaves
響應(yīng)曲面的等值曲線直觀地反映因素交互作用對(duì)試驗(yàn)評(píng)價(jià)指標(biāo)的影響程度,圓形曲線表示兩因素交互作用影響不明顯,橢圓形曲線表示兩因素交互作用影響顯著[24]。 當(dāng)滾筒轉(zhuǎn)速一定時(shí),適度率隨著導(dǎo)葉板升角增大先增大后減?。?當(dāng)導(dǎo)葉板升角一定時(shí),適度率隨著滾筒轉(zhuǎn)速增大先增大后減小; 當(dāng)滾筒轉(zhuǎn)速變化時(shí),適度率的變化區(qū)間較大,滾筒轉(zhuǎn)速對(duì)適度率指標(biāo)的影響更為顯著(如圖12-A)。 當(dāng)導(dǎo)葉板數(shù)量一定時(shí),適度率隨著滾筒轉(zhuǎn)速增大先增大后減?。划?dāng)滾筒轉(zhuǎn)速一定時(shí),適度率隨著導(dǎo)葉板數(shù)量增大而減?。划?dāng)滾筒轉(zhuǎn)速變化時(shí),適度率的變化區(qū)間較大,滾筒轉(zhuǎn)速對(duì)適度率指標(biāo)的影響更為顯著(如圖12-B)。 當(dāng)導(dǎo)葉板升角一定時(shí),適度率隨著導(dǎo)葉板數(shù)量增大而減小;當(dāng)導(dǎo)葉板數(shù)量一定時(shí),適度率隨著導(dǎo)葉板升角增大先增大后減小。 當(dāng)導(dǎo)葉板升角變化時(shí),適度率的變化區(qū)間較大,導(dǎo)葉板升角對(duì)適度率指標(biāo)的影響更為顯著(如圖12-C)。 對(duì)適度率指標(biāo)影響顯著性的由大至小依次為滾筒轉(zhuǎn)速、導(dǎo)葉板升角、導(dǎo)葉板數(shù)量。
當(dāng)滾筒轉(zhuǎn)速一定時(shí),劣變率隨著導(dǎo)葉板升角增大而增大。 當(dāng)導(dǎo)葉板升角一定時(shí),劣變率隨著滾筒轉(zhuǎn)速增大先減小后增大;當(dāng)滾筒轉(zhuǎn)速變化時(shí),劣變率指標(biāo)的變化區(qū)間較大,滾筒轉(zhuǎn)速對(duì)劣變率指標(biāo)的影響更為顯著(如圖13-A)。 當(dāng)導(dǎo)葉板數(shù)量一定時(shí),劣變率隨著滾筒轉(zhuǎn)速的增大先減小后增大;當(dāng)滾筒轉(zhuǎn)速一定時(shí),劣變率隨著導(dǎo)葉板數(shù)量增大先增大后減?。划?dāng)滾筒轉(zhuǎn)速變化時(shí),劣變率指標(biāo)的變化區(qū)間較大,滾筒轉(zhuǎn)速對(duì)劣變率指標(biāo)的影響更為顯著(如圖13-B)。 當(dāng)導(dǎo)葉板數(shù)量一定時(shí),劣變率隨著導(dǎo)葉板升角增大而增大; 當(dāng)導(dǎo)葉板升角一定時(shí),劣變率隨著導(dǎo)葉板數(shù)量增大先增大后減?。划?dāng)導(dǎo)葉板升角變化時(shí),劣變率的變化區(qū)間顯著,導(dǎo)葉板升角對(duì)劣變率指標(biāo)的影響更為顯著(如圖13-C)。 對(duì)劣變率指標(biāo)影響顯著性由大至小依次為:滾筒轉(zhuǎn)速、導(dǎo)葉板升角、導(dǎo)葉板數(shù)量。
圖13 試驗(yàn)因素對(duì)殺青葉劣變率的影響Fig. 13 Effect of experimental factors on the deterioration rate of fixation leaves
為尋求各因素的最優(yōu)組合,以殺青葉適度率最大,劣變率最低為評(píng)價(jià)指標(biāo)。 對(duì)殺青性能指標(biāo)回歸模型進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化求解,優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)與約束條件如下:
Design-Expert 軟件優(yōu)化結(jié)果表明: 當(dāng)滾筒轉(zhuǎn)速26.86 r/min、導(dǎo)葉板數(shù)量5、導(dǎo)葉板升角16.07°時(shí),殺青葉適度率為96.17%、劣變率為1.28%,為驗(yàn)證上述優(yōu)化結(jié)果的正確性,在安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)大楊店茶廠用6CST-60 型電加熱式滾筒殺青機(jī)進(jìn)行驗(yàn)證試驗(yàn),以六安瓜片為試驗(yàn)樣品,殺青葉取實(shí)額定生產(chǎn)率,流量為110 kg/h,在正常排濕條件下進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。 根據(jù)JB/T 9812—2016(茶葉滾筒殺青機(jī))進(jìn)行試驗(yàn),采用多點(diǎn)隨機(jī)取樣法在每次出鍋的殺青葉中取樣500 g,將每次試驗(yàn)所取的茶樣進(jìn)行均勻混合,用對(duì)角線四分法取分析樣,進(jìn)行茶葉品質(zhì)檢驗(yàn)。 根據(jù)JB/T 9812—2007 標(biāo)準(zhǔn),進(jìn)行適度率和劣變率測(cè)量,得到結(jié)果見表6。
表6 驗(yàn)證試驗(yàn)結(jié)果Table 6 Verification test results
通過(guò)Solidworks 建立滾筒殺青機(jī)三維模型,基于離散元法建立茶鮮葉顆粒仿真模型,通過(guò)EDEM 軟件對(duì)殺青過(guò)程進(jìn)行數(shù)值化模擬,解決了茶葉加工過(guò)程中的運(yùn)動(dòng)量化分析問(wèn)題,以殺青葉適度率及劣變率為目標(biāo)函數(shù),滾筒轉(zhuǎn)速、導(dǎo)葉板升角、導(dǎo)葉板數(shù)量為試驗(yàn)因素,優(yōu)化設(shè)計(jì)了滾筒殺青機(jī)的相關(guān)參數(shù),進(jìn)行了三因素三水平的二次正交旋轉(zhuǎn)組合試驗(yàn)。 利用Design-Expert 軟件優(yōu)化模塊對(duì)試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化求解,正交試驗(yàn)優(yōu)化結(jié)果與驗(yàn)證試驗(yàn)結(jié)果基本一致。 因此運(yùn)用離散元法對(duì)茶葉滾筒殺青機(jī)的結(jié)構(gòu)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化是可行的,并為茶葉滾筒殺青機(jī)的優(yōu)化設(shè)計(jì)提供了一種新方法。 文章僅選取了茶葉滾筒殺青機(jī)關(guān)鍵結(jié)構(gòu)參數(shù)中的滾筒轉(zhuǎn)速、 導(dǎo)葉板升角以及導(dǎo)葉板數(shù)量對(duì)殺青質(zhì)量進(jìn)行試驗(yàn)研究,今后的研究中為了更加精準(zhǔn)建模,可綜合考慮滾筒傾角、導(dǎo)葉板的形狀、導(dǎo)葉板寬度等其他結(jié)構(gòu)參數(shù)以及茶鮮葉的物理特性參數(shù)對(duì)殺青質(zhì)量的影響。