

















摘要:
為提升鏈—板式銀杏果脫殼機作業性能,采用Box-Benhnken中心組合設計理論,以脫殼機脫凈率及破損率為響應值,以鏈板速度、一級間隙、二級間隙為影響因素,設計三因素三水平二次回歸正交試驗,建立響應面數學模型,開展方差分析,研究各因素對設備作業質量的影響規律,并優化參數組合。試驗結果表明,各因素對脫凈率影響重要性次序:二級間隙、一級間隙、鏈板速度;對破損率重要性影響次序:鏈板速度、二級間隙、一級間隙;最優參數組合:鏈板速度為0.4m/s,一級間隙為11.9mm,二級間隙為10.5mm。驗證試驗表明,優化后的作業設備脫凈率為85.93%,破損率為4.84%,試驗值與模型預測值間的相對誤差均小于5%,達到預期效果。該研究可為后續銀杏果脫殼相關設備研究提供參考。
關鍵詞:農業機械;銀杏果;脫殼;參數優化;正交試驗
中圖分類號:S226.4
文獻標識碼:A
文章編號:2095-5553 (2025) 01-0105-07
Experiments and key parameters optimization of chain-plate huller for ginkgo nuts
Liu Minji1, Wang Jiannan1, Wang Ni2, You Zhaoyan1, Xie Huanxiong1
(1. "Nanjing Institute of Agricultural Mechanization, Ministry of Agriculture and Rural Affairs, Nanjing,
210014, China; 2. Jiangsu Academy of Agricultural Sciences, Nanjing, 210014, China)
Abstract:
In order to improve the operational performance of chain-plate ginkgo nut huller, Box-Benhnken central combination design theory was adopted. The hulling rate and damage rate of the huller were selected as the response values, and the chain plate speed, primary clearance, and secondary clearance were selected as the influencing factors, a three-factor and three-level quadratic regression orthogonal test was designed, a response surface mathematical model was established and variance analysis was conducted. The impact of each factor on the operating quality of the huller was studied, and the parameter combinations were optimized. The test results showed that the order of importance of each factor on the hulling rate was secondary clearance, primary clearance, chain plate speed, and the order of importance on the damage rate was chain plate speed, secondary clearance, primary clearance, and the optimal parameter combinations was chain plate speed of 0.4m/s, primary clearance of 11.9mm, and secondary clearance of 10.5mm. The validation test showed that optimized operation of the equipment hulling rate was 85.93%, the damage rate was 4.84%, and the relative errors between the experimental values and the model predicted values were less than 5%, which achieved the expected results. This study can provide a reference for the subsequent research of ginkgo nut hulling related equipment.
Keywords:
agricultural machinery; ginkgo nuts; hulling; parameters optimization; orthogonal test
0"引言
銀杏(Ginkgo biloba L.)又名白果,為銀杏科、銀杏屬落葉喬木,是我國的珍稀樹種之一,素有“活化石”之稱。我國是世界銀杏生產大國,銀杏種植面積約4000khm2,北自東北,南達廣東,東起華東,西至云南、貴州,銀杏果產量約50kt,占全球總產90%以上[1],產值近300億元[2],產業規模仍在持續擴大。銀杏果富含粗脂肪、核蛋白、礦物質,以及維生素C、核黃素及多種氨基酸,營養豐富,具有很高的食用與藥用價值[3]。脫殼是銀杏果得以利用的前提,采用傳統的人工脫殼作業方式勞動強度大、生產效率低,無法滿足產業需求。
國內不少學者開展了銀杏果機械化脫殼相關研究。袁巧霞等[4, 5]采用干燥和冷凍的方式對脫殼的銀杏果進行預處理,以提高脫殼作業質量,并通過試驗確定影響輥板式脫殼機作業質量的主要因素及最優因素組合。張黎驊等[6]通過考察脫殼機轉子轉速、滾筒直徑、柵條間隙對脫殼質量的影響規律,獲得滾筒—柵條式銀杏果脫殼機的最佳工藝參數。朱立學等[7]通過改進軋板結構,并對待脫殼銀杏果進行分級和紅外干燥,使軋輥—軋板式脫殼機獲得較好作業效果。但國內現有研究的設備類型相對單一,主要為輥板式及滾筒—柵條式兩種,常存在脫凈率低、破損率高、外殼與果仁分離不完全等問題[8],如何實現高質量脫殼已成為國內銀杏產業快速發展必須面對的棘手問題[9]。國外對堅果脫殼的研究主要集中在腰果、花生等品種,銀杏果脫殼多采用通用設備,相關研究較少。其中,Suda等[10]針對小型碾米機進行改造,研制出一種銀杏果脫殼機。作業時,銀杏果經由兩個不同轉速的滾筒實現破殼,破裂的銀杏果撞擊滾筒下的圓盤,使得果殼與果仁分離,隨后清選風機將分離的果殼清選排出。設備能較好地替代人工作業,大幅提升作業效率,但作業質量有待提升。Harless[11]、Van[12]發明了通用型的堅果脫殼機,可針對銀杏果等多種類型的堅果開展脫殼作業,降低勞動強度的同時提升脫殼效率,但設備仍存在適應性差等問題。國外通用設備對物料適應性差、脫殼質量低等問題亟待解決,尚無法滿足銀杏果高質量脫殼的要求。
本文在開展文獻調研及部件試驗的基礎上,采用鏈—板式銀杏果脫殼機開展試驗研究,確定脫殼機各主要因素對脫凈率及破損率的影響規律,優化關鍵作業參數組合并獲得最佳作業效果,以期為相關設備研究提供參考。
1"試驗設備與方法
1.1"作業原理
鏈—板式銀杏果脫殼機主要由機架、一級軋板、二級軋板、鏈板、進料裝置、出料裝置、除雜部件及傳動部件組成,如圖1所示。作業時,待脫殼銀杏果由進料裝置喂入,經導料板將其導流至金屬鏈板上,傾斜的導料板與運動的鏈板配合,可將銀杏果沿鏈板寬度平鋪成單層,避免物料多層堆積,提高脫殼作業質量。同時,還可調整銀杏果位置,使物料平鋪于鏈板。鏈板將銀杏果向前輸送,經過一級軋板時,軋板與鏈板的擠壓作用使得外殼破裂。經過二級軋板時,破裂的外殼與內部果仁實現完全分離。隨后,破碎分離的外殼在除雜裝置的作用下進入集雜口,去殼后的果仁由出料裝置進入集果箱,脫殼作業完成。脫殼機采用雙軋板,使得銀杏果受到鏈板與一級軋板、二級軋板的兩次作用,確保脫殼完全。鏈板與一級軋板之間的一級間隙和鏈板與二級軋板之間的二級間隙可通過相應的手柄單獨調節,便于獲得較好的作業質量。同時,鏈板的運動速度經由變頻器可實現連續可調。
1.2"脫殼過程影響因素分析
1.2.1"軋板傾角
銀杏果通過軋板及鏈板之間的脫殼間隙是實現脫殼及保證脫凈率的前提,銀杏果能否通過脫殼間隙取決于其作業過程的受力情況,而受力情況與軋板傾角即傾斜軋板與水平鏈板之間的夾角密切相關。銀杏果脫殼時的受力分析見圖2,受到的作用力分別為:重力G,軋板的正壓力N1,銀杏果與傾斜軋板間的摩擦力F1,鏈板的支持力N2以及銀杏果與水平鏈板間的摩擦力F2。其中F1在X與Y方向的分力分別為F1cosα、F1sinα,N1在X與Y方向的分力分別為N1sinα、N1cosα。
若銀杏果能順暢通過脫殼間隙,則在X方向上
F2gt;F1cosα+N1sinα
(1)
式中:
α——軋板傾角。
F1=N1f
(2)
F2=(N2+F1sinα)f
(3)
式中:
f——
銀杏果與軋板、鏈板間的摩擦系數(軋板與鏈板采用相同材料)。
由于∑Fr=0,即
N2+F1sinα=G+N1cosα
(4)
G=mg
(5)
式中:
m——銀杏果質量,kg。
整理可得
αlt;sin-1mgfN1
(6)
與此同時,當α=0,即軋板與鏈板平行時,雖有利于銀杏果順利通過脫殼間隙,但其與軋板及鏈板的接觸時間較短,不利于銀杏果外殼破裂及剝離,將大幅降低設備脫凈率指標。當αgt;0時,銀杏果通過間隙的時間大幅增加,受到充分的擠壓摩擦,且所受作用力逐漸增大,利于獲得可靠的脫殼效果。由此可得銀杏果順利通過間隙并保證脫凈率的條件為
0lt;αlt;sin-1mgfN1
(7)
1.2.2"最小脫殼間隙
除脫凈率外,破損率則是銀杏果脫殼設備另一個重要指標。當銀杏果進入脫殼設備后,以厚度方向平鋪于鏈板上,則最小脫殼間隙相對銀杏果厚度尺寸的大小是決定破損率指標的關鍵參數。銀杏果縱向剖面見圖3。
銀杏果通過脫殼間隙時,若要確保外殼破裂而果仁不破損,則最小間隙與銀杏果外形尺寸的關系為
d+2h≤clt;D′
(8)
式中:
c——最小脫殼間隙,mm;
d——銀杏果仁厚度方向尺寸,mm;
h——外殼厚度,mm;
D′——銀杏果厚度方向尺寸,mm。
1.3"試驗儀器及設備
儀器設備主要有:游標卡尺(精度0.1mm)、電子天平(精度0.01 g)、202型電熱恒溫干燥箱、電子臺秤(量程30kg)、佳樂JR7100-2R2G-4-1010變頻器、福祿克FLUKE931手持式轉速計、卷尺、秒表等。
1.4"試驗材料
試驗對象為產自江蘇泰興的大佛指銀杏果,物料呈紡錘形,包覆的外殼致密緊實且具有一定韌性,內部果仁飽滿,軟嫩易破損。試驗前,對物料進行清選,剔除其中的莖、葉及其他雜物。同時,采用平面振動篩按照外形尺寸進行分級,以獲得潔凈且大小均勻的銀杏果。百果質量為208.34 g,含水率為39.62%。經過清選分級后的銀杏果、仁、殼外形尺寸見表1。
1.5"試驗指標
試驗以銀杏果的脫凈率H及破損率D為主要考核指標。由于目前尚無銀杏果脫殼相關技術標準,參照JBT 5688.2—2007《花生剝殼機 試驗方法》開展試驗并進行查樣。試驗時,銀杏果由進料裝置連續均勻喂入,當作業時間達到10min,設備進入穩態時開始取樣,每次接取不少于1 000 g的樣品進行測定。分別稱量樣品中外殼與果仁未完全脫離的銀杏果去殼后的果仁總重、出現破碎及裂縫的破損銀杏果仁總重以及接取的樣品去殼后的果仁總重。每組脫殼試驗均重復3次并取平均值[13, 14]。按式(9)、式(10)計算各作業指標。
H=N0-NwN0
(9)
式中:
H——脫凈率,%;
N0——銀杏果樣品去殼后的果仁總重,g;
Nw——
樣品中外殼與果仁未完全脫離的銀杏果去殼后的果仁總重,g。
D=NpN0
(10)
式中:
D——破損率,%;
Np——
樣品中出現破碎及裂縫的破損銀杏果仁總重,g。
1.6"試驗設計與方法
試驗因素及編碼水平如表2所示。
為保證設備生產率,試驗過程中物料喂入速率保持35 g/s不變。在前期單因素試驗的基礎上,以脫凈率H及破損率D為響應值,以鏈板速度A、一級間隙B、二級間隙C為影響因素進行響應面試驗研究。利用三因素二次回歸試驗設計方案[15],獲取影響脫凈率、破損率的3個主要參數的最優組合。
2"結果與分析
2.1"設計方案及結果
采用Design-Expert 8.0.6軟件,以Box-Behnken中心組合設計理論[16, 17]開展試驗研究,共設置17個試驗點,包括5個零點估計誤差及12個分析因子,試驗設計及結果見表3,其中x1、x2、x3為因素編碼值。
2.2"回歸模型的建立與顯著性試驗
根據表3的試驗結果,運用Design-Expert 8.0.6分析軟件進行多元回歸擬合,得到脫凈率H、破損率D對3個自變量(A、B、C)的二次多項式回歸模型,如式(11)、式(12)所示,并對建立的回歸方程進行方差分析[18-20],結果見表4。
H=
84.06+2.89A-7.12B-8.96C+0.39AB-0.95AC-
7.46BC+4.38A2-4.59B2-3.28C2
(11)
D=
10.64+5.97A-3.39B-5.76C-1.26AB-2.58AC
-0.76BC-1.35A2-0.99B2+0.87C2
(12)
由表4可知,脫凈率H、破損率D的響應面模型P<0.01,表明兩個回歸模型高度顯著;失擬項均P>0.05,表明回歸方程擬合度高;模型決定系數R2分別為0.987 8、0.993 8,表明兩個模型可以解釋98%以上的評價指標[21],僅有不到2%的總變異不能由模型解釋,表明模型的預測值與實際值之間相關性高,試驗誤差較小。因此,該模型可用于分析和預測銀杏果脫殼機脫凈率H以及破損率D。
由表4可知,在脫凈率模型中,A、B、C、BC、A2、B2、C2七個回歸項對模型的影響極顯著(P<0.01),而AB、AC對模型影響不顯著(P>0.05)。在破損率模型中,A、B、C、AC、A2五個回歸項對模型的影響極顯著(P<0.01),AB、B2兩個回歸項對模型影響顯著(P<0.05),而BC、C2對模型影響不顯著(P>0.05)。保留上述模型顯著項,剔除不顯著項,保證模型高顯著性以及失擬項不顯著的前提下,對兩個模型進行重新擬合[22],獲得優化后的回歸模型
H=
84.06+2.89A-7.12B-8.96C-7.46BC+4.38A2-4.59B2-3.28C2
(13)
D=
44+5.97A-3.39B-5.76C-1.26AB-2.58AC-1.3A2-0.94B2
(14)
2.3"交互因素對性能影響規律分析
2.3.1"對脫凈率影響規律分析
由回歸模型中各回歸項系數分析可得[23, 24],各因素對銀杏果脫殼機脫凈率指標影響重要性次序:Cgt;Bgt;A;對破損率指標影響重要性次序:Agt;Cgt;B。采用Design-Expert 8.0.6分析軟件繪制響應曲面及等高圖,分析各因素交互作用強弱及對脫凈率的影響[25]。圖4為鏈板速度位于中心水平時,一級間隙和二級間隙對脫凈率的交互作用的響應面及等高圖。
當鏈板速度為0.5m/s且一級間隙處于高水平時,脫凈率H隨著二級間隙的減小呈逐漸增加的趨勢,這是由于間隙減小使得銀杏果受到的擠壓力增大,完整的外殼更易破裂、破碎,有利于外殼與果仁分離。當鏈板速度為0.5m/s且一級間隙處于低水平時,脫凈率H隨著二級間隙的減小呈先緩慢增大后逐漸減小的趨勢,這是因為銀杏果經過一級間隙后,外殼已產生破裂、破碎,隨著二級間隙的減小,破裂、破碎的外殼受到擠壓揉搓作用加強而實現與果仁脫離,脫凈率增大。隨著間隙繼續減小,脫凈率出現極大值。二級間隙進一步減小時,銀杏果受到嚴重擠壓而變形破碎,外殼與果仁粘連在一起無法分離,造成脫凈率減小。一級間隙與二級間隙對脫凈率的影響規律大體一致,但脫凈率隨二級間隙變化而改變的幅度略大,表明二級間隙相較于一級間隙對脫凈率的影響更顯著,這與表4的結果一致。
2.3.2"對破損率影響規律分析
圖5為各因素對破損率交互作用的響應面及等高圖。當二級間隙為10.5mm時,破損率D隨著一級間隙減小而增大,這是由于隨著間隙的減小,銀杏果仁受到的擠壓力增加,破損增多,使得破損率增大。當鏈板速度處于高水平時,這一變化趨勢更為明顯;當鏈板速度處于低水平時,趨勢平緩。當二級間隙為10.5mm時,破損率D隨著鏈板速度增大而增大,這是由于隨著鏈板速度增大,銀杏果仁受到的作用力增大,相應的破損率增大。當一級間隙處于低水平時,趨勢變化明顯;當一級間隙處于高水平時,趨勢相對平緩。總體而言,破損率受鏈板速度的影響更顯著,這與表4的結果一致。隨著鏈板速度增加和二級間隙減小,銀杏果仁受到的作用力增強,破損率隨之上升。反之,則破損率下降。
3"參數優化與驗證
為使得銀杏果脫殼機作業性能達到最佳,需在保證脫凈率的同時盡可能降低破損率,即獲得較高的脫凈率和較低的破損率。由前期試驗可知,各因素及交互作用對脫凈率和破損率的影響規律不盡相同,要獲得最佳的作業性能,需要綜合考慮進行多目標優化。本文以脫凈率最高、破損率最低為優化目標,建立脫凈率H、破損率D雙目標函數數學模型,并設置各參數變量的約束條件如式(15)所示,求解得到脫凈率H最高同時破損率D最低時的最優解:鏈板速度為0.40m/s,一級間隙為11.85mm,二級間隙為10.44mm,此時,脫凈率H為88.85%,破損率D為4.65%。
maxH(A,B,C)
minD(A,B,C)
0.4m/s≤A≤0.6m/s
11.5mm≤B≤13.5mm
10mm≤C≤11mm
(15)
由于響應面試驗未包含上述優化后的最優解組合,為驗證模型預測的準確性以及優化結果的可靠性[26, 27],根據實際作業情況調整參數,將最優解組合進行修正,設置鏈板速度為0.4m/s、一級間隙為11.9mm,二級間隙為10.5mm,在此基礎上開展試驗驗證,結果如表5所示。
4"結論
1) 解析鏈—板式銀杏果脫殼機作業原理,分析軋板傾角和最小脫殼間隙對脫殼過程的影響,確定對脫殼機質量有重要影響的關鍵試驗因素及其取值范圍。
2) 運用Design-Expert軟件分析鏈板速度、一級間隙、二級間隙對銀杏果脫殼機脫凈率、破損率的影響規律,得到銀杏果脫殼機脫凈率及破損率對三個因素的二次多項式回歸模型。各因素對鏈—板式銀杏果脫殼機脫凈率指標影響重要性次序:二級間隙、一級間隙、鏈板速度;對破損率指標影響重要性次序:鏈板速度、二級間隙、一級間隙。因素之間交互作用影響結果:一級間隙與二級間隙的交互作用對脫凈率影響顯著,鏈板速度與一級間隙的交互作用以及鏈板速度與二級間隙的相互作用對破損率影響顯著,其他因素間的交互作用對脫凈率和破損率影響均不顯著。
3) 鏈—板式銀杏果脫殼機獲得脫凈率最高、破損率最低的各因素最優組合:鏈板速度為0.4m/s,一級間隙為11.9mm,二級間隙為10.5mm,此時脫凈率為85.93%,破損率為4.84%,試驗值與模型預測值間的相對誤差均小于5%,表明模型可靠。
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