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标题

梨树枝条粉碎机切削系统工作参数的优化

范文

丁素明薛新宇孙竹蔡晨顾伟崔龙飞

摘要：为改善枝条粉碎机的作业质量，提高粉碎生产率及切削合格率、降低生产能耗，在构建切削装置试验台的基础上，以动刀数量、动刀楔角及刀盘转速等工作参数为影响因素，以切削生产率、切削功耗及合格率为目标函数，建立二者之间的多元数学回归模型，探索各因素之间的影响规律及最佳水平组合。采用Box-Benhnken的中心组合试验设计理论，进行3因素3水平试验。同时利用Design-Expert 8.0.6软件的回归分析法和响应面分析法，建立数学模型，分析各因素对切削作业效能的影响，并对各因素进行优化分析，得到切削装置最优工作参数。性能试验结果表明，切削生产率影响因素显著顺序依次为动刀数量、刀盘转速、动刀楔角;切削功耗影响因素顺序依次为动刀数量、动刀楔角、刀盘转速;切削合格率影响因素顺序依次为刀盘转速、动刀数量、动刀楔角;综合指标影响因素顺序依次为动刀数量、刀盘转速、动刀楔角;最优参数组合为动刀数量4把、刀片角度30°、刀盘转速1 600 r/min，生产效率2.02 t/h，功耗3.85 kW·h/t，合格率96.5%。研究结果可为进一步完善切削机的结构设计和作业参数优化提供依据。

关键词：梨树;枝条粉碎机;农业机械;优化;切削;数学模型

中图分类号： S220.2;S226.8

文献标志码： A

文章编号：1002-1302（2019）15-0241-06

中国是水果生产大国，种植面积与产量均居世界第1位[1-3]。由于生产作业方式要求，每年冬季果树须进行整形修剪[4-5]，从而产生大量废弃枝条。据中国农业年鉴统计[6]，2013年中国果树种植面积为1 237.1万hm2，修剪枝条约为 5 567万t[7]。中国果园种植规模小、数量多[8]，修剪后的枝条大多作为农业废弃物堆积在田间或直接焚烧，对环境造成极大污染[9-10]，针对这种现状，果树枝条的高效综合利用技术已成为我国研究的重要课题。

当前对枝条的有效处理方式主要是粉碎后作为有机肥还田、食用菌基质或生物质成型原料等[11-14]，木质枝条粉碎机的结构型式及工作方式决定了粉碎后的枝条利用性能，其技术关键是低成本高效的切削技術[15-16]。近年来，国内外众多学者对枝条切削机的关键部件、结构原理等方面作了大量研究[17-19]，推动了果树废弃枝条处理技术的研究进程。管宁进行了不同枝条密度的变化对切削阻力的影响研究[20-21]。郭茜等设计了一种等滑切角锯齿型刀片，研究藤茎类枝条切割过程中功率消耗[22]。汪建新等利用高速摄像机对粉碎过程中物料运动规律进行研究[23]。沈培玉等通过流场数值模拟揭示了粉碎室内部流场的压力与速度分布[24]。Horman等研究了枝条特性对切削刀温升的影响[25]。Hernandez等研究了刀片数量与枝条切削厚度之间的关系[26]。

从上述文献分析可发现，国内关于枝条切削装置工作参数的优化研究尚未见报道，针对此种现状，本试验以木质枝条切削机构为研究对象，以生产效率、切削功耗及切削厚度为控制目标，寻求切削机构的参数优化组合，以期为进一步提高枝条粉碎质量提供理论依据与参考。

1 木质枝条切削系统结构与工作原理

1.1 结构及主要技术参数

木质枝条切削系统主要由喂料口、刀盘、动刀、定刀、叶片、压辊等部分构成，工作参数见表1，结构见图1、图2。

1.2 工作原理

木质枝条切削系统是利用高速旋转的刀片产生切削力，将枝条切断并输送至出料口。工作原理是刀盘前端倾斜安装多把动刀，使得动刀与刀盘表面形成切削角，并在底板上安装定刀，与动刀构成切削室，同时在刀盘后端安装多组叶片，枝条从喂料口进入，同时高速旋转的动刀沿枝条的径向产生切削力[27]，将枝条切削为片状，并通过动刀与刀盘之间的间隙进入刀盘后端，片状枝条在叶片的撞击及产生的高速气流作用下输送至出料口。

2 材料与方法

2.1 材料

试验材料选取江苏省南京市高淳区2015年12月修剪的7年生梨树枝条，枝条含水率为60%左右，平均直径为 20 mm，梨树品种为翠冠。试验时间为2015年12月，试验地点在农业农村部农业机械重点开放实验室。

2.2 仪器

本试验主要仪器包括TCS-300型电子台秤，永康市杰力衡器有限公司;秒表、游标卡尺、WT5002N电子天平（测试范围0～500 g，精度0.01 g，常州万泰天平仪器有限公司）等。

2.3 目标函数及试验因素的选择

枝条切削后的粒度对于其后期用途有着重要影响，同时切削工作能耗及生产效率是考核切削机构的重要性能指标，因此选取粒度合格率、功耗及生产率为目标函数[18]。

相关学者研究表明，刀盘转速、动刀楔角及动刀数量等参数对切削机构的工作性能影响显著[28-29]，因此选取动刀数量、动刀楔角及刀盘转速为试验因素。

2.4 试验方案

为了更好地对切削机构开展深入研究，本试验针对其作业特点与结构，创制了切削机构试验台，主要包括切削装置、160M1-2三相异步电机（上海捷速电机有限公司，功率 11 kW，最高转速2 930 r/min）;STE96-E3Y功率表（额定输入电流0～5 A，额定输入电压0～380 V）;E380变频器（额定功率22 kW，输出频率0～400 Hz，频率精度0.001 Hz，深圳市四方电气技术有限公司）等。切割机构试验台见图3。

以动刀数量X1、动刀楔角X2及刀盘转速X3为影响因素，以生产率Y1、功率Y2及粒度合格率Y3为目标函数，依据中心组合设计理论，设计3因素3水平二次回归正交旋转中心组合试验。试验因素与水平见表2。

试验时设定每次切削枝条质量为50 kg，启动设备待刀盘转速稳定至工作状态开始切削，读取功率表初始数值，记录工作时间，试验结束后，再次读取功率表数值。同时从出料口随机选取0.5 kg切削片，利用手工进行测量筛选，选取尺寸 10 mm×3 mm（长度×厚度）以下的切削片为合格切削[15]，称量合格切削片质量，重复3次，取均值。按公式（1）～公式（3）计算生产率、功耗及粒度合格率。

式中：Ec为生产率，t/h;Qc为工作时间内切削量，kg;tc为切削工作时间，h;P为吨料功耗，kW·h/t;Gn为工作时间耗电量，kW·h;η为切削合格率，%;m1为切削后随机选取一定数量的切削片质量，kg;m2为合格切削片质量，kg。

2.5 数据分析与处理

试验数据采用Design-Expert 8.0.6软件（Stat-Ease Inc.，USA）进行二次多项式回归分析，采取响应面分析法对各因素相关性和交互效应的影响规律进行分析。

3 结果与分析

3.1 试验结果

根据Box-Behnken试验原理设计3因素3水平分析试验，共计17个试验点，其中包括5个零点估计误差，重复3次。试验方案与结果见表3。

3.2 回归模型建立与显著性检验

针对表2中的样本数据，利用Design-Expert8.0.6软件开展多元回归拟合分析，建立粒度合格率Y1、功率Y2、生产率Y3对刀盘转速X1、动刀楔角X2及动刀数量X3等3个自变量的二次多项式响应面回归模型，如公式（4）～公式（6）所示，并对回归方程进行方差分析[30-31]，结果见表4。

式中：X1为动刀数量;X2为动刀楔角，°;X3为刀盘转速，r/min;Y1为生产率，t/h;Y2为功耗，kW·h/t;Y3为合格率，%。

通过分析表4结果可知，切削生产率Y1、切削功耗Y2、切削合格率Y3的响应面模型的P值分别为<0.000 1、<0.000 1、0000 5（均小于0.01），表明3个模型显著性极好;其失拟项的P值分别为0.116 8、0.308 0、0.356 9（均大于0.05），表明3个模型在试验参数范围内，拟合程度较高;其确定系数R2值分别为0.987 7、0.983 6、0.957 7，表明95%以上的响应值均可以由这3个模型解释。可见，该模型可以预测与分析切削装置的工作参数。

同时切削生产率Y1响应面模型中的X1、X3、X12对模型影响极显著; 切削功耗Y2響应面模型中的X1、X2、X3、X12对模型影响极显著，X1X2对模型影响显著;切削合格率Y3响应面模型中的X1、X3模型影响极显著，X2、X32对模型影响显著。模型Y1、Y2、Y3各交互项对试验影响基本不显著，在保证模型P<0.01、失拟项P>0.05的基础上，剔除对模型影响不显著的其他回归项，对回归模型进行优化，如公式（7）～公式（9）所示。

3.3 单因素对性能影响效应分析

各单因素对模型Y的重要性可通过贡献率K值进行比较[31]，贡献率K值计算如公式（10）～公式（11）所示，各因素对切削生产率Y1贡献率大小顺序为动刀数量X1>刀盘转速X3>动刀楔角X2;各因素对切削功耗Y2贡献率大小顺序为动刀数量X1>动刀楔角X2>刀盘转速X3;各因素对切削合格率Y3贡献率大小顺序为刀盘转速X3>动刀数量X1>动刀楔角X2，分析结果见表5。

式中：F值为回归方程中各回归项的F值;δ值为回归项对F值的考核值;K值为各回归项贡献率值。

3.4 交互因素对性能影响规律分析

通过表3试验结果，分析试验因素对切削生产率、功耗及合格率的交互影响作用，并绘制响应面图。

3.4.1 交互因素对生产率的影响规律分析交互因素对生产率响应面曲线见图4。图4-a为刀盘转速X3位于中心水平（1 450 r/min）时，动刀数量X1与动刀楔角X2交互影响作用下对切削生产率Y1的响应面图，从图4-a可以看出，增加动刀数量X1可以提高生产率，而动刀楔角X2对生产率的影响较小;图4-b为动刀楔角X2位于中心水平（35°）时，动刀数量X1与刀盘转速X3交互影响作用下对切削生产率Y1的响应面图，从图4-b可以看出，增加动刀数量X1与刀盘转速X3均可提高生产率;图4-c为动刀数量X1位于中心水平（3把）时，动刀楔角X2与刀盘转速X3交互影响作用下对切削生产率Y1的响应面图，从图4-c可以看出，增加刀盘转速X3可以提高生产率，而动刀楔角X2对生产率的影响较小。

从图4可以看出，响应面变化规律与表3计算结果及回归方程（7）相吻合，总体影响趋势为动刀数量越多、刀盘转速越高，则生产率越大，反之则生产率越小，而动刀楔角对其影响不明显。其主要原因为当动刀数量增加时，枝条与动刀的切割概率加大，导致生产率变大;同样当刀盘转速变高时，也使得枝条与动刀的切割概率加大，导致生产率变大;而动刀楔角的变化，只能影响切割力的大小。

3.4.2 交互因素对功耗的影响规律分析交互因素对切割功耗响应面曲线见图5。图5-a为刀盘转速X3位于中心水平（1 450 r/min）时，动刀数量X1与动刀楔角X2交互影响作用下对功耗Y2的响应面图。从图5-a可以看出，在相同动刀楔角下，随着动刀数量X1的增加功耗先降低而后缓慢增加;图5-b为动刀楔角X2位于中心水平（35°）时，动刀数量X1与刀盘转速X3交互影响作用下对功耗Y2的响应面图，从图5-b可以看出，在相同刀盘转速下，随着动刀数量X1的增加，功耗先降低而后缓慢增加;图5-c为动刀数量X1位于中心水平（3把）时，动刀楔角X2与刀盘转速X3交互影响作用下对功耗Y2的响应面图，从图5-c可以看出，提高刀盘转速X3及减小动刀楔角X2有助于降低功耗。

从图5可以看出，响应面变化规律与表3计算结果及回归方程（8）相吻合，总体影响趋势为动刀楔角越小、刀盘转速越高，则功耗越低，同时功耗随着动刀数量的增加先降低而后缓慢增加。其主要原因为当动刀楔角减小，切割阻力降低[32]，从而功耗降低;当刀盘转速提高，虽然单位时间内切割阻力升高，使得功率上升，但由于其生产率提高的幅度较快，从而使得功耗降低;当动刀数量增加时，其生产率增加，同时单位时间内切割阻力（功率）也在上升，由于二者上升的幅度不一，从而导致功耗先降低而后缓慢增加。

3.4.3 交互因素对合格率的影响规律分析交互因素对合格率响应面曲线如图6所示。图6-a为刀盘转速X3位于中心水平（1 450 r/min）时，动刀数量X1与动刀楔角X2交互影响作用下对合格率Y3的响应面，从图6-a可以看出，减小动刀楔角X2及增加动刀数量X1有助于提高合格率;图6-b为动刀楔角X2位于中心水平（35°）时，动刀数量X1与刀盘转速X3交互影响作用下对合格率Y3的响应面图，从图6-b可以看出，加大刀盘转速X3及增加动刀数量X1有助于提高合格率;图6-c为动刀数量X1位于中心水平（3把）时，动刀楔角X2与刀盘转速X3交互影响作用下对合格率Y3的响应面图，从图6-c可以看出，加大刀盘转速X3及减小动刀楔角X2有助于提高合格率。

从图6可以看出，响应面变化规律与表3计算结果及回归方程（9）相吻合，总体影响趋势为动刀数量越多、动刀楔角越小、刀盘转速越高，则合格率越高，反之则合格率越低。其主要原因为当动刀数量增加及刀盘转速提高时，相邻2把动刀接触枝条时间间隔变短，枝条还没有接触到刀盘表面就已经被下一把动刀切断，导致合格率变高;当动刀楔角变小时，切割阻力变小，枝条更易切削，导致合格率变高。

4 参数优化与验证试验

4.1 参数优化

根据切削生产率、功耗及合格率响应面分析目标参数可知，要达到较大的切削生产率，就必须要求动刀数量多、刀盘转速高;要达到较低的功耗，就必须要求动刀楔角小、刀盘转速高，同时动刀数量应适中;要达到较高的合格率，就必须要求动刀数量多、动刀楔角小、刀盘转速高。由于该试验属于多指标试验，且各因素对多指标的影响效应各不相同，故选用综合加权评分法进行优化分析，使得3个性能指标达到最优参数组合[30-31]。

对于切削生产率与合格率而言，其指标值变化趋势应越大越好，而功耗其指标值变化趋势应越小越好，为了保证各指标变化趋势一致，应将各指标进行归一化，计算如公式（12）所示。

式中：S1n为切削生产率指标第n号试验评分值;S1n*为统一趋勢后切削生产率指标第n号试验评分值;S2n为功耗指标第n号试验评分值;S2n*为统一趋势后功耗指标第n号试验评分值;S3n为合格率指标第n号试验评分值;S3n*为统一趋势后合格率指标第n号试验评分值。

同时为消除3个评价指标量纲和数量级不同的影响，将切削生产率、功耗及合格率转换为指标隶属度值，其计算如公式（13）所示。

式中：Vmn为第m个指标第n号试验隶属度值;Smmax*为第m个指标统一趋势后最大评分值;Smmin*为第m个指标统一趋势后最小评分值。

根据3项指标的重要性，设定切削生产率、功耗及合格率的权重W1、W2、W3分别为0.25、0.25、0.50;并将各项指标的隶属度值乘积相加为综合加权评分值Un，其计算如公式（14）所示，综合加权评分值、方差分析及极差分析见表6、表7、表8。

从表7可以看出，动刀数量与刀盘转速对枝条切削综合指标影响极显著，动刀楔角对枝条切削综合指标影响显著。从表8可以看出，影响枝条切削综合指标的主次因素为动刀数量>刀盘转速>动刀楔角，最优参数组合为X1（+1）X2（-1）X3（+1），即动刀数量为4把，动刀楔角为30°，刀盘转速为 1 600 r/min。

4.2 试验验证

由于响应面试验并未包含上述优化参数试验，为了验证优化模型及结果的可靠性，采用以上优化参数在切削机构试验台上进行试验考核，并重复3次，取均值为验证值，试验结果分别为生产效率2.02 t/h，功耗3.85 kW·h/t，合格率 96.5%，优选后的枝条粉碎机切削效果综合性能明显提高。

5 结论与讨论

基于枝条切削机试验台，进行了动刀数量、动刀楔角、刀盘转速3个参数对切削生产率、切削功耗及合格率效能影响试验;通过建立数学优化模型，进行多目标优化分析，影响枝条切削综合指标的主次因素为动刀数量>刀盘转速>动刀楔角。

枝条切削机构各因素对切削生产率重要性影响顺序为动刀数量>刀盘转速>动刀楔角;各因素对切削功耗重要性影响顺序为动刀数量>动刀楔角>刀盘转速;各因素对切削合格率重要性影响顺序为刀盘转速>动刀数量>动刀楔角。

枝条切削机最优工作参数组合为动刀数量4把，刀片角度30°，刀盘转速1 600 r/min，性能试验结果为生产效率 2.02 t/h，功耗3.85 kW·h/t，合格率96.5%。

本研究通过构建枝条切削机构试验台，研究动刀数量、动刀楔角、刀盘转速等作业参数对切削生产率、切削功耗及合格率的影响。由于本试验并未考虑不同品种、不同含水率的枝条特性对切削性能的作用，且未考虑长时间切削对刀片锋利程度的影响，因此在今后的研究中，在考虑上述因素的基础上，对枝条切削性能应进一步深入研究。

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