平贝母收获机振动筛分过程仿真及试验

李三平, 王琦宇, 吴立国*,,2, 胡浩浩, 杜佳宝, 袁龙强

(1.东北林业大学 机电工程学院,哈尔滨 150040,E-mail:bluelii73@163.com;2.国家林业和草原局 哈尔滨林业机械研究所,哈尔滨 150086)

平贝母为百合科贝母属多年生植物的干燥鳞茎,味苦,性寒,主要效用为化痰止咳、润肺清热[1]。平贝母与川贝母在主治功能、性味归经和入药部位相差不大,并且平贝母产量高、易栽培等优点也是资源匮乏的川贝母难以企及的,这为平贝母代替川贝母的可行性提供了主要根据[2]。

平贝母机械收获的重要环节之一是平贝母的等级分级。等级分级的主要目的:一是药材分级后便于对外销售,二是分级后方便把用于育种的粒径较小的平贝母筛分出来,有利于平贝母的规范化生产[3]。品质和粒重分析是平贝母筛分的物理机械特性研究的主要方向[4]。郑军以单粒重为第一指标对川贝母进行等级分级[5], 提出纵横径比更适合作为商品药材的分级指标。

课题组依据振动筛的离散元仿真对振动筛的三个振动参数:振幅、振动频率以及倾角进行交互试验,通过3D响应面法优化振动参数,得出最优振动参数。课题组根据仿真试验的三维模型重新设计并找厂家制造振动筛各个零件,组装好整体设备做筛分试验,以验证最优参数是否合理。

1 平贝母收获机筛分机构组成及工作原理

本文针对课题组研制的4QPB-1201型平贝母收获机的筛分机构进行改进与仿真分析,其整机结构如图1所示。

图1 4QPB-1201型平贝母收获机整机结构

整机主要由传动总成、机架、滚筒筛、末端收集箱、传送机构、集果箱、旋土机构、挖掘机构、末端振动筛、振动筛、升运机构等组成。改进后的筛分机构由电机、滚筒筛、支撑杆、支架、振动筛、连杆、偏心轮、传送带以及机架组成,筛分机构结构如图2所示,为凸显筛分过程中平贝母的分级效果,筛分机构采用二级筛分,上方为滚筒筛,下方为振动筛构成,并且滚筒筛网和振动筛网采用三段不同孔径的筛网组成,筛孔为正方形孔,孔径分别为6 mm、18 mm、25 mm。

图2 新型筛分机构整体布局平面图

平贝母收获机工作时,挖掘装置的挖掘铲切入平贝母的硅土内,在收获机向前移动的同时,将平贝母鳞茎和土壤混合物推入提升机构。提升机构将贝土混合物提升到筛分机构的滚筒筛中,在滚筒筛中完成第一次贝土分离,分离出的平贝母和松散土落入振动筛中进行第二次筛分。平贝母鳞茎在振动筛的振动下进入末端振动筛进行第三次筛分,经末端振动筛筛分的平贝母鳞茎进入末端收集箱,末端收集箱与输送机相连。末端收集箱中的平贝母鳞茎通过输送机输送至平贝母收集箱,完成收获过程[6]。4QPB-1201型平贝母收获机筛分机构对平贝母的分级效果、筛分效率与平均运输速度不理想,存在伤贝率较大等问题,故本文对其改进设计使平贝母收获机振动机构筛分效果更理想。

2 振动筛筛分试验仿真分析

2.1 振动筛筛分交互试验设计

在筛分过程中,平贝母的筛分效率与运输速度受到筛面倾角、振幅和以及振动频率等多因素的影响,因此本文依据正交试验原理来进行振动筛筛分试验,其优点是:减少试验次数,缩短试验周期,降低试验和生产成本,快速找到因素的最优组合[7]。研究各个振动参数在振动筛筛分过程中对平贝母在振动筛上的运动和透筛结果的影响。相关试验因素与水平如表1所示,每个振动参数都有三个不同的水平值,通过三因素三水平的试验方案来进行振动筛分试验分析,试验将一共产生17组数据。

表1 仿真试验因素与水平

在对不同情况的振动参数结果进行仿真筛分模拟后,在离散元软件的后处理分析模块中对仿真结果数据中平贝母的筛分效率以及平均运输速度进行统计。筛分过程中筛分的完成度上用筛分效率表示,煤炭部发布了总筛分效率公式用来表示筛分设备的筛分效果[8],如式1所示:

(1)

式中:ηs—总筛分效率,%;λ—筛分颗粒中小于筛孔尺寸的颗粒质量含量,%;μ—通过筛网的颗粒中小于筛孔尺寸的颗粒质量含量,%;θ—未通过筛网的筛分颗粒中小于筛孔尺寸的颗粒质量含量,%。

当不考虑通过筛网的颗粒中含有大于筛孔尺寸的颗粒时候,常用量筛分效率来评价筛分效果的好坏[9]。上式经过化简量筛分效率公式如式2所示:

(2)

式中:ηl—量筛分效率,%。

量筛分效率与总筛分效率本质相同,当通过筛网的颗粒中没有出现大于筛孔尺寸的颗粒时,即μ为100,此时两者相等。本文采用EDEM模拟筛分过程,由于通过筛网的平贝母颗粒中没有大于筛孔尺寸的平贝母颗粒,因此可以使用筛分效率作为评价筛分效果的指标[10]。平贝母的平均运输速度通过EDEM后处理模块中生成,打开Export Results Data面板,选择输出文件的格式为Text(.csv),使用查询标签(Queries)创建新的查询,选择有关单元颗粒下面Velocity为该颗粒要输出的属性,使用component为x方向,在所有等级的颗粒查询全部建立完后单击输出按钮(Export)将颗粒的平均运输速度数据输出到新建的文件夹内。

2.2 筛分试验仿真模型的建立

在SolidWorks软件中绘制振动筛的几何模型,如图3所示。设定几何模型中心点为原点,保存格式为*.IGS,导入到离散元软件EDEM的Creator模块中。振动筛的几何参数为:筛面长1 540 mm,宽1 000 mm,设计三段筛网的筛孔为正方形孔,孔径分别为6 mm、18 mm、25 mm。

图3 振动筛几何模型

对平贝母种植基地的土壤数据进行研究,将土壤颗粒直径设定为4 mm,如图4所示。为了更接近真实环境,使模拟结果更准确,土壤颗粒半径大小使用随机正态分布生成,大小在原直径的0.8倍到1.2倍之间。

图4 土壤颗粒仿真模型

通过市场观察统计,将平贝母分级,粒度小于8 mm的占 28% 左右,筛分出来落入土壤中作育种使用。介于8 mm～20 mm的占38%左右,介于20 mm～30 mm 的占34%左右。由此将滚筒筛分成不同孔径的三段,将三种不同粒径的成分分级,分设三个收集箱置于滚筒下方,分别收集相应等级的平贝母。平贝母颗粒形状简单,多为椭圆球形,极少数是特殊的形状,CLEARYPW以三维角度分析了筛面上一定数量的平贝母颗粒,发现了不同形状的平贝母颗粒对筛分效率的影响也不同[11],故此次仿真以圆形平贝母鳞茎颗粒入手,在EDEM的Particles面板中,生成直径为6 mm,18 mm,25 mm的球形颗粒为平贝母仿真模型。

2.3 仿真参数的设置

仿真参数有仿真时土壤,平贝母的各个物理参数、各个材料之间的摩擦系数以及恢复系数、滚筒筛的材料参数以及相互的摩擦系数等。主要的仿真参数都可以在相关文献中查到,其余参数可以参考性质相近的材料设定[12]。软件仿真的参数越精确,仿真模拟结果的真实性就越高。依照平贝母鳞茎颗粒筛分过程中的接触特性,采用Hertz-Mindlin(no slip)接触模型,用此模型来推导颗粒之间的接触作用[13]。定义筛网、筛面为钢材(以Q235为例)。仿真参数如表2所示。

表2 仿真参数

2.4 筛分试验仿真结果及分析

平贝母以及土壤颗粒模型的建立和相关仿真参数的输入完成后,在EDEM的Geometry面板中添加IGS格式的振动筛三维模型,并且设置振动筛材料为Q235,设置振动筛面为实面,选中振动筛筛面在Dynamics中添加振动筛筛面运动方式为Sinusoidal Translation,在EDEM的Geometry面板中建立土壤平贝母混合物的颗粒工厂平面,并设定颗粒工厂面为虚拟面[14]。设定该颗粒工厂的形状为方形薄片,尺寸为100 mm×250 mm。颗粒工厂平面生成的颗粒要从筛面上方的前端下落,保证其全部能落到筛面上运动。然后进入EDEM的Factories面板设置颗粒属性,设置颗粒工厂使用动态生成方式来生成平贝母土壤混合物颗粒,颗粒没有初始速度,所受重力加速度为 9.81 m/s2。最后进入EDEM的Simulator模块,设置筛分仿真时间步长是 Rayleigh时间步长的15% ,即7. 574 75E-6 s。总仿真时间设为10 s,每0.1 s写入一个结果,仿真过程如图5示。

图5 EDEM仿真过程

交互试验所得17组平贝母筛分试验数据结果如表3所示。

表3 振动参数设计方案及结果

根据表3的筛分试验数据,使用逐步回归分析的计算方法,利用软件建立目标响应值和振动筛的振动参数之间的数学拟合表达式,最后剔除一些非显著项[15],通过Design-Expert V 8.0软件得到振动筛筛分效率、平均运输速度与振动频率、振幅、倾角的二次多项式回归模型。

Y1=74.11-1.57A+4.17B+3.60C+0.062AB+
0.63AC-0.25BC+1.38A2+0.24B2+0.18C2

(3)

Y2=0.71+0.067A+0.048B+0.043C+0.016AB+
0.016AC+0.008BC-8.375*10-3A2-0.015B2-
9.125*10-3C2

(4)

式中:Y1—筛分效率,%;Y2—平均运输速度,m/s;A—振动频率,Hz;B—振动振幅,mm;C—倾角, °。

通过软件生成两个二次多项式回归模型的方差分析结果再进行相应的数据分析,如表4、表5所示。可以看到两个二次多项式模型的失拟项P值均大于0.05,能够证明两个二次多项式模型的失拟性不显著,且拟合程度高;两个二次多项式模型的P值均小于0.000 1,说明两个二次多项式模型高度显著。由振幅、倾角、振动频率的P值可知3个振动参数对振动筛的筛分效率和平均运输速度都有着显著影响,振动参数对筛分效率的影响从大到小依次为振幅、倾角、振动频率。振动参数对平均运输速度的影响从大到小依次为振动频率、倾角、振幅。筛分效率二次多项式模型中的P<0.05,平均运输速度二次多项式模型中的P<0.05,说明3个回归项在二次多项式模型中交互影响显著;两个二次多项式模型的决定系数R2均接近于1,证明该筛分效率与平均运输速度拟合回归模型具有较高的可靠性。

表4 筛分效率二次多项式模型的方差分析

表5 平均运输速度二次多项式模型的方差分析

3 基于3D响应曲面图的振动筛参数分析

3D响应曲面法是一种可以使用较少的试验组数,建立和现实接近的复杂多维空间曲面的试验方法,其利用三维图形可以更加直接的观测到各个振动参数之间相互作用对筛分效率以及平均运输速度的影响程度。

3.1 3D响应曲面法异常点诊断

由上文通过回归系数显著性的分析能够初步地判断该回归方程模型拟合程度较好,为更加有说服力,依然对试验方案和每一组数据是否存在异常做进一步的检查,通过Design-Expert V 8.0软件的异常点诊断分析图以及异常点影响诊断分析图,可以排除异常点,从而对试验方案的可行性加以验证,如图6以及图7所示。

图6 筛分效率数据异常点诊断分析

图7 平均运输速度数据异常点诊断分析

标准化残差预测图一般是用于判断数据的可靠性,通常落在(-2,2)区间以外的试验点的标准化残差的概率≤0.05,若此区间以外有试验点的标准化残差落,则有95%的概率判断其为异常试验点,以其观察序号为横坐标,不参与回归线拟合标准化残差序列图。在预测曲线与实际数据对比图中,试验模型的数据应该均匀的排列在预测曲线的上下。Box-Cox曲线图有一个变换特点是其通过引入一个参数,利用试验数据来预估该参数从而去确定应该使用的数据,然后变换这些数据的形式来满足线性模型的基本假设,基于此,Box-Cox曲线能够显著地改进数据的方差对称性、相等性和正态性[16-17]。由图6以及图7可知,标准化残差图并没有试验异常点,数据基本可靠。

3.2 3D响应曲面法交互分析

根据Design-Expert .V 8.0中的3D surface功能可以分别得到各个振动参数间相互作用的3D响应曲面。如图8和图9所示。其中如果等高线形状表现出马鞍形状或者椭圆形状则表示各个振动参数之间交互作用显著,若等高线形状呈现为圆形则说明交互作用不显著。

图8 振动频率、振幅和倾角对筛分效率的交互影响

图9 振动频率、振幅和倾角对平均运输速度的交互影响

图8(a)和(b)的等高线表现出来为椭圆形,图8(c)的等高线表现出来为平行线状,说明振动频率与振幅、振动频率与倾角交互作用显著,而振幅与倾角交互作用不显著。分析其原因,当振动频率增大时,导致平贝母在筛面上跳动的次数也随之增大,所以提高了平贝母与振动筛筛面的接触次数,继而引起平贝母透筛概率的增大,与此同时也提高了平贝母在振动筛筛面上的平均运输速度。当振动频率继续增加到一定程度时,就导致平贝母获得的动能过多,因此平贝母颗粒跳跃过分活跃,颗粒振动过于混乱反而导致筛分效率下降。

图9(a)和(b)的等高线都表现为椭圆形,图9(c)的等高线表现出来为圆形,说明振动频率与振幅、振动频率与倾角交互作用显著,而振幅与倾角交互作用不显著。其原因是当振幅提高时,振动筛筛面对平贝母的力也随之提高,平贝母的投掷作用也随着慢慢增加,因此平贝母在空气中的停留时间远大于振动筛筛面的振动周期,筛分过程中平贝母与振动筛筛面的接触时间也随之缩短,从而提高了平贝母的筛分效率和平均运输速度。另一方面,当筛面倾角增大时,平贝母沿振动筛筛面方向的重力分量和抛撒强度也随之增大,振动筛筛面上的平贝母就能更快地流向筛面末端,然而,筛面倾角的增大也使得平贝母颗粒沿筛面方向的移动速度过大,从而减小了筛孔的有效面积,当平贝母颗粒在筛面上的移动速度增加时,颗粒的透筛概率减小同时筛分效率也随之减小。

针对筛分效率与平均运输速度的二次多项式回归模型,通过Design-Expert .V 8.0中的Optimization功能,以筛分效率取最低值66.52%,平均运输速度最高为条件,求解回归模型得到振动参数为振动频率为20 Hz,振幅为3 mm,倾角为15°,此时筛分效率为74.23%,平均运输速度为0.675 m/s。

4 振动筛实物筛分试验研究

为了验证离散元仿真试验以及交互试验的结果是否准确,课题组根据仿真试验的三维模型重新设计并且购买设备搭建了试验平台,如图10、图11所示。振动筛传动的动力源本应该是曲柄连杆机构进行传动,由于试验条件限制,本次振动筛分试验的动力源为往复电机,通过电机轴和振动筛本体相连带动振动筛做往复运动。

图10 振动筛设备三维模型

图11 振动筛设备实物图

利用该设备进行振动筛的筛分试验,分别按照交互试验的17组振动参数进行筛分试验,每次试验后统计筛分效率,试验结果如表6所示。

表6 振动筛筛分试验结果

通过对最优参数进行试验可以得知,如表6、图12所示。在振动频率为20 Hz,振幅为3 mm,倾角为15°的试验条件下,试验筛分效率为72.86%,较仿真中的筛分效率74.23%降低了1.37%,误差为1.85%,在允许范围内。说明试验模型对平贝母振动筛的筛分效率有较好的预测性。由表4可知,影响筛分效率的主要因素是振动筛的振幅,当振动筛振幅大于9 mm时,振动筛的筛分效率就不是太理想。

图12 试验与仿真筛分效率对比

这几组试验中,在第2组,第4组以及第17组的筛分效率偏低,略低于平贝母收获机筛分机构作业标准,造成筛分效率偏低的因素有三种:一是试验中所用平贝母是收获后的,它的硬度不如田里地下未收获的平贝母;二是试验所用的平贝母鳞茎比较干净,由于平贝母鳞茎表面的附着力低的土壤在运输过程中几乎全部脱落,剩余的土壤由于水分损失及附着力相对较高,影响筛分效果。实际田间试验,筛分效率会有提升。三是试验中的平贝母是循环重复做筛分试验的,重复试验筛分效率有所下降。实际筛分效率应该更高一点。

5 结论

对振动筛模型进行离散元仿真并且与振动参数交互试验相结合,运用3D响应面法对振动参数进行分析得出最优振动参数,最后进行振动筛的实物筛分试验研究,主要结论如下:

(1) 进行了离散元仿真试验并且和交互试验相结合确定了筛分效率与平均运输速度的回归方程。

(2) 运用3D响应面法优化振动参数,确定了振动筛的振动参数的最优参数为振动频率为20 Hz,振幅为3 mm,倾角为15°。

(3) 设计了振动筛实物筛分试验,搭建了振动筛筛分试验平台进行了筛分试验,验证了最优参数下的试验结果,结果显示误差在允许范围内并且分析了误差原因。