基于流固耦合的綠豆清選裝置數值模擬分析

摘 要： 針對綠豆收獲清選過程中清選損失率高、籽粒含雜率高的問題，研發一種雙斜面風篩式綠豆清選裝置。運用流固耦合仿真模擬綠豆清選過程，并開展了正交試驗。同時運用二次回歸方程分析和響應面分析等方法對籽粒含雜率、清選損失率的影響進行探究。試驗結果表明，最優參數組合為入風口風速5.7 m/s、清選篩振動頻率4.71 Hz、上篩橫向振幅7.99 mm、下篩篩面傾角0.68°，此條件下籽粒含雜率2.12%、清選損失率2.51%，符合性能指標要求，實物樣機可用于后期田間試驗。

關鍵詞：綠豆；清選裝置；風篩式振動篩；響應面分析；綠豆收獲機

中圖分類號：S225 文獻標識碼：A 文章編號：2095-1795（2024）06-0100-06

DOI：10.19998/j.cnki.2095-1795.2024.06.017

0 引言

清選裝置是綠豆聯合收獲機的關鍵組成部分之一，其性能優劣直接影響整機的工作性能[1]。目前關于綠豆收獲及其脫粒清選機械的研究較少。侯俊銘等[2] 設計了一種雙層傾斜振動風篩式蓖麻清選裝置，通過分析上篩面篩孔排列型式、篩孔直徑、篩面傾角對篩分效率和損失率的影響，表明雙層傾斜振動篩可以實現篩分效率和籽粒透篩率的有效提高。袁子翔等[3] 采用CFD-DEM 耦合方法，對胡麻脫粒物料在胡麻聯合收獲機風篩式清選裝置中的清選效果進行研究，闡明了胡麻脫粒物料在振動篩上實際的篩分效果。

針對綠豆收獲機清選過程中存在清選損失率高、含雜率高等突出問題，結合仿真軟件模擬試驗，設計一種低含雜率、低損失率雙斜面風篩式綠豆清選裝置，并測得該裝置的最佳參數組合。

1 清選裝置結構設計

1.1 結構組成

綠豆清選裝置結構如圖1 所示，主要由風機、入風口、入料口、上篩、清選室、下篩、機架、集料箱、下篩圓盤式曲柄?連桿?擺桿傳動機構、上篩圓盤式曲柄?連桿?擺桿傳動機構、上篩驅動軸、下篩驅動軸、一級同步帶傳動機構、二級同步帶傳動機構和電機等組成。

1.2 工作原理

工作時，電機和風機同時啟動。電機通過一級同步帶傳動機構帶動上篩驅動軸兩端的圓盤式曲柄轉動，進而通過上篩圓盤式曲柄?連桿?擺桿傳動機構帶動上篩往復運動。電機帶動上篩驅動軸轉動的同時，上篩驅動軸通過二級同步帶傳動機構帶動下篩驅動軸轉動，下篩驅動軸帶動軸端兩側的上篩圓盤式曲柄運動，進而帶動下篩圓盤式曲柄?連桿?擺桿傳動機構運動，令下篩開始往復運動。同時通過入風口將勻速氣流輸送到清選室，自入料口落下的待清選物料在上下篩和風力的綜合作用下得到充分清選，最終綠豆籽粒和雜余收集到集料箱的各自倉室中，通過各自出料口可排出倉外，完成脫出物清選。

2 建立脫出物離散元模型與清選裝置模型

2.1 綠豆脫出物離散元模型建立

綠豆清選脫出物主要成分有綠豆籽粒、短莖稈和綠豆豆莢。為提高耦合仿真綠豆清選過程的準確性，先通過Solidworks 軟件對綠豆清選脫出物各組分進行三維建模。再將其導入EDEM 軟件中，對脫出物的各個模型用不同半徑的球形顆粒進行自動填充，直至接近于實物。其中， 綠豆籽粒、短莖稈和豆莢模型[ 長×寬×厚（高）] 分別為5.16 mm×4.03 mm×4.03 mm、12.35 mm×3.71 mm×3.71 mm 和64.56 mm×4.53 mm×2.27 mm，如圖2 所示[4-5]。

綠豆脫出物仿真參數的設定直接影響仿真分析結果的準確性。綠豆脫出物的各項物理特性參數和材料間的接觸系數如表1 和表2 所示。

2.2 清選裝置模型建立

采用Solidworks2022 進行三維建模，采用1∶1 等比例簡化清選裝置物理模型，如圖3 所示。清選室模型（長×寬×高）為1 300 mm×460 mm×800 mm；進風口和出風口（長×寬）均為460 mm×450 mm。

采用EDEM2018 與Fluent19.2 進行耦合仿真，具體參數設置如表3 和表4 所示。

在EDEM 對試驗數據后處理中，分籽粒集料倉和雜余集料倉兩個統計區域。其中，籽粒含雜率和清選損失率分別由式（1）和式（2）計算[6]。

式中 Y1——籽粒含雜率

M2、M3——籽粒集料倉豆莢、短莖稈的總質量

M0——籽粒集料倉物料總質量

Y2——清選損失率

M1——籽粒集料區綠豆籽粒總質量

MZ1——雜余集料倉綠豆籽粒總質量

3 EDEM-Fluent 流固耦合仿真試驗分析

3.1 試驗設計

為尋求上述裝置清選作業的最佳組合參數，依次通過單因素試驗和篩選試驗確定了正交試驗中各試驗因素的取值范圍和各試驗因素中對籽粒含雜率影響最高的4 個試驗因素，并確定余下兩個試驗因素：下篩橫向振幅、上篩篩面傾角分別取6 mm 和2°。用x1、x2、x3 和x4 分別表示選出的4 個試驗因素（入風口風速、振動頻率、上篩橫向振幅及下篩篩面傾角），用Y1、Y2 表示清選性能的試驗指標（籽粒含雜率、清選損失率），開展4 因素3 水平正交試驗，并依據試驗結果進行相關分析，各試驗因素水平選取如表5 所示，正交試驗與結果如表6 所示[7]。

3.2 回歸模型與方差分析

根據表6 試驗結果，應用Design-Expert 軟件對籽粒含雜率Y1 與清選損失率Y2 進行回歸模型方差分析，分別剔除不顯著項可得到Y1 與Y2 的二次回歸模型。

Y1=2.37?0.388x1?0.217x2?0.096x3?0.063x4+0.013x1x2+0.005x1 x3 ?0.003x1 x4 +0.003x2 x3 +0.05x2 x4 ?0.005x3 x4?0.113x12?0.028x22+0.228x32+0.268x42 （3）

Y2=2.17+0.408x1+0.263x2+0.057x3+0.144x4?0.093x1x2+0.003x1x3?0.008x1x4+0.003x2x3+0.03x3x4+0.262x12+0.146x22+0.014x32?0.058x42 （4）

由表7 可知，籽粒含雜率Y1 回歸模型Plt;0.000 1，表明回歸模型顯著性極高，說明二次回歸模型擬合效果好。其中，籽粒含雜率回歸模型一次項x1、x2、x3 和x4 對籽粒含雜率影響均極顯著；交互項x2x4 對籽粒含雜率影響顯著；二次項x12、x32 和x42 對籽粒含雜率影響均極顯著。根據回歸模型各因素影響程度的大小，得到各因素影響程度主次順序為x1、x2、x3 和x4。

由表8 可知，清選損失率Y2 回歸模型中失擬項Plt;0.000 1，表明回歸模型顯著性極高，說明二次回歸模型擬合效果好。其中，清選損失率回歸模型一次項x1、x2 和x4 對清選損失率影響均極顯著，x3 對清選損失率影響達很顯著；交互項x1x2 對清選損失率影響顯著；二次項x12、x22 對清選損失率影響極顯著，x42 對清選損失率影響顯著。根據回歸模型各因素影響程度的大小，得到各因素影響程度主次順序為x1、x2、x4和x3。

3.3 交互因素對清選性能的影響

根據上述二次回歸模型式（3）和式（4），進行雙因素響應面分析，結果如圖4 所示[8-9]。

由圖4a 可知，當振動頻率固定時，隨下篩篩面傾角的增大，籽粒含雜率先減小后增大，其主要原因是，隨著篩面傾角增大，籽粒在篩面上的前進速度加快、松散程度增加，雜余有效透篩面積減小，雜余透篩概率降低，故籽粒含雜率下降。同時，導致綠豆脫出物在篩面上停留的時間縮短，降低了籽粒透篩的概率，使清選損失率增加，當清選損失率增大至一定程度后篩下雜余比例增加，籽粒含雜率隨之增高。當下篩篩面傾角固定時，隨振動頻率的增大籽粒含雜率不斷減小，其主要原因是隨著振動頻率的增大，篩面上物料可以快速分層，雜余在篩面上停留時間縮短，雜余透篩概率降低，故籽粒含雜率減小。

由圖4b 可知，當振動頻率固定時，隨風速的增大，清選損失率不斷增大，其主要原因是隨著風速的增大，部分輕質籽粒隨雜余被吹出清選室，故清選損失率增大。當風速固定時，隨振動頻率的增大，清選損失率不斷增大，其主要原因是上下篩橫向振幅均大于縱向振動，篩體振動頻率越高，物料向前運動的速度越快，籽粒在篩面停留時間變短，籽粒透篩概率降低，故清選損失率增大。

3.4 參數優化和試驗驗證

為獲得清選篩最佳清選性能參數，利用Design-Expert 軟件對試驗結果進行參數優化，約束條件為

優化求解得到最優參數組合為入風口風速5.7 m/s、清選篩振動頻率4.71 Hz、上篩橫向振幅7.99 mm、下篩篩面傾角0.68°，此條件下籽粒含雜率2.12% 及清選損失率2.51%。

為驗證正交試驗結果的準確性，對最優參數組合進行虛擬試驗驗證，同組試驗重復3 次，結果取平均值。由表9 可知，籽粒含雜率、清選損失率的誤差率均不超過2%，表明預測模型可靠，試驗最優解有效，可用于后期田間試驗[10]。

4 結束語

（1）針對目前綠豆清選過程籽粒含雜率和清選損失率高的問題，設計一種雙斜面風篩式綠豆清選裝置。

（2）通過二次回歸方程模擬可知，各因素對籽粒含雜率影響程度主次順序為入風口風速、振動頻率、上篩橫向振幅和下篩篩面傾角；各因素對清選損失率影響程度主次順序為入風口風速、振動頻率、下篩篩面傾角和上篩橫向振幅。通過響應曲面分析可知，振動頻率和下篩篩面傾角的交互效應對籽粒含雜率影響顯著；入風口風速和振動頻率的交互效應對清選損失率影響顯著。

（3）利用Design-Expert 軟件，對清選裝置參數進行優化，得到最佳參數組合。該參數組合經驗證符合性能指標要求，可用于后期田間試驗。

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基金項目： 山西農業大學科技創新基金項目（Zdpy201906）