Kalibrierung der Kontaktparameter typischer rotierender Bodenbearbeitungskomponenten, die den Boden schneiden, basierend auf verschiedenen Simulationsmethoden

Wissenschaftliche Berichte Band 13, Artikelnummer: 5757 (2023) Diesen Artikel zitieren

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Dieser Bericht analysiert das Problem komplexer Bodenbewegungsmuster unter der Einwirkung gekoppelter Kräfte wie Spannung und Scherung in landwirtschaftlichen Prozessen und zielt darauf ab, die Genauigkeit der Kontaktparameter zu verbessern, die in Simulationsstudien mit diskreten Elementen zu Rototiller-Boden-Wechselwirkungen verwendet werden. Diese Studie konzentriert sich auf den Boden des Shihezi-Baumwollfelds im 8. Bezirk von Xinjiang und untersucht die rotierende Bodenbearbeitungswalze als bodenberührendes Bauteil von Bodenbearbeitungsmaschinen. Dabei kommt eine Kombination aus Simulationen und physikalischen Tests zum Einsatz. Wir führen Böschungswinkeltests durch und verwenden Kantenerkennung, Anpassung und andere Bildverarbeitungsmethoden, um die Bodenansammlung und Winkelkalibrierung der Kontaktparameter mit Bodenpartikeln automatisch, schnell und genau zu erkennen. Zusätzlich werden Bodenrutschtests durchgeführt, um die Kontaktparameter zwischen dem Boden und den Rotorblättern zu kalibrieren. Die Optimierung erfolgt auf Basis orthogonaler Simulationen und der Box-Behnken-Antwortflächenmethode unter Verwendung physikalischer Messwerte als Ziel. Ein Regressionsmodell des Stapelwinkels und des Rollreibungswinkels wird erstellt, um die optimale Kombination von Simulationskontaktparametern zu bestimmen: zwischen Boden und Boden beträgt der Erholungskoeffizient 0,402, der Haftreibungskoeffizient 0,621 und der Rollreibungskoeffizient 0,078; Zwischen bodenberührenden Teilen und Boden beträgt der Erholungskoeffizient 0,508, der Haftreibungskoeffizient 0,401 und der Rollreibungskoeffizient 0,2. Darüber hinaus werden die Kalibrierparameter als Kontaktparameter für die Diskrete-Elemente-Simulation ausgewählt. Durch die Kombination der beiden oben genannten Simulationsmethoden zur Analyse und zum Vergleich des Simulationsprozesses des Bodenschneidens von Rototiller-Walzenteilen zu Rototiller-Einzelklingenteilen haben wir die Änderungen der Energie, des Schnittwiderstands und der Bodenpartikelbewegung in verschiedenen Tiefen des Bodenschneidprozesses erhalten. Schließlich wurde der durchschnittliche Schnittwiderstand als Index für die Validierung in den Feldtests verwendet. Der gemessene Wert beträgt 0,96 kN und der Fehler der diskreten Elementsimulation beträgt 13 %. Dies zeigt die Gültigkeit der kalibrierten Kontaktparameter und die Genauigkeit der Simulation, die eine theoretische Referenz und technische Unterstützung für die Untersuchung der Interaktionsmechanismen zwischen Teilen von Bodenbearbeitungsgeräten und dem Boden sowie für die Gestaltung und Optimierung dieser Interaktionen bieten kann in der Zukunft.

Die maschinelle Bodenbearbeitung und Bodenvorbereitungstechnologie ist die grundlegendste maschinelle Technologie für landwirtschaftliche Arbeiten. Es ist auch ein wichtiges Instrument zur Verbesserung der Qualität von Ackerland1,2. Bemerkenswert ist, dass die Schneidwalze direkten Kontakt mit dem Boden hat, was sich jederzeit auf die Qualität und Effizienz des Betriebs auswirkt. Daher muss die Genauigkeit von Schnittsimulationen zur Kalibrierung und Optimierung der Bodenkontaktparameter verbessert werden.

Mit der Entwicklung des computergestützten Ingenieurdesigns wurden numerische Simulationsmethoden kontinuierlich auf verschiedene Bereiche angewendet, darunter auch auf die Agrartechnik3,4. Der Hauptvorteil numerischer Simulationen ist ihre Fähigkeit, schnelle Vorhersagen zu treffen, ohne dass mehrere Feldtests erforderlich sind5,6. In den letzten Jahren haben die Methoden der diskreten Elemente (DEM)7,8 und Smoothed Particle Hydrodynamics (SPH)9 einzigartige Vorteile bei der Aufdeckung der Wechselwirkungsmechanismen zwischen Komponenten landwirtschaftlicher Maschinen und Bodenpartikeln gezeigt. Makange10 führte Bindungselemente zwischen DEM-Partikeln in das Kontaktmodell ein, um den tatsächlichen bindigen Boden zu simulieren, und untersuchte die horizontalen und vertikalen Kräfte sowie die Bodenstörung eines Pfluges bei verschiedenen Geschwindigkeiten und Tiefen. Kim11 modellierte landwirtschaftliche Böden und prognostizierte Zugkräfte für verschiedene Bodenbearbeitungstiefen, kalibrierte das DEM-Bodenmodell mithilfe eines virtuellen Messerschertests und führte Feldtests mit einer Vorhersagegenauigkeit von 7,5 % für Zugkräfte durch. AIKINS12 integrierte das hysteretische Federmodell und das lineare Kohäsionsmodell, um die statischen und rollenden Reibungsfaktoren hochviskoser Böden zu kalibrieren, und verifizierte die Genauigkeit der Parameterkalibrierung durch Vergleich mit Grabentests. MILKEVYCH13 erstellte ein Modell der Bodenverdrängung, die durch die Wechselwirkung zwischen Boden und Komponenten im Jätungsprozess verursacht wird, basierend auf der diskreten Methode, und die simulierten und gemessenen Tests der Bodenverdrängung stimmten überein. Uggul und Saunders14 simulierten die Wechselwirkung zwischen dem Plattenpflug und dem Boden mithilfe der DEM-Methode und verglichen die Ergebnisse mit experimentellen Tests, analytischen Zugkraftergebnissen und Furchenprofilmessungen. Die Ergebnisse zeigten, dass DEM das Potenzial hat, die Wechselwirkung zwischen Boden und Streichblechpflug mit angemessener Genauigkeit vorherzusagen. Li15, Lu16, Kang17 und Niu18 führten Bodenschneidesimulationen mit glatter Partikeldynamik durch, um das Änderungsgesetz der Bodenbewegung und der Schnittenergie zu erhalten. Die Strukturparameter wurden optimiert, um den Stromverbrauch zu reduzieren, und abschließend wurde die Korrektheit der Simulation mithilfe des Bodenkanaltests überprüft. Liu19 verglich SPH- und FEM-Simulationsmethoden im Bodenbearbeitungsprozess. Die Simulationsergebnisse waren ähnlich, wenn im Frühstadium keine Netzverzerrung auftrat. Bei Netzverzerrungen erzeugte der FEM-Algorithmus Fehler. Daher wurde die FEM-SPH-Kopplungsmethode vorgeschlagen, um die jeweiligen Vorteile zu nutzen, und die Machbarkeit dieser Methode wurde überprüft.

DEM ist eine numerische Berechnungsmethode zur Analyse komplexer dynamischer diskontinuierlicher mechanischer diskreter Systeme20. Es kann die mikroskopische und makroskopische Bewegung zwischen Materialien effektiv simulieren und bietet Vorteile bei der Untersuchung landwirtschaftlicher Maschinen. Darüber hinaus weist FEM eine hohe Effizienz und Genauigkeit bei der Berechnung der mechanischen Verformung von Kontinuumsmedien21,22 auf, wohingegen SPH einen größeren Vorteil bei der Simulation großer Verformungen, großer Schäden und hoher Nichtlinearität aufweist23. Daher verwendet dieser Artikel physikalische und Simulationstests sowie experimentelle Optimierungsdesigns, um bodenbezogene Kontaktparameter zu kalibrieren, und verwendet DEM- und FEM-SPH-Kopplungsmethoden, um Schnittsimulationsanalysen durchzuführen. Das Besondere und Neuartige des Papiers ist unter anderem, dass die beiden Simulationsmethoden integriert werden, um die Simulation der Bodenschneidedynamik von rotierenden Bodenbearbeitungswalzen bzw. einzelnen rotierenden Bodenbearbeitungsmessern zu realisieren, und die Simulationsgenauigkeit durch die Kalibrierung der Kontaktparameter verbessert wird. und letztendlich, um die Gesetze komplexer Bodenbewegungen und Energieverbrauchsänderungen von Komponenten während des Schneidens zu untersuchen.

Das 3D-Modell der rotierenden Schneidwalze wird mit der SOLIDWORKS-Software modelliert. Die Struktur des Rotationsmessers entspricht dem nationalen Standard für „Messer und Messersitz für rotierende Bodenbearbeitungsmaschinen“. Das Klingenmaterial ist 65Mn Federstahl. Das 3D-Modell des Simulationstests basiert auf Kreiselmesser, Messerhalter und Walzenachse der rotierenden Bodenbearbeitungskomponente (Modell 1GQK-125). Das Montagemodell der rotierenden Messerwalze ist in Abb. 1 dargestellt.

Die Modelle der Schlauchpumpe.

Der Boden wurde aus einer Tiefe von 0–50 cm im Dorf Wugong, Stadt Shihezi, Provinz Xinjiang, Nordchina, verwendet. Die Bodentexturkonfiguration bestand hauptsächlich aus lockerem Boden. Die Bodendichte wurde mit einem Fünfpunkt-Probenahmeverfahren unter Verwendung eines Ringmessers (100 cm3) und einer elektronischen Waage (0,01 g) gemessen und die durchschnittliche Dichte betrug 1250 kg/m3. Der durchschnittliche Feuchtigkeitsgehalt des Bodens betrug 9,63 %, gemessen mit dem Bodenfeuchtemessgerät TDR300. Die durchschnittliche Bodenfestigkeit in 40 cm Tiefe betrug 2,14 MPa, gemessen mit einem Bodenfestigkeitsmessgerät SC900. Weitere Parameter finden Sie in Referenz24. Dort erhalten Sie Boden- und andere Materialparameter von 65-Mn-Stahl, wie in Tabelle 1 dargestellt.

Kalibrierungsexperimente wurden gemäß der Box-Behnken-Optimierungsmethode in der Design-Expert-Software durchgeführt, wobei Kontaktmodelle für diskrete Elemente und Bodenpartikelvorlagen erstellt wurden. Die Kalibrierung erfolgte mithilfe des Bodenruhewinkeltests und die Bodenrutschsimulation wurde zur Messung der Akkumulationswinkel- und Gleitreibungswinkelwerte verwendet. Die Optimierung der Simulation zielte darauf ab, die tatsächlichen Messergebnisse der physikalischen Experimente vorherzusagen. Dann haben wir die Gruppenlösung erhalten, die dem gemessenen Wert am nächsten kommt, und diese als optimale Kombination für die Kalibrierung verwendet.

Der Boden ist eine komplexe Kombination aus Bodenpartikeln, Wasser und Gas und es gibt verschiedene Arten chemischer Bindungen. Das Vorhandensein von Wasser im Boden führt zur Adhäsion zwischen Bodenpartikeln und so zur Bildung von Partikelaggregaten. Um die mechanischen Belastungen von Bodenpartikeln unter mechanischer Einwirkung genau zu simulieren, ist es notwendig, ein geeignetes Kontaktmechanikmodell zu erstellen.

Die plastische Verformung von Materialien wurde verwendet, um ein verzögertes Kontaktelastizitätsmodell zu erstellen, das auf der Art des zu bewertenden Bodens basiert25,26 (Hysteretic Spring Contact Model, HSCM). Das Modell ermöglicht die Ergänzung der kontaktmechanischen Gleichungen um das plastische Verformungsverhalten, so dass sich die Partikel unter einer vordefinierten Spannung elastisch verhalten. Die physikalische Verallgemeinerung der Kontaktbeziehungen zwischen den Teilchen und der Kraft-Weg-Beziehungen ist in Abb. 2 dargestellt.

Boden-HSCM-Kontaktmodus.

In Abb. 2 sind Oa und Ob die sphärischen Mittelpunktpositionen zweier Partikel, Ra und Rb sind die Radien zweier Partikel (mm), δn ist die normale Überlappung der Partikelkollision (mm), δ0 ist die verbleibende Überlappung zwischen Partikeln ( mm), Fs und Ft sind die normale Kontaktkraft und Dämpfungskraft (N), fs und ft sind die tangentiale Kontaktkraft und Dämpfungskraft (N) und μ ist der Reibungskoeffizient.

Die HSCM-Normalkraft FN wird mit der folgenden Gleichung berechnet:

Dabei sind K1 und K2 die Belastungs- bzw. Entlastungssteifigkeiten. Dann ist δn die normale Überlappung und δo die Restüberlappung.

Die Belastungssteifigkeit K1 hängt mit der Streckgrenze jedes am Kontakt beteiligten Materials zusammen. Die Beziehung zwischen Y1 und Y2 wird wie folgt ausgedrückt:

Dabei ist R* der äquivalente Radius zweier Kontaktpartikel und Y1 und Y2 die Streckgrenzen der Partikel a bzw. b.

Der folgende Ausdruck für den Erholungsfaktor e kann mit K2 zur Bestimmung von K1 verwendet werden

Der Betrag der Restüberlappung wird bei jedem Zeitschritt gemäß dem folgenden Gesetz aktualisiert:

Der Hauptmechanismus der Energiedissipation hängt vom Unterschied in der Federsteifigkeit zwischen der belasteten und der unbelasteten Phase ab.

Durch Konsultation der chinesischen Bodendatenbank aus den experimentellen Bodenproben wurde die Partikelgröße und -form des Bodens ermittelt. Die diskrete Metasoftware EDEM wurde verwendet, um auf der Grundlage eines vereinfachten Kugelmodells Bodenpartikel zu erzeugen, die dem im Experiment verwendeten Boden entsprechen. Insgesamt wurden 3 Bodenpartikel modelliert, wie in Abb. 3 dargestellt. (a) Einzelkugelmodell mit einem Radius von 6 mm; (b) Zweikugelmodell mit einem Einzelkugelradius von 6 mm und einem kombinierten Radius von 8 mm; (c) lineares Dreikugelmodell mit einem einzelnen Kugelradius von 5 mm und einem Gesamtdurchmesser von 9 mm.

Vorlage für Bodenpartikel.

Drei diskrete Bodenpartikel unterschiedlicher Form und Größe werden in der Partikelanlage der EDEM-Software zufällig generiert, um verschiedene Bodenpartikel im realen Boden zu simulieren.

Wir haben einen Simulationstest für den Bodenansammlungswinkel erstellt, um die Kontaktparameter zwischen Bodenpartikeln zu kalibrieren (Abb. 4a). Wir haben darauf gewartet, dass sich alle Bodenpartikel zum Boden des Trichters bewegen, um eine stabile Ansammlung zu bilden, und nach der Stabilisierung messen wir den Winkel als Kalibrierwert im Vergleich zu experimentellen Daten zu verwenden.

Ruhewinkeltest.

Als nächstes führten wir physikalische Tests des Ruhewinkels durch (Abb. 4b). Die Messung des Bodenakkumulationswinkels wurde mithilfe von Bildverarbeitungsmethoden wie MATLAB-Bildbinarisierung, Segmentierung, Inversion und Canny-Operator-Kantenerkennung und -Anpassung automatisiert27. Die automatische Messung des spezifischen Bildverarbeitungsprozesses ist in Abb. 5 dargestellt. Um die Genauigkeit der Messung sicherzustellen, wurde der Test 20 Mal wiederholt, um den Durchschnittswert zu ermitteln, und das endgültige Messergebnis war 34,98°, dessen Wert als verwendet wurde der Zielwert für die Antwortflächenmethode.

Bildverarbeitungsprozess zur automatischen Messung des Stapelwinkels.

Die Kontaktparameter zwischen dem Boden und dem Rototill-Komponentenmaterial (65-Mn-Stahl) wurden mithilfe von Bodenrutschsimulationstests kalibriert (Abb. 6a). Um die Testbedingungen genauer zu steuern und die entsprechenden Testergebnisse zu messen, haben wir den Gleitreibungswinkel, der entsteht, wenn ein Teil der Bodenpartikel (> 30 %) an der geneigten Platte herunterrutscht, als Grundlage für die Kalibrierung des Tests verwendet. Gleichzeitig führten wir den physikalischen Test der Bodenrutsche durch (Abb. 6b), der 20 Mal wiederholt wurde, um den Durchschnittswert zu ermitteln. Das endgültige Testergebnis beträgt 26,98°, was als Zielwert für die Reaktionsflächenmethode verwendet wurde.

Bodenrutschtest.

Wir haben die Box-Behnken-Methode in der Desin-Expert-Software für die experimentelle Gestaltung des Bodenakkumulationswinkels und die Simulationsparameterkalibrierung des Rutschtests verwendet. Die physikalischen Versuchsergebnisse des Stapelwinkels (39,98°), des Simulationsmaßstabs (kleiner Maßstab) und der Materialstapeldichte (1250 kg/m3) werden in die generische EDEM-Materialmodelldatenbank (GEMM) eingegeben, um die relevanten Parameter zu erhalten. Die Bereiche wurden gemeinsam gemäß der Literatur ermittelt28,29,30,31: Boden-zu-Boden-Erholungskoeffizient X1 (0,2–0,6), Rollreibungskoeffizient X2 (0,14–0,4) und Haftreibungskoeffizient X3 (0,3–0,7). . Laut Literatur32,33 wurden auch die Bereiche zwischen Boden und Rotationsfräse (65 Mn) ermittelt: Erholungskoeffizient X4 (0,28–0,6), Rollreibungskoeffizient X5 (0,04–0,2) und Haftreibungskoeffizient X6 (0,3–0,6). .

Die oben genannten Faktoren X1, X2, X3, X4, X5 und Wir haben insgesamt 17 Versuchsreihen durchgeführt. Die Faktorstufencodes der Simulationstests sind in Tabelle 2 aufgeführt, und die Ergebnisse der Bodenruhewinkel- und Schlupfsimulationstests sind in den Tabellen 3 bzw. 4 aufgeführt.

Unter Berücksichtigung des Werkzeugschneidmodus und der Verarbeitungsanforderungen an Randbedingungen wird das Bodentrogmodell als unbedeckter rechteckiger Körper mit den Maßen 1200 mm × 600 mm × 250 mm entworfen und darüber eine virtuelle Oberfläche erstellt. Wir stellten die Gravitationsbeschleunigung entlang der Y-Achse auf 9,81 m/s ein und erzeugten 1,8 × 106 Bodenpartikel, um den Trog zu füllen und die Rototill-Bodenschneideumgebung zu simulieren. Gleichzeitig definierten wir den Rotationsschneider mit der gleichen Vorwärtsgeschwindigkeit v = 800 m/h und Rotationsgeschwindigkeit n = 110 U/min sowie der Drehung gegen den Uhrzeigersinn zum Schneiden des Bodens, wie im anschließenden Feldtest durchgeführt. Das etablierte Modell der Rototill-Boden-Interaktion ist in Abb. 7 dargestellt.

DEM-Modell der Wechselwirkung zwischen Rototill und Boden.

Durch die Kombination der Vor- und Nachteile der FEM- und SPH-Methoden wird der SPH-Algorithmus im größeren Verformungsbereich, also dem Bodenteil, und der FEM-Algorithmus für den kleineren Verformungsbereich, also dem rotierenden Deichselteil, verwendet. Diese Methode kann die Vorteile beider Methoden maximieren, um eine höhere Genauigkeit und Effizienz der Rechenlösung zu erreichen.

Die K-Datei wurde nach der Vernetzung und Verwendung der Finite-Elemente-Software LS-Prepost zum Ändern der Schlüsselwörter aus der ANSYS-Software importiert. Anschließend haben wir alle Knoten des Boden-Finite-Elemente-Modells in entsprechende SPH-Partikel umgewandelt. Während des Konvertierungsprozesses haben wir sichergestellt, dass die Anzahl der Maschen während der Vernetzung mit der Anzahl der erzeugten SPH-Partikel übereinstimmt. Das Konvertierungsergebnis ist in Abb. 8 dargestellt.

FEM-SPH-Knotenübergangsmodell.

Unter anderem wurde der Einzelpunkt-Integrationsalgorithmus vom Lagrange-Typ verwendet, um das Finite-Elemente-Netz des Bodens mit einer Kantenlänge von 10 mm zu unterteilen. Dem Boden und den Seiten des Bodenmodells wurden feste Einschränkungen hinzugefügt, und der Straffaktor der Gleitschnittstelle wurde mit 0,2, der dynamische Reibungsfaktor mit 0,18 und der statische Reibungsfaktor mit 0,2 definiert. In der Zwischenzeit wurde der Kontaktmodus zwischen Bodenfräse und Boden als Punkt-Oberflächen-Erosionskontakt eingestellt. Nachdem alle Randbedingungen festgelegt waren, wurden K-Dateien gespeichert und zur Berechnung und Lösung in LS-dyna Solver importiert.

Hier haben wir das Bodenmodellmaterial MAT Nr. 147 (*MAY_FHWA_SOLID) mit einem modifizierten Mohr-Coulomb-Kriterium34 ausgewählt, das Verformungsrate, Wassergehaltseffekt und Zelllöschung hinzufügt. Die Fließfläche für dieses Modell F wird ausgedrückt als:

Dabei ist P der Druck (Pa), φ der Winkel der inneren Reibung (°), J die 2. Invariante des Druckvorspannungstensors und K(\(\theta^{2}\)) eine Funktion von Tensorebenenwinkel, c ist die Kohäsionskraft und ahyp ist die Fließflächenähnlichkeit des modifizierten Mohr-Coulomb-Fließkriteriums.

Die Varianzanalyse (ANOVA) wurde mit der Design-Expert-Software durchgeführt. Sie zeigt, dass der P-Test für die Regressionskoeffizienten der Bodenakkumulationswinkel- und Gleitreibungswinkelmodelle im Antwortoberflächen-Regressionsmodell signifikant ist, während der Misfit-Term signifikant ist nicht signifikant. Darüber hinaus beträgt die Anpassungsgüte der beiden Regressionsmodelle 0,91 und 0,92. Darüber hinaus wurde eine ANOVA für die Bodenakkumulationswinkel- und Gleitreibungswinkelversuche ermittelt, wie in Tabelle 5 dargestellt. Das etablierte Modell korreliert mit praktischen Experimenten und kann das Experiment gut vorhersagen. Aus dem F-Test des Erholungskoeffizienten können die dynamischen Reibungs- und Haftreibungskoeffizienten zwischen Bodenpartikeln sowie zwischen Boden und Rotationsschneider (65-Mn-Stahl) unter Verwendung der Regressionsgleichungen für Bodenauflagewinkel Y1 und Bodengleiten ermittelt werden Reibungswinkel Y2 wie folgt:

Dabei sind X1, X2, X3 der Erholungskoeffizient, der dynamische Reibungskoeffizient und der Haftreibungskoeffizient zwischen Boden und Boden. X4, X5, X6 ist der Wiederherstellungskoeffizient, der dynamische Reibungskoeffizient und der statische Reibungskoeffizient zwischen Boden und Bodenbearbeitungsmesser.

Die Größen der Regressionskoeffizienten jedes Faktors des Modells sind in Tabelle 2 dargestellt und zeigen die Bedeutung jedes Faktors für den Ruhewinkel und den Gleitreibungswinkel des Bodens: die Regressionsterme X2, X3, X6, X42 und X62 hochsignifikante Effekte, und X2X3 und X5X6 zeigten signifikante Effekte. Wir haben auch die Reihenfolge der Bedeutung jedes Faktors in den Bodenruhewinkel- und Gleitreibungswinkelmodellen beobachtet, mit X3 > X2 > X1 bzw. X6 > X5 > X4.

Aus den mit der Reaktionsoberflächenmethode erhaltenen Ergebnissen wurden die optimalen Kontaktparameter zwischen Bodenpartikeln sowie zwischen Boden und Rotationsschneider (65-Mn-Stahl) ermittelt, wie in Tabelle 6 gezeigt. Um die Genauigkeit der kalibrierten Kontaktparameter zu überprüfen, haben wir Folgendes implementiert: experimentell kalibrierte Bodenkontaktparameterwerte in der EDEM-Software. Die Simulation wurde noch zehnmal wiederholt und wir haben den Durchschnittswert gemessen, um den Ruhewinkel und den Rollreibungswinkel des Bodens von 35,7° bzw. 29,23° zu erhalten. Verglichen mit dem Ruhewinkel und dem Gleitreibungswinkel des Bodens, die durch physikalische Tests gemessen wurden, betrugen die Fehler bei den tatsächlichen physikalischen Tests 2,01 % bzw. 2,5 %, und der Kegel des Bodenpfahls wurde aus dem Simulationstest des Bodenruhewinkels ermittelt ähnelte dem Kegel des physikalischen Tests. Basierend auf den Messergebnissen und Profilen ermöglichen die kalibrierten Bodenparameter dem Simulationsmodell für diskrete Elemente eine genauere Übereinstimmung mit den realen Bodenpartikeln.

In der EDEM-Nachbearbeitung wurden die Bodenpartikel und die Fräsbewegungen farblich gekennzeichnet. Die Messer berühren Bodenpartikel und erhöhen ihre Geschwindigkeit, und der geschnittene Boden bewegt sich entlang der Schnittrichtung nach oben, wie in Abb. 9 dargestellt.

Schnittsimulationsprozess.

Wenn der Rotationsschneider allmählich in den Boden eindringt, berührt die positive Schneidkante des Fräsers zuerst den Boden, und dann wird der Boden entlang der Richtung des Fräsers durch die obere Extrusion der Schneidkante an der Seite und den gestörten Bereich zerkleinert der Boden nimmt allmählich zu (Abb. 9a–c). Anschließend wird der Boden durch die Doppelwirkung der seitlichen Schneidkanten und der Kanten der mehreren rotierenden Bodenbearbeitungsmesser, die entlang der Drehrichtung der Messer entgegen dem Uhrzeigersinn erscheinen, weiter aufgewühlt, bis die Messerwalze vollständig in den Boden eintaucht und den Bodenstörungsbereich erreicht ein Maximum (Abb. 9d). Diese Simulation zeigt auch die Längsschubwirkung der Messerwalze auf den Boden beim Rototilling. Wenn schließlich die Messerwalze allmählich den Boden verlässt, nimmt die Bodenstörungsfläche allmählich ab (Abb. 9e, f).

Der Arbeitswiderstand des Rotationsmessers ist in Abb. 10 dargestellt. Während des Schneidvorgangs ist der Schnittwiderstand 0, wenn das Rotationsmesser keinen Bodenkontakt hat. Mit der Drehung der Walzenwelle kommt das rotierende Messer allmählich in Kontakt mit dem Boden und dringt in ihn ein, und der Schnittwiderstand nimmt allmählich zu. Durch die kontinuierliche Drehung des Messers werden die Bodenkontaktfläche und das Bodenschnittvolumen des rotierenden Messers vergrößert und auch die Pflugtiefe wird allmählich größer. Nach Erreichen des maximalen Pflugtiefenwerts erreicht auch der entsprechende Messerwalzenwiderstand sein Maximum. Darüber hinaus dreht sich die Messerwalze innerhalb von 1 s um 720°, sodass der Schnittwiderstand der rotierenden Messerwalze zwei periodische Änderungen aufweist.

Schnittwiderstandskurve.

Um die Energieänderungen im Prozess des Bodenschneidens für das Rotationsmesser und die mikroskopische Bewegung des Bodens zu untersuchen, haben wir den Rotationsschneider vereinfacht, indem wir ein einziges Rotationsschneiderteil für die Modellierung der Simulation ausgewählt haben, was die Simulationszeit verkürzt und die Simulationsgenauigkeit verbessert hat. Der Simulationsprozess ist in Abb. 11 dargestellt.

Schnittsimulationsprozess der FEM-SPH-Simulationsmethode.

Die Variation des Energieverbrauchs (interne Energie) des Bodenschneidevorgangs mit einem einzelnen Rotationsschneider ist in Abb. 12 dargestellt. Mit zunehmender Kontaktfläche zwischen Boden und Fräse steigt der interne Energieverbrauch des Rotationsschneiders allmählich an und wann Wenn der Fräser den Boden verlässt, bleibt der Gesamtenergieverbrauch auf einem stabilen Niveau (dh er steigt nicht mehr an).

Interne Energieänderung eines einzelnen rotierenden Messers während des Schneidens.

Um die Bewegung von Bodenpartikeln intuitiver darzustellen. Wir haben verschiedene Bodenoberflächen ausgewählt, darunter die oberste Schicht (Partikel A; Knoten: 128544), die mittlere Schicht (Partikel B; Knoten: 125758) und die tiefe Schicht (Partikel C; Knoten: 120172). Dann haben wir die Geschwindigkeitskurven eines SPH-Partikels in jeder Tiefe erhalten, wie in Abb. 13 dargestellt. Während des Schneidvorgangs (50–1000 ms) war die Reihenfolge der Bewegungsgeschwindigkeiten der Bodenpartikel von groß nach klein: Oberflächenpartikel und mittlere Partikel und tiefe Partikel. Wenn der Rotationsschneider den Boden verlässt, haben die Bodenpartikel immer noch Geschwindigkeit, aber der Grad der Bewegung nimmt allmählich ab, was mit der in Abb. 10 gezeigten Analyse und den tatsächlichen Arbeitsbedingungen eines rotierenden gebogenen Messers übereinstimmt.

Geschwindigkeit der Bodenpartikelbewegung in verschiedenen Schichttiefen.

Um die Genauigkeit der kalibrierten Kontaktparameter und Simulationen zu überprüfen, wurde ein Feldtest durchgeführt (Mai 2022 im Dorf Wugong, Stadt Shihezi, Xinjiang). Der Boden hatte eine durchschnittliche Bodenfestigkeit von 2,16 MPa und einen Wassergehalt von 10,64 %. Für die Bodenbearbeitung wurde der Traktor TN654 verwendet, und die Testausrüstung umfasste ein rotierendes Bodenbearbeitungsgerät, einen mechanischen Drehzahlmesser (Bereich 0–400 U/min-1) und ein dynamisches Telemetriesystem NJTY3. Bilder der Messausrüstung und der Feldbearbeitungsprüfung sind in Abb. 14 dargestellt.

Feldschneidetest.

Der Arbeitswiderstand und der Energieverbrauch wurden mittels drahtloser Telemetrie gemessen, wobei die technische Lösung eines integrierten Drehmomentsensors für die Abtriebswelle und eines rahmenlosen Traktionssensors mit Dreipunktaufhängung zum Einsatz kam. Wir stellen die Bewegungsparameter so ein, dass sie mit der Simulation diskreter Elemente für die Feldtests übereinstimmen. Das heißt, die Vorwärtsgeschwindigkeit v = 1100 m/h, die Geschwindigkeit n = 120 U/min. Die gemessene durchschnittliche Schnittkraft betrug 0,92 kN, was einen Fehler von 15 % für die diskrete Elementsimulation ergab. Die Schnittkraft lag in der Praxis über dem Simulationswert, da im tatsächlichen Betrieb ein zusätzlicher Verbrauch durch Wurzeln, Geröll und andere Reibungen und Abnutzungen im Boden anfiel.

Wir haben Regressionsmodelle für den Bodenauflagewinkel und den Gleitreibungswinkel erstellt, die Anpassungswerte von 0,91 bzw. 0,9 ergaben. Wir haben auch die Größe und Reihenfolge der Bedeutung der Auswirkungen der drei Faktoren und Wechselwirkungen ermittelt und dabei die folgende Reihenfolge ermittelt: Gleitreibungskoeffizient > Haftreibungskoeffizient > Erholungskoeffizient.

Wir nutzten die Kantenerkennung von Canny Operator und andere Bildverarbeitungsmethoden, um eine automatische Messung des Bodenanhäufungswinkels zu erreichen und so die Effizienz und Genauigkeit effektiv zu verbessern. Mithilfe der Methode zur Optimierung der Reaktionsoberfläche haben wir die optimale Kombination von Kontaktparametern zwischen Boden erhalten: Erholungskoeffizient von 0,48, Rollreibungskoeffizient von 0,56 und Haftreibungskoeffizient von 0,24. Außerdem wurde die optimale Kombination von Kontaktparametern zwischen Boden und Werkzeug ermittelt: Erholungskoeffizient von 0,5, Rollreibungskoeffizient von 0,1 und Haftreibungskoeffizient von 0,31. Um die Genauigkeit der kalibrierten simulierten Kontaktparameter zu überprüfen, wurden die erhaltenen optimalen Kontaktparameter erneut Simulationstests des Bodenakkumulationswinkels unterzogen, und die Fehler im Vergleich zu den physikalisch gemessenen Werten betrugen 2,01 % und 2,5 %, was innerhalb des akzeptablen Bereichs lag, was darauf hinweist dass die kalibrierten Kontaktparameter eine verbesserte Zuverlässigkeit aufweisen.

Durch die Verwendung der Kalibrierungsparameter als Kontaktparameter in der DEM-Simulation können wir den Bodenbruchprozess und Veränderungen im Bodenstörungsbereich effektiv und intuitiv beobachten und die Kurven der periodischen Änderung der Schnittkraft für den Fräser erhalten.

Bei den Feldtests, bei denen der Schnittwiderstand als Index zur Verifizierung der Simulationen verwendet wurde, betrug die durchschnittliche Schnittkraft der gemessenen Messerwalze 0,98 kN und die Schnittkraft des Schneidvorgangs war höher als der Simulationswert. Für die DEM-Simulation wurde ein durchschnittlicher Schnittkraftfehler von 13 % beobachtet. Darüber hinaus ist der Effekt der beiden Bodenrotationen bei experimentellen und simulierten Ergebnissen nahezu gleich.

Diese Arbeit kann als theoretische Referenz und technische Unterstützung für die Bestimmung der Wechselwirkungsmechanismen zwischen Boden und Gerätekomponenten wie Scheibeneggen und Pflugscharen sowie als Unterstützung bei der Konstruktion und Optimierung der zugehörigen Geräte dienen.

Die während der aktuellen Studie verwendeten oder analysierten Datensätze sind auf begründete Anfrage beim jeweiligen Autor erhältlich.

Die numerische Modellsoftware während der aktuellen Studie ist auf begründete Anfrage beim entsprechenden Autor erhältlich.

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Diese Arbeit wurde durch das Bauprojekt einer Demonstrationsplattform für die nationale Produktion und Anwendung neuer Materialien – Demonstrationsplattform für die Produktion und Anwendung von Materialien auf landwirtschaftlichen Maschinenausrüstungen (Fördernummer TC200H01X-5) unterstützt.

Hochschule für Maschinenbau und Elektrotechnik, Shihezi-Universität, Beisi Road, Shihezi, 832003, Xinjiang, China

Xiongye Zhang, Lixin Zhang, Xue Hu, Huan Wang und Xuebin Shi

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Untersuchung: XZ, XH Methodik: XZ Software: HW, XZ Experimentelle Studien: XZ, XH, XS Datenerfassung und -analyse: XZ, : LZ Projektleitung: LZ Fördermitteleinwerbung: LZ Alle Autoren stimmen der Veröffentlichung des Manuskripts zu.

Korrespondenz mit Lixin Zhang.

Die Autoren geben an, dass keine Interessenkonflikte bestehen.

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Nachdrucke und Genehmigungen

Zhang, X., Zhang, L., Hu, X. et al. Kalibrierung der Kontaktparameter typischer rotierender Bodenbearbeitungskomponenten, die den Boden schneiden, basierend auf verschiedenen Simulationsmethoden. Sci Rep 13, 5757 (2023). https://doi.org/10.1038/s41598-023-32881-1

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Eingegangen: 24. Juni 2022

Angenommen: 04. April 2023

Veröffentlicht: 08. April 2023

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-32881-1

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