倒V型稻田株間除草裝置虛擬仿真及驗證*

靳文停，葛宜元, 2，樊文武，馬瀏軒, 2，李文龍，楊榮敏

(1. 佳木斯大學機械工程學院，黑龍江佳木斯，154007； 2. 佳木斯博發農業機械研究有限公司，黑龍江佳木斯，154007)

0 引言

稻田機械除草是一種綠色環保、省時省力的控草方式，具有降低農藥用量、提高水稻產量、改善土壤物理結構等優點[1-4]。由于稻田環境復雜、土壤特性多變，及缺少稻田株間除草部件在不同作業環境、不同作業參數下與土壤互作的研究分析，很難保證株間除草效果[5-7]。

目前，國內外學者針對農業機械—土壤互作問題廣泛應用虛擬仿真方法。齊龍等[8]運用ANSYS軟件對水田耙壓式行間除草輪與土壤互作過程進行模擬，探究了土壤種類、水層深度及除草輪轉速對耦合應力和土壤擾動率的影響。王凱[9]運用有限元法模擬了踩踏式水田除草機器人踩踏過程，得到移動速度、前傾角和水層深度對除草性能的影響。Tian等[10]運用離散元法模擬分析了水田除草輪與土壤的相互作用過程，得到了入土深度、除草輪轉速和機器前進速度對扭矩和土壤擾動率的影響規律，并通過土槽及田間試驗驗證了仿真試驗結果的準確性。Bentaher等[11]采用三維重建結合有限元法，模擬了犁體切削土壤過程，仿真結果表明犁體最佳工作角度為22°。

綜上所述，運用虛擬仿真方法對農業機械—土壤互作問題進行研究是切實可行的。本文針對倒V型株間除草裝置采用聯合建模有限元虛擬仿真，對除草爪與土壤—水耦合模型互作過程進行模擬，通過正交試驗及優化設計得到最優參數組合，最后，通過室內試驗驗證該裝置除草性能，以期提高稻田株間機械除草效果，加快推進稻田除草機械化進程。

1 倒V型株間除草裝置結構

倒V型株間除草裝置由除草爪、倒V機構和傳動機構組成，其中傳動機構主要包括倒V型傳動軸、橫向傳動軸和1個大錐齒輪、2個小錐齒輪相互嚙合組成的齒輪輪組，如圖1所示。除草爪是該裝置與水田土壤、植物直接接觸部件，由彈齒和爪盤組成，兩個除草爪對稱、同號彈齒間具有36°相位角安裝。

除草爪由柴油機通過變速箱經過系列傳動(鏈傳動、齒輪傳動)提供動力，沿著與機器作業相反方向作對轉余擺線運動。除草作業過程中除草爪各彈齒順次對土壤進行切削將水攪渾，雜草被劃離原位漂浮水面或埋入土壤，抑制其生長。

圖1 倒V型株間除草裝置三維結構圖

2 虛擬仿真試驗及分析

虛擬仿真可有效縮短部件設計、試驗周期，為后期試驗奠定理論基礎。運用Creo 5.0、HyperMesh2017、LS-PrePost和LS-DYNA軟件聯合建立除草爪與土壤—水流固耦合模型，模擬倒V型稻田株間除草裝置除草作業過程，以土壤擾動率為評價指標，分析因素及其交互作用對評價指標的影響。

2.1 仿真模型的建立

2.1.1 除草爪有限元模型

倒V型稻田株間除草裝置除草作業過程中，除草爪與土壤—水直接接觸，為縮短運算時間，虛擬仿真對其進行簡化處理，利用Creo 5.0軟件對除草爪進行三維建模。建好的模型導入HyperMesh2017軟件中進行模型修復和網格劃分，網格尺寸設置為0.001 m，共劃分31 795個節點、31 892個單元，保存為“.k”文件。運用LS-PrePost軟件對k文件進行關鍵字定義[12]。選擇剛性材料(*MAT_RAGID)對除草爪材料參數進行設置，其參數分別設置為：密度0.007 85 g/mm3、楊氏模量2.1×103MPa、泊松比0.3；設置約束，對移動方向X、Z軸自由度和旋轉方向Y軸自由度進行約束，其他參數選擇默認[13]。

2.1.2 土壤—水耦合模型

為保證水與土壤共用切分面上的網格與節點，并且在除草爪擾動土壤—水模型過程中，流域邊界不產生畸變[14]，利用Creo 5.0軟件建立長×寬×高[土壤高度+水層高度(Wh)]為0.36 m×0.5 m×[0.05+Wh] m的土壤—水耦合模型，然后將其切分為上下兩層，上層表示水、下層表示土壤，如圖2所示。

模型上層選擇材料庫中的9號材料(*MAT_NULL)，其參數為密度0.001 g/mm3，截止壓力-1×10-5MPa，選用Gruneison狀態方程[15]，如式(1)所示。下層選擇材料庫中的147號(*MAT_FHWA_SOIL)[16]，主要參數如表1所示，其他參數選擇默認值。

圖2 土壤—水模型

(γ0+α2μ)E

(1)

式中：P——壓力，MPa；

ρ0——水的初始密度，g/mm3；

C——沖擊速度—粒子速度曲線截距；

γ0——Gruneison常數；

S1、S2、S3——沖擊速度—粒子速度曲線斜率系數；

E——初始內能，J/kg；

α2——階體積修正系數。

表1 土壤層主要參數Tab. 1 Main parameters of soil layer

為實現水與土壤之間物質交換與運輸，采用ALE多物質單元體算法，利用關鍵字*ALE_MULTI_MATERIAL_GROUP對土壤和水進行多物質流固耦合，將二者綁定在一個單元算法內[17]。為模擬真實水田土壤無限大空間，對土壤—水模型底部施加SPC全約束，對其另外五個面添加無反射邊界條件。最后通過關鍵字*CONTROL_ALE對土壤—水耦合模型網格光滑化處理[18]。

2.1.3 除草爪與土壤—水流固耦合

采用罰函數法對除草爪與土壤-水模型進行流固耦合，利用關鍵字*CONSTRAINED_LAGRANGE_IN_SOLID對除草爪與土壤—水模型接觸形式進行定義，設定Lagrange單元體(一對除草爪)為SLAVE，ALE多物質單元體(土壤—水)為MASTER，設置動摩擦系數為0.1、靜摩擦系數為0.5，其他參數選擇默認。除草爪與土壤—水流固耦合仿真過程，為了方便觀察土壤流動情況，對水層進行隱藏，如圖3所示。

圖3 除草爪與土壤—水流固耦合仿真過程

2.2 虛擬仿真試驗

為探明除草爪與土壤相互作用過程中在不同的工作狀態和水田環境下對除草效果的影響規律，利用LS-DYNA軟件進行虛擬仿真試驗。本文選取機器前進速度X1、除草爪轉速X2和水層厚度X3為虛擬仿真試驗因素，以仿真后土壤—水耦合模型擾動率Y1(以下稱“擾動率”)為試驗指標，并考慮3個因素間一級交互作用，設計三因素三水平二次正交旋轉組合試驗。

定義除草爪旋轉切削土壤—水模型走過一定距離內，土壤—水模型受到擾動網格數與總網格數的比值，稱為擾動率。利用LS-PrePost軟件進行后處理，對除草爪模型進行隱藏，選擇左視圖，將土壤—水模型選擇網格化(圖4)。

圖4 土壤—水耦合模型網格擾動圖

試驗方案與結果如表2所示。

表2 試驗方案與結果Tab. 2 Test plan and results

2.3 試驗結果分析

2.3.1 方差分析

將表2試驗結果輸入到Design-Expert 8.0.6軟件進行二次回歸擬合，得到擾動率的數學模型各回歸系數，建立回歸方程，如式(2)所示。

Y1=53.97-4.36X1+4.34X2+116.11X3+

0.01X1X2-0.16X2X3-29.29X12-

4 188.61X32

(2)

對擾動率回歸方程及其各系數進行顯著性檢驗，如表3所示。

查F分布臨界值表可知，F模型、FX1、FX2和FX3、FX2×X3、FX32均大于F0.01(1,13)=9.07，因此，模型、機器前進速度、除草爪轉速、水層厚度、除草爪轉速×水層厚度和水層厚度二次項對擾動率影響極顯著；F0.01(1,13)=9.07≥FX1×X2和FX12>F0.05(1,13)=4.67，因此，機器前進速度×除草爪轉速和機器前進速度二次項對擾動率影響顯著；FX1×X3、FX12和F失擬項水層厚度>機器前進速度。

表3 擾動率方差分析表Tab. 3 Disturbance rate variance analysis table

2.3.2 響應面分析

根據方差分析結果結合響應曲面圖(圖5)可知：機器前進速度X1×除草爪轉速X2對擾動率有影響，機器前進速度X1×水層厚度X3對擾動率無影響，除草爪轉速X2×水層厚度X3對擾動率有影響。由圖5(a) 可知，擾動率隨除草爪轉速增大而增加，當機器前進速度<0.70 m/s時，隨著除草爪轉速增大，擾動率升高變化不大；當機器前進速度>0.70 m/s時，隨著除草爪轉速增大，擾動率升高趨勢明顯。擾動率隨機器前進速度增大而降低，當除草爪轉速<120.00 r/min時，隨著機器前進速度增大，擾動率降低趨勢明顯；當除草爪轉速>120.00 r/min時，隨著機器前進速度增大，擾動率降低變化不大。由圖5(b)可知：擾動率隨水層厚度增高而降低，當除草爪轉速<120.00 r/min時，隨著水層厚度增高，擾動率降低變化不大；當除草爪轉速>120.00 r/min時，隨著水層厚度增高，擾動率降低趨勢明顯。擾動率隨除草爪轉速增大而增加，當水層厚度<0.03 m時，隨著除草爪轉速增大，擾動率升高趨勢明顯；當水層厚度>0.03 m時，隨著除草爪轉速增大，擾動率升高變化不大。對上述影響規律分析其原因如下，機器前進速度增大，相同時間內除草爪與土壤-水模型接觸面積減少，從而擾動率降低，除草爪轉速與其相反；水層厚度增加，土壤-水模型流動性逐漸增大，除草爪走過，大部分自動流回，導致最后整體擾動率低。

(a) X1與X2交互作用響應曲面

(b) X2與X3交互作用響應曲面

3 優化設計與驗證試驗

3.1 優化設計

通過響應面分析可知，要想獲得較高的擾動率，就需要較小的機器前進速度、較高的除草爪轉速和較薄的水層(除草爪擾動后，將水攪渾，抑制雜草光合作用)。采用目標優化設計方法，得到該株間除草裝置最佳因素參數組合，目標函數如式(3)所示。

Y1=f(X1,X2,X3)→max

(3)

目標函數的約束條件如(4)所示。

(4)

利用Design-Expert軟件優化模塊對目標函數進行求解，優化結果如表4所示。

由表4可知，優化結果水層厚度均為0.01 m，需要對機器前進速度和除草爪轉速進行選擇。根據2.3.2節響應面分析、綜合考慮機器工作效率和除草效果，可以發現，機器前進速度優化結果均小于0.70 m/s，除草爪轉速優化結果均大于120.00 r/min，此時除草爪轉速、機器前進速度越大，對擾動率影響均變化不大，但均可使機器工作效率提高。因此，選取機器前進速度為0.53 m/s、除草爪轉速為180 r/min、水層厚度為0.01 m為該株間除草裝置最佳因素參數組合。

表4 優化結果Tab. 4 Optimization results

3.2 驗證試驗

為驗證優化結果，在室內搭建智能水田株間除草試驗臺對選出的最佳因素參數組合進行試驗。試驗期間，光照充足、室內平均溫度25.6 ℃。稻苗移栽16 d，平均高度0.342 m，株間距0.12 m。雜草有稗草和野慈姑，隨機分布于稻苗株間。除草爪入土深度0.03 m。驗證試驗進行5次，對每次試驗的除草率和傷苗率進行統計，求得平均值，試驗結果如表5所示。

表5 驗證試驗結果Tab. 5 Verification test results

倒V型稻田株間除草裝置在室內測試裝置上，當前進速度為0.53 m/s、除草爪轉速為180.00 r/min和水層厚度為0.01 m時，平均除草率為85.04%，平均傷苗率為3.62%。驗證試驗結果表明，擾動率可以作為該裝置評價除草性能的仿真試驗指標，倒V型稻田株間除草裝置的除草率和傷苗率滿足機械除草農藝要求。

4 結論

1) 采用“聯合建模”思想，運用Creo 5.0軟件對除草爪等進行三維建模，將建好的模型導入HyperMesh2017軟件進行模型修復和網格劃分，利用LS-PrePost軟件中ALE多物質單元體算法對土壤、水兩物質進行耦合，運用流固耦合算法，對倒V型稻田株間除草爪與土壤—水模型互作過程進行了模擬。

2) 運用二次正交旋轉組合試驗設計方法進行虛擬仿真試驗，通過方差及響應面分析，得到機器前進速度與除草爪轉速、除草爪轉速與水層厚度對擾動率有交互作用，各因素對擾動率的影響為除草爪轉速>水層厚度>機器前進速度。擾動率隨機器前進速度增大而降低、隨除草爪轉速增大而增加、隨水層厚度增加而降低。

3) 通過對虛擬仿真試驗結果優化，并進行室內試驗驗證可知：當機器前進速度為0.53 m/s、除草爪轉速為180.00 r/min和水層厚度為0.01 m的作業參數下，倒V型稻田株間除草裝置平均除草率為85.04%，平均傷苗率為3.62%，滿足農藝要求。