蒜臺接觸物理參數測定與離散元仿真標定

中圖分類號：S225.92 文獻標志碼：A 文章編號：1673-3851（2025）09-0709-11

Reference Format： SHI Yan，ZHAO Xiong，FU Hongfei，et al.Measurement of physical parameters of garlic sprout contact and discrete element simulation calibration[J].Journal of Zhejiang Sci-Tech University，2025，53（5）：709-719.

Measurement of physical parameters of garlic sprout contact and discrete element simulation calibration

SHI Yanla ，ZHAO Xiongla.1b ，FU Hongfei2 ，MA Xingxiao ^1a，1b ，CHEN Jianmeng ^1a，1b （la. School of Mechanical Engineering;1b. Zhejiang Province Key Laboratory of Transplanting Equipment and Technology， Zhejiang Sci-Tech University， Hangzhou 3lOOl8，China;2. Vegetable Research Institute，Hangzhou Academy of Agricultural Sciences，Hangzhou 3lOo24，China）

Abstract：In response to the current lack of accurate and reliable discrete element simulation parameters for garlic sprout harvesting equipment，this study focuses on the red-top garlic sprouts and uses a combination of contact physical parameter measurement and simulation experiments to calibrate the various colision recovery coefficients and friction coefficients of the garlic sprouts. Firstly， through physical experiments，the intrinsic parameters of garlic sprouts and the static friction coefficient，rolling friction coeficient，and collsion recovery coeficient between garlic sprouts，and between garlic sprouts and PVC conveyor belts were measured to determine their value ranges. Then，a discrete element simulation model of garlic sprouts was established using EDEM software， and Plackett-Burman experiments were designed with the simulated repose angle of garlic sprouts as the response value to screen out parameters that have a significant impact on the simulated repose angle of garlic sprouts. Finally，a central combination design experiment was conducted on the highly significant parameters to obtain the optimal parameter values. The results indicate that the parameters that have a significant impact on the simulated repose angle of garlic sprouts are the static friction coeficient between garlic sprouts and the roling friction coefficient between garlic sprouts；when the static friction coefficient between garlic sprouts is 0.914 and the rolling friction coeficient between garlic sprouts is O.O18，the simulated repose angle of garlic sprouts is measured to be 35.12^° ，with an error of 3.3% compared to the obtained physical repose angle （36.35^°） ），indicating that the calibrated discrete element simulation parameters of garlic sprouts are consistent with the actual situation. The discrete element simulation parameters obtained in this study can provide reference for the subsequent research of garlic sprout harvesting equipment.

Key words： garlic sprout； discrete element simulation； repose angle； parameter optimizationcalibration

0 引言

蒜（Garlicsprout），又名蒜苔或蒜毫，是從大蒜中抽出的花莖，由蒜驀苞和蒜耋梗兩部分組成[1-2]，為中國貯藏供應期最長的優質蔬菜品種之_[3]。目前，關于蒜臺收獲機具的研究還處于起步階段[4-6]，屈哲等[7研制的電驅式蒜臺收獲機、耿令新等[8-9]設計的自走式蒜臺收獲機，填補了中國蒜臺收獲機具的空白。然而，蒜臺收獲機具在收獲過程中相關的仿真參數的缺失，限制了蒜耋收獲機具的進一步研制。獲取蒜墓與收獲機具之間的仿真參數，是加速推進蒜臺收獲機具設計工作的關鍵，對于蒜臺收獲機具的進一步發展具有重要意義，因此亟需開展關于蒜耋離散元仿真參數標定的研究。

近年來，以分子動力學理論為參考的離散元法在農業機械設計以及農業物料的堆積研究領域應用越來越廣泛[10-12]。通過建立不同秸稈或作物的EDEM仿真模型，可以模擬收獲過程，設計收獲機具的參數、材料，從而降低田間試驗成本，極大地提高收獲機具的研發效率[13-16]。王小勇等[17]利用EDEM軟件建立了炒青綠茶離散元模型，通過物理試驗測定了仿真所需的各項參數，虛擬仿真試驗與物理試驗的對比結果驗證了炒青綠茶模型和仿真參數的準確性，為后續炒青茶精制設備的設計提供了技術支撐;謝偉等[18-19]以油菜臺夾段莖稈為研究對象，系統測定了油菜耋的本征參數和表面接觸參數，采取物理試驗與仿真試驗相結合的方法，對難以實際獲取的表面接觸參數和粘結參數進行了標定和驗證，結果表明離散元法對于油菜耋采收階段的研究具有可行性;Zhang等20先通過物理試驗確定了紅花材料的本征參數，再通過EDEM軟件建立了紅花的離散元模型，并選用了Hertz-Mindlin（noslip）接觸模型獲取紅花的仿真參數，為研究紅花的生物力學特征和模擬紅花收獲過程提供了理論依據。目前對于谷物籽粒的離散元仿真參數標定較多，而莖稈類作物的實際情況更加復雜，相應研究較少[21-22]，對蒜臺以及類似材料的離散元仿真和標定鮮有研究。綜上所述，離散元法在莖稈類作物仿真分析和收獲機械設計領域具有可行性，在離散元模型的建立、接觸模型的選用以及仿真參數的優化方面也為本文蒜接觸物理參數的測定方法和蒜臺仿真模型的創建提供了思路。

本文以紅帽蒜為研究對象，通過物理試驗獲取蒜與蒜、蒜與PVC傳送帶間接觸物理參數的取值范圍；采用EDEM仿真軟件，選用HertzMindlin（noslip）接觸類型建立了蒜臺的仿真模型，并通過設計堆積角試驗、最佳爬坡試驗和中心組合設計試驗對關鍵參數進行顯著性分析和優化，最終以物理堆積角與仿真堆積角誤差為指標對優化后的蒜臺離散元仿真參數進行了驗證。本文研究結果可為蒜臺物理特性和低損收獲技術研究提供理論數據，并為其他莖稈類作物的仿真參數標定提供參考。

1 材料與方法

1. 1 試驗材料

試驗材料選用浙江省杭州市南興村農戶自主種植的紅帽蒜耋，在選取過程中遵循一致性和隨機性原則：首先在同一標準大小 （5m×5m） 田塊上選取蒜臺，保證所取用的蒜臺種植條件一致；其次在該田塊上隨機選取兩條壟上種植的全部蒜臺，保證所取用樣本的隨機性。

采摘后新鮮蒜臺照片如圖1（a）所示，單株蒜臺外形分布如圖1（b）所示。將采摘下的新鮮蒜臺用保鮮袋打包，帶回到實驗室保鮮存放。因為蒜耋頂端的蒜耋苞無食用價值，不影響對蒜耋整體收獲質量的評估，所以本文研究對象主要為蒜耋梗部分（以下“蒜\"特指蒜臺梗部分）。使用精度為 0.01mm 的游標卡尺測量樣品的直徑和長度，為保證測量的準確性，將蒜臺由下往上分為根部、中部、頸部分別測量。蒜薹根部平均直徑為 5.20mm ，長度為110.00mm ;蒜臺中部平均直徑為 5.10mm ，長度為 100.00mm ;蒜臺頸部平均直徑為 5.00mm ，長度為 110.00mm 。由此可見，蒜耋的直徑沿著根部、中部、頸部依次減小，但變化程度較小。

圖1試驗材料照片

1. 2 蒜臺本征參數測定

使用排水法對蒜耋的密度進行測量，重復多組試驗后求均值，測得蒜臺的密度為 955kg/m³ 。泊松比參數 μ 是反映蒜耋橫向變形的彈性指數。測量時沿橫向方向對蒜耋樣品段施加壓力直至蒜樣品橫向不再變形，記錄此時蒜耋樣品的橫向變形量和縱向變形量，根據式（1）計算泊松比：

其中： s₁ 為蒜薹樣品橫向變形量， mm;s₂ 為蒜臺樣品縱向變形量， mm;T₁ 為蒜藁樣品壓縮前的橫向尺寸， mm;T₂ 為蒜臺樣品壓縮后的橫向尺寸， mm ：W_?1 為蒜耋樣品壓縮前的縱向尺寸， mm;W₂ 為蒜臺樣品壓縮后的縱向尺寸， mm 。

蒜臺樣品段壓縮試驗在WDW-1000電子萬能試驗機（濟南蘭博試驗儀器有限公司，測量范圍 0～ 100kN ，測量精度 0.5% ）上進行。對不同部位的蒜臺樣品段重復試驗10次，得到蒜臺泊松比平均值，其中：蒜臺根部為0.43；蒜耋中部為0.44；蒜墓頸部為0.44。蒜臺各段泊松比相差較小，為方便后續計算，蒜耋泊松比平均值統一取為0.44。

通過對蒜耋樣品段的壓縮試驗可獲取蒜臺的彈性模量 E 和剪切模量 G ，計算公式為：

其中： F 為蒜耋樣品段彈性變形階段能承受的最大力， N;L 為蒜耋樣品段初始長度， mm;S 為蒜樣品段橫截面積， mm² ： ΔL 為蒜臺樣品段壓縮前后的長度差值， mm 。

使用萬能試驗機對蒜臺小段進行多次壓縮試驗，設置壓縮速度為 2mm/s ，重復試驗10次后求均值，得到蒜臺樣品段的剪切模量為 5.58×10⁶Pa ，彈性模量為 7.61×10⁶Pa 。

2 接觸物理參數的測定

2.1蒜臺-蒜臺和蒜-PVC碰撞恢復系數測定

碰撞恢復系數可定義為兩物體沿著接觸處法線方向上的分離速度與接近速度的比值，與碰撞速度和角度均無關，只與碰撞物體的材料屬性相關。本文通過自由落體法測量蒜-蒜、蒜-PVC傳送帶之間的碰撞恢復系數，測量所用的裝置如圖2所示，由高速相機（型號為PhantomVEO64O，分辨率為 2560×1600 像素，幀率為1400幀/s）刻度尺（量程為 0～500mm ）、PVC傳送帶（厚度為 3mm ）、木板和筆記本電腦組成。

考慮到整株蒜臺過長，彈起的高度不能夠直觀獲取，選取了共計20株長勢接近的蒜，蒜臺每100.00mm 分為1段，每株蒜摹分為3段，共計60個樣品段進行試驗。試驗原理示意圖如圖3所示，先將待測樣品段從高度 H 處以靜止狀態自由下落，待樣品段與PVC傳送帶接觸后反彈，通過高速相機記錄落下到彈起的過程，保持高度不變并進行重復試驗。

1.高速相機；2.PVC傳送帶;3.刻度尺；4.木板；5.筆記本電腦

圖2碰撞恢復系數試驗的裝置照片

多組試驗完成后將視頻導人Tracker軟件中，選取最接近垂直方向上的軌跡進行分析，從而獲得完整的碰撞位移曲線，其中彈起的最大高度記為 I 。在高速相機下，蒜臺彈起達到最大高度 I₁ 的時刻如圖4（a）所示。樣品段與PVC傳送帶接觸碰撞開始到產生最大壓縮時刻的沖量為 l₁ ，此刻待測樣品段的速度為 v₁ ；從最大壓縮到脫離PVC傳送帶表面時刻的沖量為 l₂ ，此刻待測樣品段的速度為 v₂ 。由于碰撞前后時刻PVC傳送帶的均靜止，速度為0，因此由動量守恒定理，蒜與PVC傳送帶之間的碰撞恢復系數 e₁ 可以用式（4）計算：

圖3碰撞恢復系數測定原理圖

圖4碰撞恢復系數試驗的高速影像

在測定蒜耋-蒜臺碰撞恢復系數時，選擇30株長勢相同、直徑相近的蒜，緊密貼合后固定在水平放置的木板上，采用同樣的方法進行重復試驗。在高速相機下，蒜臺彈起達到最大高度 I₂ 的時刻如圖4（b）所示。分析碰撞軌跡后由式（4）計算出蒜驀-蒜耋的碰撞恢復系數。

（a）蒜-PVC傳送帶碰撞恢復系數測定的高速影像

（b）蒜-蒜碰撞恢復系數測定的高速影像

2.2 蒜臺-蒜臺和蒜臺-PVC靜摩擦因數測定

靜摩擦因數可定義為物體在靜止狀態下所受到的摩擦力與接觸面壓力的比值，與接觸物體的材料和表面狀況有關。本文中靜摩擦因數的測定包括蒜-PVC傳送帶靜摩擦因數的測定和蒜-蒜臺靜摩擦因數的測定，均采用自制靜摩擦因數測定裝置進行測定。

蒜-PVC靜摩擦因數測定照片如圖5（a）所示，測定蒜-PVC傳送帶靜摩擦因數時，將 3mm× 400mm×500mm 的PVC傳送帶固定在傾斜木板上，數顯角度儀（溫州韋度電子有限公司，量程： 4× 90^° ，精度 0.05^° ，誤差 ±0.2^°） 固定在傾斜的PVC傳送帶上，傾斜木板下放置一個可以自由調節高度的手搖式升降臺。布置完成后將待測樣品段平穩的縱向放置在PVC傳送帶上，然后緩慢旋轉旋鈕來抬升傾斜PVC傳送帶的角度，樣品段出現微小滑動時立刻停止旋鈕并逐幀檢查高速相機拍下的視頻，記錄下蒜臺樣品段出現滑動圖像時角度儀上的角度 α 。考慮到蒜耋不同段之間和蒜耋不同個體之間的差異，隨機選取了10株蒜耋，每株蒜耋均勻截為3段，共計3O段，每次放置在PVC傳送帶上的位置盡量各不相同，則蒜臺-PVC傳送帶靜摩擦因數 μ₁ 可以用式（5）計算：

μ_?1=tanα

同理，通過斜面法也可以測得蒜耋-蒜耋的靜摩擦因數，測定照片如圖5（b）所示。將2株直徑、長勢相同的蒜耋緊密貼合后縱向平行固定在傾斜PVC傳送帶上，將待測蒜臺樣品段平穩放置在兩株蒜墓的中間，同時旋轉升降旋鈕來提升升降臺，重復試驗30次，記錄下樣品段出現滑動時的角度 β 。蒜臺-蒜臺靜摩擦因數 μ₂ 可以用式（6）計算：

μ₂=tanβ

圖5靜摩擦因數的測定照片

2.3 蒜臺-蒜和蒜臺-PVC滾動摩擦因數

蒜臺-PVC滾動摩擦因數的測定方法與靜摩擦測定方法相同，測定時的照片如圖6（a）所示。滾動摩擦因數測定受力分析示意圖如圖7所示，當傾斜角增大到某個角度時，蒜耋發生滾動，此時滾動摩擦力偶矩M 與支撐力 F_n 成正比例關系，并滿足以下條件：

其中： M 為滾動摩擦力偶矩 N?m;f_f 為滾動摩擦因數； F_n 為斜面對蒜臺樣品段支撐力， N：G 為蒜耋段自身重力，N； δ 為蒜耋段發生滾動時的傾斜角，Ξ^（°）;r 為蒜臺樣品段的半徑， mm 。

蒜臺-蒜臺的滾動摩擦因數的測定照片如圖6（b）所示。先選擇10株長勢直挺、直徑相同的蒜臺，取中間同一位置段直徑相同處 50.00mm 長的蒜臺段，因為蒜臺段較短，直徑變化極小，可認為直徑近似相同。將10小段蒜臺縱向緊密貼合后固定在PVC傳送帶上，PVC傳送帶固定在傾斜木板上，同時將數顯角度儀固定在傾斜PVC傳送帶上，待測定的蒜臺樣品段（10 株共30 段）以靜止狀態平穩橫向放置在平鋪的蒜臺段上，通過升降旋鈕緩慢增大角度直至蒜耋樣品段發生滾動，記錄下此時傾斜角，重復試驗30次。通過式（7）計算得到蒜耋-蒜耋滾動摩擦因數。

圖6滾動摩擦因數的測定照片

圖7滾動摩擦因數測定受力分析示意圖

3蒜耋離散元柔性模型的建立

3.1 蒜臺堆積仿真模型

蒜耋的外形尺寸不統一，不同株個體之間存在差異。在田間采摘的同一批蒜中隨機選取100株蒜臺進行外形的統計，發現大多數蒜臺均存在略微彎曲的情況。因此，根據測得的蒜臺不同外形比例，將蒜耋分為兩種情形，分別為直立型和彎曲型，并依據統計獲得的比例將兩種蒜外形的數量關系設定為3：7。利用SOLIDWORKS軟件分別建立蒜的模型，對模型進行了網格的劃分，保存為.stl文件后將文件導入EDEM軟件中。然后用球體自動填充建模的方式對蒜耋的模型進行快速填充，再對間隙較大處手動調整，2種蒜臺植株的照片和離散元模型如圖8所示。

圖8蒜臺照片與離散元模型

蒜耋堆積角反映了蒜耋植株整體之間以及蒜臺植株與試驗材料之間的接觸關系，不需要考慮同一株蒜耋離散元模型內部顆粒間的粘結力關系。因此，本文中接觸模型選用EDEM中Hertz-Mindlin（noslip）模型，與蒜耋接觸的試驗材料選用PVC材質，其中蒜耋的本征參數已由前文試驗測得，PVC材質的參數可由文獻[23和廠家的技術說明書獲取。蒜耋和PVC本征參數如表1所示。

表1蒜臺和PVC 本征參數

3.2 蒜臺物理堆積角測定試驗

物理堆積角是反映表征顆粒物料流動摩擦等特性的宏觀參數[24-25]，本文通過提升隔板法的方式對蒜臺的物理堆積角進行測定。堆積前蒜臺照片如圖9（a）所示，將60株長度為 320mm 的蒜臺按照30% 直立型、 70% 彎曲型的比例放置于剛性箱體中，距離箱體一邊 50mm 處垂直放置一個可上下活動的擋板。待蒜耋完全靜止后，迅速向上抽離可活動擋板，蒜臺整體向另一側活動，形成物理堆積角，堆積后蒜耋照片如圖9（b）所示。利用MATLAB軟件對堆積后蒜耋照片進行灰度化以及二值化處理，灰度化圖像和二值化圖像分別如圖9（c）和圖9（d）所示。

圖9蒜臺物理堆積角測定的圖像

對堆積后蒜臺的輪廓線進行擬合，此時擬合線的斜率所對應的就是蒜臺物理堆積角的大小，重復5次試驗，5次試驗的物理堆積角平均值為 36.35^° ，擬合線如圖10所示。

圖10 物理堆積角輪廓斜率擬合線

3.3 蒜臺仿真堆積角測定試驗

將上文所得到的泊松比、剪切模量、碰撞恢復系數、靜摩擦因數、滾動摩擦因數等重要參數輸入EDEM軟件中，進行堆積角試驗的仿真設計。蒜臺仿真堆積角測定示意圖如圖11所示。首先，在SOLIDWORKS中完成試驗所需箱體的建模，保存為.stl文件，然后導人EDEM軟件。然后，在 400mm× 50mm×200mm 的箱體底面區域正上方添加顆粒工廠，按照3：7的比例生成直立型、彎曲型2種外形尺寸蒜臺并對蒜臺顆粒生成的方向和速度進行設置，從而保證蒜耋能完成平穩堆積。堆積期間共生成60株蒜臺，仿真時間 4s 。最后，待蒜耋全部堆積完成后，對隔板的運動進行設置，速度設置為200mm/s ，運動時間設置為1s，待蒜臺滾動完全靜止后，通過EDEM自帶的量角工具測定蒜臺的堆積角。重復試驗5次，取其平均值，得到蒜耋最終的仿真堆積角。

3.4 Plackett-Burman試驗設計

影響蒜臺仿真堆積角的試驗因素眾多，需要先篩選出對仿真堆積角有極顯著性影響的重要參數，再對這些重要參數作進一步分析。PlackettBurman試驗可以通過比較預設的2組試驗參數在高低水平下對試驗整體的差異性影響，篩選出各個試驗因素，從而評價這些因素對試驗結果是否有極顯著性影響。本文以蒜臺仿真堆積角 θ 為響應值，選擇蒜-蒜靜摩擦因數、蒜耋-蒜滾動摩擦因數、蒜臺-蒜臺碰撞恢復系數、蒜-PVC靜摩擦因數、蒜-PVC滾動摩擦因數、蒜-PVC碰撞恢復系數共計6個參數設計Plackett-Burman試驗。結合本文第二章中接觸物理參數測定所獲得的各項參數的取值范圍，6個參數各取一組高水平值和低水平值，其中高水平值用編號 +1 表示，低水平值用編號一1表示，各項參數選擇如表2所示。

圖11蒜臺仿真堆積角測定示意圖表2Plackett-Burman 試驗參數

Plackett-Burman試驗的方案設計與結果如表3所示，共計進行了12組試驗，獲得了不同試驗參數設置下的仿真堆積角。

通過Design-Expert軟件對結果進行顯著性分析，可以得到如圖12所示Plackett-Burman試驗的帕累托圖，圖中橫坐標按照各試驗參數對仿真堆積角影響的顯著性由大到小排列表示，并通過顏色區分各參數的正負效應。從圖12可以看出：影響最為顯著的是A因素蒜臺-蒜臺靜摩擦因數，其次是B因素蒜臺-蒜臺滾動摩擦因數，且都與仿真堆積角的大小成正相關。

各因素詳細的顯著性分析如表4所示， Plt; 0.01時視為極顯著性參數。從表4可以看出，A因素蒜臺-蒜臺靜摩擦因數和B因素蒜-蒜臺滾動摩擦因數均為極顯著性參數。

表3Plackett-Burman試驗設計方案及結果

圖12Plackett-Burman 試驗的帕累托圖

對表4的試驗結果進行可靠性分析，結果如表5所示。由表5可知：模型的 P 值為 0.0025lt; 0.01，表明Plackett-Burman試驗結果極顯著，該模型可行性良好，即該模型能在被研究的回歸區域能夠被很好地擬合；復數關系 R=0.9594 ，說明相關性良好；校正決定系數 U=0.9107 ，表明 91.07% 的試驗數據的變異特性可適用于該回歸模型；在通常情形下變異系數 C 值越低，則試驗具有更高的可信度和精度，本模型中 C=4.48 ，說明了Plackett-Burman試驗具有較高的可信度與精確性；精密度J 是有效信號與噪聲的比值，Plackett-Burman實驗精密度為14.1146，數值大于4.0，可視為Plackett-Burman試驗參數選擇合理。

表4Plackett-Burman試驗因素、水平及顯著性分析結果

表5Plackett-Burman試驗可行性分析結果

3.5 最陡爬坡試驗設計

為進一步確定極顯著性參數相對于最終試驗指標的最優參數組合，以A因素蒜耋-蒜墓靜摩擦因數、B因素蒜-蒜臺滾動摩擦因數為影響因素，以物理堆積角與仿真堆積角的誤差為試驗指標進行爬坡試驗。試驗因素編碼如表6所示，試驗的A因素蒜臺-蒜臺靜摩擦因數取值為 0.83～0.93;B 因素蒜臺-蒜臺滾動摩擦因數的取值為 0.015～0.025 。

表6試驗因素水平表

3.6 中心組合設計（CCD）試驗分析

利用DesignExpert軟件和EDEM仿真試驗進行中心組合設計試驗，蒜耋仿真試驗的方案設計以及EDEM仿真試驗的結果見表7。

表7中心組合設計試驗方案與結果

設A因素蒜臺-蒜臺靜摩擦因數的數值為 x₁ ，B因素蒜臺-蒜墓滾動摩墓靜摩擦因數的數值為 x₂ ，則 x₁…x₂ 與最終仿真堆積角 θ 的二次回歸方程滿足式（8）：

θ=35.12+0.6658x₁+0.3502x₂+0.0975x₁x₂+

0.4905x₁²+0.1180x₂²

中心組合設計試驗響應面圖如圖13所示。

圖13中心組合設計試驗響應面圖

對二次回歸方程模型進行分析，分析各個因素對試驗指標產生的規律，方差分析結果如表8所示。由表8可知：中心組合設計試驗的整體 Plt;0.01 ，可見CCD試驗整體極顯著，而失擬差不顯著，表明分析結果合理有效；A因素、B因素以及A、B因素的平方P 值均小于0.01，表明A、B因素與CCD試驗結果具有強相關性，是影響仿真堆積角的極顯著參數。

表8CCD試驗因素、水平及顯著性分析結果

3.7 堆積角參數的優化

為了使仿真堆積角更貼合實際測得的物理堆積角 （36.35^°） ），本文運用DesignExpert軟件對A因素蒜臺-蒜臺靜摩擦因數、B因素蒜臺-蒜臺滾動摩擦因數的數值進行優化求解，設A因素蒜耋-蒜臺靜摩擦因數的數值為 x₁ ，B因素蒜-蒜臺滾動摩臺靜摩擦因數的數值為 x₂ ，其中相關的約束條件設置為：

β=35.12+0.6658x₁+0.3502x₂+ 0.0975x₁x₂+0.4905x₁²+0.1180x₂²;

s.t. θ=36.35^° ，0.80?x₁?0.95 ，0.015?x₂?0.025

通過式（9）的計算，可以得到蒜耋仿真堆積試驗的最佳參數組合，其中A因素蒜耋-蒜耋靜摩擦因數為0.914，B因素蒜臺-蒜臺滾動摩擦因數為0.018，其他接觸物理參數對蒜耋仿真堆積角的影響作用較小，統一取各取值范圍內的中間值作為最終結果，即：蒜-蒜臺碰撞恢復系數為0.51；蒜臺-PVC靜摩擦因數為0.625；蒜臺-PVC滾動摩擦因數為0.26;蒜臺-PVC碰撞恢復系數為0.45。

4結論

為獲取準確可靠的蒜耋離散元仿真參數，本文以紅帽蒜耋為研究對象，完成了對蒜臺本征參數的測定和接觸物理參數的測定；并通過EDEM軟件建立了蒜耋的離散元仿真模型，以蒜臺仿真堆積角為響應目標，設計Plackett-Burman試驗、最陡爬坡試驗和中心組合設計試驗對仿真參數進行尋優求解，得到的主要結論如下：

a）蒜臺的密度為 955kg/m³ ，平均泊松比為0.44，獲得物理堆積角為 36.35^° 。

b蒜墓-蒜墓靜摩擦因數、蒜耋-蒜墓滾動摩擦 因數對仿真堆積角有極顯著影響。通過試驗獲得了 極顯著性參數與仿真堆積角之間的二階回歸方程， 優化后的蒜耋-蒜耋靜摩擦因數為0.914，蒜耋-蒜耋 滾動摩擦因數為0.018。

c）參數優化后的蒜耋仿真堆積角為 35.12^° ，與物理堆積角 （36.35^°） 的誤差為 3.3% ，表明仿真參數具有一定的可靠性和準確性。

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團隊介紹

趙雄教授團隊專注于農業機械設計與機構學方面的研究，致力于解決農業種植、收獲設備研發制造中的關鍵問題。團隊承擔了國家自然科學基金項目3項、國家“十四五\"重點研發計劃項目子課題1項、浙江省“尖兵\"研發攻關項目1項;以核心成員身份參與“十三五\"重點研發計劃項目課題2項、工信部和農業部攻關項目2項;獲浙江省科學技術一等獎和浙江省農業科學技術三等獎。在機構學和農業工程領域，已在國內外知名期刊發表研究論文20 余篇。團隊提出了多種移栽機構非圓齒輪的設計方案和整機模型，設計制造了包括西藍花采收機械、蒜臺收獲機械在內的多種田間收獲樣機，推動了農業種植機械化和農業收獲機械化的發展。

（責任編輯：康 鋒）