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      玉米秸稈莖節(jié)接觸物理參數(shù)測定與離散元數(shù)值模擬標(biāo)定

      2023-12-11 19:28:34王新田海清肖子卿李大鵬任仙國成翔劉飛
      江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué) 2023年16期
      關(guān)鍵詞:數(shù)值模擬

      王新 田海清 肖子卿 李大鵬 任仙國 成翔 劉飛

      摘要:為提高玉米秸稈離散元數(shù)值模擬粉碎過程的準(zhǔn)確度,本研究以玉米秸稈莖節(jié)為研究對象,采用物理試驗與數(shù)值模擬相結(jié)合的方法對玉米秸稈莖節(jié)數(shù)值模擬參數(shù)進行標(biāo)定。通過接觸參數(shù)物理測定試驗獲得秸稈莖節(jié)與秸稈莖節(jié)、秸稈外皮、秸稈內(nèi)瓤、鋼之間的靜、滾動摩擦因數(shù)及碰撞恢復(fù)系數(shù),以物理試驗結(jié)果作為數(shù)值模擬參數(shù)的選擇依據(jù),利用Plackett-Burman試驗對數(shù)值模擬參數(shù)進行顯著性篩選,結(jié)果表明,對數(shù)值模擬休止角影響顯著的3個參數(shù)分別為秸稈莖節(jié)-秸稈外皮碰撞恢復(fù)系數(shù)、秸稈莖節(jié)-秸稈內(nèi)瓤滾動摩擦因數(shù)和秸稈莖節(jié)-鋼滾動摩擦因數(shù)。將數(shù)值模擬休止角和物理試驗休止角的相對誤差作為評價指標(biāo),進行最陡爬坡試驗,確定顯著性參數(shù)的最優(yōu)取值區(qū)間。基于Box-Behnken試驗建立顯著性參數(shù)與數(shù)值模擬休止角的二階回歸模型,以物理試驗測定的休止角36.567°為目標(biāo)值,對模型進行尋優(yōu)求解,得到的最優(yōu)參數(shù)組合為秸稈莖節(jié)-秸稈外皮碰撞恢復(fù)系數(shù)0.464、秸稈莖節(jié)-秸稈內(nèi)瓤滾動摩擦因數(shù)0.293、秸稈莖節(jié)-鋼滾動摩擦因數(shù)0.228。結(jié)合標(biāo)定的參數(shù)進行數(shù)值模擬驗證,得到的休止角與物理試驗休止角的相對誤差為1.23%,驗證了數(shù)值模擬標(biāo)定參數(shù)的準(zhǔn)確度。研究結(jié)果表明,標(biāo)定的參數(shù)可用于玉米秸稈離散元數(shù)值模擬粉碎研究,同時也可為涉及玉米秸稈的其他數(shù)值模擬試驗提供理論參考。

      關(guān)鍵詞:玉米秸稈莖節(jié);休止角;離散元;數(shù)值模擬;參數(shù)標(biāo)定

      中圖分類號:S817.12+2文獻標(biāo)志碼:A

      文章編號:1002-1302(2023)16-0162-08

      收稿日期:2022-10-25

      基金項目:國家自然科學(xué)基金(編號:51765055);內(nèi)蒙古自治區(qū)科技計劃(編號:2022YFDZ0024);內(nèi)蒙古自治區(qū)博士研究生科研創(chuàng)新項目(編號:B20210189Z)。

      作者簡介:王 新(1997—),男,內(nèi)蒙古通遼人,碩士研究生,主要從事農(nóng)牧業(yè)機械智能化研究。E-mail:2385629677@qq.com。

      通信作者:田海清,教授,博士生導(dǎo)師,主要從事農(nóng)牧業(yè)機械智能化研究。E-mail:hqtian@126.com。

      秸稈是重要的可再生資源,我國作為農(nóng)業(yè)大國擁有豐富的秸稈資源,近10年來,其年產(chǎn)量穩(wěn)定在8億t左右[1。玉米秸稈是牛羊等家畜的主要粗飼料來源,需要進行粉碎處理來提高適口性,而錘片式粉碎機作為秸稈飼料的重要加工機械,其粉碎程度的好壞對玉米秸稈的利用率有重要影響2-3。為提高錘片式粉碎機的粉碎效果,需對玉米秸稈的粉碎過程進行研究,但在機具作業(yè)中,由于粉碎室內(nèi)錘片組轉(zhuǎn)速過快、錘篩間隙較小等原因,無法安裝測試裝置,導(dǎo)致測試玉米秸稈粉碎過程較為困難[4-7。隨著計算機數(shù)值模擬技術(shù)的提高,離散元法在物料受力、運動、破碎等方面得到了廣泛的應(yīng)用,為減小數(shù)值模擬試驗的誤差,使之與實際試驗更加貼合,則準(zhǔn)確獲得離散元數(shù)值模擬模型所需的各種參數(shù)就尤為重要。

      目前,大部分學(xué)者基于離散元法對農(nóng)業(yè)物料的接觸參數(shù)標(biāo)定研究頗多,李永祥等基于EDEM中的“Hertz-Mindlin with JKR”接觸模型建立了小麥粉軟質(zhì)球形顆粒,并進行了顆??s放,以休止角為目標(biāo)值對小麥粉模型接觸參數(shù)進行了標(biāo)定[8;馬彥華等設(shè)計了Plackett-Burman、最陡爬坡以及Box-Behnken試驗對苜蓿秸稈離散元仿真接觸參數(shù)進行標(biāo)定,以苜蓿休止角為響應(yīng)值,得到了苜蓿秸稈接觸參數(shù)的最佳組合,并利用t檢驗驗證了最優(yōu)參數(shù)組合的可靠性9;史瑞杰等利用EDEM軟件建立了胡麻莖稈柔性離散元模型,并通過仿真試驗與物理試驗相結(jié)合的方法對胡麻莖稈之間、胡麻莖稈與收獲裝備之間的接觸參數(shù)進行了標(biāo)定,結(jié)果表明標(biāo)定參數(shù)與實測值的相對誤差較小,驗證了標(biāo)定參數(shù)的可靠性[10;張濤等通過試驗測量了玉米秸稈與揉碎機錘片、玉米秸稈之間的接觸參數(shù),采用正交試驗對玉米秸稈離散元仿真參數(shù)進行了標(biāo)定,獲取了玉米秸稈與揉碎機錘片靜摩擦因數(shù)、滾動摩擦因數(shù)、碰撞恢復(fù)系數(shù)以及玉米秸稈與玉米秸稈靜摩擦因數(shù)、滾動摩擦因數(shù)、碰撞恢復(fù)系數(shù)[11。張鋒偉等基于BPM接觸模型建立了玉米秸稈離散元模型,使模型的粘結(jié)強度得到大幅提升[12;劉禹辰等采用離散元法建立了玉米秸稈雙層粘結(jié)雙峰分布模型,將秸稈外皮和內(nèi)瓤加以區(qū)分,通過單軸壓縮試驗與仿真試驗進行對比,結(jié)果表明該模型與單層玉米秸稈模型相比,精度更高13。整株玉米秸稈由莖皮、內(nèi)瓤、莖節(jié)、葉鞘和苞葉組成[14-17,樊琦等研究表明玉米秸稈莖節(jié)部分對秸稈的壓縮、剪切、彎曲及沖擊有著顯著影響18。大部分學(xué)者對于秸稈莖皮、內(nèi)瓤的離散元仿真模型建立及接觸物理參數(shù)研究頗多,但針對莖節(jié)部分的離散元仿真模型建立和接觸參數(shù)標(biāo)定研究鮮有報道。

      為提高玉米秸稈粉碎過程離散元數(shù)值模擬結(jié)果的準(zhǔn)確度,本研究擬采用物理試驗和數(shù)值模擬相結(jié)合的方法對玉米秸稈莖節(jié)與秸稈莖節(jié)、秸稈外皮、秸稈內(nèi)瓤、鋼之間的接觸參數(shù)進行標(biāo)定,基于EDEM軟件進行數(shù)值模擬,以休止角為響應(yīng)值,依次通過Plackett-Burman、最陡爬坡和Box-Behnken試驗獲取最優(yōu)參數(shù)組合,并開展休止角物理測定試驗,以驗證最優(yōu)參數(shù)的可靠性。研究結(jié)果可為玉米秸稈離散元數(shù)值模擬粉碎過程提供參數(shù)依據(jù)。

      1 材料與方法

      1.1 試驗材料

      試驗材料選取呼和浩特市土默特左旗東華營村(111°59′E,40°58′N)經(jīng)收獲后自然風(fēng)干的玉米秸稈,品種為欣晟18,含水率為8.83%。試驗時,將去除葉鞘、苞衣的玉米秸稈經(jīng) CPS-420型錘片式粉碎機粉碎后得到碎末狀玉米秸稈飼料,飼料中包含秸稈外皮碎段、秸稈內(nèi)瓤碎末和莖節(jié)碎段。通過標(biāo)準(zhǔn)篩篩分后,利用游標(biāo)卡尺進行測量,得到秸稈外皮碎段平均長度為10 mm,平均直徑為2 mm;秸稈內(nèi)瓤碎末平均長度為3.2 mm,平均直徑為2 mm;莖節(jié)碎段平均長度為4 mm[19

      1.2 試驗方法

      本研究試驗地點為內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué)牧機實驗室,試驗時間為2022年7月,采用休止角物理測定試驗與離散元數(shù)值模擬試驗相結(jié)合的方法對玉米秸稈莖節(jié)接觸物理參數(shù)進行標(biāo)定,通過接觸參數(shù)物理測定試驗獲得秸稈莖節(jié)-秸稈莖節(jié)、秸稈莖節(jié)-秸稈外皮、秸稈莖節(jié)-秸稈內(nèi)瓤和秸稈莖節(jié)-鋼的靜摩擦因數(shù)、滾動摩擦因數(shù)以及碰撞恢復(fù)系數(shù),采用休止角測定儀進行秸稈飼料休止角物理測定試驗?;贓DEM軟件進行休止角數(shù)值模擬試驗,試驗的輸入?yún)?shù)為接觸參數(shù)物理測定試驗所得結(jié)果。應(yīng)用Desgin-Expert軟件進行Plackett-Burman試驗,篩選出對休止角顯著影響的參數(shù);利用最陡爬坡試驗快速確定顯著性參數(shù)的最優(yōu)取值區(qū)間;根據(jù)Box-Behnken試驗建立數(shù)值模擬休止角與顯著性參數(shù)之間的二次回歸模型,以物理試驗休止角為目標(biāo)值,利用軟件中的優(yōu)化插件,獲取最優(yōu)參數(shù)組合。利用最優(yōu)參數(shù)組合進行數(shù)值模擬試驗,所得休止角與物理試驗休止角進行對比,驗證標(biāo)定參數(shù)的可靠性。

      1.3 休止角物理測定試驗

      利用FT-104B型休止角測定儀進行休止角物理測定試驗,試驗方法參考文獻[20-24],將FT-104B型休止角測定儀置于水平試驗臺后,將攪拌裝置的活動滑套松開并取下,將漏斗安裝于支架導(dǎo)桿上并調(diào)節(jié)其高度,使其下出料口距離底板90 mm,將內(nèi)徑為94 mm、高度為15 mm的透明環(huán)形容器參照底板刻度放置于中心處,最后固定攪拌裝置。試驗儀器搭建完畢后,將秸稈飼料倒入漏斗內(nèi),勻速緩慢地旋轉(zhuǎn)攪拌裝置,使秸稈飼料自由下落至透明環(huán)形容器上,待其堆積靜止后,通過儀器自帶標(biāo)尺測量秸稈飼料堆積高度,根據(jù)公式(1)計算得到休止角,休止角測定儀及試驗材料如圖1所示。試驗重復(fù)10次取平均值,得到休止角為36.567°。

      物理試驗休止角(α1)計算公式為

      式中:H表示錐尖到底板的高度,mm;h表示錐體底端到底板的高度,mm;R表示透明環(huán)形容器半徑,mm。

      1.4 接觸參數(shù)物理測定試驗

      本研究測定的接觸參數(shù)包括秸稈莖節(jié)-秸稈莖節(jié)、秸稈莖節(jié)-秸稈外皮、秸稈莖節(jié)-秸稈內(nèi)瓤和秸稈莖節(jié)-鋼的靜摩擦因數(shù)、滾動摩擦因數(shù)以及碰撞恢復(fù)系數(shù),試驗測定的結(jié)果可為后續(xù)數(shù)值模擬參數(shù)的設(shè)置提供參考依據(jù)。

      試驗前利用角磨機沿莖稈節(jié)線上下8 mm處進行切割,得到玉米秸稈莖節(jié)[25。通過稱量法測得密度為201 kg/m3。前期已測得秸稈莖節(jié)泊松比為0.3,彈性模量為6.356 Gpa,根據(jù)公式(2)計算得到秸稈莖節(jié)的剪切模量為2.445 Gpa。秸稈外皮、秸稈內(nèi)瓤和鋼的物理接觸參數(shù)[11見表1。

      式中:G表示莖節(jié)剪切模量,Gpa;E表示莖節(jié)彈性模量,Gpa;μ表示莖節(jié)泊松比。

      1.4.1 靜摩擦因數(shù)測定試驗 利用CNY-1型斜面儀對秸稈莖節(jié)-秸稈莖節(jié)、秸稈莖節(jié)-秸稈外皮、秸稈莖節(jié)-秸稈內(nèi)瓤和秸稈莖節(jié)-鋼的靜摩擦因數(shù)進行測定。試驗前,將莖節(jié)碎段整齊緊密地粘在鋼板上,制成莖節(jié)碎段底板,如圖2所示,秸稈外皮底板和內(nèi)瓤底板的制作方法相似。在試驗測定時,由于單個莖節(jié)厚度小,易發(fā)生傾倒,因此將3個直徑相近的秸稈莖節(jié)粘接在一起,制成莖節(jié)段進行測定試驗。

      將CNY-1型斜面儀放置于水平試驗臺后,將莖節(jié)碎段底板粘于斜面儀傾斜板中心處,使二者平整地貼合在一起,調(diào)節(jié)斜面儀傾斜板角度,待指針指向0°時停止轉(zhuǎn)動,將莖節(jié)段端面沿斜面儀傾斜板寬度方向放置于莖節(jié)碎段底板上,逆時針緩慢轉(zhuǎn)動傾斜板,直至莖節(jié)段出現(xiàn)滑動,停止轉(zhuǎn)動,記錄指針對應(yīng)的角度,如圖3所示,靜摩擦因數(shù)計算公式見式(3)。試驗重復(fù)10次,得到秸稈莖節(jié)-秸稈莖節(jié)的靜摩擦因數(shù)范圍為0.5~0.9。在進行秸稈莖節(jié)-秸稈外皮、秸稈莖節(jié)-秸稈內(nèi)瓤和秸稈莖節(jié)-鋼的靜摩擦因數(shù)測定試驗時,將莖節(jié)碎段底板依次換成秸稈外皮底板、秸稈內(nèi)瓤底板和鋼板,試驗方法同上。試驗測得秸稈莖節(jié)-秸稈外皮、秸稈莖節(jié)-秸稈內(nèi)瓤以及秸稈莖節(jié)-鋼的靜摩擦因數(shù)范圍分別為0.3~0.5、0.5~0.9、0.5~0.7。

      μ1=tanθ1。(3)

      式中:μ1表示靜摩擦因數(shù);θ1表示莖節(jié)段在傾斜板上將要發(fā)生滑動時指針?biāo)附嵌?,°?/p>

      1.4.2 滾動摩擦因數(shù)測定試驗 滾動摩擦因數(shù)測定試驗所用的儀器、試驗方法與上述靜摩擦因數(shù)測定試驗類似,將莖節(jié)段端面沿傾斜板長度方向分別放置于莖節(jié)碎段底板、秸稈外皮底板、秸稈內(nèi)瓤底板和鋼板上,逆時針緩慢轉(zhuǎn)動傾斜板,直至莖節(jié)段發(fā)生滾動時記錄指針?biāo)附嵌取C拷M試驗重復(fù)10次,得到秸稈莖節(jié)-秸稈莖節(jié)、秸稈莖節(jié)-秸稈外皮、秸稈莖節(jié)-秸稈內(nèi)瓤以及秸稈莖節(jié)-鋼的滾動摩擦因數(shù)范圍為0.3~0.5、0.2~0.4、0.2~0.4和0.2~0.3。

      1.4.3 碰撞恢復(fù)系數(shù)測定試驗 碰撞恢復(fù)系數(shù)表征了物體在碰撞過程中,其法向相對運動帶來的能量耗散效應(yīng),定義為被測物體碰撞后法向分離速度和碰撞前法向接近速度之比[26-27,如式(4)所示。

      式中:e表示碰撞恢復(fù)系數(shù);v1表示被測物體碰撞前法向接近速度,m/s;v2表示被測物體碰撞后法向分離速度,m/s。

      本研究采用自由落體碰撞法測定碰撞恢復(fù)系數(shù),將網(wǎng)格紙粘貼于背景墻上,以方便后續(xù)測量莖節(jié)發(fā)生碰撞后的彈起高度,調(diào)整莖節(jié)碎段底板的位置,使其可以與下落的秸稈莖節(jié)發(fā)生撞擊,由于空氣阻力的影響,經(jīng)過多次預(yù)試驗測試回彈效果,最終選取下落高度為400 mm,利用PCO.dimax型高速攝像機對秸稈莖節(jié)下落-碰撞-回彈的運動過程進行拍攝記錄。試驗裝置見圖4,莖節(jié)于被撞底板正上方400 mm自由下落,當(dāng)莖節(jié)即將撞擊底板時,使用高速攝像機開始拍攝,莖節(jié)撞擊底板后回彈,直至回彈高度達到峰值后,停止拍攝,并將整個運動過程存入計算機。

      應(yīng)用TEMA高速攝像分析軟件對碰撞過程進行分析,并將結(jié)果導(dǎo)入Origin 2018軟件中,得到秸稈莖節(jié)與秸稈莖節(jié)碰撞運動時間-位移曲線(圖5)。

      秸稈莖節(jié)下落過程中,忽略空氣阻力,只重力做功,根據(jù)動能定理得出:

      結(jié)合公式(4)、(5),最后得出:

      式中:m表示莖節(jié)質(zhì)量,g;g表示重力加速度,m/s2;H1表示碰撞前莖節(jié)下落高度,mm;H2表示碰撞后莖節(jié)回彈最大高度,mm;

      秸稈莖節(jié)與秸稈外皮、鋼之間的碰撞恢復(fù)系數(shù)測定試驗方法相似,需將莖節(jié)底板依次換成秸稈外皮底板和鋼板。每組試驗重復(fù)10次,得到秸稈莖節(jié)-秸稈莖節(jié)、秸稈莖節(jié)-秸稈外皮以及秸稈莖節(jié)-鋼的碰撞恢復(fù)系數(shù)范圍分別為0.3~0.5、0.4~0.6和0.4~0.6。

      2 離散元模型的建立及參數(shù)標(biāo)定

      2.1 離散元仿真模型的建立

      根據(jù)秸稈飼料篩分后所測得秸稈外皮碎段、秸稈內(nèi)瓤碎末和莖節(jié)碎段的尺寸,在EDEM軟件中建立對應(yīng)尺寸的顆粒模型,如圖6所示。由于本研究不涉及物料破碎,故顆粒接觸模型選取Hertz-Mindlin(no slip)模型。

      為確定數(shù)值模擬時3種顆粒模型的數(shù)量生成比例,通過休止角物理測定預(yù)試驗發(fā)現(xiàn),當(dāng)秸稈飼料質(zhì)量為(18±0.5) g時,堆積效果最佳,避免形成柱狀堆積。故將篩分后的秸稈飼料進行稱質(zhì)量,每次稱量(18±0.5) g,統(tǒng)計秸稈外皮、秸稈內(nèi)瓤和莖節(jié)碎段的質(zhì)量,計算各自所占比重,測量5次取平均值,得到秸稈外皮碎段、秸稈內(nèi)瓤碎末和莖節(jié)碎段的比例關(guān)系為5∶3∶1。

      2.2 數(shù)值模擬參數(shù)設(shè)置

      利用Solidworks 2018軟件建立休止角測定儀三維模型,并保存為igs格式導(dǎo)入EDEM軟件,在漏斗正上方建立1個與進料口尺寸相近的虛擬平面,并在該平面上添加3個顆粒工廠,使虛擬平面可以同時生成3種顆粒模型,顆粒工廠類型設(shè)置為動態(tài)生成,按上述比例生成顆粒模型,并在重力的作用下自由下落,總模擬時間為5 s,時間步為4.35×10-7s,數(shù)值模擬參數(shù)見表2,數(shù)值模擬見圖7。

      2.3 數(shù)值模擬參數(shù)的標(biāo)定

      本研究需要標(biāo)定的玉米秸稈莖節(jié)接觸參數(shù)包括秸稈莖節(jié)-秸稈莖節(jié)靜摩擦因數(shù)、秸稈莖節(jié)-秸稈莖節(jié)滾動摩擦因數(shù)、秸稈莖節(jié)-秸稈莖節(jié)碰撞恢復(fù)系數(shù)、秸稈莖節(jié)-秸稈外皮靜摩擦因數(shù)、秸稈莖節(jié)-秸稈外皮滾動摩擦因數(shù)、秸稈莖節(jié)-秸稈外皮碰撞恢復(fù)系數(shù)、秸稈莖節(jié)-秸稈內(nèi)瓤靜摩擦因數(shù)、秸稈莖節(jié)-秸稈內(nèi)瓤滾動摩擦因數(shù)、秸稈莖節(jié)-鋼靜摩擦因數(shù)、秸稈莖節(jié)-鋼滾動摩擦因數(shù)、秸稈莖節(jié)-鋼碰撞恢復(fù)系數(shù)。

      2.3.1 Plackett-Burman試驗 Plackett-Burman試驗通過對每個參數(shù)選取合適的2個水平進行分析,對比各個參數(shù)兩水平的差異與整體的差異以篩選出顯著性參數(shù)。應(yīng)用Design-Expert 11軟件進行Plackett-Burman試驗設(shè)計,利用物理試驗獲得的接觸參數(shù)范圍作為數(shù)值模擬參數(shù)輸入的依據(jù),將11個參數(shù)范圍的最大值和最小值分別記作高水平(+1)、低水平(-1),詳見表3。以數(shù)值模擬得到的休止角為目標(biāo)值,篩選出顯著性參數(shù)。

      本研究將高水平與低水平的平均值作為中間水平(0),共進行13次數(shù)值模擬試驗,試驗設(shè)計及結(jié)果見表4。利用Matlab軟件對數(shù)值模擬休止角單側(cè)堆積圖像進行二值化、提取邊緣輪廓和擬合直線處理,通過擬合直線的斜率得到數(shù)值模擬休止角,如圖8所示。

      利用Design-Expert 11軟件對數(shù)值模擬結(jié)果進行方差分析,得到各個接觸參數(shù)對休止角影響的顯著性見表5。秸稈莖節(jié)-秸稈外皮碰撞恢復(fù)系數(shù)I、秸稈莖節(jié)-秸稈內(nèi)瓤滾動摩擦因數(shù)B和秸稈莖節(jié)-鋼滾動摩擦因數(shù)H對數(shù)值模擬休止角影響顯著。

      2.3.2 最陡爬坡試驗 利用Plackett-Burman試驗獲得的3個顯著性參數(shù)進行最陡爬坡試驗的設(shè)計,以獲得顯著性參數(shù)的最優(yōu)取值區(qū)間,通過設(shè)計合理的步長、增加試驗的密集度,進而獲取效果最優(yōu)的參數(shù)區(qū)間。最陡爬坡試驗設(shè)計及結(jié)果見表6,其他影響不顯著的參數(shù)取平均值。結(jié)果表明,隨著3個顯著性參數(shù)取值的不斷增大,數(shù)值模擬休止角和物理試驗休止角的相對誤差先減小后增大。第3組試驗的相對誤差最小,故確定最優(yōu)參數(shù)區(qū)間在第3組參數(shù)附近。

      2.3.3 Box-Behnken試驗設(shè)計 將最陡爬坡試驗中的第3組參數(shù)值記作中間水平(0),第2組、第4組參數(shù)值分別為低水平(-1)和高水平(+1),試驗參數(shù)水平及編碼見表7,Box-Behnken試驗設(shè)計及結(jié)果見表8。

      利用Design-Expert 11軟件對其結(jié)果進行多元回歸分析,得出數(shù)值模擬休止角與顯著性參數(shù)的二階回歸模型:

      α2=36.41+1.16B+0.73H+1.61I+0.8BH+0.27BI-0.02HI+0.3B2-0.56H2-1.04I2。(7)

      對Box-Behnken試驗結(jié)果進行方差分析見表9,該擬合模型P=0.007 9<0.01,表明休止角與回歸模型關(guān)系極顯著;失擬項P值為0.103 4>0.05,不顯著,表明模型擬合度較高,可以充分說明參數(shù)與休止角之間的關(guān)系;變異系數(shù)(CV)為1.85%,表明試驗有較高的精確度和可靠性;決定系數(shù)r2=0.952 9,校正決定系數(shù)r2Adj=0.868 2,皆趨近于1,表明模型與實際情況吻合度較高。

      2.3.4 數(shù)值模擬參數(shù)標(biāo)定及試驗驗證 應(yīng)用Design-Expert 11軟件以物理試驗測定休止角36.567°為目標(biāo)值,對二階回歸模型進行尋優(yōu)求解,將得到的若干組解進行數(shù)值模擬,最后選擇與物理試驗測定休止角相對誤差最小的一組參數(shù)組合作為最優(yōu)解,即秸稈莖節(jié)-秸稈外皮碰撞恢復(fù)系數(shù)0.464、秸稈莖節(jié)-秸稈內(nèi)瓤滾動摩擦因數(shù)0.293、秸稈莖節(jié)-鋼滾動摩擦因數(shù)0.228。為驗證最優(yōu)解的可靠性,結(jié)合最優(yōu)參數(shù)組合重復(fù)進行3次數(shù)值模擬,3次休止角模擬結(jié)果分別為37.089°、36.716°和37.239°,平均值為37.015°,與物理試驗測定休止角36.567°的相對誤差為1.23%,驗證了數(shù)值模擬標(biāo)定參數(shù)的準(zhǔn)確度,休止角物理試驗與數(shù)值模擬試驗對比見圖9。

      3 討論與結(jié)論

      利用CNY-1型斜面儀和高速攝像機,通過物理試驗測得了秸稈莖節(jié)-秸稈莖節(jié)、秸稈莖節(jié)-秸稈外皮、秸稈莖節(jié)-秸稈內(nèi)瓤和秸稈莖節(jié)-鋼的靜摩擦因數(shù)分別為0.5~0.9、0.3~0.5、0.5~0.9和0.5~0.7;秸稈莖節(jié)-秸稈莖節(jié)、秸稈莖節(jié)-秸稈外皮、秸稈莖節(jié)-秸稈內(nèi)瓤和秸稈莖節(jié)-鋼的滾動摩擦因數(shù)分別為0.3~0.5、0.2~0.4、0.2~0.4和0.2~0.3;秸稈莖節(jié)-秸稈莖節(jié)、秸稈莖節(jié)-秸稈外皮和秸稈莖節(jié)-鋼的碰撞恢復(fù)系數(shù)分別為0.3~0.5、0.4~0.6和0.4~0.6。

      以物理試驗測得的接觸參數(shù)范圍作為數(shù)值模擬參數(shù)的選擇依據(jù),利用Matlab圖像處理技術(shù)對數(shù)值模擬結(jié)果進行二值化、提取邊緣輪廓及擬合直線處理,以獲得數(shù)值模擬休止角,利用Design-Expert 11軟件進行Plackett-Burman試驗,方差分析結(jié)果表明,對數(shù)值模擬休止角影響顯著的3個參數(shù)分別為秸稈莖節(jié)-秸稈外皮碰撞恢復(fù)系數(shù)、秸稈莖節(jié)-秸稈內(nèi)瓤滾動摩擦因數(shù)和秸稈莖節(jié)-鋼滾動摩擦因數(shù)。

      利用Box-Behnken試驗建立了顯著性參數(shù)與數(shù)值模擬休止角的二階回歸模型,以物理試驗測定休止角36.567°為目標(biāo)值,對模型進行了尋優(yōu)求解,得到了一組最優(yōu)解:秸稈莖節(jié)-秸稈外皮碰撞恢復(fù)系數(shù)0.464、秸稈莖節(jié)-秸稈內(nèi)瓤滾動摩擦因數(shù)0.293、秸稈莖節(jié)-鋼滾動摩擦因數(shù)0.228。

      利用最優(yōu)參數(shù)組合進行數(shù)值模擬驗證,得到休止角平均值為37.015°,與物理試驗測定休止角36.567°的相對誤差為1.23%,驗證了數(shù)值模擬參數(shù)的可靠性。

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