姚禮軍，胡志超，王申瑩，曹明珠，于昭洋，王 冰

(1.安徽農(nóng)業(yè)大學 工學院，合肥 230036；2.農(nóng)業(yè)部南京農(nóng)業(yè)機械化研究所，南京 210014)

花生撿拾聯(lián)合收獲機撿拾裝置參數(shù)優(yōu)化及試驗

姚禮軍1,2，胡志超1,2，王申瑩2，曹明珠2，于昭洋2，王 冰2

(1.安徽農(nóng)業(yè)大學 工學院，合肥 230036；2.農(nóng)業(yè)部南京農(nóng)業(yè)機械化研究所，南京 210014)

為了提高花生撿拾收獲機撿拾機構(gòu)的作業(yè)質(zhì)量，提高撿拾率，降低落果率,在已有研究基礎(chǔ)上，以機器前進速度、彈齒回轉(zhuǎn)速度、齒尖彎曲角度為影響因素，以撿拾率和落果率為考察指標，運用Box-Benhnken中心組合試驗方法對撿拾收獲機撿拾機構(gòu)的工作參數(shù)進行了試驗研究，建立響應(yīng)面數(shù)學模型，分析了各影響因素對作業(yè)質(zhì)量的影響，對相關(guān)參數(shù)進行了綜合優(yōu)化。結(jié)果表明：各因素對撿拾率影響顯著順序依次為回轉(zhuǎn)速度、前進速度、彎曲角度；對落果率影響顯著順序依次為前進速度、回轉(zhuǎn)速度、彎曲角度；最優(yōu)參數(shù)組合為前進速度為0.8m/s、回轉(zhuǎn)速度5.0rad/s、彎曲角度165°，撿拾率為99.36%，落果率為0.58%。

花生；撿拾機構(gòu)； 響應(yīng)面； 數(shù)學模型； 優(yōu)化

0 引言

花生是我國重要的經(jīng)濟作物和油料作物,其種植面積、總產(chǎn)量及出口量都位于世界前列[1-2]。據(jù)FAO統(tǒng)計，2013年我國花生總面積達471萬hm2，總產(chǎn)量1 700萬t，較2012年增加31萬t，產(chǎn)業(yè)發(fā)展?jié)摿薮?，但較低的機械化收獲水平一直制約著花生產(chǎn)業(yè)的發(fā)展[3-4]。近10年來，隨著我國農(nóng)業(yè)機械化事業(yè)的發(fā)展，花生機械從開發(fā)研制到市場推廣都有長足進展，常見的機型有挖掘犁、挖掘機、摘果機、履帶自走式半喂入花生聯(lián)合收獲機及牽引式全喂入式花生聯(lián)合收獲機等[5-10]。由于不同地區(qū)種植制度[11]、花生品種[12-14]、土壤條件及地形地貌等差異[14]，導致許多新型聯(lián)合收獲機的適應(yīng)性存在局限性，未能得到大面積推廣。

全球范圍內(nèi)，美國代表了花生機械化生產(chǎn)的最高水平，在20紀中期已經(jīng)實現(xiàn)全程收獲機械化，典型的兩段收獲模式為其規(guī)模化生產(chǎn)發(fā)展做出突出貢獻[15-18]；但引入到國內(nèi)后，對于本土直立型花生的撿拾存在多次作用才能撿起，甚至出現(xiàn)堆積撿拾現(xiàn)象，落果和漏撿損失嚴重。國內(nèi)對撿拾收獲的研究大多是借鑒牧草撿拾的彈齒式撿拾裝置[19-21]，未能透徹地分析不同結(jié)構(gòu)形式的撿拾裝置對蓬松姿態(tài)物料的適應(yīng)性。

目前，常見的撿拾裝置基本上可分為兩類：適用于牧草撿拾的滾筒式和適用于油菜的升運器式[22-24]。國內(nèi)學者對于花生撿拾裝置的研究，基本上是結(jié)合花生植株形態(tài)對適用于牧草的彈齒滾筒式撿拾裝置的結(jié)構(gòu)參數(shù)進行分析優(yōu)化[25]，而未從結(jié)構(gòu)形式創(chuàng)新的角度來分析研究適合我國花生品種、種植制度的撿拾裝置。農(nóng)業(yè)部南京農(nóng)業(yè)機械化研究所基于我國不同地形地貌差異，同時結(jié)合國外相關(guān)研究，設(shè)計出簡易型花生撿拾裝置。該類型撿拾裝置結(jié)構(gòu)簡單，可適用于不同幅寬收獲臺，避免了傳統(tǒng)的滾筒式撿拾裝置結(jié)構(gòu)復雜及關(guān)鍵參數(shù)較多等的問題。本文以八行撿拾收獲機撿拾裝置為研究對象，篩選前進速度、撿拾裝置回轉(zhuǎn)速度、彈齒齒尖彎曲角度為影響因素，以撿拾率和落果率為主控目標，尋求最優(yōu)參數(shù)組合，以期為機器的優(yōu)化設(shè)計提供參考。

1 撿拾機構(gòu)

1.1 總體結(jié)構(gòu)

撿拾機構(gòu)是撿拾花生收獲機收獲臺的主要組成部分，為簡易型彈齒滾筒，位于收獲臺最前端，左右兩軸頭分別與收獲臺架的軸承座和變數(shù)箱齒輪配合安裝，如圖1所示。其主要由彈齒和焊接有角鋼安裝板的軸構(gòu)成，該裝置結(jié)構(gòu)簡單，加工成本低，維修方便，能夠靈活地適用于不同幅寬的收獲臺，尤其是對大幅寬收獲臺的設(shè)計更能體現(xiàn)其優(yōu)越性。

1.彈齒 2.彈齒轉(zhuǎn)軸 3.軸頭圖1 撿拾機構(gòu)簡圖Fig.1 Roller device of spring tooth

彈齒是與花生果秧首先緊密接觸的部件，對試驗指標有很大影響。根據(jù)一般直立型花生植株形態(tài)及種植密度等相關(guān)特性[11]，對彈齒的結(jié)構(gòu)形式進行設(shè)計，結(jié)構(gòu)如圖2所示。

1.彈齒總高H 2.彈齒寬幅D 3.齒尖長度T 4.彎曲角度α圖2 彈齒結(jié)構(gòu)形態(tài)Fig.2 structural form of spring-finger

1.2 工作原理及影響因素

機器作業(yè)時，動力經(jīng)過鏈條傳遞到變速箱，驅(qū)動撿拾裝置做機器前進方向相反的回轉(zhuǎn)運動；當彈齒運動到收獲臺下前方時，撿拾花生果秧，在撿拾滑草板的支撐下向上輸送，直至攪龍銜接處果秧與彈齒分離，完成撿拾工序。

評價撿拾機構(gòu)性能的指標有撿拾率和落果率，為達到良好的撿拾性能，對影響撿拾作業(yè)效果的相關(guān)因素進行梳理歸納。在運動參數(shù)方面，機器前進速度與彈齒回轉(zhuǎn)速度的選取存在多方面的關(guān)聯(lián)性：①彈齒運動軌跡是機器前進運動與彈齒轉(zhuǎn)動的合成運動，軌跡為擺線，擺線形狀與速度比λ(彈齒端部轉(zhuǎn)速與機器前進速度的比值)有關(guān)，存在3種不同情況,即λ<1、λ=1、λ>1[23-24]，如圖3所示。若要實現(xiàn)撿拾干脆，減少秧蔓莢果與地面的拖刷，降低落果率，且在最高點要滿足向后拋送物料的條件，即在最高點具有向后的合成速度，則此時速度比λ>1。②需根據(jù)花生果柄強度來確定λ值的大小[26-27]，減小彈齒對花生果柄的沖擊，減少落果。③隨著機器的前進，原本彈齒齒端的圓形軌跡變成相互交錯的運動軌跡，形成漏檢區(qū)。為提高撿拾率，要求漏檢區(qū)控制在合理范圍，機器前進速度越慢，彈齒回轉(zhuǎn)速度越快，漏檢區(qū)越小。

圖3 不同λ值曲線Fig.3 Different λ curves

結(jié)構(gòu)參數(shù)包括有彈齒排數(shù)、彈齒長度、齒尖長度、齒尖彎曲角度等，根據(jù)直立型花生的植株形態(tài)及前期機器設(shè)計及試驗研究，齒尖彎曲角度對機構(gòu)性能指標有明顯影響，適當增加彈齒齒尖彎曲角度，會減少彈齒撿拾的作用次數(shù)，漏撿和落果都會相應(yīng)減少。表1為撿拾裝置相關(guān)結(jié)構(gòu)參數(shù)。

表1 撿拾裝置結(jié)構(gòu)參數(shù)

2 試驗設(shè)計

2.1 試驗材料

本研究選取花生品種為八集小花生，種植地點為江蘇泗陽，種植方式為平作，中等種植密度(莢果平均產(chǎn)量3 150～3 750kg/hm2)。試驗選取挖掘后晾曬3～4天的果秧，此時果柄強度較低，適合試驗研究。

2.2 試驗設(shè)備

試驗主要設(shè)備有農(nóng)業(yè)部南京農(nóng)業(yè)機械化研究所研制的4HLJ-8型花生撿拾聯(lián)合收獲機、WDW-10 型微控電子式萬能試驗機、相機、標槍、便攜式彈簧測力器、卷尺、電子秤及裝機工具等。

2.3 試驗方法與測定

本次研究是田間整機試驗，測定不同參數(shù)組合下?lián)焓把b置的撿拾率和落果率。在單因素試驗基礎(chǔ)上，根據(jù)Box-Benhnken試驗方案設(shè)計三因素三水平響應(yīng)面分析試驗[28-29]，以撿拾率J、落果率P作為響應(yīng)值，以機器前進速度v、彈齒回轉(zhuǎn)速度ω、齒尖彎曲角度α為影響因素開展試驗研究。表2所示為試驗因素與水平表。

表2 試驗因素與水平

一次測試長度為前輪中心軸線到彈齒挑起果秧臨界點的水平距離，為2.0m。每次試驗時，待機器達到穩(wěn)定轉(zhuǎn)速進行試驗，達到標定位置停止機器，收集漏撿果秧、落果并稱重，每組試驗測定3次取其平均值，記錄數(shù)據(jù)。

(1)

式中Δm—漏撿植株質(zhì)量；

M—試驗總植株質(zhì)量。

(2)

式中 Δl—地面撿拾掉果質(zhì)量；

L—莢果質(zhì)量總和。

2.4 數(shù)據(jù)統(tǒng)計與處理

試驗應(yīng)用Design-Expert8.0.6軟件對試驗數(shù)據(jù)進行處理分析，建立二次多項式回歸方程。在此基礎(chǔ)上，構(gòu)建響應(yīng)面模型，對影響試驗指標的試驗因素進行分析研究。

3 結(jié)果與分析

3.1 試驗結(jié)果

根據(jù)Box-Benhnken中心組合試驗理論，設(shè)計了三因素三水平響應(yīng)面分析試驗[30-31]。試驗設(shè)計與試驗結(jié)果如表3所示。

表3 試驗設(shè)計方案及響應(yīng)面值結(jié)果

3.2 回歸方程建立與方差分析

根據(jù)表3中的試驗結(jié)果，在Design-Expert8.0.6軟件中進行回歸擬合分析，建立以撿拾率、落果率為目標函數(shù)，以機器前進速度、彈齒回轉(zhuǎn)速度、齒尖彎曲角度為自變量的兩個二次多項式響應(yīng)面回歸模型，結(jié)果如式(3)～式(4)所示，并對回歸方程進行方差分析，如表4所示。

Y1=99.19-0.99X1+0.94X2-0.26X3+

0.45X1X2-0.093X1X3-0.013X2X3-

(3)

Y2=0.50-0.074X1+0.11X2-0.027X3-

0.048X1X2+0.11X1X3+0.030X2X3+

(4)

其中，X1為機器前進速度；X2為彈齒回轉(zhuǎn)速度；X3齒尖彎曲角度；Y1為撿拾率；Y2為落果率。

p<0.01(極顯著**)，p< 0.05(顯著*)。

由表4分析可知：撿拾率Y1和落果率Y2的響應(yīng)面模型的P值分別為PY1=0.000 1,PY2<0.000 1，表明兩回歸模型極顯著(P<0.01)；失擬項P值分別為0.086 1、0.147 7，均大于0.05，表明回歸方程失擬度低；同時R2(決定系數(shù))值分別為0.973 5、0.981 6，與數(shù)值1很接近，說明回歸方程預測值與試驗測試值很接近，擬合度高。所以，兩模型可以用來優(yōu)化撿拾機構(gòu)的相關(guān)參數(shù)。

Y1=99.09-0.99X1+0.94X2-0.26X3+

(5)

Y2=0.50-0.074X1+0.11X2-0.048X1X2+

(6)

3.3 單因素對試驗指標的影響分析

各單因素對模型影響的主次順序可通過貢獻率K值進行比較，貢獻率K[32]值的計算如式(7)～式(8)所示。各因素對撿拾率貢獻率的大小順序為：回轉(zhuǎn)速度X2>前進速度X1>彎曲角度X3；各因素對落果率貢獻率的大小順序為：前進速度X1>回轉(zhuǎn)速度X2>彎曲角度X3。分析結(jié)果如表5所示。

(7)

(8)

表5 各因素貢獻率分析

3.4 交互因素對指標影響規(guī)律分析

根據(jù)響應(yīng)面回歸方程分析結(jié)果，應(yīng)用Design -Expert 8.0.6 軟件繪制響應(yīng)面圖，對前進速度X1、回轉(zhuǎn)速度X2、彎曲角度X3交互因素對撿拾率Y1、落果率Y2的影響進行分析。

3.4.1 交互因素對撿拾率的影響規(guī)律分析

圖4為因素間交互作用對撿拾率響應(yīng)面曲線，每個響應(yīng)面反映了當一個變量處于最佳水平時另外兩個變量之間的相互作用。圖4(a)為機器前進速度X1與回轉(zhuǎn)速度X2對撿拾率Y1交互作用的響應(yīng)面圖。由圖4(a)可以看出：撿拾率Y1隨前進速度X1和回轉(zhuǎn)速度X2變化的曲面都很明顯，表明試驗指標對兩試驗因素的變化反應(yīng)敏感；減小前進速度，增大回轉(zhuǎn)速度，有助于撿拾率的提高。圖4(b)為前進速度X1與齒尖彎曲角度X3對撿拾率Y1交互作用的響應(yīng)面圖。由圖4(b)可知：撿拾率Y1隨前進速度X1變化的曲面明顯，而隨齒尖彎曲角度X3變化的曲面在相對平緩；當齒尖彎曲角度X3為定值時，前進速度X1增加，撿拾率Y1有所下降；當前進速度X1為定值時，撿拾率Y1會隨彎曲角度X3的增加而增大，達到最大值后開始下降。圖4(c)為回轉(zhuǎn)速度X2與齒尖彎曲角度X3對撿拾率Y1交互作用的響應(yīng)面圖。由圖4(c)可知：撿拾率Y1隨回轉(zhuǎn)速度X2變化明顯，而隨彎曲角度X3變化平緩；當彎曲角度X3為定值時，撿拾率Y1隨著回轉(zhuǎn)速度X2的增加增大；當回轉(zhuǎn)速度X2為定值時撿拾率Y1會隨彎曲角度X3的增加而增大，達到最大值后開始下降，存在最優(yōu)值。

圖4 因素間交互作用對撿拾率的影響Fig.4 Interactions between factors on the pickup rate

3.4.2 交互因素對落果率的影響規(guī)律分析

圖5為因素間交互作用對落果率影響的響應(yīng)面曲線。

圖5 因素間交互作用對落果率的影響Fig.5 Interactions between factors on the rate of peanut pods

圖5(a)為前進速度X1與回轉(zhuǎn)速度X2對落果率Y2交互作用的響應(yīng)面圖。由圖5(a)可以看出：落果率隨前進速度X1和回轉(zhuǎn)速度X2變化的曲面都很明顯，表明試驗指標對兩試驗因素的變化反應(yīng)敏感；當回轉(zhuǎn)速度X2為定值時，落果率先隨前進速度X1的增大而降低，達到最小值后開始上升，存在最優(yōu)值；當前進速度X1為定值時，落果率先隨回轉(zhuǎn)速度X2增大而降低，達到最小值后開始上升。圖5(b)為前進速度X1和彎曲角度X3對落果率Y2交互作用的響應(yīng)面圖。由圖5(b)可知：落果率Y2隨前進速度X1變化的曲面明顯，彎曲角度X3相對平緩；落果率Y2隨兩因素的變化反應(yīng)基本上都是先減小、后增大，存在最優(yōu)值。圖5(c)為回轉(zhuǎn)速度X2與彎曲角度X3對落果率Y2交互作用的響應(yīng)面圖。由圖5(c)可知：落果率Y2隨回轉(zhuǎn)速度X2變化的曲面明顯，彎曲角度X3相對平緩；落果率Y2隨兩因素的變化反應(yīng)基本上都是先減小、后增大，存在最優(yōu)值。

4 模型預測與試驗驗證

4.1 模型預測優(yōu)化

通過分析單因素和因素交互作用對撿拾率和落果率的影響可知：為達到的最佳撿拾效果，必須讓兩試驗指標同一參數(shù)組合下達到最佳效果，但兩指標受因素影響的趨勢和程度都有很大差別。因此，在優(yōu)化軟件Design-Expert8.0.6中設(shè)置優(yōu)化目標，尋求最佳的撿拾性能的參數(shù)組合。

其目標函數(shù)為撿拾率達到最大值，即Y1→Y1max，落果率達到最小，即Y2→Y2min。約束條件：因素水平為-1≤Xm≤1。其中，m=1,2,3。在軟件中對各參數(shù)進行預測優(yōu)化，得到最優(yōu)參數(shù)組合：當前進速度為0.78m/s、回轉(zhuǎn)速度5.07rad/s、彎曲角度165.10°時，撿拾率為99.44%，落果率為0.53%。

4.2 試驗驗證

為了驗證響應(yīng)面模型預測的準確性，考慮到試驗的可行性，將前進速度設(shè)置為0.8m/s、回轉(zhuǎn)速度5.0rad/s、彎曲角度165°，在此優(yōu)化方案下進行3次重復試驗，取其平均值作為試驗驗證值，結(jié)果為撿拾率99.36%,落果率為0.58%。試驗驗證值與模型理論值非常接近，驗證了響應(yīng)面分析的合理性，所得到的最優(yōu)參數(shù)組合符合要求。

圖6 田間試驗Fig.6 Field testing

5 討論

1)對撿拾機構(gòu)主要參數(shù)進行多因素分析，研究各因素對撿拾率和落果率的影響。由于此種考察是撿拾效果對主要參數(shù)組合的直接反饋，而未從主要參數(shù)對指標影響的致因角度進行分析(如彈齒轉(zhuǎn)動所產(chǎn)生沖擊與果柄強度的關(guān)系、撿拾瞬間莢果與地面的刷拖對落果的影響)，因此在今后的研究中，在試驗的基礎(chǔ)上可以將致因原理與相關(guān)因素相結(jié)合進行進一步的分析。

2)優(yōu)化后的試驗數(shù)據(jù)顯示：評價撿拾機構(gòu)性能的兩指標(撿拾率、落果率)均達到理想狀態(tài)，且高出花生機械收獲作業(yè)行業(yè)標準很多[33]，完全滿足實際作業(yè)要求。但本次試驗只是針對單一適收期花生品種進行了試驗分析，在今后的研究中，需要對不同種類的花生進行相關(guān)試驗，進一步優(yōu)化并驗證試驗裝置的可靠性。

6 結(jié)論

1)應(yīng)用Box-Benhnken中心組合試驗方法對影響撿拾機構(gòu)撿拾率和落果率的機器前進速度、回轉(zhuǎn)速度、齒尖彎曲角度建立二次回歸響應(yīng)面數(shù)學模型并進行了影響趨勢分析,通過驗證試驗對模型和優(yōu)化結(jié)果進行了驗證，表明模型可靠性高。

2)撿拾裝置各因素對撿拾率影響顯著順序依次為回轉(zhuǎn)速度X2>前進速度X1>彎曲角度X3；各因素對落果率影響顯著順序依次為前進速度X1>回轉(zhuǎn)速度X2>彎曲角度X3。

3)撿拾機構(gòu)最優(yōu)工作參數(shù)組合為前進速度0.8m/s、回轉(zhuǎn)速度5.0rad/s、彎曲角度165°，試驗結(jié)果為撿拾率99.36%，落果率0.58%。

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Experiment and Parameters Optimization for Pickup Mechanism of Peanut Harvester

Yao Lijun1,2, Hu Zhichao1,2, Wang Shenying2, Cao Mingzhu2, Yu Zhaoyang2, Wang Bing2

(1.Engineering College, Anhui Agricultural University, Hefei 230036, China;2.Nanjing Research Institute for Agricultural Mechanization Ministry of Agriculture, Nanjing 210014, China)

In order to raise working quality of pickup mechanism of peanut harvester, increase the pickup rate and reduce the rate of peanut pods drop, in this paper, a experiment was designed on the basis of existing research. The forward speed of machine,rotary speed of spring-finger and tip angle of spring-finger were taken as the influencing factors. The pickup rate and the rate of fruit drop was used as test indexes. According to the above factors and indexes, this paper took Box-Benhnken central composite experimental design method to arrange experiments，established mathematical model about the response surface through Design-Expert 8.0.6，analyzed these factors how to influence the working quality of the pickup mechanism，and optimized relevant parameters. The results showed that trial factors had great effects on the working quality. The significant effects of rotary speed of spring-finger，forward speed of machine and tip angle of spring-finger on increasing pickup rate were in a decreasing order. The significant effects of forward machine speed, rotary speed of spring-finger and tip angle of spring-finger on reduce the rate of peanut pods drop were in a decreasing order.The optimal parameter combination was obtained, which was 0.8m/s as the forward speed of machine,5.0rad/s as rotary speed of spring-finger,165o as tip angle of spring-finger, with this optimal parameter combination, the pickup rate was 99.36% ，the rate of peanut pods drop the rate of peanut pods drop was 0.58%.

peanut; pickup mechanism; response surface; mathematical model; optimization

2016-09-23

國家現(xiàn)代農(nóng)業(yè)花生產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系項目(CARS-14-機械化裝備)；中國農(nóng)業(yè)科學院創(chuàng)新工程項目(2013-2018)

姚禮軍(1990-)，男，安徽安慶人，碩士研究生，(E-mail)1002526216@qq.com。

胡志超(1963-)，男，陜西藍田人，研究員，博士生導師，博士，(E-mail)nfzhongzi@163.com。

S225.7+3

A

1003-188X(2017)12-0112-07