楊 星，于克強(qiáng)，王德福

(東北農(nóng)業(yè)大學(xué) 工程學(xué)院，哈爾濱 150030)

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基于EDEM的轉(zhuǎn)輪式TMR混合機(jī)混合性能數(shù)值模擬

楊 星，于克強(qiáng)，王德福

(東北農(nóng)業(yè)大學(xué) 工程學(xué)院，哈爾濱 150030)

為深入研究全混合日糧混合機(jī)的混合性能，采用自行設(shè)計(jì)的轉(zhuǎn)輪式TMR混合機(jī)，基于離散元法應(yīng)用EDEM軟件，對(duì)其混合性能進(jìn)行數(shù)值模擬及仿真試驗(yàn)。仿真結(jié)果表明：轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速在30～32r/min、充滿系數(shù)在50%～55%、混合葉板角度在16°～20°時(shí)得到的偏離系數(shù)較低，混合時(shí)間在120s內(nèi)偏離系數(shù)呈下降趨勢(shì)。仿真得出混合均勻度較高時(shí)各結(jié)構(gòu)及運(yùn)行參數(shù)的取值范圍，為該機(jī)的設(shè)計(jì)及參數(shù)優(yōu)化提供參考。

TMR混合機(jī)；EDEM；混合性能；數(shù)值模擬

0 引言

目前，我國(guó)許多大中型奶牛場(chǎng)已普遍采用全混合日糧(Total mixed ration，TMR)技術(shù)[1]飼喂奶牛，物料的種類及成分對(duì)全混合日糧混合機(jī)的混合性能影響很大。由于全混合日糧中物料顆粒種類繁多，且粒度及質(zhì)量各不相同，因此可應(yīng)用離散元法對(duì)全混合日糧混合機(jī)混合性能進(jìn)行分析。

離散元法仿真在混合機(jī)上的應(yīng)用較多：馮俊小等[2]采用離散元法研究回轉(zhuǎn)筒內(nèi)秸稈顆粒的運(yùn)動(dòng)特性及滾筒內(nèi)物料顆?；旌蠣顟B(tài)；耿凡等[3]采用離散元法直接跟蹤球磨機(jī)內(nèi)的每一個(gè)物料顆粒，對(duì)球磨機(jī)中物料顆粒的復(fù)雜混合運(yùn)動(dòng)進(jìn)行數(shù)值模擬。但上述研究都是針對(duì)粉料顆?；旌希⑶一旧隙际轻槍?duì)兩種物料顆粒進(jìn)行混合。由于全混合日糧成分過(guò)多且形狀復(fù)雜多樣，致使對(duì)其進(jìn)行離散元模擬仿真工作量及難度都很大，所以很少有人對(duì)其進(jìn)行離散元模擬仿真。

本文以自行設(shè)計(jì)的轉(zhuǎn)輪式TMR混合機(jī)為研究載體，選用玉米秸稈、稻稈、玉米面及食鹽為試驗(yàn)物料，借助離散元法仿真軟件EDEM對(duì)轉(zhuǎn)輪式TMR混合機(jī)結(jié)構(gòu)及運(yùn)行參數(shù)對(duì)其混合性能的影響進(jìn)行仿真分析，并進(jìn)行混合性能仿真試驗(yàn)及混合均勻度模擬檢測(cè)對(duì)比試驗(yàn)，所得結(jié)論為相關(guān)研究提供參考。

1 相關(guān)模型的建立

1.1 轉(zhuǎn)輪式TMR混合機(jī)模型

本文根據(jù)研制的轉(zhuǎn)輪式TMR混合機(jī)，利用SolidWorks軟件繪制了該機(jī)的三維圖，并存為igs文件后導(dǎo)入EDEM軟件中，仿真模型如圖1所示。轉(zhuǎn)輪式TMR混合機(jī)的主機(jī)體尺寸為1m×0.6 m×1.5 m，有效容積為0.5m3，主要由上機(jī)體、轉(zhuǎn)子、下機(jī)體和傳動(dòng)裝置等組成。該機(jī)整體結(jié)構(gòu)、轉(zhuǎn)子結(jié)構(gòu)及混合葉板安裝角度見(jiàn)文獻(xiàn)[4]。

圖1 轉(zhuǎn)輪式TMR混合機(jī)仿真模型Fig.1 Simulation model of paddle-wheel TMR mixer

1.2 試驗(yàn)物料顆粒模型

1.2.1 玉米秸稈物料和其他顆粒幾何尺寸和比例

玉米秸稈粉碎后按成分主要分為秸稈皮、穰、皮穰、葉和苞葉，且近似長(zhǎng)方體。為了提高仿真速度，秸稈皮、穰、葉及苞葉的外形尺寸按長(zhǎng)方體(L×B×H)分析，秸稈皮穰截面是半徑為R、圓心角為θ的扇形，所以秸稈皮穰幾何尺寸按L、R、θ進(jìn)行分析。對(duì)上物進(jìn)行外形尺寸測(cè)量然后取平均值，結(jié)果如表1所示。

本試驗(yàn)中的玉米面顆粒形狀近似直徑為0.3mm的球形。稻稈用鍘刀鍘切成段后其形狀近似為空心圓柱，其外形平均尺寸：外徑4.5mm、內(nèi)徑4mm、長(zhǎng)40mm。食鹽顆粒形狀近似球形，平均直徑為0.5mm。

1.2.2 試驗(yàn)物料顆粒模型

采用多球面填充的方法來(lái)逼近實(shí)際的物料形狀，各物料顆粒按表1中的外形尺寸進(jìn)行填充。試驗(yàn)物料中各物料顆粒的特性及物料顆粒間的特性如表2和表3所示。

表1 玉米秸稈不同成分不同規(guī)格外形尺寸平均值Table 1 Average dimensions of different straw components in different sizes mm

表2 試驗(yàn)物料特性Table 2 Material shear modulus and Poisson's ratio

表3 試驗(yàn)物料摩擦系數(shù)及恢復(fù)系數(shù)表Table 3 Material friction coefficient and recovery coefficient

續(xù)表3

1.3 物料顆粒間接觸模型

本研究中物料在混合機(jī)內(nèi)混合運(yùn)動(dòng)強(qiáng)烈，物料間接觸力復(fù)雜，計(jì)算強(qiáng)度較大，所以選擇基于Hertz模型的簡(jiǎn)化模型即軟球模型處理球形物料顆粒間的碰撞。軟球模型是依據(jù)物料顆粒間法向重疊量和切向位移計(jì)算接觸力，不考慮接觸力加載歷史[5]。如圖2所示，除了運(yùn)動(dòng)方程中設(shè)定的彈簧和阻尼器外，軟球模型還在物料顆粒i、j的法向和切向方向分別設(shè)定了耦合器和滑動(dòng)器。

1.耦合器 2.阻尼器 3.彈簧 4.滑動(dòng)器圖2 軟球?qū)ξ锪项w粒間接觸力的模型Fig.2 Model of the contact force of soft-sphere to particles

2 相關(guān)結(jié)構(gòu)及運(yùn)行參數(shù)對(duì)混合過(guò)程的影響

為深入分析各結(jié)構(gòu)及運(yùn)行參數(shù)對(duì)其混合過(guò)程的影響，在混合室三維空間建立空間坐標(biāo)系XYZ，設(shè)轉(zhuǎn)軸為X軸，將混合室空間按YOZ面分為1、2、3、4象限。

2.1 轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速對(duì)混合過(guò)程的影響

圖3為當(dāng)充滿系數(shù)為50%、混合葉板角度為16°、混合時(shí)間為120s時(shí)，不同轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速所對(duì)應(yīng)的混合室內(nèi)的物料流仿真。

如圖3所示，當(dāng)n=10r/min時(shí)物料都集中在混合室第2、3象限，混合室內(nèi)混合運(yùn)動(dòng)強(qiáng)度較弱，不利于混合均勻；當(dāng)n=30r/min時(shí)，混合室中的物料各成分基本上能均布充滿整個(gè)混合室，且各區(qū)內(nèi)物料流顏色密度基本一致，說(shuō)明轉(zhuǎn)速為30r/min時(shí)利于物料混合均勻。如圖3(c)所示，物料會(huì)有部分被向上拋起，此時(shí)混合室內(nèi)粒度及質(zhì)量差異大的物料受到混合葉板的作用明顯不同，使物料易于離析和分級(jí)，不利于混合均勻。

(a) n=10r/min (b) n=30r/min (c) n=50r/min圖3 不同轉(zhuǎn)速物料形成的物料流Fig.3 Material stream formed at different speeds

2.2 充滿系數(shù)對(duì)混合過(guò)程的影響

圖4為當(dāng)轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速為30r/min、混合葉板角度為16°、混合時(shí)間為120s時(shí)，充滿系數(shù)取不同值時(shí)混合室內(nèi)的物料流。由圖4(a)可知：混合室中各成分物料流分布相對(duì)不均，同等條件下混合質(zhì)量相對(duì)低。由圖4(b)可知：當(dāng)充滿系數(shù)達(dá)到50%時(shí)，混合室內(nèi)運(yùn)動(dòng)相對(duì)穩(wěn)定，且從各物料的顏色上看混合室中物料流的分布較均勻，利于物料均布。由圖4(c)可知：當(dāng)充滿系數(shù)為70%時(shí)，在2、3象限同種物料轉(zhuǎn)動(dòng)過(guò)程中發(fā)生聚集，物料間相對(duì)運(yùn)動(dòng)少，不利于物料中粗料與精料混合均勻。

(a) ρ=30% (b) ρ=50% (c) ρ=70%圖4 不同充滿系數(shù)物料形成的物料流Fig.4 Material stream formed at different fullness coefficient

2.3 混合葉板角度對(duì)混合過(guò)程的影響

圖5為當(dāng)轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速為30 r/min、混合時(shí)間為120s、充滿系數(shù)為50%時(shí)，從混合機(jī)上部俯視得到混合葉板角度對(duì)物料軸向混合運(yùn)動(dòng)的影響，如圖5所示。從圖5中可看出：混合葉板角度對(duì)物料的軸向混合運(yùn)動(dòng)有較大影響，且α越大物料的軸向運(yùn)動(dòng)越明顯。

(a) 混合葉板角度0° (b) 混合葉板角度10°

(c) 混合葉板角度20° (d) 混合葉板角度30°圖5 混合葉板對(duì)物料軸向作用的仿真Fig.5 Simulation of mixing plate axially acting to material

通過(guò)轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速、充滿系數(shù)及混合葉板角度對(duì)轉(zhuǎn)輪式TMR混合機(jī)混合室內(nèi)物料流及物料混合狀態(tài)的分析表明:上述結(jié)構(gòu)及運(yùn)行參數(shù)對(duì)該機(jī)的混合過(guò)程影響很大，進(jìn)而對(duì)其混合性能有較大影響。

3 仿真試驗(yàn)

3.1 混合均勻度評(píng)價(jià)模型

本文通過(guò)網(wǎng)格劃分法來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)混合均勻度評(píng)價(jià)模型的建立。把計(jì)算區(qū)域分為8×8×4=256個(gè)網(wǎng)格，劃分網(wǎng)格后的模型如圖6所示。對(duì)每一個(gè)網(wǎng)格分別計(jì)算每種物料的數(shù)量占該網(wǎng)格物料總數(shù)量的百分比即實(shí)際比例，同時(shí)對(duì)于每個(gè)仿真算例分別計(jì)算每種物料總數(shù)量占所有物料總數(shù)量的百分比即全局比例，全局比例可以理解為最佳混合均勻度。用實(shí)際比例除以全局比例即得到每一個(gè)網(wǎng)格的實(shí)際混合均勻度與最佳混合均勻度的百分比，并計(jì)算其標(biāo)準(zhǔn)差(稱為偏離系數(shù))[6]。偏離系數(shù)越大，說(shuō)明混合均勻度越不好；越接近1，說(shuō)明混合均勻度越好。偏離系數(shù)模型為

(1)

式中n—網(wǎng)格數(shù)量；

xi—物料顆粒i的實(shí)際比例；

Xi—物料顆粒i的全局比例。

圖6 劃分網(wǎng)格后的仿真模型Fig.6 Simulation model after meshing

3.2 轉(zhuǎn)輪式TMR混合機(jī)混合性能仿真試驗(yàn)

根據(jù)以上分析，本試驗(yàn)分別選取轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速、混合葉板角度、充滿系數(shù)及混合時(shí)間等4個(gè)因素進(jìn)行單因素試驗(yàn)，每個(gè)因素取5個(gè)水平。單因素試驗(yàn)時(shí)，其它各因素均取中間水平值，以玉米面的偏離系數(shù)作為評(píng)價(jià)指標(biāo)，各因素的取值范圍如表4所示，仿真結(jié)果如表5所示。

表4 試驗(yàn)因素取值表Table 4 Values of experimental factors during the experiment

各因素對(duì)偏離系數(shù)的影響如圖7所示。由圖7(a)～(c)中可以看出：在試驗(yàn)參數(shù)取值范圍內(nèi)，隨著轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速、充滿系數(shù)及混合葉板角度取值的增大，偏離系數(shù)均是先下降后上升；且當(dāng)轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速在30～32r/min范圍內(nèi)、充滿系數(shù)在50%～55%范圍內(nèi)及混合葉板角度在16°～20°范圍內(nèi)時(shí)，對(duì)應(yīng)的偏離系數(shù)均達(dá)到最低值。

由圖7(d)中偏離系數(shù)曲線可以看出：偏離系數(shù)隨著混合時(shí)間的增大而減小。但根據(jù)實(shí)際情況可知：隨著混合時(shí)間的增加偏離系數(shù)不會(huì)一直減小，當(dāng)偏離系數(shù)減小到一定范圍后若時(shí)間再增加則偏離系數(shù)增大。本試驗(yàn)結(jié)果可為后續(xù)試驗(yàn)參數(shù)范圍的確定及參數(shù)優(yōu)化提供參考。

表5 仿真結(jié)果Table 5 Simulation results

(a) 轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速的影響

(b) 充滿系數(shù)的影響

(c) 混合葉板角度的影響

(d) 混合時(shí)間的影響圖7 不同因素下的偏離系數(shù)Fig.7 The deviation coefficient under different factors

3.3 混合均勻度模擬檢測(cè)對(duì)比試驗(yàn)

為了檢驗(yàn)試驗(yàn)中其他物料顆粒作為示蹤劑檢測(cè)混合均勻度的效果，按表4進(jìn)行試驗(yàn)設(shè)計(jì)，將試驗(yàn)物料中所有種類物料顆粒均作為示蹤劑，進(jìn)行混合均勻度模擬檢測(cè)對(duì)比試驗(yàn)，試驗(yàn)結(jié)果具體數(shù)值如表5所示。以玉米面的偏離系數(shù)作為試驗(yàn)中偏離系數(shù)的實(shí)際值。由圖7可知：用粒度較小的食鹽作為示蹤劑得到的偏離系數(shù)較?。挥昧６容^大但質(zhì)量較小的顆粒作為示蹤劑(如秸稈葉、秸稈苞葉、秸稈穰和稻稈)得到的偏離系數(shù)較大，與偏離系數(shù)的實(shí)際值相差較大；用粒度和質(zhì)量都大的物料作為示蹤劑(如秸稈皮穰)得到的偏離系數(shù)波動(dòng)較大，很難真實(shí)反映混合均勻度的變化；用粒度適中質(zhì)量稍大的顆粒(如秸稈皮)作為示蹤劑得到的偏離系數(shù)與混合均勻度的真實(shí)值有一定的差距，但是基本上能夠反映出偏離系數(shù)隨各因素的變化。以上分析可為轉(zhuǎn)輪式TMR混合機(jī)混合均勻度檢測(cè)方法的選擇提供參考。

4 結(jié)論

1)通過(guò)仿真試驗(yàn)得出主要影響因素參數(shù)如下：當(dāng)轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速30～32r/min、充滿系數(shù)50%～55%、混合葉板角度16°～20°時(shí)偏離系數(shù)較低，混合時(shí)間在120s內(nèi)偏離系數(shù)呈下降趨勢(shì),可為轉(zhuǎn)輪式TMR混合機(jī)試驗(yàn)參數(shù)范圍確定及優(yōu)化提供參考。

2)由對(duì)比試驗(yàn)可知：選擇與精料顆粒及質(zhì)量大小接近的物料顆粒作為示蹤劑，得到的結(jié)果更能接近混合均勻度的實(shí)際值，可為全混合日糧混合機(jī)混合均勻度檢測(cè)方法的選擇提供參考。

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Numerical Simulation on Mixing Performance of Paddle-wheel Total Mixed Ration Mixer Based on EDEM

Yang Xing, Yu Keqiang, Wang Defu

(College of Engineering, Northeast Agricultural University, Harbin 150030, China)

For further research of total mixed diet mixer mixing performance, propeller used TMR mixer, based on the discrete element method applications EDEM software, the mixing performance are numerically simulated and the simulation test.The simulation results show that deviation coefficient is low when the rotor speed in 30 r/min ～ 32 r/min, fill factor in 50 %～ 55%, mixed leaf plate angle in 16 ° ～ 20 °, mixing time deviation coefficient of a downward trend in the 120 s, simulation mixing uniformity is relatively high when the scope of the structure and operation parameters, Provide a reference for the machine structure design and parameter optimization.

TMR mixers; EDEM; mixing performance; numerical simulation

2016-02-06

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51405076)

楊 星(1990-),男，湖南常德人，碩士研究生，(E-mail) 592841412@qq.com。

王德福(1964-)，男，哈爾濱人，教授， (E-mail)dfwang640203@sohu.com。

S817.12+4

A

1003-188X(2017)03-0218-06