花生种子颗粒离散元仿真参数标定与试验

吴孟宸，丛锦玲,3，闫 琴，朱 彤，彭心怡，王怡苏

花生种子颗粒离散元仿真参数标定与试验

吴孟宸1，丛锦玲1,3※，闫 琴2，朱 彤1，彭心怡1，王怡苏1

（1. 石河子大学机械电气工程学院，石河子 832003；2. 石河子大学水利建筑工程学院，石河子 832003；3. 农业农村部西北农业装配重点实验室，石河子 832003）

由于花生排种装置在优化设计过程中缺乏准确的仿真模型参数，从而造成仿真与理论计算结果存在较大误差，一定程度上制约了花生排种装置的发展。该研究系统测定了花生种子的三轴尺寸、颗粒密度、弹性模量、泊松比等本征参数及其静摩擦因数、滚动摩擦因数、恢复系数。通过开展花生种子颗粒堆积试验，标定得到花生种间静摩擦因数为0.213，种间滚动摩擦因数为0.035。为检验标定参数的可靠性，开展了花生堆积角仿真与物理试验对比，结果表明花生物理堆积角和仿真堆积角相对误差为0.22%。通过开展机械式花生精量排种器的仿真与台架排种性能的对比试验，得到排种性能中漏播指数、重播指数相对误差分别为8.24%、5.12%，结果表明花生标定参数具有可靠性。该研究结果可为排种装置的优化设计与仿真研究提供理论参考。

试验；离散元法；排种装置；堆积角；滚动摩擦

0 引 言

目前，中国油料作物总产量呈上升趋势，但食用油量仍超过65%依靠进口[1]。花生作为中国第二大油料作物，单产量居油料作物首位，对中国粮油安全具有重要影响。近年来，中国花生种植面积稳中有升，2018年全国花生种植面积约为4.62×1010m2，产量为1.73×107t[2-3]，具有良好的发展前景。

花生种植是花生生产的重要环节，机械化播种是提高花生种植效率的重要方式，排种器作为花生播种机的核心部件，对播种效率有直接影响。为提高排种器工作性能，国内外学者对排种装置进行了大量研究[4-6]。近年来，基于离散元法的EDEM软件广泛应用于排种装置优化分析中。通过离散元法研究其关键部件与种子间的相互作用，为排种器设计及优化提供参考依据，可有效提高研发效率，减少研发成本。王凤花等[7]利用EDEM软件分析排种装置振动频率和震动幅度对种群离散程度的影响，为排种装置充种性能的分析提供理论参考；杨薇等[8]利用EDEM软件分析了排种装置齿形搅种盘对种子充填角的影响；李兆东等[9]采用EDEM软件开展了传统平面盘、凹槽盘、槽齿盘3种排种盘的扰种对比试验。因仿真输入参数的合理性是离散元仿真结果可靠的基础，为得到准确的离散元仿真分析结果，需要精确的输入参数值（如颗粒密度、泊松比、弹性模量和与接触材料间的摩擦因数等）。目前离散元仿真分析的研究对象多为小麦[10]、水稻[11]、马铃薯[12]等物料，花生种子仿真模型物性参数标定及其排种装置离散元仿真分析鲜有报道。

本研究以四粒红花生为研究对象，基于国内外散粒体物料基本参数测量方法，对花生本征参数及其相互作用特性参数进行测定，建立花生种子离散元仿真模型。并使用EDEM软件（离散元法）对花生种子颗粒堆积过程进行仿真，采用图像处理方法测定花生种群堆积角，利用堆积角试验对种间摩擦因数及种子与材料间滚动摩擦因数进行离散元仿真标定。通过台架试验验证花生模型及其仿真参数的可靠性，以期为花生排种装置结构优化提供参考。

1 材料和方法

选用四粒红花生作试验对象，花生种子属散粒体物料，在仿真装置内的运动为散粒体运动过程[13]，采用离散元仿真软件分析时可用Hertz-Mindin模型[14]模拟颗粒间及颗粒与装置间的相互作用。其次，随着精量播种技术的发展，3D打印技术被应用于精量排种装置的加工制造中，光敏树脂及有机玻璃（Polymethyl Methacrylate，PMMA）被广泛应用。因此，选择测定以上2种非金属材料与花生种子间的接触特性。试验所用花生种子经人工清选，无损伤，无霉变，其平均含水率为12.95%，容重为0.69×103kg/m3，花生种子颗粒密度为1.04×103kg/m3。所有非破坏性测量试验都使用相同的样本。

1.1 花生种子颗粒体几何模型

为确定花生种子的物理模型，随机取四粒红花生种子200粒，通过电子游标卡尺（精度0.01 mm）对种子三维尺寸（××）进行测量，如图1 a所示。四粒红花生种子长度、宽度、厚度平均值为13.44 mm×8.37 mm×8.02 mm，根据测量结果发现花生种子整体呈椭球形。为便于后续相关试验的开展，将花生种子形状按球形度S[12]分为椭球形（S<0.8）和类球形（S>0.8），所测样本中两者占比分别为87%和13%。

开展离散元仿真分析试验时，需设置花生种子仿真模型的分布属性，本研究以花生种子的体积分布为依据进行参数设置。因花生种子近似椭球形，根据椭球体积公式[15]求得花生种子的体积，进而获得花生种子的体积分布，对其平均值及标准差进行测定。花生种子三维体积基本呈正态分布（图1b），且其三维体积均值和标准差分别为0.473和0.084 cm3。

注：长轴方向为Z轴，沿种脐方向为Y轴，横向为X轴；L、B、T分别为花生种子颗粒的长度、宽度、厚度，mm。

1.2 泊松比

四粒红花生种子种皮较薄，采用圆柱试样压缩方法测量较为困难。随机选取10粒花生种子，记录其长轴方向（轴）和横向（轴）原始尺寸。利用万能材料试验机（型号：DF-9000）对整个花生种子进行压力变形试验，通过测量花生种子加载前后开裂极限处轴向和横向的变形量计算泊松比[16]。试验过程中以0.1 mm/s速度对花生种子进行轴向加载，当花生种子出现破裂时停止加载。使用万能材料试验机记录其轴向形变，电子游标卡尺记录花生种子在轴向载荷开裂极限处的横向形变。通过式（1）计算泊松比，结果取平均值。

式中为种子泊松比；为横向变形，mm；为样本宽度，mm；为轴向变形，mm；为样本长度，mm；1为样本破裂后的横向尺寸，2为样本横向原始尺寸，mm；1为样本试验前的轴向高度，mm；2为样本破裂后的轴向高度，mm。测得花生种子的泊松比为0.362。

1.3 弹性模量

本研究采用赫兹接触应力方法测定花生种子的弹性模量[17]。随机选取10粒花生种子，分别记录其原始长度、宽度、厚度。通过质构仪（型号：TA-XT plus，英国Stable Micro System公司）开展花生种子弹性模量测定试验，试验采用P/36R压缩探头，试验时花生种子平放于压缩探头中心正下方，压缩前速度为0.04 mm/s，压缩时速度为0.02 mm/s，压缩后速度为2.0 mm/s，触发力为0.049 N。

由赫兹公式[18]推导得出，弹性模量计算公式为：

由于花生种子与压缩装置两接触面接触点处的曲率半径几乎相同，因此可将式（2）简化为[19]

1.4 静摩擦因数

花生种子间及种子与接触材料间的静摩擦因数是重要的摩擦特性，也是排种装置的重要设计参数[20]。由于排种器排种盘为光敏树脂，排种器前端盖为有机玻璃，其在工作过程中与种子相接触，因此选择测定光敏树脂、有机玻璃板与花生种子间的摩擦特性及花生种间的静摩擦因数。

1.4.1 花生种子与两种非金属材料间的静摩擦因数

本研究使用斜面法[21]测量花生种子静摩擦因数。根据自制摩擦因数测定装置结构尺寸，所用待测材料板长、宽、厚分别为300 mm×150 mm×5 mm，试验装置如图2所示。因花生种子近似椭球形，测量静摩擦因数时将其沿长轴方向摆放于待测材料表面，试验时缓慢转动手柄使斜面倾角逐渐增大，当种子在斜面上具有向下滑动趋势时，记录斜面倾角，即滑动摩擦角，记为，计算花生种子的静摩擦因数=tan。随机选取10粒花生种子，每粒种子重复进行3次试验，剔除具有滚动趋势的试验值，取滑动状态的结果进行计算。测得花生种子与有机玻璃、光敏树脂板间静摩擦因数平均值分别为0.293、0.441。

图2 花生种子与接触材料间的静摩擦因数测试试验

1.4.2 花生种间静摩擦因数

花生种间的静摩擦因数也采用斜面法进行测定。将花生种子按其形状紧密排列，将尺寸过大的种子底部切除（使种子层表面平齐）粘贴于A4纸表面，制成种子板（图3 a），并固定于摩擦因数测定装置上。试验时将花生种子沿长轴方向置于种子板两花生颗粒缝隙间的上表面（图3 b）。随斜面倾角缓慢增加，当花生种子具有沿种子板面下滑运动趋势时，记录此刻斜面倾角，随机重复10组试验。测得花生种间静摩擦因数平均值为0.384。

图3 花生种间的静摩擦因数测量

1.5 碰撞恢复系数

1.5.1 试验设备

恢复系数定义为碰撞后的法向分离速度与碰撞前法向速度的比值[22-23]。本研究采用种子自由下落及高速摄像图像采集处理结合的方式进行恢复系数的测定。根据运动学原理，设计了花生种子恢复系数测定装置，包括三脚架、硅胶软管、坐标网格纸、待测材料板、数显角度尺（精度0.01°）、高速摄像机（型号：MS55KS2）、真空泵、自制斜面仪、照明设备和装有细沙土的缓冲盒。其中：硅胶软管通过三脚架固定，一端与真空泵相接；坐标网格纸为拍摄背景，便于图像处理后期尺寸的校准；照明设备为LED灯，可有效避免拍摄图像出现闪频情况，增强试验拍摄效果。待测材料为有机玻璃、光敏树脂和种子板；试验高度参考鸭嘴式穴播器种箱与排种器进种口间的高度进行设定，为300 mm。

1.5.2 试验原理及结果

将碰撞材料贴付于斜面仪，斜面倾角为30°；种子通过真空泵吸附于硅胶软管一端，距斜面仪下落点高度为300 mm。打开照明设备，将镜头正对斜面仪，使得摄像机可完全采集种子下落轨迹图像。试验时以每秒500帧的速度垂直种子下落方向进行拍摄。

为减小测量误差及花生种间个体差异对试验结果的影响，随机选取25粒花生种子分别从设定高度（300 mm）自由下落。与待测材料板碰撞后作抛物线运动，最终落至缓冲盒中，将下落的视频文件单独命名。试验结束后，筛选出花生种子落点聚集性大于90%所在区域对应种子下落的视频文件，选取10粒花生种子的有效碰撞视频文件导入高速摄像视频图像处理软件ProAnalyst中对种子碰撞轨迹进行选取及分析。

1.花生种子 2.待测材料 3.斜面仪

1.Peanut seed 2.Material to be tested 3.Inclinometer

注：′为种子下落点；点为坐标原点；为种子下落高度，mm；、为测量点，1、2及1、2分别对应其相对坐标原点的高度和水平位移，mm；V、V分别为种子碰撞后的水平、竖直分速度，m·s-1。

Note:′ is the seed falling point;is the origin of coordinates;is the falling height of seed, mm;andare measurement points;1,2and1,2correspond to the height and horizontal displacement of the relative coordinate origin, respectively, mm;VandVare the horizontal and vertical velocities respectively, m·s-1.

图4 碰撞恢复系数原理图

Fig.4 Schematic diagram of collision recovery coefficient

利用高速摄像图像处理软件选取花生种子碰撞后抛物线上两点，通过上述尺寸比例关系，分别获得两点的水平位移1和2及竖直位移1和2。根据运动学方程原理[24]计算出花生碰撞前的速度以及碰撞后的水平方向分速度和竖直方向分速度，由恢复系数定义得到花生种子的碰撞恢复系数计算公式为：

计算得花生种子与有机玻璃板、种子板、光敏树脂板之间的碰撞恢复系数平均值分别为0.515、0.505、0.519。

1.6 滚动摩擦因数

花生种子的滚动摩擦因数与种子形状、尺寸、质量和接触面表面性质有关[20]。本研究采用斜面法[25]对其进行测定。为保证种子处于滚动状态，选取已制备样品中10粒球形度较高（平均球形度为0.92，标准偏差为0.03）的花生种子进行试验；试验材料选用光敏树脂、有机玻璃板和种子板。

试验时将不同材料贴附于摩擦因数测定装置测试面板上，花生种子放置在待测材料表面。逐渐增大接触面与水平面间的夹角，当种子在接触材料表面刚开始滚动时停止，由数显角度尺记录此刻角度，记为1，计算花生种子的滚动摩擦因数1=tan1。每粒种子重复试验3次，结果取平均值。

测得花生种子与有机玻璃、光敏树脂、种子板间的滚动摩擦因数平均值分别为0.099、0.126、0.135。

1.7 堆积角仿真标定

因堆积角反映了散粒物料流动、摩擦等特性，与接触材料和其自身物理特性相关[26-27]。由于花生种子颗粒形态上存在一定差异，在EDEM软件中模拟单颗粒的参数不具普适性，因此，本研究开展了花生种子堆积角试验对其物理参数进行标定。

1.7.1 物理堆积角的测定

物理堆积角试验于石河子大学生物物料实验室进行，室内温度为(24±2)℃，试验样本与上述试验相同。

如图5所示，物理堆积角实际测量装置为一无盖壳体，其长×宽×高为120 mm×120 mm×120 mm，材料为有机玻璃。试验时将试验装置放置在有机玻璃板上，壳体一侧挡板可向上滑动。试验时缓慢抽提挡板，此过程中种群在重力作用下向开口处滑落，待种群稳定后，种群坡度角即为花生物理堆积角。重复进行10次试验，利用数码相机将每次试验结果垂直于种群坡度角进行拍摄供进一步分析。

图5 堆积角测试试验

为更准确的测量堆积角，减少人为测量误差，采用图像处理方法对试验照片进行分析。MATLAB读取图像后，依次对图像进行灰度处理、二值化处理，阈值分割，最后提取轮廓边界点，边界点之间的连线即为花生种群堆积角的轮廓曲线，将轮廓点坐标导入Origin软件对轮廓曲线进行绘制及线性拟合。直线斜率的反正切函数值即为花生种子的物理堆积角，求均值得到花生种群堆积角为22.97°。

1.7.2 花生种子仿真模型的建立及仿真参数设置

仿真试验时，首先建立花生种子仿真模型。根据四粒红花生种子的三维尺寸及形状，分别选出与计算平均值最接近的2类花生种子进行建模。将花生种子沿垂直于轴平面分多层切开，完成后分别置于15 mm×15 mm的方格内利用数码相机垂直于花生切片表面采集图像，使用Photoshop软件沿图像方格边界裁剪后导入CAD中，使用样条曲线描绘花生种子切片轮廓。同时，在Solidworks中按切片高度建立对应基准面，自上而下将切片轮廓按比例逐个插入，使用放样命令建立花生种子三维模型（图6）。

图6 花生种子颗粒及其离散元模型

本研究使用球颗粒填充法[28]建立花生种子仿真模型，将测定的花生物理特性参数输入EDEM软件中自动计算花生种子颗粒仿真模型自身物料属性。同时，将测量装置几何模型导入EDEM软件中，根据物理堆积角试验定义仿真模型几何关系，即花生种子颗粒模型填充高度，几何模型形状、尺寸与物理试验装置相同。将测量装置材料设置为有机玻璃，其物理属性同文献[29]中材料参数。试验时壳体侧挡板以0.05 m/s速度提升，花生种群自然下落形成堆积。试验结束后使用MATLAB软件对堆积角图像进行处理。

1.7.3 花生种间摩擦因数的标定

仿真几何模型材料设置为有机玻璃，其他输入参数使用上述试验测定值进行堆积角仿真试验，可得花生种子仿真堆积角为29.84°，所得结果与物理堆积角22.97°相对误差为29.91%。分析其原因，是由于通过离散元球颗粒填充花生种子模型后球颗粒间存在凹陷，仿真试验时会增大种间接触面积，导致花生种子仿真模型表面粗糙度增大。这对花生种子仿真模型种间摩擦因数影响更为显著[30]，因此需对花生种间摩擦因数进行标定。

选取种间静摩擦因数和滚动摩擦因数为试验因子，花生物理堆积角为响应值，开展2×3全因素试验，根据本研究种间摩擦因素测定值进行大量预试验，确定仿真试验水平如表1所示。根据表1试验水平开展仿真堆积角试验，建立回归方程求出最优值。

表1 试验设计

2 仿真堆积角结果与分析

2.1 堆积角变化趋势分析

种间静摩擦因素、种间滚动摩擦因素与花生堆积角之间的仿真试验结果如表2所示。

表2 堆积角仿真试验结果

由表2可知，仿真堆积角值随种间静摩擦因数与滚动摩擦因数的增大而增大，静摩擦因数较滚动摩擦因数对堆积角影响更加显著。静摩擦因数取值<0.245时堆积角值增长幅度较大，当取值>0.245时增长趋势减缓，但减缓幅度较小，进一步说明花生种子离散元仿真模型滚动摩擦因数与静摩擦因数对花生堆积角影响较大。

2.2 堆积角回归分析

利用MATLAB拟合工具箱Cftool对仿真结果进行二元回归拟合，得到种间静摩擦因数、滚动摩擦因数对堆积角影响的数学模型为：

式中为物理堆积角，(°)；1为种间静摩擦因数，2为种间滚动摩擦因数。该回归方程的决定系数2=0.998，均方根误差为0.39°，表明回归方程与实际数据的拟合度较高，具有良好的可靠性。将堆积角目标试验值22.97°代入公式中，求解得出种间静摩擦因数和滚动摩擦因数值分别为0.213和0.035。

3 试验验证

3.1 堆积角试验验证

对确定的花生种间静摩擦因数0.213、滚动摩擦因数0.035作堆积角仿真试验，试验结束后采集图像与花生物理堆积角进行对比（图7）。仿真试验堆积角为23.02°，与物理堆积角22.97°的误差为0.22%。较标定前二者相对误差（29.91%）有明显改善。

图7 堆积角试验验证

3.2 排种仿真试验及验证

开展机械式花生精量排种器排种性能仿真试验，计算其与排种器台架试验重播指数、漏播指数间的相对误差，进一步检验标定的花生种子仿真参数的可靠性。

3.2.1 仿真参数设置

本研究使用一种机械式花生精量排种器，型孔轮上设置有导种条，可以使花生种群流动性提高，增加充种率。排种器运行过程中与花生种子接触的主要有前盖板、排种轮和种刷，材料分别为有机玻璃、光敏树脂和尼龙塑料。仿真试验时，为验证标定参数的准确性，仿真模型材料与实际情况保持一致，通过查阅文献获得材料基本属性及其他相关参数如表3所示。将排种器模型导入EDEM软件，排种器转速设置为20 r/min，花生种子颗粒模型生成数量为300粒，仿真时间为40 s。

3.2.2 模型仿真排种过程及结果

花生精量排种器排种仿真过程如图8所示，排种盘顺时针旋转，种子在自身重力及周围种群摩擦阻力的作用下进入型孔（图8 a）；随着排种盘旋转，型孔到达种刷位置，型孔外的种子在自身重力及种刷推力的作用下向种室方向滚落（图8 b）；当型孔随排种盘转离种刷后，种子随型孔转至携种区（图8 c）。

1.花生种子 2.排种盘 3.型孔 4.种刷

表3 模型仿真所需材料参数

3.2.3 台架试验验证

如图9所示，排种台架试验于石河子大学排种性能实验室的JPS-12型排种器性能检测试验台上进行，该试验台主要由图像采集装置、传动系统、排种器、排种器安装架与试验台组成。试验种子样本与上述试验为同一批次，品种为四粒红，百粒质量为53.2 g，平均含水率为12.95%。型孔轮采用3D打印技术加工而成，材料为光敏树脂，排种器前盖板材料为有机玻璃。试验时转速为20 r/min。

1.图像采集装置 2.传动轴 3.排种器 4.安装架 5.试验台

根据国家标准GB/T6973-2005《单粒（精密）播种机试验方法》技术要求[34]，选取排种性能中重播指数、漏播指数作为试验指标，每次测定300粒花生种子，重复3次。

式中为理论排种颗粒数，1为重播颗粒数；2为漏播颗粒数。

3.2.4 试验结果与分析

花生排种器台架试验与仿真结果如表4所示。由表4可知，仿真与试验重播指数分别为5.75%、6.06%，其相对误差为5.12%；仿真与试验漏播指数分别为3.94%、3.64%，其相对误差为8.24%。其结果说明本研究花生仿真参数标定值具有可靠性。仿真与试验重播指数、漏播指数均满足JB/T 10293-2001《单粒（精密）播种机技术条件》[35]播种要求。

表4 仿真与试验结果对比

4 结 论

1）测得花生种子的本征参数（三轴尺寸、颗粒密度、泊松比和弹性模量）及相互作用特性参数（恢复系数、静摩擦因数和滚动摩擦因数）。通过堆积角仿真试验对种间摩擦因数进行标定，得到种间静摩擦因数为0.213，种间滚动摩擦因数为0.035。

2）花生仿真与物理堆积角相差误差为0.22%；花生排种装置仿真与台架试验重播指数相对误差为5.12%，漏播指数相对误差为8.24%；仿真与台架试验重播指数、漏播指数相对误差均小于技术要求10%，满足JB/T 10293-2001《单粒（精密）播种机技术条件》播种要求。

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Calibration and experiments for discrete element simulation parameters of peanut seed particles

Wu Mengchen1, Cong Jinling1,3※, Yan Qin2, Zhu Tong1, Peng Xinyi1, Wang Yisu1

(1.,832003,; 2.832003,;3.832003,)

In order to obtain the parameters required for the discrete element simulation between the peanut seed and the seed-metering device, the basic physical parameters of peanut seeds, such as the grain density, the dimension feature, Poisson's ratio, elastic modulus, static friction coefficient and recovery coefficient, were determined by experimental method. The average density was 1.04×103kg/m3, the average moisture content was 12.95%, and the bulk density was 0.69×103kg/m3of peanut seed were used. 200 peanut seeds were randomly selected from the peanut seeds with good quality, and the characteristic size of the peanut was measured by a digital vernier caliper. The results showed that the long average of peanut seeds was 13.44 mm, the width was 8.37 mm, and the thickness was 8.02 mm. Since the shape of peanut seeds was similar to an ellipsoid, the volume of the peanut seed was calculated by the ellipsoid volume formula. The volume distribution of peanut seeds was basically normal distribution. With the pressure deformation experiment of peanut seeds was carried out by universal materials testing machine, and Poisson's ratio of peanut seeds was calculated by measuring the deformation of length and width before and after loading seeds, and the result was 0.362. The elastic modulus of peanut seeds measured by Hertz contact stress method was 5.06×107Pa. Using the self-made measuring apparatus of peanut seed static friction coefficient, the static friction coefficients between peanut seed and other material including photosensitive resin and PMMA were measured, and these were respectively 0.441 and 0.293. By the combination of seed-free fall and high-speed camera image acquisition and processing, the collision recovery coefficient between peanut seed and material including peanut seed, photosensitive resin and PMMA was determined, and the collision recovery coefficient was 0.505, 0.519 and 0.515, respectively. Since the current rolling friction coefficient measurement method is not yet mature, the rolling friction coefficient between peanut seeds and the above two materials was measured by the inclined surface method and high-speed photography method. The results showed that the rolling friction coefficients between the peanut seeds and the two materials determined by the inclined surface method were 0.126 and 0.099, respectively. Due to the difference between peanut seeds and simulation particles in shape, the particle models established by the discrete element method are rougher than peanut seeds, which leads to the distortion of simulation test results. Therefore, a discrete element simulation model of peanut seeds was established by the slicing method, the coefficient of static friction and the coefficient of rolling friction between peanut seeds were used as variables, and the angle of repose of peanut is used as the response value to establish a regression model. Predicted values are 0.213 and 0.035 respectively, when peanut angle of repose is 22.97°. Finally, angle of repose simulation experiments were carried out using the calibrated parameters, and compared with the physical test value, the relative error between the two test values of the angle of repose was 0.22%. Through the simulation and bench comparison test of the designed pneumatic-mechanical combined precision metering device for peanut. The results showed that the relative errors of the miss seeding index and replay seeding index of the discrete element simulation test and bench test of the seed-metering device were 8.24% and 5.12%, respectively, which satisfies the standard JB/T 10293-2001 Specifications of single seed drill (precision drill). The above verification test showed that the calibrated parameters were accurate and reliable, and the obtained optimized parameter combination can provide a reference for the discrete element simulation of the peanut metering device.

experiments; discrete element method; seed metering device; angle of repose; rolling friction

吴孟宸，丛锦玲，闫琴，等. 花生种子颗粒离散元仿真参数标定与试验[J]. 农业工程学报，2020，36(23)：30-38.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2020.23.004 http://www.tcsae.org

Wu Mengchen, Cong Jinling, Yan Qin, et al. Calibration and experiments for discrete element simulation parameters of peanut seed particles[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2020, 36(23): 30-38. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2020.23.004 http://www.tcsae.org

2020-08-06

2020-12-01

国家自然科学基金项目（51865052）；数字制造装备与技术国家重点实验室开放课题资助项目（DMETKF2017011）；石河子大学国际科技合作推进计划资助项目（GJHZ201902）

吴孟宸，主要从事农业机械装备设计与试验研究。Email：wmengchen12@163.com

丛锦玲，博士，教授，主要从事现代农业机械装备设计与检测研究。Email：jlcong@shzu.edu.cn

10.11975/j.issn.1002-6819.2020.23.004

S223.23

A

1002-6819(2020)-23-0030-09