彭 飛 方 芳 王紅英 黃志剛 付宗強(qiáng) 高東明

(1.北京工商大學(xué)材料與機(jī)械工程學(xué)院， 北京 100048; 2.鄭州大學(xué)化工與能源學(xué)院， 鄭州 450001;3.中國農(nóng)業(yè)大學(xué)工學(xué)院， 北京 100083)

0 引言

飼料作為動物主要的食物來源，是畜禽和水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)的物質(zhì)基礎(chǔ)，2017年全國飼料總產(chǎn)量達(dá)到2.24億t[1]。調(diào)質(zhì)是飼料加工過程中非常關(guān)鍵的環(huán)節(jié)，是影響顆粒飼料質(zhì)量的重要因素[2]。但由于調(diào)質(zhì)器作業(yè)過程的封閉性、濕黏飼料原料物性的復(fù)雜性，目前國內(nèi)外對調(diào)質(zhì)過程的機(jī)理和調(diào)質(zhì)器作業(yè)的性能研究較少，難以進(jìn)行精確的定量分析[3]。

離散元法(Discrete element method，DEM)是分析顆粒離散體物料的一種方法，1971年由美國Cundall教授基于分子動力學(xué)原理提出，被大量應(yīng)用在復(fù)雜物理場作用下粉體動力學(xué)現(xiàn)象、具備較為復(fù)雜結(jié)構(gòu)的材料力學(xué)特性和多相混合材料介質(zhì)等研究中，涉及粉體生產(chǎn)加工、研磨和混合攪拌等生產(chǎn)實踐領(lǐng)域[4-6]。計算流體動力學(xué)(Computational fluid dynamics，CFD)能夠很好地模擬流體在腔體內(nèi)的氣壓分布和特定層面的速度分布，目前針對調(diào)質(zhì)器工作過程的仿真模擬還比較少，前人做過類似調(diào)質(zhì)器結(jié)構(gòu)的建模研究[7-10]。DEM能夠構(gòu)建黏性顆粒模型，還可以與CFD耦合計算。李洪昌等[11]通過CFD-DEM耦合方法模擬了風(fēng)篩式清選裝置中物料在篩面上的運(yùn)動，其中物料使用EDEM建模，連續(xù)流體使用CFD建模，研究并分析入口氣流速度對該裝置篩分性能的影響。劉佳等[12]基于CFD-DEM耦合方法，模擬了機(jī)械氣力組合式精密排種器的工作過程，模型采用EDEM軟件中的bonding和API替換的方法，建立了非球形虛擬玉米顆粒。彭飛[13]初步構(gòu)建了調(diào)質(zhì)器CFD-DEM耦合模型，但是該模型僅局限于定性描述，缺乏試驗數(shù)據(jù)和定量分析等，模型的可靠性與合理性尚未驗證，存在一定的局限和不足。以上文獻(xiàn)為深入分析與研究調(diào)質(zhì)器CFD-DEM耦合模型提供了理論基礎(chǔ)和方法參考。

本文應(yīng)用CFD-DEM耦合計算方法，分析飼料原料在調(diào)質(zhì)器內(nèi)的運(yùn)動和黏結(jié)情況?；跇?gòu)建的調(diào)質(zhì)器耦合模型，通過三因素五水平正交回歸模擬試驗，分析槳葉安裝角、調(diào)質(zhì)軸轉(zhuǎn)速、填充率3個因素對其出料量的影響，并利用試驗裝置進(jìn)行試驗驗證，為調(diào)質(zhì)器結(jié)構(gòu)設(shè)計和作業(yè)參數(shù)優(yōu)化提供參考。

1 調(diào)質(zhì)器結(jié)構(gòu)和工作原理

如圖1所示，調(diào)質(zhì)器部件主要由進(jìn)料單元和調(diào)質(zhì)單元組成，具體包括：進(jìn)料口、進(jìn)料螺旋、蒸汽腔、蒸汽進(jìn)口、調(diào)質(zhì)器外壁、主軸、槳葉、調(diào)質(zhì)腔、出料口及聯(lián)軸器等[14-15]。

圖1 飼料調(diào)質(zhì)器結(jié)構(gòu)簡圖Fig.1 Structure diagram of feed conditioner1.進(jìn)料口 2.進(jìn)料螺旋 3.蒸汽腔 4.蒸汽進(jìn)口 5.調(diào)質(zhì)器外壁 6.調(diào)質(zhì)器主軸 7.槳葉 8.調(diào)質(zhì)腔 9.出料口

蒸汽進(jìn)口位于調(diào)質(zhì)單元物料進(jìn)入處，并與調(diào)質(zhì)腔體連通。在調(diào)質(zhì)器驅(qū)動電動機(jī)和變頻器的帶動下，進(jìn)口螺旋葉片推動原料至調(diào)質(zhì)腔內(nèi)；蒸汽發(fā)生器產(chǎn)生蒸汽，經(jīng)蒸汽腔、環(huán)形分布的蒸汽加工孔，進(jìn)入到調(diào)質(zhì)腔內(nèi)；在調(diào)質(zhì)腔內(nèi)旋轉(zhuǎn)扇形槳葉的攪拌作用下，飼料原料和蒸汽受到擠壓、剪切、翻滾和拋出等強(qiáng)制混合作用，在劇烈的相對運(yùn)動中均勻混合并產(chǎn)生水熱反應(yīng)，由出料口流出，完成調(diào)質(zhì)過程。

2 調(diào)質(zhì)器CFD-DEM數(shù)值模擬

2.1 數(shù)學(xué)模型

利用CFD-DEM耦合模擬時，耦合模型主要分為Lagrangian模型和Eulerian模型[16]。其中，Eulerian模型考慮了顆粒對流場的影響(適用于顆粒相占總體積大于10%的情況)[17]，根據(jù)飼料調(diào)質(zhì)器作業(yè)實際工況，原料試驗顆粒對流體相的作用明顯，因此本文采用Eulerian模型對飼料原料調(diào)質(zhì)過程進(jìn)行模擬?？紤]到原料對流場的影響，在守恒方程中加入一個額外的體積分?jǐn)?shù)，即

(1)

式中ε——?dú)怏w體積分?jǐn)?shù)

ρ——?dú)怏w密度，kg/m3

t——時間，s

u——?dú)怏w速度，m/s

動量守恒方程為

(2)

其中

式中g(shù)——重力加速度，m/s2

μ——?dú)怏w動力黏度，Pa·s

S——動量匯，即作用在網(wǎng)格單元內(nèi)流體阻力的總和，N/m3

Fi——第i顆粒對氣流的阻力，N

V——網(wǎng)格單元的體積，m3

由于飽和蒸汽對飼料原料的影響主要為曳力，故選擇Free-stream阻力模型，該自由流阻力的計算公式為

Fd=0.5CDρA|v|v

(3)

式中CD——單個顆粒單元的曳力系數(shù)

A——顆粒投影面積，m2

v——?dú)怏w相對顆粒單元的流動速度，m/s

飼料顆粒的曳力系數(shù)CD取決于雷諾數(shù)Re，其計算公式為

(4)

其中

式中L——原料顆粒直徑，m

α——CFD網(wǎng)格單元的自由體積，m3

針對仿真對象的不同，選擇相應(yīng)的接觸模型[17]。由于飼料原料進(jìn)入調(diào)質(zhì)器后處于濕黏狀態(tài)，為典型的黏性散粒體，需要引入黏結(jié)鍵來表征顆粒彼此接觸時的運(yùn)動狀態(tài)。Hertz-Mindlin計算顆粒間法向和切向黏結(jié)力分別定義為Fn、Ft，法向和切向黏結(jié)力矩分別為Tn、Tt，單個顆粒法向和切向的速度分別為vn、vt，單個顆粒法向和切向的角速度分別為ωn、ωt。黏結(jié)力Fn、Ft和力矩Tn、Tt隨著時間步長的增加，按公式從零開始增加。

(5)

式中RB——黏結(jié)半徑，m

δt——時間步長，s

Sn——顆粒法向剛度，N/m

St——顆粒切向剛度，N/m

A1——顆粒間的接觸面積，m2

當(dāng)法向和切向應(yīng)力超過某個定義值時，黏結(jié)就會被破壞。因此，定義法向應(yīng)力最大值σmax和切向應(yīng)力最大值τmax為

(6)

2.2 調(diào)質(zhì)器建模與仿真

構(gòu)建調(diào)質(zhì)器內(nèi)腔幾何模型，采用Fluent 12.0對調(diào)質(zhì)器內(nèi)腔模型進(jìn)行參數(shù)設(shè)置，采用Fluent 12.0中的DEM模塊對散粒體參數(shù)進(jìn)行設(shè)定，DEM由軟件EDEM 2.2求解，兩者耦合安裝并計算，耦合方法的基本思路：利用CFD方法計算壓力場及流場分布，利用DEM方法計算顆粒系統(tǒng)的受力和運(yùn)動情況；兩者基于一定的模型進(jìn)行質(zhì)量、動量和能量等物理量的作用與交換，實現(xiàn)耦合計算。

2.2.1結(jié)構(gòu)模型構(gòu)建和參數(shù)設(shè)置

基于調(diào)質(zhì)器尺寸，構(gòu)建調(diào)質(zhì)器Pro/E模型，步驟如下：

(1)調(diào)質(zhì)腔模型主要幾何參數(shù)：圓柱腔體直徑為100 mm，長度為600 mm；空心主軸位于腔體中心，直徑30 mm，長度與調(diào)質(zhì)腔相同；扇形槳葉共18組，距離調(diào)質(zhì)腔內(nèi)壁2 mm，按軸向間隔30 mm、徑向間隔90°分布，安裝角度可調(diào)；蒸汽進(jìn)口為10組，直徑為6 mm，呈環(huán)形均勻分布于調(diào)質(zhì)腔進(jìn)料口處的端蓋上；出料口位于調(diào)質(zhì)腔右端40 mm，其結(jié)構(gòu)為Φ24 mm的圓柱體。由于裝配體零件較多，模型導(dǎo)入到Gambit軟件時，導(dǎo)致Gambit模型中線、面、體較多，達(dá)到上千個，不便于下一步在Fluent軟件中設(shè)置邊界類型和邊界條件以及后續(xù)的模擬計算，因此需要對模型進(jìn)行簡化。使用Pro/E 4.0建立零件1(調(diào)質(zhì)器內(nèi)腔)、零件2(調(diào)質(zhì)軸與槳葉)這兩個零件(圖2、3)，然后進(jìn)行裝配。

圖2 調(diào)質(zhì)器內(nèi)腔幾何模型Fig.2 Geometric model of conditioner inner cavity

圖3 調(diào)質(zhì)軸與槳葉幾何模型Fig.3 Geometric model of conditioner shaft and blade

圖4 Gambit中調(diào)質(zhì)器模型Fig.4 Model of conditioner in software Gambit

圖5 利用Gambit對模型進(jìn)行邊界條件設(shè)置和網(wǎng)格劃分的結(jié)果Fig.5 Boundary condition setting and meshing of model by using Gambit

(2)將裝配體保存為igs格式并導(dǎo)入到Gambit 2.4.6中(圖4)，得到由2個獨(dú)立構(gòu)件組成的幾何體，共計226個面；結(jié)合實際作業(yè)情況和邊界類型設(shè)定方法，將這些面定義為4種類型：進(jìn)氣口(inlet)、出氣口(outlet)、壁面(wall)、旋轉(zhuǎn)部分(wall)。對圖4所示模型進(jìn)行體網(wǎng)格劃分，網(wǎng)格尺寸為8 mm，零件1得到219 205個網(wǎng)格，零件2得到21 938個網(wǎng)格，結(jié)果如圖5所示；最后將劃分完成后的裝配體以mesh格式保存，作為Fluent的mesh文件。

(3)將mesh文件導(dǎo)入到Fluent，流體模型采用RNGk-ε黏性模型；設(shè)置進(jìn)氣口為壓力入口，出氣口為壓力出口；基于物料所占腔體體積比例，選擇Eulerian法進(jìn)行耦合，耦合參數(shù)匹配設(shè)置方法參考文獻(xiàn)[18-19]。調(diào)質(zhì)過程中，原料與飽和水蒸氣發(fā)生傳熱傳質(zhì)反應(yīng)，原料含水率由10%～12%增加到17%～19%，物料黏度增加；基于容重法國標(biāo)[20]，測得該含水率范圍條件下，飼料物料密度平均值為443 kg/m3；在EDEM中將物料間離散元參數(shù)設(shè)置為黏結(jié)模型(Hertz-Mindlin with bonding)。EDEM模型中材料參數(shù)設(shè)置如表1所示。

表1 EDEM模型中材料參數(shù)設(shè)置Tab.1 Material parameter setting of EDEM model

(4)其它參數(shù)設(shè)置：設(shè)置離散元模型中時間步長為2×105s，為瑞利時間步長的14%，該值在瑞利時間步長比例的建議范圍之內(nèi)，保存時間間隔為0.01 s。設(shè)置顆粒生成量為unlimited number。由于該調(diào)質(zhì)器調(diào)質(zhì)時間為15～25 s，為便于模擬調(diào)質(zhì)器穩(wěn)定工作前及穩(wěn)定工作一段時間后的作業(yè)狀況，仿真時間應(yīng)適當(dāng)大于實際生產(chǎn)達(dá)到穩(wěn)定的調(diào)質(zhì)時間，因此在EDEM中將仿真時間設(shè)置為30 s。

2.2.2調(diào)質(zhì)過程仿真分析

仿真預(yù)試驗時，試驗因素均設(shè)定為零水平，分別是：槳葉安裝角為45°、調(diào)質(zhì)軸轉(zhuǎn)速為250 r/min、填充率為35%。圖6為調(diào)質(zhì)器仿真模擬30 s過程中迭代收斂曲線，由圖分析可知，仿真收斂性較好，在0～30 s內(nèi)調(diào)質(zhì)器內(nèi)部的流場速度趨于平穩(wěn)。在EDEM中統(tǒng)計并分析調(diào)質(zhì)器內(nèi)顆粒數(shù)量隨時間變化情況，結(jié)果如圖7所示，可以看出，大概在25 s以后，整個腔體內(nèi)的顆粒數(shù)目趨向穩(wěn)定、基本不再增加或減少，即進(jìn)料口和出料口顆粒數(shù)量基本維持平衡，此時調(diào)質(zhì)器模型趨于穩(wěn)定狀態(tài)，可以用于模擬調(diào)質(zhì)器實際生產(chǎn)中達(dá)到穩(wěn)定的過程。

圖6 調(diào)質(zhì)器模擬工作30 s過程中迭代收斂曲線Fig.6 Iterative convergence curves of simulation during 30 s

圖7 0～30 s過程中調(diào)質(zhì)器內(nèi)顆粒數(shù)量變化曲線Fig.7 Changing curve of particle number in conditioner during 0～30 s

2.3 仿真結(jié)果與分析

圖9 0～25 s調(diào)質(zhì)器穩(wěn)定工作前顆粒分布和運(yùn)動狀態(tài)Fig.9 Particle distribution and movement during 0～25 s

圖8a、8b分別為30 s時調(diào)質(zhì)器速度場與壓力場分布圖，由垂直的兩個截面顯示。由圖可以看出，10個蒸汽進(jìn)口處氣體流速較大；隨著不斷遠(yuǎn)離蒸汽進(jìn)口，氣體流速逐漸減慢；沿著物料運(yùn)動方向，速度場與壓力場整體變化均勻。在調(diào)質(zhì)器作業(yè)過程中，蒸汽與原料顆粒充分接觸并發(fā)生水熱反應(yīng)，這與該調(diào)質(zhì)器結(jié)構(gòu)和調(diào)質(zhì)工作原理基本一致。

圖8 30 s時調(diào)質(zhì)器速度場與壓力場分布圖Fig.8 Velocity and pressure field in conditioner at 30 s

在DEM模型中分別統(tǒng)計0、5、10、15、20、25 s情況下調(diào)質(zhì)器內(nèi)顆粒的運(yùn)動和分布情況，結(jié)果如圖9所示。由圖可知，在該時間段內(nèi)，顆粒一直不斷生成，調(diào)質(zhì)器進(jìn)料速率大于出料速率，因此調(diào)質(zhì)腔內(nèi)顆粒物料不斷增多，腔體物料填充率不斷提高；同時調(diào)質(zhì)軸旋轉(zhuǎn)并帶動槳葉攪拌顆粒物料，槳葉有一定的安裝角度，旋轉(zhuǎn)的槳葉起到攪拌、拋起并推動物料前進(jìn)的作用，在25 s左右進(jìn)出調(diào)質(zhì)器腔的顆粒數(shù)量基本持平，此時填充率基本不再變化，這與調(diào)質(zhì)器開始作業(yè)階段的真實狀態(tài)基本一致。圖10為調(diào)質(zhì)器穩(wěn)定工作過程階段，此階段腔體內(nèi)顆粒數(shù)目和填充度變化不大，基本處于穩(wěn)定的狀態(tài)。由圖10f可知，顆粒黏結(jié)在一起呈團(tuán)簇狀，調(diào)質(zhì)反應(yīng)后的物料也呈團(tuán)簇狀被翻起攪拌，與實際生產(chǎn)情況相符合，可知選用的顆粒黏結(jié)模型基本合理；由顆粒速度分布規(guī)律可知，顆粒受到槳葉的攪拌作用，不斷被拋起并向前推進(jìn)，在調(diào)質(zhì)腔中部及上部、靠近槳葉末端處速度較快；靠近調(diào)質(zhì)器底部顆粒的運(yùn)動速度較慢，有可能導(dǎo)致物料黏附在該處內(nèi)壁上、產(chǎn)生積料現(xiàn)象，該模擬過程基本與調(diào)質(zhì)器作業(yè)過程一致。物料速度場與壓力場分布均勻，顆粒前進(jìn)方向與蒸汽進(jìn)氣方向一致、兩者接觸較充分，該模型整體作業(yè)過程較為合理，可以用于模擬調(diào)質(zhì)器作業(yè)時飼料原料的分布和運(yùn)動情況。

圖10 26～30 s調(diào)質(zhì)器穩(wěn)定工作后顆粒分布和運(yùn)動狀態(tài)Fig.10 Particle distribution and movement during 26～30 s

3 試驗設(shè)計與指標(biāo)測定

3.1 試驗設(shè)計

由預(yù)試驗及文獻(xiàn)[21-22]可知，調(diào)質(zhì)器工作性能的主要影響指標(biāo)為槳葉安裝角、調(diào)質(zhì)軸轉(zhuǎn)速、填充率，故本文選擇上述3個因素進(jìn)行仿真試驗研究。根據(jù)理論分析、單因素預(yù)試驗結(jié)果、調(diào)質(zhì)器結(jié)構(gòu)參數(shù)與生產(chǎn)實際，確定各試驗因素的取值范圍為: 槳葉安裝角10°～80°、調(diào)質(zhì)軸轉(zhuǎn)速150～350 r/min、填充率10%～60%。以槳葉安裝角X1、調(diào)質(zhì)軸轉(zhuǎn)速X2、填充率X3為試驗變量，基于二次正交旋轉(zhuǎn)組合試驗原理，建立因素編碼表如表2(x1、x2、x3為各變量真實值)所示。

表2 二次回歸正交試驗設(shè)計因素編碼Tab.2 Factors and levels of quadratic regression orthogonal rotating experiment design

3.2 指標(biāo)測定

調(diào)質(zhì)器在調(diào)質(zhì)作業(yè)過程中的工作效率可以通過出料口處的出料量來檢測。通過EDEM軟件的數(shù)據(jù)導(dǎo)出工具Export Results Data，導(dǎo)出數(shù)據(jù)并計算出仿真過程中調(diào)質(zhì)器的出料量。

4 試驗結(jié)果與分析

4.1 回歸模型建立

以各影響因素編碼值為自變量，以仿真結(jié)果測得的出料量Y為評價指標(biāo)，依據(jù)二次回歸正交旋轉(zhuǎn)組合設(shè)置不同試驗組的模型參數(shù)，基于CFD-DEM耦合仿真試驗，結(jié)果如表3所示(X1、X2、X3為各變量編碼值)。

表3 二次回歸正交旋轉(zhuǎn)組合試驗設(shè)計與結(jié)果Tab.3 Experimental design and results of quadratic regression orthogonal rotating test

圖11 基于響應(yīng)面法的參數(shù)組尋優(yōu)結(jié)果Fig.11 Optimization of parameter group by using response surface method

變異來源平方和自由度均方FP模型129.13914.3516.80<0.0001X19.3419.3410.930.0057X220.76120.7624.310.0003X367.70167.7079.27<0.0001X1X20.6310.630.730.4070X1X31.6911.691.980.1826X2X301000.9701X2124.95124.9529.210.0001X220.5210.520.600.4513X233.7513.754.390.0563

采用Design-Expert軟件對試驗進(jìn)行回歸分析，得到槳葉安裝角X1、調(diào)質(zhì)軸轉(zhuǎn)速X2、填充率X3與調(diào)質(zhì)器出料量Y的回歸方程

(7)

4.2 回歸模型尋優(yōu)

為直觀地分析試驗因素與評價指標(biāo)之間的關(guān)系，根據(jù)各回歸項對評價指標(biāo)的影響，結(jié)合簡化回歸模型，用“降維法”將任意1個因素固定中心水平[23-24]，得到另外2個試驗因素與評價指標(biāo)之間的降維回歸模型，由Design-Expert軟件繪制響應(yīng)面圖，分析各因素對出料量的影響，結(jié)果如圖11所示。

在試驗范圍內(nèi)，將填充率X3固定在中心水平上，得到槳葉安裝角X1和調(diào)質(zhì)軸轉(zhuǎn)速X2的交互作用對調(diào)質(zhì)器出料量的影響。由圖11a可知，槳葉安裝角和調(diào)質(zhì)軸轉(zhuǎn)速對出料量的影響為上凸型曲面；當(dāng)調(diào)質(zhì)軸轉(zhuǎn)速一定時，出料量隨槳葉安裝角的增加呈現(xiàn)先增大后減小的趨勢，這是因為物料在調(diào)質(zhì)器中主要有軸向和徑向兩種運(yùn)動形式，當(dāng)槳葉安裝角較小時，槳葉主要帶動物料圍繞調(diào)質(zhì)軸轉(zhuǎn)動，軸向推動力較小，因此物料軸向向前運(yùn)動較弱，出料量較小；隨著槳葉安裝角的增大，物料軸向推進(jìn)作用增強(qiáng)，出料量隨之增加；隨著槳葉安裝角的進(jìn)一步增大，槳葉對物料軸向推進(jìn)作用減弱，主要起到切割物料作用，既不能推進(jìn)也不能拋起物料。X1和X2的交互作用不顯著。

在試驗范圍內(nèi)，將調(diào)質(zhì)軸轉(zhuǎn)速X2固定在中心水平上，得到槳葉安裝角X1和填充率X3的交互作用對調(diào)質(zhì)器出料量的影響。由圖11b可知，槳葉安裝角和填充率對出料量的影響為上凸型曲面；當(dāng)槳葉安裝角一定時，出料量隨填充率的增加呈現(xiàn)增大的趨勢，且變化幅度隨安裝角的增大呈現(xiàn)先逐漸加劇、后逐漸減緩的規(guī)律。根據(jù)仿真情況及調(diào)質(zhì)器輸送機(jī)理分析，這可能是因為原料靠近槳葉部分出現(xiàn)的翻滾現(xiàn)象造成的。當(dāng)填充率較低時，大量物料集中于遠(yuǎn)離調(diào)質(zhì)軸的區(qū)域，徑向速度低而軸向速度高；隨著填充率的增大，更多的原料堆積使得靠近調(diào)質(zhì)軸的原料增多，物料軸向速度變慢，因此出料量增加，但是增長速度變小。楊洋[25]基于離散元法和正交試驗研究了糧食輸送器的輸送效率，羅勝等[26]研究了螺旋不連續(xù)加料裝置的出料量變化，有相似的規(guī)律和結(jié)論。X1和X3的交互作用不顯著。

在試驗范圍內(nèi)，將槳葉安裝角X1固定在中心水平上，得到調(diào)質(zhì)軸轉(zhuǎn)速X2和填充率X3的交互作用對調(diào)質(zhì)器出料量的影響。由圖11c可知，調(diào)質(zhì)軸轉(zhuǎn)速和填充率對出料量的影響為上凸型曲面；調(diào)質(zhì)軸轉(zhuǎn)速一定時，出料量隨填充率的增加呈現(xiàn)增大的趨勢；填充率一定時，出料量隨槳葉安裝角的增加呈現(xiàn)先增大后減小的趨勢。X2和X3的交互作用不顯著。

4.3 最優(yōu)參數(shù)組合的確定及驗證

由于該調(diào)質(zhì)器最大生產(chǎn)率為50 kg/h，取最大生產(chǎn)率的90%～95%為宜，故Y在該范圍內(nèi)為宜?；陧憫?yīng)面法，運(yùn)用Design-Expert軟件中Optimization模塊進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化，在-1.682≤Xi≤1.682 (i=1，2，3)范圍內(nèi)對各參數(shù)進(jìn)行進(jìn)一步尋優(yōu)，獲得調(diào)質(zhì)器最優(yōu)作業(yè)參數(shù)組合為：X1=-0.31、X2=-1.13、X3=1.56，即x1=38.49°、x2=182.2 r/min、x3=58.4%，此時調(diào)質(zhì)器出料量Y可獲得最優(yōu)目標(biāo)值，仿真預(yù)測值為13.1 g/s。

5 樣機(jī)試驗

取最優(yōu)參數(shù)組合，在北京市密云區(qū)昕三峰飼料廠進(jìn)行調(diào)質(zhì)器部件車間試驗，如圖12所示；加工對象為正常生產(chǎn)的乳豬料原料，物料理化指標(biāo)良好。調(diào)整設(shè)備至最優(yōu)參數(shù)組合，待調(diào)質(zhì)器工作穩(wěn)定后，測得調(diào)質(zhì)器出料量實測值為12.8 g/s，其它指標(biāo)性能良好，測得效果基本與優(yōu)化試驗結(jié)果一致，滿足調(diào)質(zhì)器實際生產(chǎn)需求。

圖12 調(diào)質(zhì)器生產(chǎn)試驗Fig.12 Prototype working in workshop

6 結(jié)論

(1)基于離散單元法建立了飼料原料黏結(jié)顆粒模型，運(yùn)用CFD-DEM耦合計算方法，對調(diào)質(zhì)器原料顆粒進(jìn)行運(yùn)動和分布、顆粒黏結(jié)情況的耦合仿真。分別統(tǒng)計0～30 s階段時調(diào)質(zhì)器內(nèi)顆粒的運(yùn)動和分布情況，由仿真分析可知，原料受槳葉的攪拌作用，不斷被拋起并向前推進(jìn)，在調(diào)質(zhì)腔中部及上部、靠近槳葉末端處速度較快；靠近調(diào)質(zhì)器底部顆粒的運(yùn)動速度較慢，有可能導(dǎo)致物料黏附在該處內(nèi)壁上、產(chǎn)生積料現(xiàn)象。

(2)基于CFD-DEM耦合模型，通過三因素五水平正交組合試驗，得出各因素對其出料量的影響顯著性順序依次為：填充率、調(diào)質(zhì)軸轉(zhuǎn)速、槳葉安裝角。通過Design-Expert軟件對試驗結(jié)果進(jìn)行回歸分析和響應(yīng)面分析，得到調(diào)質(zhì)器最優(yōu)作業(yè)參數(shù)組合為：槳葉安裝角38.49°、調(diào)質(zhì)軸轉(zhuǎn)速182.2 r/min、填充率58.4%，此時出料量仿真值為13.1 g/s，試驗值為12.8 g/s。通過對比仿真值和試驗值，驗證了仿真試驗與回歸模型的有效性。