垂直螺旋式水稻侧深施肥机理与装置参数研究

被引:0
作者
董晓威
机构
[1] 黑龙江八一农垦大学
关键词
水稻; 侧深施肥; 垂直螺旋; 机理; 可靠性分析; 性能试验;
D O I
暂无
年度学位
2019
学位类型
博士
导师
摘要
根据水稻侧深施肥的农艺要求,在自行研制的垂直螺旋式水稻侧深施肥装置的基础上,以提高水稻侧深施肥装置工作可靠性和排肥部件的排肥量稳定性和排肥均匀性为目标,利用理论分析、数值仿真和试验研究等方法,对排肥部件的螺旋排肥机理及侧深施肥装置驱动结构关键部件的可靠性分析和试验研究,进行了较为深入的理论研究和探索,对促进水稻种植“减施、提效、增产”技术措施及水稻全程机械化的发展具有一定意义。1.选取具有一定代表性的水稻侧深专用肥颗粒作为研究对象,对其物理力学特性参数进行了试验测定与分析,为垂直螺旋排肥部件的排肥机理分析与数值模拟参数的确定提供了参考依据。2.对垂直螺旋式水稻侧深施肥机进行了总体设计。对垂直螺旋式水稻侧深施肥装置的排肥部件进行设计与分析,确定了其相关参数螺旋轴直径、转速等及其取值范围;结合匹配插秧机的结构特点,对侧深施肥装置的传动系统和驱动机构进行分析与设计,确定了装置的动力传动方案及排肥螺旋的驱动结构。为确保侧深施肥装置的驱动结构设计的可靠性,对排肥螺旋的驱动结构关键部件进行了可靠性分析;通过集成极值响应面法、“分解—协调”思想和提高改进加权回归方法,面向多组分结构的动态可靠性分析,建立了一种改进的加权回归分布式协作代理模型方法(IWRDCSMM),解决由多组件构成的侧深施肥装置的驱动关键部件的动态可靠性分析问题;利用ANSYS软件对驱动结构关键部件的应力与变形进行仿真分析,确定了影响驱动齿轮应力和变形因素的重要程度依次为其转速、密度、弹性模量和泊松比,分析结果可有效指导齿轮的运行控制和后期的结构设计优化。3.采用颗粒流拟流体的研究手段,对肥料颗粒的充肥过程建立了接触力学模型,确定了影响肥料充肥性能的影响因素,如肥料颗粒的休止角、肥料颗粒摩擦系数等,为肥料箱结构设计提供了理论依据。基于塑性流动理论,对肥料颗粒流的螺旋排肥运动机理进行了理论分析,建立了肥料颗粒的接触力学模型,深入分析了肥料颗粒的接触、受力以及位移运动变化过程,通过解析法和中心差分法推导出tt(35)(10)时刻的位移分析模型,揭示了肥料颗粒流的螺旋排肥运动规律。对肥料颗粒流进行拟流体数值模拟分析,通过试验和理论推导求得肥料颗粒流的当量粘度系数,利用滑移网格技术划分网格,采用层流对肥料颗粒拟流体进行了模拟仿真分析,追踪了60点肥料颗粒在排肥过程的运动轨迹,分析了肥料颗粒流场的发展变化,验证了肥料颗粒流的螺旋排肥运动规律。4.以螺旋轴直径、螺旋轴转速、行进速度为因素进行了单因素试验研究。依据单因素试验结果,结合排肥稳定性指标静态评价和排肥均匀性指标动态评价的测定要求,选择螺旋轴转速和螺旋轴直径为试验因素,以排肥稳定性的排肥量均值和变异系数为指标,采用两因素五水平中心组合试验设计方案;选择螺旋轴转速、行进速度和螺旋轴直径为试验因素,以排肥均匀性的排肥量均值和变异系数为指标,采用三因素五水平中心组合试验设计方案;分别进行了试验研究。建立了排肥性能指标与各因素之间的回归方程,分析了各因素对排肥性能指标影响因素的主次关系。利用各性能指标的回归方程建立优化模型,确定了较优工作参数组合为螺旋轴转速190 r/min,螺旋轴直径22 mm,行进速度0.45 m/s,试验结果表明排肥性能指标满足要求。通过室内和田间性能试验,验证了整机性能指标满足水稻侧深施肥的农艺要求。
引用
收藏
页数:144
共 100 条
[81]
An improvement of the response surface method [J].
Allaix, D. L. ;
Carbone, V. I. .
STRUCTURAL SAFETY, 2011, 33 (02) :165-172
[82]
Temporal and spatial distributions of soil nutrients in Hani terraced paddy fields; Southwestern China.[J].Baoshan Cui;Hui Zhao;Xia Li;Kejiang Zhang;Huali Ren;Junhong Bai.Procedia Environmental Sciences.2010,
[83]
Reliability-based design for soil tillage machines.[J].A. Abo Al-kheer;A. El-Hami;M.G. Kharmanda;A.M. Mouazen.Journal of Terramechanics.2010, 1
[84]
Application of the response surface methods to solve inverse reliability problems with implicit response functions [J].
Cheng, Jin ;
Li, Q. S. .
COMPUTATIONAL MECHANICS, 2009, 43 (04) :451-459
[85]
Fertiliser application performance of a variable-rate pneumatic granular applicator for rice production [J].
Kim, Y. J. ;
Kim, H. J. ;
Ryu, K. H. ;
Rhee, J. Y. .
BIOSYSTEMS ENGINEERING, 2008, 100 (04) :498-510
[86]
Evaluation of neural-network classifiers for weed species discrimination [J].
Burks, TF ;
Shearer, SA ;
Heath, JR ;
Donohue, KD .
BIOSYSTEMS ENGINEERING, 2005, 91 (03) :293-304
[87]
Weed detection in multi-spectral images of cotton fields [J].
Alchanatis, V ;
Ridel, L ;
Hetzroni, A ;
Yaroslavsky, L .
COMPUTERS AND ELECTRONICS IN AGRICULTURE, 2005, 47 (03) :243-260
[88]
Modeling of the gas–particle flow in industrial classification chambers for design optimization.[J].Dionysios I. Kolaitis;Maria A. Founti.Powder Technology.2002, 2
[89]
Real-time multi ISFET/FIA soil analysis system with automatic sample extraction [J].
Birrell, SJ ;
Hummel, JW .
COMPUTERS AND ELECTRONICS IN AGRICULTURE, 2001, 32 (01) :45-67
[90]
Accuracy issues in electromagnetic induction sensing of soil electrical conductivity for precision agriculture [J].
Sudduth, KA ;
Drummond, ST ;
Kitchen, NR .
COMPUTERS AND ELECTRONICS IN AGRICULTURE, 2001, 31 (03) :239-264