花生種子顆粒離散元仿真參數標定與試驗

吳孟宸，叢錦玲,3，閆 琴，朱 彤，彭心怡，王怡蘇

花生種子顆粒離散元仿真參數標定與試驗

吳孟宸1，叢錦玲1,3※，閆 琴2，朱 彤1，彭心怡1，王怡蘇1

（1. 石河子大學機械電氣工程學院，石河子 832003；2. 石河子大學水利建筑工程學院，石河子 832003；3. 農業農村部西北農業裝配重點實驗室，石河子 832003）

由于花生排種裝置在優化設計過程中缺乏準確的仿真模型參數，從而造成仿真與理論計算結果存在較大誤差，一定程度上制約了花生排種裝置的發展。該研究系統測定了花生種子的三軸尺寸、顆粒密度、彈性模量、泊松比等本征參數及其靜摩擦因數、滾動摩擦因數、恢復系數。通過開展花生種子顆粒堆積試驗，標定得到花生種間靜摩擦因數為0.213，種間滾動摩擦因數為0.035。為檢驗標定參數的可靠性，開展了花生堆積角仿真與物理試驗對比，結果表明花生物理堆積角和仿真堆積角相對誤差為0.22%。通過開展機械式花生精量排種器的仿真與臺架排種性能的對比試驗，得到排種性能中漏播指數、重播指數相對誤差分別為8.24%、5.12%，結果表明花生標定參數具有可靠性。該研究結果可為排種裝置的優化設計與仿真研究提供理論參考。

試驗；離散元法；排種裝置；堆積角；滾動摩擦

0 引 言

目前，中國油料作物總產量呈上升趨勢，但食用油量仍超過65%依靠進口[1]。花生作為中國第二大油料作物，單產量居油料作物首位，對中國糧油安全具有重要影響。近年來，中國花生種植面積穩中有升，2018年全國花生種植面積約為4.62×1010m2，產量為1.73×107t[2-3]，具有良好的發展前景。

花生種植是花生生產的重要環節，機械化播種是提高花生種植效率的重要方式，排種器作為花生播種機的核心部件，對播種效率有直接影響。為提高排種器工作性能，國內外學者對排種裝置進行了大量研究[4-6]。近年來，基于離散元法的EDEM軟件廣泛應用于排種裝置優化分析中。通過離散元法研究其關鍵部件與種子間的相互作用，為排種器設計及優化提供參考依據，可有效提高研發效率，減少研發成本。王鳳花等[7]利用EDEM軟件分析排種裝置振動頻率和震動幅度對種群離散程度的影響，為排種裝置充種性能的分析提供理論參考；楊薇等[8]利用EDEM軟件分析了排種裝置齒形攪種盤對種子充填角的影響；李兆東等[9]采用EDEM軟件開展了傳統平面盤、凹槽盤、槽齒盤3種排種盤的擾種對比試驗。因仿真輸入參數的合理性是離散元仿真結果可靠的基礎，為得到準確的離散元仿真分析結果，需要精確的輸入參數值（如顆粒密度、泊松比、彈性模量和與接觸材料間的摩擦因數等）。目前離散元仿真分析的研究對象多為小麥[10]、水稻[11]、馬鈴薯[12]等物料，花生種子仿真模型物性參數標定及其排種裝置離散元仿真分析鮮有報道。

本研究以四粒紅花生為研究對象，基于國內外散粒體物料基本參數測量方法，對花生本征參數及其相互作用特性參數進行測定，建立花生種子離散元仿真模型。并使用EDEM軟件（離散元法）對花生種子顆粒堆積過程進行仿真，采用圖像處理方法測定花生種群堆積角，利用堆積角試驗對種間摩擦因數及種子與材料間滾動摩擦因數進行離散元仿真標定。通過臺架試驗驗證花生模型及其仿真參數的可靠性，以期為花生排種裝置結構優化提供參考。

1 材料和方法

選用四粒紅花生作試驗對象，花生種子屬散粒體物料，在仿真裝置內的運動為散粒體運動過程[13]，采用離散元仿真軟件分析時可用Hertz-Mindin模型[14]模擬顆粒間及顆粒與裝置間的相互作用。其次，隨著精量播種技術的發展，3D打印技術被應用于精量排種裝置的加工制造中，光敏樹脂及有機玻璃（Polymethyl Methacrylate，PMMA）被廣泛應用。因此，選擇測定以上2種非金屬材料與花生種子間的接觸特性。試驗所用花生種子經人工清選，無損傷，無霉變，其平均含水率為12.95%，容重為0.69×103kg/m3，花生種子顆粒密度為1.04×103kg/m3。所有非破壞性測量試驗都使用相同的樣本。

1.1 花生種子顆粒體幾何模型

為確定花生種子的物理模型，隨機取四粒紅花生種子200粒，通過電子游標卡尺（精度0.01 mm）對種子三維尺寸（××）進行測量，如圖1 a所示。四粒紅花生種子長度、寬度、厚度平均值為13.44 mm×8.37 mm×8.02 mm，根據測量結果發現花生種子整體呈橢球形。為便于后續相關試驗的開展，將花生種子形狀按球形度S[12]分為橢球形（S<0.8）和類球形（S>0.8），所測樣本中兩者占比分別為87%和13%。

開展離散元仿真分析試驗時，需設置花生種子仿真模型的分布屬性，本研究以花生種子的體積分布為依據進行參數設置。因花生種子近似橢球形，根據橢球體積公式[15]求得花生種子的體積，進而獲得花生種子的體積分布，對其平均值及標準差進行測定。花生種子三維體積基本呈正態分布（圖1b），且其三維體積均值和標準差分別為0.473和0.084 cm3。

注：長軸方向為Z軸，沿種臍方向為Y軸，橫向為X軸；L、B、T分別為花生種子顆粒的長度、寬度、厚度，mm。

1.2 泊松比

四粒紅花生種子種皮較薄，采用圓柱試樣壓縮方法測量較為困難。隨機選取10粒花生種子，記錄其長軸方向（軸）和橫向（軸）原始尺寸。利用萬能材料試驗機（型號：DF-9000）對整個花生種子進行壓力變形試驗，通過測量花生種子加載前后開裂極限處軸向和橫向的變形量計算泊松比[16]。試驗過程中以0.1 mm/s速度對花生種子進行軸向加載，當花生種子出現破裂時停止加載。使用萬能材料試驗機記錄其軸向形變，電子游標卡尺記錄花生種子在軸向載荷開裂極限處的橫向形變。通過式（1）計算泊松比，結果取平均值。

式中為種子泊松比；為橫向變形，mm；為樣本寬度，mm；為軸向變形，mm；為樣本長度，mm；1為樣本破裂后的橫向尺寸，2為樣本橫向原始尺寸，mm；1為樣本試驗前的軸向高度，mm；2為樣本破裂后的軸向高度，mm。測得花生種子的泊松比為0.362。

1.3 彈性模量

本研究采用赫茲接觸應力方法測定花生種子的彈性模量[17]。隨機選取10粒花生種子，分別記錄其原始長度、寬度、厚度。通過質構儀（型號：TA-XT plus，英國Stable Micro System公司）開展花生種子彈性模量測定試驗，試驗采用P/36R壓縮探頭，試驗時花生種子平放于壓縮探頭中心正下方，壓縮前速度為0.04 mm/s，壓縮時速度為0.02 mm/s，壓縮后速度為2.0 mm/s，觸發力為0.049 N。

由赫茲公式[18]推導得出，彈性模量計算公式為：

由于花生種子與壓縮裝置兩接觸面接觸點處的曲率半徑幾乎相同，因此可將式（2）簡化為[19]

1.4 靜摩擦因數

花生種子間及種子與接觸材料間的靜摩擦因數是重要的摩擦特性，也是排種裝置的重要設計參數[20]。由于排種器排種盤為光敏樹脂，排種器前端蓋為有機玻璃，其在工作過程中與種子相接觸，因此選擇測定光敏樹脂、有機玻璃板與花生種子間的摩擦特性及花生種間的靜摩擦因數。

1.4.1 花生種子與兩種非金屬材料間的靜摩擦因數

本研究使用斜面法[21]測量花生種子靜摩擦因數。根據自制摩擦因數測定裝置結構尺寸，所用待測材料板長、寬、厚分別為300 mm×150 mm×5 mm，試驗裝置如圖2所示。因花生種子近似橢球形，測量靜摩擦因數時將其沿長軸方向擺放于待測材料表面，試驗時緩慢轉動手柄使斜面傾角逐漸增大，當種子在斜面上具有向下滑動趨勢時，記錄斜面傾角，即滑動摩擦角，記為，計算花生種子的靜摩擦因數=tan。隨機選取10粒花生種子，每粒種子重復進行3次試驗，剔除具有滾動趨勢的試驗值，取滑動狀態的結果進行計算。測得花生種子與有機玻璃、光敏樹脂板間靜摩擦因數平均值分別為0.293、0.441。

圖2 花生種子與接觸材料間的靜摩擦因數測試試驗

1.4.2 花生種間靜摩擦因數

花生種間的靜摩擦因數也采用斜面法進行測定。將花生種子按其形狀緊密排列，將尺寸過大的種子底部切除（使種子層表面平齊）粘貼于A4紙表面，制成種子板（圖3 a），并固定于摩擦因數測定裝置上。試驗時將花生種子沿長軸方向置于種子板兩花生顆粒縫隙間的上表面（圖3 b）。隨斜面傾角緩慢增加，當花生種子具有沿種子板面下滑運動趨勢時，記錄此刻斜面傾角，隨機重復10組試驗。測得花生種間靜摩擦因數平均值為0.384。

圖3 花生種間的靜摩擦因數測量

1.5 碰撞恢復系數

1.5.1 試驗設備

恢復系數定義為碰撞后的法向分離速度與碰撞前法向速度的比值[22-23]。本研究采用種子自由下落及高速攝像圖像采集處理結合的方式進行恢復系數的測定。根據運動學原理，設計了花生種子恢復系數測定裝置，包括三腳架、硅膠軟管、坐標網格紙、待測材料板、數顯角度尺（精度0.01°）、高速攝像機（型號：MS55KS2）、真空泵、自制斜面儀、照明設備和裝有細沙土的緩沖盒。其中：硅膠軟管通過三腳架固定，一端與真空泵相接；坐標網格紙為拍攝背景，便于圖像處理后期尺寸的校準；照明設備為LED燈，可有效避免拍攝圖像出現閃頻情況，增強試驗拍攝效果。待測材料為有機玻璃、光敏樹脂和種子板；試驗高度參考鴨嘴式穴播器種箱與排種器進種口間的高度進行設定，為300 mm。

1.5.2 試驗原理及結果

將碰撞材料貼付于斜面儀，斜面傾角為30°；種子通過真空泵吸附于硅膠軟管一端，距斜面儀下落點高度為300 mm。打開照明設備，將鏡頭正對斜面儀，使得攝像機可完全采集種子下落軌跡圖像。試驗時以每秒500幀的速度垂直種子下落方向進行拍攝。

為減小測量誤差及花生種間個體差異對試驗結果的影響，隨機選取25粒花生種子分別從設定高度（300 mm）自由下落。與待測材料板碰撞后作拋物線運動，最終落至緩沖盒中，將下落的視頻文件單獨命名。試驗結束后，篩選出花生種子落點聚集性大于90%所在區域對應種子下落的視頻文件，選取10粒花生種子的有效碰撞視頻文件導入高速攝像視頻圖像處理軟件ProAnalyst中對種子碰撞軌跡進行選取及分析。

1.花生種子 2.待測材料 3.斜面儀

1.Peanut seed 2.Material to be tested 3.Inclinometer

注：′為種子下落點；點為坐標原點；為種子下落高度，mm；、為測量點，1、2及1、2分別對應其相對坐標原點的高度和水平位移，mm；V、V分別為種子碰撞后的水平、豎直分速度，m·s-1。

Note:′ is the seed falling point;is the origin of coordinates;is the falling height of seed, mm;andare measurement points;1,2and1,2correspond to the height and horizontal displacement of the relative coordinate origin, respectively, mm;VandVare the horizontal and vertical velocities respectively, m·s-1.

圖4 碰撞恢復系數原理圖

Fig.4 Schematic diagram of collision recovery coefficient

利用高速攝像圖像處理軟件選取花生種子碰撞后拋物線上兩點，通過上述尺寸比例關系，分別獲得兩點的水平位移1和2及豎直位移1和2。根據運動學方程原理[24]計算出花生碰撞前的速度以及碰撞后的水平方向分速度和豎直方向分速度，由恢復系數定義得到花生種子的碰撞恢復系數計算公式為：

計算得花生種子與有機玻璃板、種子板、光敏樹脂板之間的碰撞恢復系數平均值分別為0.515、0.505、0.519。

1.6 滾動摩擦因數

花生種子的滾動摩擦因數與種子形狀、尺寸、質量和接觸面表面性質有關[20]。本研究采用斜面法[25]對其進行測定。為保證種子處于滾動狀態，選取已制備樣品中10粒球形度較高（平均球形度為0.92，標準偏差為0.03）的花生種子進行試驗；試驗材料選用光敏樹脂、有機玻璃板和種子板。

試驗時將不同材料貼附于摩擦因數測定裝置測試面板上，花生種子放置在待測材料表面。逐漸增大接觸面與水平面間的夾角，當種子在接觸材料表面剛開始滾動時停止，由數顯角度尺記錄此刻角度，記為1，計算花生種子的滾動摩擦因數1=tan1。每粒種子重復試驗3次，結果取平均值。

測得花生種子與有機玻璃、光敏樹脂、種子板間的滾動摩擦因數平均值分別為0.099、0.126、0.135。

1.7 堆積角仿真標定

因堆積角反映了散粒物料流動、摩擦等特性，與接觸材料和其自身物理特性相關[26-27]。由于花生種子顆粒形態上存在一定差異，在EDEM軟件中模擬單顆粒的參數不具普適性，因此，本研究開展了花生種子堆積角試驗對其物理參數進行標定。

1.7.1 物理堆積角的測定

物理堆積角試驗于石河子大學生物物料實驗室進行，室內溫度為(24±2)℃，試驗樣本與上述試驗相同。

如圖5所示，物理堆積角實際測量裝置為一無蓋殼體，其長×寬×高為120 mm×120 mm×120 mm，材料為有機玻璃。試驗時將試驗裝置放置在有機玻璃板上，殼體一側擋板可向上滑動。試驗時緩慢抽提擋板，此過程中種群在重力作用下向開口處滑落，待種群穩定后，種群坡度角即為花生物理堆積角。重復進行10次試驗，利用數碼相機將每次試驗結果垂直于種群坡度角進行拍攝供進一步分析。

圖5 堆積角測試試驗

為更準確的測量堆積角，減少人為測量誤差，采用圖像處理方法對試驗照片進行分析。MATLAB讀取圖像后，依次對圖像進行灰度處理、二值化處理，閾值分割，最后提取輪廓邊界點，邊界點之間的連線即為花生種群堆積角的輪廓曲線，將輪廓點坐標導入Origin軟件對輪廓曲線進行繪制及線性擬合。直線斜率的反正切函數值即為花生種子的物理堆積角，求均值得到花生種群堆積角為22.97°。

1.7.2 花生種子仿真模型的建立及仿真參數設置

仿真試驗時，首先建立花生種子仿真模型。根據四粒紅花生種子的三維尺寸及形狀，分別選出與計算平均值最接近的2類花生種子進行建模。將花生種子沿垂直于軸平面分多層切開，完成后分別置于15 mm×15 mm的方格內利用數碼相機垂直于花生切片表面采集圖像，使用Photoshop軟件沿圖像方格邊界裁剪后導入CAD中，使用樣條曲線描繪花生種子切片輪廓。同時，在Solidworks中按切片高度建立對應基準面，自上而下將切片輪廓按比例逐個插入，使用放樣命令建立花生種子三維模型（圖6）。

圖6 花生種子顆粒及其離散元模型

本研究使用球顆粒填充法[28]建立花生種子仿真模型，將測定的花生物理特性參數輸入EDEM軟件中自動計算花生種子顆粒仿真模型自身物料屬性。同時，將測量裝置幾何模型導入EDEM軟件中，根據物理堆積角試驗定義仿真模型幾何關系，即花生種子顆粒模型填充高度，幾何模型形狀、尺寸與物理試驗裝置相同。將測量裝置材料設置為有機玻璃，其物理屬性同文獻[29]中材料參數。試驗時殼體側擋板以0.05 m/s速度提升，花生種群自然下落形成堆積。試驗結束后使用MATLAB軟件對堆積角圖像進行處理。

1.7.3 花生種間摩擦因數的標定

仿真幾何模型材料設置為有機玻璃，其他輸入參數使用上述試驗測定值進行堆積角仿真試驗，可得花生種子仿真堆積角為29.84°，所得結果與物理堆積角22.97°相對誤差為29.91%。分析其原因，是由于通過離散元球顆粒填充花生種子模型后球顆粒間存在凹陷，仿真試驗時會增大種間接觸面積，導致花生種子仿真模型表面粗糙度增大。這對花生種子仿真模型種間摩擦因數影響更為顯著[30]，因此需對花生種間摩擦因數進行標定。

選取種間靜摩擦因數和滾動摩擦因數為試驗因子，花生物理堆積角為響應值，開展2×3全因素試驗，根據本研究種間摩擦因素測定值進行大量預試驗，確定仿真試驗水平如表1所示。根據表1試驗水平開展仿真堆積角試驗，建立回歸方程求出最優值。

表1 試驗設計

2 仿真堆積角結果與分析

2.1 堆積角變化趨勢分析

種間靜摩擦因素、種間滾動摩擦因素與花生堆積角之間的仿真試驗結果如表2所示。

表2 堆積角仿真試驗結果

由表2可知，仿真堆積角值隨種間靜摩擦因數與滾動摩擦因數的增大而增大，靜摩擦因數較滾動摩擦因數對堆積角影響更加顯著。靜摩擦因數取值<0.245時堆積角值增長幅度較大，當取值>0.245時增長趨勢減緩，但減緩幅度較小，進一步說明花生種子離散元仿真模型滾動摩擦因數與靜摩擦因數對花生堆積角影響較大。

2.2 堆積角回歸分析

利用MATLAB擬合工具箱Cftool對仿真結果進行二元回歸擬合，得到種間靜摩擦因數、滾動摩擦因數對堆積角影響的數學模型為：

式中為物理堆積角，(°)；1為種間靜摩擦因數，2為種間滾動摩擦因數。該回歸方程的決定系數2=0.998，均方根誤差為0.39°，表明回歸方程與實際數據的擬合度較高，具有良好的可靠性。將堆積角目標試驗值22.97°代入公式中，求解得出種間靜摩擦因數和滾動摩擦因數值分別為0.213和0.035。

3 試驗驗證

3.1 堆積角試驗驗證

對確定的花生種間靜摩擦因數0.213、滾動摩擦因數0.035作堆積角仿真試驗，試驗結束后采集圖像與花生物理堆積角進行對比（圖7）。仿真試驗堆積角為23.02°，與物理堆積角22.97°的誤差為0.22%。較標定前二者相對誤差（29.91%）有明顯改善。

圖7 堆積角試驗驗證

3.2 排種仿真試驗及驗證

開展機械式花生精量排種器排種性能仿真試驗，計算其與排種器臺架試驗重播指數、漏播指數間的相對誤差，進一步檢驗標定的花生種子仿真參數的可靠性。

3.2.1 仿真參數設置

本研究使用一種機械式花生精量排種器，型孔輪上設置有導種條，可以使花生種群流動性提高，增加充種率。排種器運行過程中與花生種子接觸的主要有前蓋板、排種輪和種刷，材料分別為有機玻璃、光敏樹脂和尼龍塑料。仿真試驗時，為驗證標定參數的準確性，仿真模型材料與實際情況保持一致，通過查閱文獻獲得材料基本屬性及其他相關參數如表3所示。將排種器模型導入EDEM軟件，排種器轉速設置為20 r/min，花生種子顆粒模型生成數量為300粒，仿真時間為40 s。

3.2.2 模型仿真排種過程及結果

花生精量排種器排種仿真過程如圖8所示，排種盤順時針旋轉，種子在自身重力及周圍種群摩擦阻力的作用下進入型孔（圖8 a）；隨著排種盤旋轉，型孔到達種刷位置，型孔外的種子在自身重力及種刷推力的作用下向種室方向滾落（圖8 b）；當型孔隨排種盤轉離種刷后，種子隨型孔轉至攜種區（圖8 c）。

1.花生種子 2.排種盤 3.型孔 4.種刷

表3 模型仿真所需材料參數

3.2.3 臺架試驗驗證

如圖9所示，排種臺架試驗于石河子大學排種性能實驗室的JPS-12型排種器性能檢測試驗臺上進行，該試驗臺主要由圖像采集裝置、傳動系統、排種器、排種器安裝架與試驗臺組成。試驗種子樣本與上述試驗為同一批次，品種為四粒紅，百粒質量為53.2 g，平均含水率為12.95%。型孔輪采用3D打印技術加工而成，材料為光敏樹脂，排種器前蓋板材料為有機玻璃。試驗時轉速為20 r/min。

1.圖像采集裝置 2.傳動軸 3.排種器 4.安裝架 5.試驗臺

根據國家標準GB/T6973-2005《單粒（精密）播種機試驗方法》技術要求[34]，選取排種性能中重播指數、漏播指數作為試驗指標，每次測定300粒花生種子，重復3次。

式中為理論排種顆粒數，1為重播顆粒數；2為漏播顆粒數。

3.2.4 試驗結果與分析

花生排種器臺架試驗與仿真結果如表4所示。由表4可知，仿真與試驗重播指數分別為5.75%、6.06%，其相對誤差為5.12%；仿真與試驗漏播指數分別為3.94%、3.64%，其相對誤差為8.24%。其結果說明本研究花生仿真參數標定值具有可靠性。仿真與試驗重播指數、漏播指數均滿足JB/T 10293-2001《單粒（精密）播種機技術條件》[35]播種要求。

表4 仿真與試驗結果對比

4 結 論

1）測得花生種子的本征參數（三軸尺寸、顆粒密度、泊松比和彈性模量）及相互作用特性參數（恢復系數、靜摩擦因數和滾動摩擦因數）。通過堆積角仿真試驗對種間摩擦因數進行標定，得到種間靜摩擦因數為0.213，種間滾動摩擦因數為0.035。

2）花生仿真與物理堆積角相差誤差為0.22%；花生排種裝置仿真與臺架試驗重播指數相對誤差為5.12%，漏播指數相對誤差為8.24%；仿真與臺架試驗重播指數、漏播指數相對誤差均小于技術要求10%，滿足JB/T 10293-2001《單粒（精密）播種機技術條件》播種要求。

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Calibration and experiments for discrete element simulation parameters of peanut seed particles

Wu Mengchen1, Cong Jinling1,3※, Yan Qin2, Zhu Tong1, Peng Xinyi1, Wang Yisu1

(1.,832003,; 2.832003,;3.832003,)

In order to obtain the parameters required for the discrete element simulation between the peanut seed and the seed-metering device, the basic physical parameters of peanut seeds, such as the grain density, the dimension feature, Poisson's ratio, elastic modulus, static friction coefficient and recovery coefficient, were determined by experimental method. The average density was 1.04×103kg/m3, the average moisture content was 12.95%, and the bulk density was 0.69×103kg/m3of peanut seed were used. 200 peanut seeds were randomly selected from the peanut seeds with good quality, and the characteristic size of the peanut was measured by a digital vernier caliper. The results showed that the long average of peanut seeds was 13.44 mm, the width was 8.37 mm, and the thickness was 8.02 mm. Since the shape of peanut seeds was similar to an ellipsoid, the volume of the peanut seed was calculated by the ellipsoid volume formula. The volume distribution of peanut seeds was basically normal distribution. With the pressure deformation experiment of peanut seeds was carried out by universal materials testing machine, and Poisson's ratio of peanut seeds was calculated by measuring the deformation of length and width before and after loading seeds, and the result was 0.362. The elastic modulus of peanut seeds measured by Hertz contact stress method was 5.06×107Pa. Using the self-made measuring apparatus of peanut seed static friction coefficient, the static friction coefficients between peanut seed and other material including photosensitive resin and PMMA were measured, and these were respectively 0.441 and 0.293. By the combination of seed-free fall and high-speed camera image acquisition and processing, the collision recovery coefficient between peanut seed and material including peanut seed, photosensitive resin and PMMA was determined, and the collision recovery coefficient was 0.505, 0.519 and 0.515, respectively. Since the current rolling friction coefficient measurement method is not yet mature, the rolling friction coefficient between peanut seeds and the above two materials was measured by the inclined surface method and high-speed photography method. The results showed that the rolling friction coefficients between the peanut seeds and the two materials determined by the inclined surface method were 0.126 and 0.099, respectively. Due to the difference between peanut seeds and simulation particles in shape, the particle models established by the discrete element method are rougher than peanut seeds, which leads to the distortion of simulation test results. Therefore, a discrete element simulation model of peanut seeds was established by the slicing method, the coefficient of static friction and the coefficient of rolling friction between peanut seeds were used as variables, and the angle of repose of peanut is used as the response value to establish a regression model. Predicted values are 0.213 and 0.035 respectively, when peanut angle of repose is 22.97°. Finally, angle of repose simulation experiments were carried out using the calibrated parameters, and compared with the physical test value, the relative error between the two test values of the angle of repose was 0.22%. Through the simulation and bench comparison test of the designed pneumatic-mechanical combined precision metering device for peanut. The results showed that the relative errors of the miss seeding index and replay seeding index of the discrete element simulation test and bench test of the seed-metering device were 8.24% and 5.12%, respectively, which satisfies the standard JB/T 10293-2001 Specifications of single seed drill (precision drill). The above verification test showed that the calibrated parameters were accurate and reliable, and the obtained optimized parameter combination can provide a reference for the discrete element simulation of the peanut metering device.

experiments; discrete element method; seed metering device; angle of repose; rolling friction

吳孟宸，叢錦玲，閆琴，等. 花生種子顆粒離散元仿真參數標定與試驗[J]. 農業工程學報，2020，36(23)：30-38.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2020.23.004 http://www.tcsae.org

Wu Mengchen, Cong Jinling, Yan Qin, et al. Calibration and experiments for discrete element simulation parameters of peanut seed particles[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2020, 36(23): 30-38. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2020.23.004 http://www.tcsae.org

2020-08-06

2020-12-01

國家自然科學基金項目（51865052）；數字制造裝備與技術國家重點實驗室開放課題資助項目（DMETKF2017011）；石河子大學國際科技合作推進計劃資助項目（GJHZ201902）

吳孟宸，主要從事農業機械裝備設計與試驗研究。Email：wmengchen12@163.com

叢錦玲，博士，教授，主要從事現代農業機械裝備設計與檢測研究。Email：jlcong@shzu.edu.cn

10.11975/j.issn.1002-6819.2020.23.004

S223.23

A

1002-6819(2020)-23-0030-09