Calibración de los parámetros de contacto de los componentes típicos de labranza rotativa que cortan el suelo en función de diferentes métodos de simulación

Scientific Reports volumen 13, Número de artículo: 5757 (2023) Citar este artículo

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Este informe analiza el problema de los patrones complejos de movimiento del suelo bajo la acción de fuerzas acopladas, como la tensión y el corte, en los procesos agrícolas y tiene como objetivo mejorar la precisión de los parámetros de contacto utilizados en los estudios de simulación de elementos discretos de las interacciones motocultivador-suelo. Este estudio se centra en el suelo del campo de algodón Shihezi en la 8.ª división de Xinjiang e investiga el rodillo del timón giratorio como un componente de la maquinaria de labranza que toca el suelo. Se utiliza una combinación de simulaciones y pruebas físicas. Realizamos pruebas de ángulo de reposo y utilizamos detección de bordes, ajuste y otros métodos de procesamiento de imágenes para detectar de forma automática, rápida y precisa la acumulación de suelo y la calibración del ángulo de los parámetros de contacto con las partículas del suelo. Además, se realizan pruebas de deslizamiento del suelo para calibrar los parámetros de contacto entre el suelo y las cuchillas rotativas. La optimización se logra en base a simulaciones ortogonales y el método de superficie de respuesta de Box-Behnken utilizando valores medidos físicamente como objetivo. Se establece un modelo de regresión del ángulo de apilamiento y el ángulo de fricción de rodadura para determinar la combinación óptima de parámetros de contacto de simulación: entre suelo y suelo, el coeficiente de recuperación es 0,402, el coeficiente de fricción estática es 0,621 y el coeficiente de fricción de rodadura es 0,078; entre las partes en contacto con el suelo y el suelo, el coeficiente de recuperación es 0,508, el coeficiente de fricción estática es 0,401 y el coeficiente de fricción rodante es 0,2. Además, los parámetros de calibración se seleccionan como parámetros de contacto para la simulación de elementos discretos. Al combinar los dos métodos de simulación anteriores para analizar y comparar el proceso de simulación de corte de suelo desde piezas de rodillos de motocultivador hasta piezas de pala única de motocultor, obtuvimos los cambios en la energía, la resistencia al corte y el movimiento de las partículas del suelo a diferentes profundidades del proceso de corte del suelo. Finalmente, la resistencia al corte promedio se utilizó como índice de validación en las pruebas de campo. El valor medido es de 0,96 kN y el error de la simulación de elementos discretos es del 13%. Esto demuestra la validez de los parámetros de contacto calibrados y la precisión de la simulación, que puede proporcionar una referencia teórica y soporte técnico para el estudio de los mecanismos de interacción entre las partes del equipo de labranza y el suelo, así como el diseño y optimización de estas interacciones. en el futuro.

La tecnología de labranza mecanizada y preparación del suelo es la tecnología mecanizada más básica para el trabajo agrícola. También es una herramienta importante para mejorar la calidad de la tierra cultivable1,2. Cabe destacar que el rodillo cortador rotativo está en contacto directo con el suelo, lo que afecta en todo momento a la calidad y eficiencia de la operación. Por lo tanto, es necesario mejorar la precisión de las simulaciones de corte para calibrar y optimizar los parámetros de contacto con el suelo.

Con el desarrollo del diseño de ingeniería asistido por computadora, los métodos de simulación numérica se han aplicado continuamente a varios campos, incluida la ingeniería agrícola3,4. La principal ventaja de las simulaciones numéricas es su capacidad para producir predicciones rápidas sin necesidad de múltiples pruebas de campo5,6. En los últimos años, los métodos de elementos discretos (DEM)7,8 y la hidrodinámica de partículas suavizadas (SPH)9 han mostrado ventajas únicas al revelar los mecanismos de interacción entre los componentes de las máquinas agrícolas y las partículas del suelo. Makange10 introdujo elementos de unión entre partículas DEM en el modelo de contacto para simular el suelo cohesivo real y estudió las fuerzas horizontales y verticales y la perturbación del suelo de un arado a diferentes velocidades y profundidades. Kim11 modeló suelos agrícolas y predijo fuerzas de tracción para diferentes profundidades de labranza, calibró el modelo de suelo DEM mediante una prueba de corte de cuchilla virtual y realizó pruebas de campo con una precisión de predicción del 7,5 % para las fuerzas de tracción. AIKINS12 integró el modelo de resorte histerético y el modelo de cohesión lineal para calibrar los factores de fricción estáticos y de rodadura de suelos de alta viscosidad y verificó la precisión de la calibración de los parámetros comparándolos con pruebas de zanjas. MILKEVYCH13 estableció un modelo de desplazamiento del suelo causado por la interacción entre el suelo y los componentes en el proceso de deshierbe basado en el método discreto, y las pruebas de desplazamiento del suelo simuladas y medidas fueron consistentes. Uggul y Saunders14 simularon la interacción entre el arado tipo placa y el suelo utilizando el método DEM, y los resultados se compararon con pruebas experimentales, resultados analíticos de la fuerza de tiro y mediciones del perfil del surco. Los resultados revelaron que DEM tiene el potencial de predecir la interacción suelo-arado de vertedera con una precisión razonable. Li15, Lu16, Kang17 y Niu18 realizaron simulaciones de corte de suelo que implicaban una dinámica de partículas suave para obtener la ley de cambio del movimiento del suelo y la energía de corte. Los parámetros estructurales se optimizaron para reducir el consumo de energía y, finalmente, se verificó la corrección de la simulación mediante la prueba del canal del suelo. Liu19 comparó los métodos de simulación SPH y FEM en el proceso de corte del suelo. Los resultados de la simulación fueron similares cuando no hubo distorsión de malla en la etapa inicial. Con distorsión de malla, el algoritmo FEM produjo errores. Así, se propuso el método de acoplamiento FEM-SPH para aprovechar los respectivos beneficios y se verificó la factibilidad de este método.

DEM es un método de cálculo numérico para analizar sistemas discretos mecánicos discontinuos dinámicos complejos20. Puede simular efectivamente el movimiento microscópico y macroscópico entre materiales y tiene ventajas en el estudio de maquinaria agrícola. Además, FEM tiene una alta eficiencia y precisión en el cálculo de la deformación mecánica de medios continuos21,22, mientras que SPH tiene una mayor ventaja en la simulación de grandes deformaciones, grandes daños y alta no linealidad23. Por lo tanto, este documento utiliza pruebas físicas y de simulación, así como un diseño de optimización experimental, para calibrar los parámetros de contacto relacionados con el suelo y utiliza métodos de acoplamiento DEM y FEM-SPH para realizar análisis de simulación de corte. Entre ellos, la característica especial y la novedad del documento es que los dos métodos de simulación están integrados para realizar la simulación de la dinámica de corte del suelo del rodillo cultivador giratorio y la cuchilla de labranza giratoria única, respectivamente, y la precisión de la simulación se mejora al calibrar los parámetros de contacto, y, en última instancia, para investigar las leyes del movimiento complejo del suelo y los cambios en el consumo de energía de los componentes durante el corte.

El modelo 3D del rodillo cortador giratorio se modela con el software SOLIDWORKS. La estructura de la cuchilla rotatoria adopta el estándar nacional de "cuchilla y asiento de cuchilla para maquinaria de labranza rotatoria". El material de la hoja es acero para muelles de 65Mn. El modelo 3D de la prueba de simulación se basa en la hoja giratoria, el portacuchillas y el eje del rodillo del componente de labranza giratoria (modelo 1GQK-125). El modelo de montaje del rodillo de cuchillas giratorias se muestra en la Fig. 1.

Los modelos de la bomba de manguera.

El suelo se utilizó a una profundidad de 0 a 50 cm en la aldea de Wugong, ciudad de Shihezi, provincia de Xinjiang, norte de China. La configuración de la textura del suelo consistió principalmente en suelo suelto. La densidad del suelo se midió utilizando un método de muestreo de cinco puntos utilizando un bisturí (100 cm3) y una balanza electrónica (0,01 g), y la densidad promedio fue de 1250 kg/m3. El contenido medio de humedad del suelo fue del 9,63 %, medido con el medidor de humedad del suelo TDR300. La solidez del suelo promedio a 40 cm de profundidad fue de 2,14 MPa, medida con un medidor de solidez del suelo SC900. Para otros parámetros, consulte la referencia 24 y obtenga los parámetros del suelo y otros materiales del acero de 65 Mn como se muestra en la Tabla 1.

Los experimentos de calibración se realizaron de acuerdo con el método de optimización Box-Behnken en el software Design-Expert, construyendo modelos de contacto de elementos discretos y plantillas de partículas de suelo. La calibración se realizó mediante la prueba del ángulo de reposo del suelo y la simulación de deslizamiento del suelo se utilizó para medir los valores del ángulo de acumulación y el ángulo de fricción deslizante. La optimización de la simulación tenía como objetivo predecir los resultados de medición reales de los experimentos físicos. Luego, obtuvimos la solución de grupo más cercana al valor medido y la usamos como la combinación óptima para la calibración.

El suelo es una combinación compleja de partículas de suelo, agua y gas, y existen varios tipos de enlaces químicos. La existencia de agua en el suelo provoca la adhesión entre las partículas del suelo, formando así agregados de partículas. Para simular con precisión las tensiones mecánicas sobre las partículas del suelo bajo acción mecánica, es necesario establecer un modelo de mecánica de contacto adecuado.

La deformación plástica de los materiales se ha utilizado para crear un modelo de elasticidad de contacto retardado basado en el tipo de suelo que se está evaluando25,26 (modelo de contacto de resorte histerético, HSCM). El modelo permite añadir el comportamiento de la deformación plástica a las ecuaciones de la mecánica de contacto, de modo que las partículas se comporten elásticamente bajo una tensión predefinida. La generalización física de las relaciones de contacto entre partículas y las relaciones fuerza-desplazamiento se muestran en la Fig. 2.

Modo contacto suelo HSCM.

En la Fig. 2, Oa y Ob son las posiciones del centro esférico de dos partículas, Ra y Rb son los radios de dos partículas (mm), δn es la superposición normal de la colisión de partículas (mm), δ0 es la superposición residual entre partículas ( mm), Fs y Ft son la fuerza de contacto normal y la fuerza de amortiguamiento (N), fs y ft son la fuerza de contacto tangencial y la fuerza de amortiguamiento (N), y μ es el coeficiente de fricción.

La fuerza normal FN del HSCM se calcula mediante la siguiente ecuación:

donde, K1 y K2 son las rigideces de carga y descarga, respectivamente. Entonces, δn es la superposición normal y δo es la superposición residual.

La rigidez de carga K1 está relacionada con el límite elástico de cada material involucrado en el contacto. La relación entre Y1 e Y2 se expresa de la siguiente manera:

donde, R* es el radio equivalente de dos partículas en contacto, y Y1 e Y2 son los límites elásticos de las partículas a y b, respectivamente.

La siguiente expresión para el factor de recuperación e puede usarse con K2 para determinar K1

La cantidad de superposición residual se actualiza en cada paso de tiempo de acuerdo con la siguiente ley:

El principal mecanismo de disipación de energía depende de la diferencia de rigidez del resorte entre las fases cargada y descargada.

Al consultar la base de datos de suelo china de las muestras de suelo experimentales, se obtuvo el tamaño de las partículas y la forma del suelo. Se utilizó el metasoftware discreto EDEM para crear partículas de suelo que coincidieran con el suelo utilizado en el experimento basado en un modelo esférico simplificado. Se modelaron un total de 3 partículas de suelo, como se muestra en la Fig. 3. (a) Modelo de bola única, con un radio de 6 mm; (b) modelo de dos esferas, con un radio de esfera simple de 6 mm y un radio combinado de 8 mm; (c) modelo lineal de tres esferas, con un radio de esfera simple de 5 mm y un diámetro combinado de 9 mm.

Plantilla de partículas de suelo.

Se generarán aleatoriamente tres partículas discretas de suelo de diferentes formas y tamaños en la planta de partículas del software EDEM para simular diferentes partículas de suelo en suelo real.

Establecimos una prueba de simulación del ángulo de acumulación del suelo para calibrar los parámetros de contacto entre las partículas del suelo (Fig. 4a), esperando que todas las partículas del suelo se muevan al fondo del embudo para formar una acumulación estable, y después de la estabilización, medimos el ángulo. para usar como el valor de calibración en comparación con los datos experimentales.

Prueba de ángulo de reposo.

A continuación, realizamos pruebas físicas del ángulo de reposo (Fig. 4b). La medición del ángulo de acumulación del suelo se automatizó utilizando métodos de procesamiento de imágenes como binarización, segmentación e inversión de imágenes de MATLAB y detección y ajuste de bordes del operador Canny27. La medición automática del proceso de procesamiento de imágenes específico se muestra en la Fig. 5. Para garantizar la precisión de la medición, la prueba se repitió 20 veces para obtener el valor promedio y el resultado final de la medición fue de 34,98°, cuyo valor se utilizó como el valor objetivo para el método de superficie de respuesta.

Proceso de procesamiento de imágenes para la medición automática del ángulo de apilamiento.

Los parámetros de contacto entre el suelo y el material del componente de labranza rotatoria (acero 65Mn) se calibraron mediante pruebas de simulación de deslizamiento del suelo (Fig. 6a). Para controlar la condición de la prueba con mayor precisión y medir los resultados de la prueba correspondientes, utilizamos el ángulo de fricción deslizante obtenido cuando algunas de las partículas del suelo (> 30 %) se deslizan por la placa inclinada como base para calibrar la prueba. Al mismo tiempo, realizamos la prueba física de deslizamiento del suelo (Fig. 6b), la cual se repitió 20 veces para tomar el valor promedio. El resultado final de la prueba es 26,98°, que se utilizó como valor objetivo para el método de superficie de respuesta.

Prueba de deslizamiento del suelo.

Utilizamos el método Box-Behnken en el software Desin-expert para el diseño experimental del ángulo de acumulación del suelo y la calibración de los parámetros de simulación de la prueba de deslizamiento. Los resultados del experimento físico del ángulo de apilamiento (39,98°), la escala de simulación (pequeña escala) y la densidad de apilamiento del material (1250 kg/m3) se ingresan en la base de datos genérica del modelo de material EDEM (GEMM) para obtener los parámetros relevantes. Los rangos se determinaron conjuntamente de acuerdo con la literatura28,29,30,31: coeficiente de recuperación suelo a suelo X1 (0,2–0,6), coeficiente de fricción de rodadura X2 (0,14–0,4) y coeficiente de fricción estática X3 (0,3–0,7) . De acuerdo con la literatura32,33, también se determinaron los rangos entre el suelo y el cortador rotativo (65 Mn): coeficiente de recuperación X4 (0.28–0.6), coeficiente de fricción de rodadura X5 (0.04–0.2) y coeficiente de fricción estática X6 (0.3–0.6) .

Los X1, X2, X3, X4, X5 y X6 mencionados anteriormente se seleccionaron como los factores que influyen en la prueba, utilizando el ángulo de reposo suelo-suelo Y1 y el ángulo de fricción deslizante suelo-placa (acero 65 Mn) Y2 como índices de evaluación. Implementamos un total de 17 conjuntos de experimentos. Los códigos de nivel de factor de las pruebas de simulación se muestran en la Tabla 2, y los resultados de las pruebas de simulación de deslizamiento y ángulo de reposo del suelo se muestran en las Tablas 3 y 4, respectivamente.

Teniendo en cuenta el modo de corte de la herramienta y los requisitos de procesamiento de las condiciones de contorno, el modelo de canal de suelo se diseña como un cuerpo rectangular descubierto de 1200 mm × 600 mm × 250 mm, y se establece una superficie virtual sobre él. Establecimos la aceleración gravitacional a lo largo del eje Y en 9,81 m/s y generamos 1,8 × 106 partículas de suelo para llenar el canal y simular el entorno de corte de suelo con rotocultivador. Al mismo tiempo, definimos el cortador rotativo con la misma velocidad de avance v = 800 m/h y velocidad de rotación, n = 110 r/min, y rotación en sentido antihorario para cortar el suelo, como se realizó en la prueba de campo posterior. El modelo establecido de la interacción rotocultivo-suelo se muestra en la Fig. 7.

Modelo DEM de la interacción rotocultivo-suelo.

Combinando las ventajas y desventajas de los métodos FEM y SPH, el algoritmo SPH se usa en el área de deformación más grande, es decir, la parte del suelo, y el algoritmo FEM se usa para el área de deformación más pequeña, es decir, la parte del timón giratorio. Este método puede maximizar las ventajas de ambos métodos para proporcionar una mayor precisión y eficiencia de la solución computacional.

El archivo K se importó del software ANSYS después de mallar y usar el software de elementos finitos LS-Prepost para modificar las palabras clave. Luego, convertimos todos los nodos del modelo de elementos finitos del suelo en partículas SPH correspondientes. Durante el proceso de conversión, nos aseguramos de que el número de mallas durante el mallado sea el mismo que el número de partículas SPH generadas, el resultado de la conversión se muestra en la Fig. 8.

Modelo de transición de nodo FEM-SPH.

Entre ellos, se utilizó el algoritmo de integración de punto único de tipo Lagrange para dividir la malla de elementos finitos del suelo con una longitud de borde de 10 mm. Se agregaron restricciones fijas en la parte inferior y los lados del modelo de suelo, y el factor de penalización de la interfaz deslizante se definió como 0,2, el factor de fricción dinámica fue 0,18 y el factor de fricción estática fue 0,2. Mientras tanto, el modo de contacto entre la cultivadora rotatoria y el suelo se estableció como contacto de erosión de superficie de punto. Después de establecer todas las condiciones de contorno, los archivos K se guardaron y se importaron a LS-dyna Solver para el cálculo y la solución.

Aquí, elegimos el material de modelo de suelo MAT No. 147 (*MAY_FHWA_SOLID) con un criterio modificado de Mohr-Coulomb34, que agrega la tasa de deformación, el efecto del contenido de agua y la eliminación de celdas. La superficie de fluencia para este modelo F se expresa como:

donde, P es la presión (Pa), φ es el ángulo de fricción interna (°), J es el segundo invariante del tensor de polarización de la presión, K(\(\theta^{2}\)) es una función de la ángulo del plano tensorial, c es la fuerza cohesiva y ahyp es la similitud de la superficie de fluencia del criterio de fluencia de Mohr-Coulomb modificado.

El análisis de varianza (ANOVA) se realizó utilizando el software Design-Expert, que muestra que la prueba P para los coeficientes de regresión de los modelos de ángulo de acumulación de suelo y ángulo de fricción deslizante en el modelo de regresión de superficie de respuesta es significativa, mientras que el término de desajuste es insignificante. Además, la bondad de ajuste de los dos modelos de regresión es 0,91 y 0,92. Además, se obtuvo ANOVA para los ensayos de ángulo de acumulación de suelo y ángulo de fricción deslizante, como se muestra en la Tabla 5. El modelo establecido se correlaciona con experimentos prácticos y puede predecir bien el experimento. A partir de la prueba F del coeficiente de recuperación, se pueden obtener los coeficientes de fricción dinámica y estática entre las partículas del suelo, así como entre el suelo y el cortador rotativo (acero 65Mn), utilizando las ecuaciones de regresión del ángulo de reposo del suelo Y1 y deslizamiento del suelo. ángulo de fricción Y2 como sigue:

donde, X1, X2, X3 es el coeficiente de recuperación, coeficiente de fricción dinámica y coeficiente de fricción estática entre suelo y suelo. X4, X5, X6 es el coeficiente de restauración, el coeficiente de fricción dinámica y el coeficiente de fricción estática entre el suelo y la cuchilla rotatoria de labranza.

Las magnitudes de los coeficientes de regresión de cada factor del modelo se muestran en la Tabla 2, revelando la importancia de cada factor en el ángulo de reposo y el ángulo de fricción deslizante del suelo: los términos de regresión X2, X3, X6, X42 y X62 exhibidos efectos altamente significativos, y X2X3 y X5X6 exhibieron efectos significativos. También observamos el orden de importancia de cada factor en los modelos de ángulo de reposo del suelo y ángulo de fricción deslizante, con X3 > X2 > X1 y X6 > X5 > X4, respectivamente.

A partir de los resultados obtenidos con el método de superficie de respuesta, se determinaron los parámetros óptimos de contacto entre las partículas del suelo y entre el suelo y el cortador rotativo (acero 65Mn), como se muestra en la Tabla 6. Para verificar la precisión de los parámetros de contacto calibrados, implementamos el valores de parámetros de contacto con el suelo calibrados experimentalmente en el software EDEM. La simulación se repitió 10 veces más y medimos el valor promedio para obtener el ángulo de reposo y el ángulo de fricción de rodadura del suelo de 35,7° y 29,23°, respectivamente. En comparación con el ángulo de reposo y el ángulo de fricción por deslizamiento del suelo medidos mediante ensayos físicos, los errores con los ensayos físicos reales fueron del 2,01 % y 2,5 %, respectivamente, y el cono del pilote de suelo obtenido del ensayo de simulación del ángulo de reposo del suelo era similar al cono de la prueba física. A partir de los resultados y perfiles de medición, los parámetros del suelo calibrados permiten que el modelo de simulación de elementos discretos coincida más estrechamente con las partículas reales del suelo.

En el posprocesamiento de EDEM, las partículas de suelo y los movimientos del cortador rotatorio se indicaron mediante color. Las cuchillas entran en contacto con partículas de suelo y aumentan su velocidad, y el suelo cortado exhibe un movimiento ascendente a lo largo de la dirección de corte, como se muestra en la Fig. 9.

Proceso de simulación de corte.

A medida que el cortador giratorio ingresa gradualmente al suelo, el filo positivo del cortador primero entra en contacto con el suelo y luego el suelo es triturado en la dirección del cortador por la extrusión superior del filo en el costado y el área perturbada de el suelo aumenta gradualmente (Fig. 9a-c). Luego, el suelo es perturbado aún más por la doble acción de los bordes cortantes laterales y los bordes de las múltiples cuchillas giratorias de labranza, que aparecieron a lo largo de las cuchillas en dirección de rotación en sentido contrario a las agujas del reloj, hasta que el rodillo de la cuchilla se hundió por completo en el suelo, alcanzando el área de alteración del suelo. un máximo (Fig. 9d). Esta simulación también revela el efecto de empuje longitudinal del rodillo de cuchillas sobre el suelo durante la roturación. Finalmente, cuando el rodillo de cuchillas abandona gradualmente el suelo, el área de perturbación del suelo disminuye gradualmente (Fig. 9e,f).

La resistencia de trabajo de la cuchilla giratoria se muestra en la Fig. 10. Durante el proceso de corte, la resistencia de corte es 0 cuando la cuchilla giratoria no está en contacto con el suelo. Con la rotación del eje del rodillo, la cuchilla giratoria entra en contacto y penetra gradualmente en el suelo, y la resistencia al corte aumenta gradualmente. Con la cuchilla girando continuamente, el área de contacto con el suelo de la cuchilla giratoria y el volumen de corte del suelo aumentan, y su profundidad de arado también aumenta gradualmente. Después de alcanzar el valor máximo de profundidad de arado, la resistencia del rodillo de cuchilla correspondiente también alcanza el máximo. Además, el rodillo de cuchilla gira 720° en 1 s, por lo que la resistencia de corte del rodillo de cuchilla giratoria presenta dos cambios periódicos.

Curva de resistencia al corte.

Para estudiar los cambios de energía en el proceso de corte del suelo para la cuchilla giratoria y el movimiento microscópico del suelo, simplificamos el cortador giratorio seleccionando una sola pieza del cortador giratorio para modelar la simulación, lo que acortó el tiempo de simulación y mejoró la precisión de la simulación. El proceso de simulación se muestra en la Fig. 11.

Proceso de simulación de corte del método de simulación FEM-SPH.

En la Fig. 12 se muestra la variación del consumo de energía (energía interna) de la operación de corte del suelo con un solo cortador giratorio. Con el aumento del área de contacto entre el suelo y el cortador, el consumo de energía interna del cortador giratorio aumenta gradualmente, y cuando el cortador rotativo deja el suelo, el consumo total de energía permanece en un nivel estable (es decir, deja de aumentar).

Cambio de energía interna de una sola hoja giratoria durante el corte.

Para mostrar el movimiento de las partículas del suelo de manera más intuitiva. Seleccionamos diferentes superficies de suelo, incluida la capa superior (partícula A; Nodo: 128544), la capa intermedia (partícula B; Nodo: 125758) y la capa profunda (partícula C; Nodo: 120172). Luego, obtuvimos las curvas de velocidad de una partícula SPH en cada profundidad, como se muestra en la Fig. 13. En el proceso de corte (50–1000 ms), el orden de las velocidades de movimiento de las partículas del suelo de grande a pequeño fueron partículas superficiales, partículas intermedias y partículas profundas. Cuando el cortador rotativo sale del suelo, las partículas del suelo aún tienen velocidad, pero el grado de movimiento disminuye gradualmente, lo cual es consistente con el análisis que se muestra en la Fig. 10 y las condiciones de trabajo reales de una cuchilla curva giratoria.

Velocidad del movimiento de las partículas del suelo a diferentes profundidades de capa.

Para verificar la precisión de los parámetros de contacto calibrados y las simulaciones, se realizó una prueba de campo (mayo de 2022 en el pueblo de Wugong, ciudad de Shihezi, Xinjiang). El suelo tenía una firmeza de suelo promedio de 2.16 MPa y un contenido de agua de 10.64%. El tractor TN654 se utilizó para labrar y el equipo de prueba incluía un dispositivo de labranza rotativa, un tacómetro mecánico (rango de 0–400 r-min-1) y un sistema de telemetría dinámica NJTY3. Las imágenes del equipo de medición y la prueba de labranza del campo se muestran en la Fig. 14.

Prueba de corte en campo.

La resistencia de trabajo y el consumo de energía se midieron mediante telemetría inalámbrica, adoptando la solución técnica de soportar el sensor de par integrado del eje de salida de potencia y el sensor de tracción de suspensión de tres puntos sin marco. Establecimos los parámetros de movimiento para que sean consistentes con la simulación de elementos discretos para las pruebas de campo. Es decir, la velocidad de avance v = 1100 m/h, velocidad n = 120 r/min. La fuerza de corte media medida fue de 0,92 kN, lo que revela un error del 15 % para la simulación de elementos discretos. La fuerza de corte en la práctica fue mayor que el valor de simulación porque la operación real estuvo sujeta a un consumo adicional causado por raíces, escombros y otra fricción y desgaste en el suelo.

Establecimos modelos de regresión para el ángulo de reposo del suelo y el ángulo de fricción deslizante, que revelaron valores de bondad de ajuste de 0,91 y 0,9, respectivamente. También obtuvimos la magnitud y el orden de importancia de los efectos de los tres factores e interacciones, revelando el siguiente orden: coeficiente de fricción deslizante > coeficiente de fricción estática > coeficiente de recuperación.

Utilizamos la detección de bordes del operador Canny y otros métodos de procesamiento de imágenes para lograr la medición automática del ángulo de acumulación del suelo, mejorando efectivamente la eficiencia y la precisión. Usando el método de optimización de la superficie de respuesta, obtuvimos la combinación óptima de parámetros de contacto entre el suelo: coeficiente de recuperación de 0,48, coeficiente de fricción de rodadura de 0,56 y coeficiente de fricción estática de 0,24. También se obtuvo la combinación óptima de parámetros de contacto entre el suelo y la herramienta: coeficiente de recuperación de 0,5, coeficiente de fricción de rodadura de 0,1 y coeficiente de fricción estática de 0,31. Para verificar la precisión de los parámetros de contacto simulados calibrados, los parámetros de contacto óptimos obtenidos se sometieron nuevamente a pruebas de simulación de ángulo de acumulación de suelo, y los errores comparados con los valores medidos físicamente fueron 2,01 % y 2,5 %, que estaban dentro del rango aceptable, lo que indica que los parámetros de contacto calibrados han mejorado la confiabilidad.

Usando los parámetros de calibración como parámetros de contacto en la simulación DEM, podemos observar de manera efectiva e intuitiva el proceso de rotura del suelo, los cambios en el área de alteración del suelo y obtener las curvas del cambio periódico de la fuerza de corte para el cortador.

A partir de las pruebas de campo, utilizando la resistencia al corte como índice para verificar las simulaciones, la fuerza de corte promedio del rodillo de la cuchilla medido fue de 0,98 kN, y la fuerza de corte del proceso de corte fue mayor que el valor de la simulación. Se observó un error de fuerza de corte promedio del 13 % para la simulación DEM. Además, el efecto de los dos suelos giratorios es casi el mismo para los resultados experimentales y simulados.

Este trabajo puede funcionar como referencia teórica y soporte técnico para determinar los mecanismos de interacción entre el suelo y los componentes del equipo, como gradas de discos y rejas de arado, así como ayudar en el diseño y optimización de equipos relacionados.

Los conjuntos de datos utilizados o analizados durante el estudio actual están disponibles del autor correspondiente a pedido razonable.

El software del modelo numérico durante el estudio actual está disponible del autor correspondiente a pedido razonable.

Song , QM Tecnología de mecanización de terrenos cultivados. en artículos seleccionados de la 14ª Conferencia Nacional sobre Mantenimiento de Maquinaria Agrícola (2010).

He, J., Li, HW, Chen, HT, Lu, CY & Wang, QJ Avances en la investigación sobre tecnología e implementos de labranza de conservación. Trans. Mentón. Soc. agricola Mach. 49, 1–19 (2018).

Google Académico

Zhao, H., Huang, Y., Liu, Z., Liu, W. y Zheng, Z. Aplicaciones del método de elementos discretos en la investigación de maquinaria agrícola: una revisión. Agricultura 11, 425 (2021).

Artículo Google Académico

Zeng, ZW, Ma, X., Cao, XL, Li, ZH y Wang, XC Estado actual y perspectivas de la aplicación del método de elementos discretos en la investigación en ingeniería agrícola. Trans. Mentón. Soc. agricola Mach. 52, 1–20 (2021).

Google Académico

Jirigalantu, LX, Mi, X., Liu, K. & Tang, Y. Desarrollo de un modelo mecánico parametrizado de una herramienta de regla de rejilla de borde de cincel. Resumen. Ing. 50, 388–392 (2017).

Artículo Google Académico

Rehman, TU, Mahmud, MS, Chang, YK, Jin, J. & Shin, J. Aplicaciones actuales y futuras de algoritmos de aprendizaje automático estadístico para sistemas de visión de máquinas agrícolas. computar eléctrico Ing. 156, 585–605 (2019).

Google Académico

Jun, G. et al. Diseño y simulación para el rendimiento de siembra de un dispositivo dosificador de maíz inclinado de alta velocidad basado en el método de elementos discretos (DEM). ciencia Rep. 12, 19415 (2022).

Artículo CAS PubMed PubMed Central ADS Google Scholar

Barr, JB, Ucgul, M., Desbiolles, JMA y Fielke, JM Simulación del efecto del ángulo de inclinación en el rendimiento del abridor angosto con el método de elementos discretos. biosist. Ing. 171, 1–15 (2018).

Artículo Google Académico

Zhu, LX Simulación y optimización de elementos finitos de cuchillos rotativos de labranza basados en el algoritmo SPH (Universidad del Suroeste, 2012).

Google Académico

Makange, NR Predicción de fuerzas de corte y comportamiento del suelo con simulación de elementos discretos. computar eléctrico Ing. 179, 105848 (2020).

Google Académico

Kim, YS, Siddique, M., Kim, WS, Kim, YJ & Dem Lim, RG simulación para la predicción de la fuerza de tiro del arado de vertedera según la profundidad de labranza en suelo cohesivo. computar eléctrico Ing. 189, 106368 (2021).

Google Académico

Kaaa, B. et al. Determinación de los parámetros del modelo de elementos discretos para un suelo cohesivo y validación a través del análisis de rendimiento del abridor de punto estrecho. Labranza del suelo Res. 213, 105–123 (2021).

Google Académico

Viktor, M., Munkholm, LJ, Ying, C. & Tavs, N. Enfoque de modelado para el desplazamiento del suelo en la labranza usando el método de elementos discretos. Suelo. Labranza. Res. 183, 60–71 (2018).

Artículo Google Académico

Ucgul, M. & Saunders, C. Simulación de las fuerzas de labranza y el perfil del surco durante la interacción suelo-arado de vertedera utilizando modelos de elementos discretos. biosist. Ing. 190, 58–70 (2019).

Artículo Google Académico

Li, ST, Chen, XB, Chen, W. y Zhu, SP Simulación de corte de suelo y optimización de parámetros de la pala rotatoria de una cultivadora manual mediante el modelado hidrodinámico de partículas suavizadas y el método Taguchi. J. Limpio. Pinchar. 179, 55–62 (2018).

Artículo Google Académico

Lu, C., He, J., Li, HW y Wang, QJ Simulación del proceso de corte del suelo mediante cuchilla plana basada en el método SPH. Trans. Mentón. Soc. agricola Mach. 45(8), 134–139 (2014).

Google Académico

Kang, SL Análisis de elementos finitos y optimización de la herramienta Microtiller (Chongqing University of Technology, 2015).

Google Académico

Niu, P. Investigación sobre el consumo de energía y las características de vibración del funcionamiento del microcultivador eléctrico (Southwest University, 2020).

Google Académico

Liu, YC, Wang, XS, Feng, M. & Zhang, HH Simulación e investigación de cortes de suelo basada en el algoritmo de acoplamiento SPH/FEM. J. Agric. mecánico Res. 39, 21–27 (2017).

Google Académico

Asaf, Z., Rubinstein, D. y Shmulevich, I. Evaluación del rendimiento de la pista de enlace utilizando dem. J. Terramech. 43, 141–161 (2006).

Artículo Google Académico

Tsuji, T., Nakagawa, Y., Matsumoto, N., Kadono, Y., Takayama, T. y Tanaka, T. Simulación 3D DEM del comportamiento de empuje del suelo cohesivo por la hoja de una excavadora. J. Terramech. 49, 37–47 (2012).

Karmakar, S., Ashrafizadeh, SR & Kushwaha, RL Validación experimental del modelado de dinámica de fluidos computacional para herramientas de labranza estrecha. J. Terramech. 46(6), 277–283 (2009).

Artículo Google Académico

Lampropoulos, AD y Manolakos, DE Aplicación del método SPH para el modelado del proceso de extrusión de metales. computar Parte. mecánico 9, 1–17 (2021).

He, XN, Zhang, XJ, Zhao, Z., Shang, SQ y Wang, DW Diseño y experimentos de dispositivo de excavación de resistencia a la reducción de aceite de soja basado en el método de elementos discretos. Trans. Mentón. Soc. agricola Mach. 52(12), 124–133 (2021).

Google Académico

Ucgul, M., Fielke, JM & Saunders, C. Modelado tridimensional de elementos discretos (DEM) de labranza: Contabilización de la cohesión y adhesión del suelo. biosist. Ing. 129, 298–306 (2015).

Artículo Google Académico

Walton, OR & Braun, RL Cálculos de tensión para conjuntos de esferas inelásticas en cortante uniforme. Acta Mech. 63, 73–86 (1986).

Artículo Google Académico

González, RC & Woods, RE Procesamiento de imágenes digitales 3ra ed. (Prentice-Hall Inc, 2007).

Google Académico

González-Montellano, C., Ramírez, Á., Gallego, E. & Ayuga, F. Validación y calibración experimental de modelos 3D de elementos discretos para la simulación del caudal de descarga en silos. química Ing. ciencia 66, 5116–5126 (2011).

Artículo Google Académico

Yu, Y. & Henrik, S. Simulación del método de elementos discretos de las propiedades de una tolva cónica 3D con esferas de tamaño único. Adv. Polvo. Tecnología 22(3), 324–331 (2011).

Artículo Google Académico

Toschkoff, G. et al. Modelos de pulverización para simulaciones de elementos discretos de procesos de recubrimiento de partículas. química Ing. ciencia 101, 603–614 (2013).

Artículo CAS Google Académico

Wu, S. et al. Simulación DEM del comportamiento de segregación por tamaño de partículas durante la carga y descarga de una tolva tipo Paul-Wurth. química Ing. ciencia 99, 314–323 (2013).

Artículo CAS Google Académico

Yu, Y. & Henrik, S. Estudio experimental y DEM de la segregación de partículas de tamaño ternario en un modelo de búnker superior de alto horno. química Ing. ciencia 65, 5237–5250 (2010).

Artículo CAS Google Académico

Song, SL, Tang, ZH & Zheng, X. Calibración de parámetros de elementos discretos del modelo de suelo posterior a la labranza para campos de algodón en Xinjiang. Trans. Mentón. Soc. agricola Ing. 37, 63–70 (2021).

Google Académico

Reid, JD,Coon, BA, Lewis, BA, Sutherland, SH y Murray, YD Evaluación del modelo de material de suelo LS-DYNA 147. (Fhwa-Hrt-04-094 2004:85) (2004)

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Este trabajo fue apoyado por el Proyecto de Construcción de la Plataforma de Demostración para la Producción y Aplicación Nacional de Nuevos Materiales—Plataforma de Demostración para la Producción y Aplicación de Materiales en Equipos de Maquinaria Agrícola (número de subvención TC200H01X-5).

Facultad de Ingeniería Mecánica y Eléctrica, Universidad de Shihezi, Beisi Road, Shihezi, 832003, Xinjiang, China

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

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Investigación: XZ, XH Metodología: XZ Software: HW, XZ Estudios experimentales: XZ, XH, XS Adquisición y análisis de datos: XZ, XH, HW Redacción: borrador original: XZ Redacción: revisión y edición: XH, XZ Aprobación de la versión final del manuscrito : LZ Administración del proyecto: LZ Adquisición de fondos: LZ Todos los autores aceptan la publicación del manuscrito.

Correspondencia a Lixin Zhang.

Los autores declaran no tener conflictos de intereses.

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Reimpresiones y permisos

Zhang, X., Zhang, L., Hu, X. et al. Calibración de los parámetros de contacto de los componentes típicos de labranza rotativa que cortan el suelo en función de diferentes métodos de simulación. Informe científico 13, 5757 (2023). https://doi.org/10.1038/s41598-023-32881-1

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Recibido: 24 junio 2022

Aceptado: 04 abril 2023

Publicado: 08 abril 2023

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

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