木薯種植機參數優化與試驗

郭帶貴， 廖宇蘭， 張惜輝， 袁成宇， 吳中野

（海南大學機電工程學院，海口 570228）

木薯是三大薯類作物之一，由于具有強耐旱性、耐貧瘠、易管理、產量高、不與其他糧食作物爭地等諸多特點而受到人們的喜愛。木薯不僅是許多熱帶、亞熱帶地區日常食物的主要能量來源，也是重要的生物能源物質[1-3]。木薯生產技術包括起壟、種植、中耕、收獲等工序，其中種植是重要的工序[4-7]，消耗的勞動強度大。目前，大部分木薯種植戶依然采用人工種植的方式，適合種植戶需求的單行木薯種植機的研究還在起步階段，所采用的單行木薯種植機多為其他蔬菜類移栽機改裝而成，不能充分適應木薯株距的種植，存在種植效果不理想、種植效率低等問題[8]，亟需加快專用木薯種植機的研發。泰國、墨西哥、尼日利亞和馬來西亞等國家先后研制了不同型號的單行、雙行或多行種植機，作業時需有多名工人協同操作[9]。根據前期研究考察，作業參數是影響木薯種植效果的主要因素之一，因此，優化木薯種植機作業參數，有利于提高種植效果和作業效率，對專用木薯種植機的研究具有重要參考價值。

關于降低木薯種植成本、提高作業效率，國內外學者進行了相關研究。Lungkapin 等[10]研究的雙行木薯種植機適合中小型地塊，無需提前進行切種，1 次可裝載木薯莖稈1.5 m3，可以在種植的同時對木薯進行施肥，很大程度上提高了木薯種植效率。Ospina 等[11]改進的雙行木薯種植機，可以實現種間距和行間距的多級調節，不需要人工對木薯莖稈進行切割，可直接在種植機上進行切種并種植，降低了成本，提高了效率。廣西壯族自治區農業科學院等單位研制的2CMS-2 型木薯聯合種植機和2BMSU/2X 型旋切開溝式木薯播種機，由人工輔助輸送莖稈，切斷的種莖自由落入種溝完成擺放[12-13]。崔振德等[14]設計了寬窄雙行起壟式種植機，寬行行間距1 200 mm，窄行行間距600 mm，可避免拖拉機在種植過程中碾壓木薯壟，減少了壓斷木薯莖稈的概率，可保證木薯種植效果，提高作業效率。已有研究大多是從整機的結構、性能等方面對木薯種植質量和效率進行研究，而對木薯種植機作業參數優化方面鮮有報道。

為降低成本、提高作業質量和效率，本研究利用課題組自制的單行木薯種植機，開展作業參數優化試驗，以前進速度、曲柄轉速和機具高度為試驗因素，以合格率和漏種率為試驗指標，進行單因素試驗，根據單因素試驗結果，確定三因素正交旋轉組合試驗邊界條件，通過響應曲面法進行響應面分析，建立各因素對合格率和漏種率回歸響應模型并對其進行優化，尋求最佳作業參數組合，以期為木薯種植機的參數選擇和優化提供參考。

1 材料與方法

1.1 整機結構

木薯種植機主要由三點懸掛裝置、播種裝置、機架、分種裝置、座椅、覆土裝置、機架高度調節裝置、搖桿、減速器、行走輪等部件組成，具體如圖1所示。

圖1 木薯種植機結構Fig. 1 Structural of cassava planter

1.2 試驗材料與方法

以泰山304型拖拉機（泰安泰山國泰拖拉機制造有限公司）作為木薯種植機的動力，于2022 年3 月在海南大學儋州校區試驗基地進行作業性能試驗。試驗木薯品種為‘華南9 號’，試驗基地土壤類型為磚紅壤。用VMS-3001-TRREC型便攜式土壤測量儀（山東威盟士科技有限公司）測量土壤含水率，測點數目為30 個，平均含水率為7.6%。其他試驗儀器和設備包括1BQX-1.5 型圓盤耙（禹城益佳機械有限公司）、3ZBX型起壟機（山東天盛機械制造有限公司）、卷尺、UT373 型數字式非接觸轉速計[優利德科技（中國）股份有限公司]、秒表、小型塑料桶等。

試驗開始前，用圓盤耙和起壟機對試驗基地的土壤分別進行耙碎、起壟，起壟完成后，用卷尺測得平均壟高300 mm，平均壟底寬900 mm，平均壟頂寬600 mm；調整木薯種植機輪距和播種裝置位置，沿成壟方向進行播種。選取壟長30 m 進行木薯種植試驗，取每壟所種植的木薯種莖數，通過以下公式計算每組試驗合格率（Y1）和漏種率（Y2）。每組試驗重復3 次，對試驗結果取平均值。

式中，NH為木薯合格數；NL為木薯漏種數；N為測定的木薯總數。

1.3 單因素試驗

為探究前進速度（A）、曲柄轉速（B）、機具高度（C）對合格率和漏種率的影響規律并確定各因素水平范圍，進行單因素試驗。依據木薯種植機的作業原理并參考相關研究數據[15-18]，結合實際田間作業的參數，選取前進速度范圍為0.4～1.2 m·s-1，曲柄轉速范圍為26～58 r·min-1，機具高度范圍為340～420 mm。試驗時選用以下作業參數組合：前進速度0.8 m·s-1，曲柄轉速42 r·min-1，機具高度380 mm，每組試驗固定其中2個因素水平，探究單因素對合格率和漏種率的影響規律。為保證試驗結果的準確性，每組試驗重復3 次，取平均值。單因素試驗水平[19]如表1所示。

表1 單因素試驗水平Table 1 Single-factor test levels

1.4 參數優化試驗設計

為進一步探究作業參數對試驗指標的交互影響規律，以前進速度、曲柄轉速、機具高度作為試驗因素，合格率和漏種率為試驗指標，進行參數優化[20]。根據單因素試驗結果，選定前進速度為0.8～1.2 m·s-1，曲柄轉速為34～50 r·min-1，機具高度為360～400 mm。依據Box-Behnken中心組合設計理論進行三因素三水平正交組合試驗，試驗因素編碼如表2所示。

表2 試驗因素編碼Table 2 Test factor code

2 結果與分析

2.1 單因素試驗對試驗指標的影響

2.1.1 前進速度對試驗指標的影響 試驗設定曲柄轉速42 r·min-1，機具高度380 mm，根據不同擋位測得對應的前進速度平均值分別為0.4、0.6、0.8、1.0、1.2 m·s-1，進行前進速度的單因素試驗。由圖2 可知，隨著前進速度的逐漸增加，合格率整體呈下降趨勢，漏種率整體呈上升趨勢。前進速度在0.4～1.2 m·s-1區間，隨著前進速度的逐漸增加，木薯種植機播種裝置合格率下降逐漸變快且降幅小于10 個百分點；就漏種率而言，前進速度在0.4～1.2 m·s-1區間，隨著前進速度的逐漸增加，漏種率呈先勻速后加速上升趨勢，上升幅度小于4個百分點。

圖2 不同前進速度下的試驗指標Fig. 2 Test indexes under different forward speed

2.1.2 曲柄轉速對試驗指標的影響 試驗設定前進速度為0.8 m·s-1，機具高度為380 mm，曲柄轉速分別設置為26、34、42、50、58 r·min-1，進行曲柄轉速的單因素試驗。曲柄轉速對合格率和漏種率的影響如圖3 所示，隨著曲柄轉速的逐漸增加，合格率整體呈上升趨勢，漏種率整體呈下降趨勢。曲柄轉速在26～58 r·min-1區間，隨著曲柄轉速的逐漸增加，合格率呈先勻速后減速上升趨勢，上升幅度大于10 個百分點；對于漏種率，曲柄轉速在26～58 r·min-1區間，隨著曲柄轉速的逐漸增加，漏種率下降幅度逐漸平緩，下降幅度小于4個百分點。

圖3 不同曲柄轉速下的試驗指標Fig. 3 Test indexes under different crank speed

2.1.3 機具高度對試驗指標的影響 設定前進速度為0.8 m·s-1，曲柄轉速為42 r·min-1，機具高度分別設置為340、360、380、400、420 mm，進行機具高度的單因素試驗。機具高度對合格率和漏種率的影響如圖4 所示，隨著機具高度的逐漸增加，合格率整體呈下降的趨勢，漏種率整體呈上升的趨勢。對于合格率，機具高度在340～420 mm區間，隨著機具高度的逐漸增加，合格率呈勻速下降趨勢，下降幅度小于8 個百分點，對于漏種率，機具高度在340～420 mm區間，隨著機具高度的逐漸增加，漏種率上升幅度逐漸加大，升幅大于4.5個百分點。

圖4 不同機具高度下的試驗指標Fig. 4 Test indexes under different implement height

2.2 三因素三水平試驗結果分析

2.2.1 試驗方案與結果分析 試驗方案及結果如表3 所示，在不同試驗因素水平條件下，試驗指標中的合格率變化范圍為80.31%～93.34%，漏種率的變化范圍為2.17%～8.16%。

表3 多因素組合試驗方案及結果Table 3 Multi-factor combination test plan and results

2.2.2 回歸模型建立與顯著性分析 根據表3 中的試驗數據，通過Design Exper 軟件進行二次回歸響應分析，建立合格率（Y1）和漏種率（Y2）對前進速度（A）、曲柄轉速（B）、機具高度（C）的響應面回歸模型，如式(3)和式(4)所示。

對合格率和漏種率的響應回歸模型進行方差分析，由表4可知，合格率模型中的P值為0.000 8，表明合格率回歸模型的顯著水平極其顯著；模型的決定系數R2為0.952 2，表明線性回歸方程擬合效果較好。由表5 可知，漏種率模型中的P值為0.002 4，表明漏種率回歸模型的顯著水平極其顯著；模型的決定系數R2為0.933 4，表明線性回歸方程擬合效果較好。

表4 合格率方差分析Table 4 Variance analysis of qualification rate

表5 漏種率方差分析Table 5 Variance analysis of seed leakage rate

在合格率的模型中（表4），A、A2和C2項的P值均小于0.01，表明響應回歸模型作用極其顯著；B和B2項的P值小于0.05，表明響應回歸模型作用顯著；其他項的影響作用不顯著。在漏種率的模型中（表5），A、A2和C2的P值均小于0.01，表明響應回歸模型極其顯著；B和B2項的P值小于0.05，表明響應回歸模型作用顯著；其他項響應回歸模型作用不顯著。在保證P值的基礎上，將表4 和表5 中不顯著項篩選去除后，重新得到的合格率和漏種率的回歸模型方程如式(5)和式(6)所示。

2.2.3 交互作用對試驗指標的響應面分析 由圖5 可知，當處于曲柄轉速的各個水平時，合格率隨著前進速度的增加均呈先上升后下降加快趨勢，當處于前進速度的各個水平時，合格率隨著曲柄轉速的增加均呈先上升后下降趨勢；當處于機具高度的各個水平時，合格率隨著前進速度的增加均呈先上升后下降趨勢，當處于前進速度的各個水平時，合格率隨著機具高度的增加均呈先上升后下降趨勢；當處于機具高度的各個水平時，合格率隨著曲柄轉速的增加均呈上升趨勢，當處于曲柄轉速的各個水平時，合格率隨著機具高度的增加均呈先上升后下降趨勢。

圖5 交互作用對合格率的響應曲面Fig. 5 Response surface of interaction to qualification rate

由圖6 可知，當處于曲柄轉速的各個水平時，漏種率隨著前進速度的增加均呈先下降后上升加快趨勢，當處于前進速度的各個水平時，漏種率隨著曲柄轉速的增加均呈先下降后上升趨勢；當處于機具高度的各個水平時，漏種率隨著前進速度的增加均呈先下降后上升趨勢，當處于前進速度的各個水平時，漏種率隨著機具高度的增加均呈先下降后上升趨勢；當處于機具高度的各個水平時，漏種率隨著曲柄轉速的增加均呈下降趨勢，當處于曲柄轉速的各個水平時，漏種率隨著機具高度的增加均呈先下降后上升趨勢。

2.3 種植參數優化與組合參數合理性試驗驗證

2.3.1 種植參數優化 由于木薯種植機作業參數組合的試驗指標是合格率與漏種率，為了使木薯種植機的作業效果最佳，要求合格率越大越好、漏種率越小越好。通過單因素試驗,確定各因素的取值范圍，結合目標函數，利用Design Expert 軟件優化求解功能，得出最佳作業參數組合為前進速度0.92 m·s-1、曲柄轉速43 r·min-1、機具高度383 mm，木薯的合格率為93.85%，漏種率為1.96%。

2.3.2 組合合理性驗證 為了驗證最佳作業參數組合的合理性，根據上述作業參數在海南省海南大學儋州校區試驗基地進行3 次重復試驗，試驗結果如表6 所示。合格率和漏種率試驗平均值分別為95.47%和2.05%，試驗值與模型優化值相對誤差分別為1.73%和4.60%，誤差均小于5%，表明模型可靠。因土壤堅實度、水分等時刻在變化，所造成的摩擦力也在變化，前進速度是個變化值，因此在木薯種植機作業時，選用作業參數組合為前進速度0.89～0.94 m·s-1、曲柄轉速43 r·min-1、機具高度383 mm，種植效果最佳，滿足木薯機械化種植技術要求。

表6 驗證結果Table 6 Verification result

3 討論

根據已有的研究，木薯種植機的整體結構和作業性能分別作為單方面進行優化研究，提高木薯種植效率和質量，而在實際應用中，整體結構與作業性能二者之間相互獨立又彼此制約、相互影響。因此，本文在已有研究的基礎上，以前進速度、曲柄轉速、機具高度為試驗因素，以合格率和漏種率為試驗指標，進行參數優化研究。采用響應曲面法建立回歸方程，確定各因素對合格率和漏種率的影響規律。以合格率最高和漏種率最低為優化目標，得出最佳作業參數組合為前進速度0.89～0.94 m·s-1、曲柄轉速43 r·min-1、機具高度383 mm，在此條件下，試驗驗證結果表明合格率為95.47%，漏種率為2.05%。

在已有的優化研究中，針對優化需求建立了種植機的整機或關鍵部件的結構，利用ADAMS軟件、EDEM 軟件等優化方法對其進行優化[21-22]，獲得最優設計參數，對種植機的結構改進、種植性能優化方面提供了理論指導，但已有的研究中缺乏理論優化與實際應用的結合，本研究通過響應曲面法與種植機作業性能試驗相結合的方式，對已建立的種植試驗指標參數進行優化研究，驗證了理論分析的可靠性，確定了各因素的取值范圍以及最佳參數組合，實現了理論優化與實際應用的統一。本研究選取‘華南9 號’為研究對象，通過田間試驗發現，木薯種植質量仍有較大提升空間，在今后的研究中，也可通過其他優化方法或結構優化提升木薯種植機作業性能。