基于CBR的機械式大豆排種器設計重用技術

劉宏新 周興宇 賈 儒 付露露

(東北農業大學工程學院， 哈爾濱 150030)

0 引言

隨著制造技術的發展，農業裝備更新換代周期日益縮短，面對快速多變的市場，提高產品設計效率、加快產品整體流程速度、滿足用戶日益多樣化和個性化的需求是提高我國農業裝備生產企業競爭力的必要途徑[1-2]。在實際生產中，產品設計工作以適應性設計和變型設計為主[3]。據統計，制造業中55%的產品屬于適應性設計，20%的產品屬于變型設計，25%的產品屬于新設計，即約75%的產品采用修改已有產品來解決設計問題，即使全新設計也可借鑒已有產品展開工作[4-7]。因此，實現產品設計知識的重用對提高產品設計的效率與質量具有十分重要的作用。

產品設計重用是將檢索到的設計實例通過調整設計參數和修改少數零部件以滿足當前需求，從而提高設計效率和質量[8-9]。基于實例推理(Case-based reasoning，CBR)是當前實現設計重用的重要方法[10]。采用CBR技術可以檢索產品實例庫中與新機型設計要求相符或相似的設計實例，CBR技術已經廣泛應用于產品設計的各個領域[11-17]。但目前CBR缺乏定性與定量相結合的統一化的知識表達形式，在完成相似實例檢索后，缺少有效的實例評價與修改手段，限制了新產品研發的精確度與優化程度[18]。

近年來，作者團隊一直致力于農業裝備智能化設計研究，主要進展有：研究了基于模糊聚類法的大豆播種裝備譜系模塊劃分[19]，利用參數化建模方法實現模型的變型設計[20-21]，提出了一種數字模型全息體系與輔助標識的方法[22]，研究了基于物元標識的虛擬裝配技術[23]。以上研究為機械式大豆排種器設計重用技術研究奠定了良好的基礎。

排種器作為播種機的核心工作部件，其性能直接影響播種機的工作性能。排種器設計過程中包含大量的設計信息、規則和經驗，因此，研究排種器的設計重用技術具有重要的現實意義。本文以機械式大豆排種器為對象，采用物元對排種器設計知識進行定性與定量相統一表示，構建機械式大豆排種器設計重用實例庫，研究實例的檢索和評價方法，探索基于規則關聯的實例修改方法。通過將CBR與物元相結合實現機械式大豆排種器設計知識的重用，提高排種器設計效率與質量，亦可為其他類農業裝備智能化設計提供技術方案的借鑒。

1 設計重用流程

機械式大豆排種器設計重用是將以往成功的排種器設計實例用于當前的設計活動中，可有效提高排種器的設計效率。圖1為機械式大豆排種器設計重用流程，包括實例庫、實例檢索、實例調用與修改和虛擬仿真與改進。

(1)實例庫。實例庫是實現設計重用的基礎，在設計時，將已有產品的設計知識以物元的形式進行表示，進而轉換為實例庫中的實例，通過對實例庫中實例進行檢索、調用與修改，以適應新的設計需求。

圖1 排種器設計重用流程圖Fig.1 Design reuse flowchart of seed metering device

(2)實例檢索。實例檢索是設計重用的關鍵步驟。在進行實例檢索時，設計人員首先需要根據設計要求輸入檢索參數和閾值t，并確定是否采用系統默認權重，默認權重由專家打分確定并存儲于實例庫中。如不采用默認權重，則利用層次分析法(Analytic hierarchy process，AHP)由設計人員確定各檢索參數權重。通過對實例庫中各實例檢索參數的匹配計算，得到按相似度降序排列的推薦實例。如沒有滿足要求的設計實例，則修改檢索參數和閾值重新進行檢索或進行全新設計。

(3)實例調用與修改。選擇檢索到的重用實例，并從實例庫中調用實例參數化模型。重用的實例一般與需求之間存在一定的差異，設計人員結合專業知識對重用實例進行修改，以提高產品作業性能。如重用的實例不需要修改，則直接對重用實例進行虛擬仿真。

(4)虛擬仿真與改進。對重用或修改后的實例進行虛擬仿真，檢驗其是否能夠滿足當前作業對象下的性能需求。通過對仿真結果分析，確定是否能夠做進一步的改進設計。如進行改進，則由設計人員進行詳細設計，從而得到最終設計方案。如不需要進行改進設計，則直接將其作為最終設計方案，完成設計重用過程。

2 實例表示與實例庫構建

2.1 實例物元表示

實例清晰、完整和準確的表達，是實現設計重用的重要步驟。常用的實例表示方法有產生式規則表示法、謂詞表示法、語義網絡表示法和框架表示法。但這些表示方法具有對深層知識表達困難或使表達結果與原型不符等局限性[24]。為了能夠將實例、實例特征和特征的取值用簡潔、統一的方式進行表示，形成定性與定量相結合的實例表達形式，在此引入物元概念，以便解決產品設計過程中的復雜問題。

實例物元即表示實例和實例零部件的名稱、屬性及量值的物元，用M表示。對于實例和實例零部件Om，具有cmi(i=1,2,…,n)個屬性，Om關于cmi的對應量值vmi(i=1,2,…,n)，則其構成一個n維實例物元，記為

(1)

式中Om——實例和實例零部件名稱

m——實例和實例零部件標識

n——實例屬性數目，n∈N

屬性cmi所對應的量值vmi可以是數值、數值區間或對實例屬性的定性評價。

實例關系物元即表示實例零部件間相互關系的物元，用R表示。當實例零部件在尺寸、結構和裝配等方面存在相互關系時，若某一零部件屬性所對應的量值發生改變，必然會引起與其相關聯的實例屬性量值的變化，因此，可用實例關系物元表示，記為

(2)

式中Mi、Mj——存在相互關系的實例零部件

i、j——零部件標識

k——存在相互關系的屬性數目，k∈N

對于實例零部件Mi和Mj其屬性數目k可以不同；Vf(ij)為屬性間所對應的關系，Vf(ij)可以是等式、不等式、函數及關系表述語句。

2.2 實例庫構建

機械式大豆排種器實例庫由實例物元數據庫和實例CATIA參數化模型庫兩部分組成。其中，實例物元數據庫用于存儲實例特征屬性、量值等信息，即將實例轉換為物元表達形式后存儲于Access數據庫中。實例CATIA參數化模型庫存儲有實例的三維模型，用于實例模型的調用和修改。

由于不同類型排種器結構差異性較大，以排種器類別劃分基礎層次結構，建立圖2所示的排種器實例庫組織結構。這種組織結構有利于實例的檢索和重用，也使實例的再存儲有章可循，并且給實例庫的管理維護提供便利。實例模型采用CATIA知識工程模塊進行參數化建模，預先定義零部件間的尺寸及裝配關系，即將部分實例關系物元蘊含于實例模型中，從而使各零部件不再是孤立的個體，充分體現產品的整體特性。

圖2 實例庫組織結構示意圖Fig.2 Schematic of organizational structure of case library

3 實例檢索策略

3.1 實例屬性參數劃分

相似實例的共有特征是進行實例檢索的依據[25]。排種器設計過程中，既要考慮排種器的作業性能、整體尺寸，同時也要考慮其成本等因素。為了能夠快速、準確地從實例庫中獲取結構尺寸相近，且性能較優的排種器，本文將排種器的屬性參數劃分為基本參數、匹配參數和評價參數。

基本參數：能夠對實例的檢索范圍進行限定的參數。由于不同類型排種器結構差異性較大，檢索參數有所不同，而對于同一排種器在不同作業速度下的作業性能存在差異，不對作業速度進行限定會造成重復檢索和推薦，因此，本文將排種器的類型和作業速度作為基本參數。

匹配參數：反映與設計要求相似程度的參數。如窩眼輪式排種器的排種輪直徑，實例庫中已有排種器的排種輪直徑僅需與設計要求值相近即可，排種輪直徑差值的絕對值反映其相似程度。

評價參數：能夠反映排種器性能的參數。如排種器的合格指數，實例庫中已有排種器合格指數大于設計要求，且其差值越大說明該排種器性能越好。反之，說明性能越差。

3.2 檢索算法

機械式大豆排種器設計重用中，為了從實例庫中獲取結構尺寸相近且性價比較優的設計實例，在確定基本參數的前提下，需要對需求實例物元與實例庫中已有實例所對應的匹配參數和評價參數進行計算。本文在最近鄰算法基礎上進行改進，分別建立匹配參數和評價參數的相似度計算算法。假定實例物元集M′={M1,M2,…,Mj,…,Mm}，各實例具有屬性C′={c1,c2,…,ci,…,cn}，需求實例物元Mq與實例Mj的第ci個屬性所對應的量值分別為vqi和vji，則Mq與Mj對應的屬性ci的距離可表示為

dist(Mqi,Mji)=vji-vqi

(3)

(1)匹配參數相似度計算

對于匹配參數，僅需Mq與Mj的量值相近，無需考慮距離的正負。為了消除不同量綱的影響，進行歸一化處理，從而得到其相似度算法為

(4)

式中 max(vi)、min(vi)——第i個屬性所對應最大值和最小值

當vqi和vji為區間量時，取區間中點進行計算。

(2)評價參數相似度計算

評價參數中，有些參數量值越大表示排種器性能越好，其相似度計算式為

sim(Mqi,Mji)=

(5)

評價參數中，有些參數量值越小表示排種器性能越好，其相似度計算式為

sim(Mqi,Mji)=

(6)

式(5)、(6)中，當sim(Mqi,Mji)>0時，實例所對應的屬性量值滿足設計要求，且其值越大，說明該性能越優；當sim(Mqi,Mji)=0時，實例所對應的屬性量值處于臨界狀態；當sim(Mqi,Mji)<0時，實例所對應的屬性量值不能滿足設計要求，且其值越小，說明該性能越差。

根據式(4)～(6)，需求實例物元Mq與實例物元集M中所有實例對應屬性的計算結果可構成一個相似度矩陣

(7)

為了區分各屬性對決策的影響程度，本文默認采用專家評價的方式對各屬性評估并賦予不同權重W={w1,w2,…,wi,…,wn}，也可由設計人員根據不同參數的重要性利用AHP法確定權重。規范化檢索算式為

(8)

其中

該算法實現了對實例相似性與性能的計算，得到實例相似度范圍sim(Mqi,Mji)w∈[-1,1]，檢索時設定的閾值不宜過大。

4 實例修改

采用基于規則關聯的方法對實例進行修改。規則關聯是指實例結構尺寸參數與設計要求間存在可定量描述關系或與設計要求中的性能有強相關性。設計要求與實例結構尺寸參數間的規則關聯如圖3所示。實例結構尺寸參數包括主驅動參數P和被驅動參數U兩類，主驅動參數是與設計要求直接相關或對實例整體結構和性能起決定性作用的參數，如排種器種盤直徑、型孔個數等；被驅動參數是與主驅動參數間存在規則關聯的參數，隨主驅動參數的變化而變化。根據設計要求Q，通過對主驅動參數的調整可實現實例的快速修改。

基于規則關聯的實例修改過程的物元表達式為

(9)

其中

T*={T1,T2,…,Tn}

(10)

圖3 設計要求與實例結構尺寸參數規則關聯Fig.3 Relationship between design requirements and structural dimension parameters of cases

式中T*——修改方式集合

Mo——修改前實例物元

Oo——被修改的實例或實例零部件

M′o——修改后得到的新實例物元

coj——被修改的實例物元屬性

v′oj——修改后實例物元屬性的量值

實例物元Mo與實例物元集M′={M1,M2,…,Mm}中各實例物元間存在規則關聯，用關系物元集R′={Ro1,Ro2,…,Rom}表示，修改Mo引起的實例物元變化表達式為

(11)

以立式淺盆型排種器折邊傾角和排種盤直徑變化為例對基于規則的實例修改過程進行說明。圖4為排種器結構示意圖，其結構尺寸參數有排種盤直徑D、鉚釘孔分度圓直徑df、型孔分度圓直徑dk、折邊傾角α、折邊長度Lz和排種盤厚度B。其中，排種盤折邊傾角α和排種盤直徑D是影響排種器結構和性能的主要參數，將其作為主驅動參數。利用CATIA軟件構建模型，為實現排種盤的變形變異設計，需定義參數間的關聯規則。以型孔分度圓直徑dk為例，在圖5a的CATIA知識工程的規則對話框中輸入如下規則

if ′α′= =0deg

dk=D-9 mm

else if ′α′< >0deg

dk=(D/2-Lz/2)*cos(′α′)*2

利用此方法對排種盤其他參數進行設置，建立圖5b所示的排種盤參數化模型。

圖4 排種盤結構示意圖Fig.4 Structure sketch of seed plate

圖5 排種盤規則定義與模型建立Fig.5 Rule definition and model establishment of seed plate

排種盤結構變化會引起護種板、排種軸等一系列零部件的變化，依照上述方法建立排種器其他零部件參數化模型。分別取折邊傾角α等于0°、45°和90°，排種盤直徑D取160、220 mm，不同參數的排種器結構如表1所示。為便于對排種器內部結構進行觀察，隱藏了排種器右殼體、右檢視窗、上蓋等零部件。

由于實例修改過程的復雜性和領域適應性，目前實例的自動修改還存在很多問題，如設計回溯點的確定，設計失敗時數據的記錄和利用等[4,26]。本文采用交互式人工修改方法，將檢索到的相似實例的主驅動參數呈現在交互界面中，供設計人員修改。

5 人機交互與技術集成

5.1 人機交互界面

機械式大豆排種器設計重用過程中，用戶首先需要對重用排種器的類型進行選擇，進而進入與排種器類型相對應的檢索界面。圖6為排種器類型選擇界面，通過該界面可對重用排種器類型進行確定，同時了解所選排種器的結構、工作原理、特點及適用范圍。

表1 基于規則關聯的排種器修改
Tab.1 Modification of seed metering device based on rules association

圖6 排種器類型選擇界面Fig.6 Type selection interface of seed metering device

排種器檢索時，可采用通過專家打分確定的默認權重，也可由設計人員根據各檢索參數的相對重要性，利用判斷矩陣計算權重，圖7為立式圓盤排種器檢索界面。

圖7 排種器檢索界面Fig.7 Search interface of seed metering device

圖8 排種器實例修改界面Fig.8 Modification interface of seed metering device

圖8為立式淺盆型排種器實例修改界面，界面中包括排種盤直徑、折邊傾角、型孔個數等主驅動參數和排種器長度、高度等被驅動參數。其中，型孔個數隨排種盤直徑和型孔直徑的修改而變化，其參數可傳遞給排種器模型，與其他主驅動參數共同驅動模型修改。排種器長度、高度等被驅動參數不可人為修改，僅供設計人員對排種器尺寸進行整體把握，其文本框的Enabled屬性設置為False，單擊“參數確認”，其值會隨主驅動參數變化而變化。

5.2 技術集成

機械式大豆排種器設計重用實現的關鍵在于實例物元數據庫的連接和實例CATIA參數化模型庫中三維模型的調用與修改。

5.2.1數據庫連接

機械式大豆排種器設計重用過程中，采用Access關系型數據庫對排種器的實例參數進行存儲，其與人機交互界面的連接代碼如下

Dim conn As ADODB.Connection

Dim rs As Recordset

Set conn = New ADODB.Connection

Set rs = New ADODB.Recordset

conn.ConnectionString = "Provider=Microsoft.Jet.OLEDB.4.0;Data Source=" + App.Path + "DataBaseSMD_Ass.mdb"

conn.Open

5.2.2實例模型的調用與修改

通過對CATIA進行二次開發，實現對CATIA的訪問、實例模型調用和修改，其程序流程圖如圖9所示。

6 實例分析

6.1 需求實例物元與作業對象確定

排種器作業性能受種子外形尺寸影響，設定重用排種器的作業對象為墾豐16大豆種子，測得粒長、粒寬、粒厚平均值為6.95、6.77、6.18 mm；最大值分別為7.46、7.35、6.89 mm；最小值分別為6.16、6.09、5.69 mm。根據設計要求建立需求實例物元Mq為

圖9 實例模型調用與修改流程圖Fig.9 Invocation and modification block diagram of instance model

其中，基本參數為排種器類型和作業速度，匹配參數為排種盤直徑，評價參數為合格指數、破損率和成本。

6.2 實例檢索

設定閾值t=0.4，計算匹配參數與評價參數權重，構造判斷矩陣H為

權重W=(0.072 4,0.483 7,0.317 5,0.126 4)，檢索得到如表2所示按相似度降序排列的推薦實例。

6.3 實例調用與修改

選擇表2中相似度最大的立式淺盆型排種器作為設計重用對象。為提高排種器作業性能，在排種器實例修改界面中，對排種器主驅動參數作如下修改：①根據作業對象大豆種子平均粒長6.95 mm，最大粒長7.46 mm，暫定型孔直徑為8 mm。②在型孔中心距一定時，增大排種盤直徑會增加型孔數目；在轉速一定時，排種盤旋轉一周排出種子越多，即相同株距下，增大排種盤直徑可降低排種盤轉速，有利于高速作業[27]。且當型孔直徑減小時，大種盤直徑有利于型孔數目的增加，因此，在設計要求允許范圍內，將排種盤直徑修改為230 mm。③在作業速度和株距一定時，增加型孔數目，可降低排種盤轉速，增加充種時間，提高充填率。在型孔直徑為8 mm，排種盤直徑230 mm條件下，實例修改界面中型孔個數計算值為42個。修改前后排種器參數如表3所示。修改后的排種器模型如圖10所示。

表2 排種器推薦實例Tab.2 Recommended cases of seed metering device

表3 排種器參數對比Tab.3 Comparison of parameters of seed metering device

圖10 排種器三維模型Fig.10 3D model of seed metering device

6.4 虛擬仿真與改進

6.4.1EDEM虛擬仿真

利用EDEM軟件對修改后的排種器進行離散元仿真驗證。接觸碰撞模型為Herz-Mindlin(no slip) built-in模型。仿真參數設置如表4所示[28-29]。

表4 EDEM仿真參數設置Tab.4 EDEM simulation parameter setting

墾豐16大豆種子呈近似橢球形，采用球充填方法建立種子模型。充填球的原則為：充填球的外輪廓盡可能逼近橢球的外輪廓；充填球的球心落在橢球的軸線或軸平面上；在滿足精度的條件下，充填球數盡可能少[30]。本文分別采用4、5、9、13球構造大豆種子模型，如圖11所示。4、5球與種子橢球形差距相對較大，交界線明顯，9、13球更接近橢球形，曲線更為流暢，理論上充填球數越多越接近種子實際輪廓，但隨著球數增多會導致仿真計算時間增加。以測定的種子平均粒長、粒寬和粒厚為標準，綜合考慮種子外形曲線的圓滑性和仿真效率，采用9球充填建立大豆種子模型，設定種粒尺寸呈正態分布。

圖11 大豆種子模型Fig.11 Soybean seed models

將排種器CATIA參數化模型另存為stp格式并導入到EDEM軟件中，設置排種盤為轉動部件，并在兩型腔頂部分別添加虛擬工廠。排種盤轉速計算式為

(12)

式中n——排種盤轉速，r/min

u——作業速度，km/h

zk——型孔數

e——理論株距，取10 cm

根據需求實例物元中對排種器作業速度要求，對作業速度在7 km/h下排種器作業情況進行虛擬仿真，仿真結果為：合格指數91.3%，重播指數8.3%，漏播指數0.4%。

修改后的排種器在當前作業對象下合格指數大于90%，滿足設計要求，但小于修改前的91.6%，重播指數偏高是造成合格指數降低的主要原因。通過對EDEM仿真過程分析發現，重播指數偏高的原因為型孔尺寸相對種子模型較大，沿排種盤軸向和圓周方向均有兩粒種子同時填充的情況，且多余的種子未能在清種區及時清除，如圖12所示。由此可知，在實例修改過程中，減小型孔直徑是正確的。且通過對型孔結構進行改進設計，可進一步降低重播指數，提高排種器作業性能。

圖12 排種器仿真試驗截圖Fig.12 Screenshots of seed metering device simulation test

6.4.2改進設計

改進前排種器型孔結構如圖13所示[31]。排種盤厚度H=8 mm，外引導面深度dh=1 mm， 基圓半徑r0=4 mm，外面傾角Ψ=78°，內面傾角β=40°。型孔呈近似圓錐狀，導致型孔內部空間較大，易造成尺寸較小的種粒同時填充，且型孔在排種盤軸向和圓周方向均有擋邊，不利于清種，從而造成重播。

圖13 修改前的排種器型孔結構Fig.13 Hole structure of seed metering device before modification

圖14 型孔結構分析Fig.14 Hole structure analysis

對排種器漏播與重播臨界狀態進行分析，以便對型孔結構進行改進，如圖14所示。圖中D為排種盤直徑，D=230 mm，Φ為充種與清種區域角，Φ=150°，ω為排種盤轉動角速度，dd為種子最大直徑，G為種子重力；Lg為型孔擋邊長度臨界值；dx為種子平均直徑。圖14a的排種盤簡化圖中，陰影部分為排種器的護種區[32]。根據測量所得到的種子參數，對型孔結構進行改進分析。外面傾角Ψ仍取78°，外引導面深度dh=1 mm；設定大豆尺寸參數服從正態分布，置信水平95%，計算得粒長的置信上限為7.07 mm，以置信上限為型孔設計基準，型孔直徑取1～1.5倍置信上限，確定基圓半徑r0=4 mm，型孔內深8 mm，型孔尺寸可滿足測量所得粒長最大值7.46 mm要求。考慮部分粒徑偏離區間范圍以及漏播和重播兩種臨界狀態，若假定種子為球體，最大直徑dd=8 mm，型孔內面傾角β=0°，當型孔進入護種區瞬間，型孔擋邊長度臨界值為1.73 mm，即該長度可保證種子重力剛好通過擋邊邊緣，如圖14b所示。因此，確定型孔擋邊長度Lg=2 mm，考慮型孔加工工藝性，型孔擋邊厚度b取1 mm，此時，排種盤厚度H=10 mm，型孔沿排種盤圓周方向長度為10 mm；若仍將種子假定為球體，僅有當兩粒種子平均直徑dx=5 mm時才會發生重播，即重播臨界狀態，如圖14c所示。而測得粒厚最小值為5.69 mm，滿足設計要求。增大型孔內面傾角，型孔內部空間相應增大，容易造成重播，因此，型孔內面傾角β確定為0°，修改后的型孔結構如圖15所示。修改后的型孔內部由近似圓錐狀變為長圓孔，型孔沿排種盤圓周方向尺寸變小，為進一步提高排種器性能，修改型孔個數，最終確定型孔個數為46個。

圖15 修改后的排種器型孔結構Fig.15 Hole structure of seed metering device after modification

7 結果驗證

7.1 仿真驗證

為驗證改進后排種器的可用性，對4～12 km/h下的排種器作業性能進行虛擬仿真，結果如表5所示。

表5 不同作業速度下排種器仿真結果Tab.5 Simulation results of seed metering device at different operation speeds

由表5可知，修改后的排種器的漏播指數隨著作業速度增大而上升，由于型孔沿排種盤軸向和周向尺寸減小，沒有重播發生，在作業速度為7 km/h時，合格指數為99.2%，其作業性能相對改進前得到提高。

7.2 臺架試驗

在改進后的排種器樣機上進行臺架試驗。試驗地點為東北農業大學排種性能實驗室，試驗品種為墾豐16大豆種子，千粒質量約為170.67 g，自然休止角27.93°。試驗儀器采用JPS-12型計算機視覺排種器性能檢測試驗臺。按照GB/T 6973—2005單粒(精密)播種機試驗方法進行，每組試驗重復3次，取平均值，排種器試驗臺及試驗結果分別如圖16和表6所示。

由表6可知，臺架試驗結果與仿真結果基本相同，在4～12 km/h的作業速度下，合格指數相對誤差最大值為3.6%。產生誤差的原因可能是臺架試驗用種子與仿真種子模型存在差異性，臺架試驗鏈條傳動產生振動，樣機制造加工精度等。

圖16 排種器試驗臺Fig.16 Seed metering test-bed1.油刷 2.試驗臺架 3.排種器 4.傳動系統 5.圖像采集裝置 6.種床帶

作業速度/(km·h-1)排種盤轉速/(r·min-1)合格指數/%重播指數/%漏播指數/%變異系數/%破損率/%47.2598.61.406.4059.0698.31.707.50610.8798.31.00.78.90712.6898.01.20.89.70814.4997.21.61.210.10916.3096.51.42.110.401018.1295.31.13.611.801119.9394.90.84.312.401221.7492.90.76.413.20

8 結論

(1)采用包含實例名稱、特征屬性和量值的實例物元對排種器設計知識進行表示，可以實現對設計知識定性、定量的描述，使設計知識的表示完整、具體、清晰、規范，有利于設計知識的有效利用。

(2)將排種器屬性劃分為基本參數、匹配參數和評價參數，通過確定基本參數，可縮小檢索范圍，對匹配參數和評價參數采用與之對應的計算算法，可實現實例的檢索與評價，這種方法可減少實例檢索過程中的計算量，提高檢索的效率與準確度。

(3)對重用排種器的主驅動參數進行修改，并對型孔結構進行改進設計和試驗驗證。結果表明，在7 km/h作業速度下，合格指數98.0%、重播指數1.2%、漏播指數0.8%、變異系數9.7%、破損率0。改進后的排種器作業性能得到了提高，證明了設計重用技術的可行性和有效性。