基于CFD-DEM的谷物联合收获机清选损失监测占比补偿方法研究OA

为得到谷物收获过程中精确的清选损失信息,不仅需要误差小、稳定性好的清选损失监测传感器硬件作为基础,还需要明晰传感器监测值与实际清选损失量之间的数学关系,本文基于课题组前期研发的清选损失监测传感器,首先构建了水稻、小麦、油菜等典型作物的脱出混合物各成分颗粒模型,并根据实际工况建立了多组清选装置三维流道模型,通过CFD-DEM耦合方法开展了作物种类、喂入量、筛片开度、风机进风口面积等单因素及多因素仿真,分析不同作业工况下清选损失监测值与实际值之间的关系及其变化规律,并利用田间接料试验对仿真结果进行验证。研究结果表明,作物种类、筛片开度、风机进风口面积等是影响清选损失监测占比的主要因素,喂入量在一定范围内对占比影响不显著;由耦合仿真得出的清选损失监测占比数值相较于实际田间试验值偏大,偏大程度数值的标准差为0.97%,验证了仿真分析的有效性。结合仿真样本数据构建了多种典型非线性拟合模型,通过对拟合结果进行对比分析并考虑实际工程应用,选取二次多项式回归模型作为清选损失监测占比补偿模型(R^(2)_(adj)=110大于0.991、RMSE小于0.216%)。最后将该模型与嵌入式系统相结合,实现清选损失监测占比的在线补偿,模型补偿值与实测值之间的差值不超过1.08%。该研究有效提升了总清选损失计算的准确性和适应性,减少了对人工接料盒试验的依赖,同时可为收获作业参数智能化调控及整机性能评价提供有力支撑。