氣吸圓盤式排種器智能設計與優化系統研究

韓曉娟，賴慶輝，趙慶輝，李沛航

（昆明理工大學 現代農業工程學院，云南 昆明 650500）

【研究意義】排種器是精密播種機的核心部件，氣吸圓盤式排種器適合高速作業，具有不傷種，對種子適應能力強等優點，大型高速精密播種機廣泛采用[1]。氣吸圓盤式排種器在設計過程中，需綜合應用機械學、顆粒力學、流體力學、多剛體運動學等學科知識。傳統設計方法存在設計周期長、效率低、設計知識重用率低等問題。隨著計算機技術快速發展，智能化設計可有效解決傳統設計方法的缺點。因此，探索氣吸圓盤式排種器智能設計與優化十分必要?！厩叭搜芯窟M展】目前，智能設計技術已廣泛應用于航空航天、機床、船舶、汽車等制造領域[2-5]。在農業機械設計領域中，李文斌等[6]、李青林等[7]分別構建了一套稻麥聯合收獲機脫粒裝置和清選裝置的智能化設計平臺，并對清選裝置關鍵設計參數進行了優化，提升了農機設計的智能化水平。賴慶輝等[8]針對窩眼輪式排種器構建了一套快速設計專家系統，大大提高了窩眼輪式排種器的設計效率。劉宏新等[9]應用了ADO.Net 技術、CATIA 二次開發技術以及SQL Server數據庫技術，構建了聯合收獲機知識庫系統，實現了聯合收獲機知識的獲取與應用，提升了設計效率。李長林等[10]結合SQL Server 知識庫、基于CBR 和RBR 的混合推理技術，以及Pro/E 的二次開發技術，針對聯合收割機構建了農機專業底盤的快速設計系統，提高了農機專業底盤的設計效率?！颈狙芯壳腥朦c】上述學者已利用智能設計在農業機械領域進行了詳細且深入的研究，但是對于氣吸式排種器尚未形成一套完整的智能設計與優化系統?！緮M解決的關鍵問題】針對氣吸圓盤式排種器，以Visual Studio 為開發平臺，利用VB.Net 語言搭建智能設計與優化系統的整體框架?；贒EM-CFD 耦合方法對智能設計系統設計出的排種器進行驗證，利用Design-Expert 軟件對試驗結果進行處理，建立優化變量與合格指數、重播指數和漏播指數之間的數學模型。采用NSGA-II 算法對此數學模型進行多目標優化，為排種器的設計提供優化方案。

1 智能設計、仿真及優化總體方案

氣吸圓盤式排種器由排種盤、吸室殼體、排種盤密封圈、攪種輪、刮種器以及軸承等組成[11]，其傳統設計過程主要依靠經驗積累并結合CAE 軟件進行輔助設計。在傳統設計的基礎上，構建了一套氣吸圓盤式排種器智能設計與優化系統。該系統分為用戶需求模塊、知識庫和推理機模塊、參數化建模模塊以及結構優化模塊4個部分（圖1）。

圖1 氣吸式排種器智能設計與仿真優化系統框架Fig.1 The framework of the intelligent design and optimization system for air suction disc seed metering device

1.1 用戶需求模塊

用戶需求模塊主要用于獲取用戶所要設計產品的定制化信息。用戶在該模塊輸入設計需求信息，有針對性地調取知識庫中相關設計知識，為下一步推理做準備。該模塊包括氣吸圓盤式排種器總體設計要求以及主要工作參數?？傮w設計要求包括種子的三軸尺寸、株距、行距、粒數；主要工作參數包括吸室真空度、排種盤轉速和作業速度。

1.2 知識庫和推理機模塊

知識庫和推理機模塊根據用戶需求推理得到排種器的關鍵設計參數，該模塊主要由排種器設計知識庫和推理機組成。排種器設計知識庫主要來源于農業機械設計手冊、國家標準、行業標準、期刊論文和專著等，按照知識類型的不同分為種子物料參數庫、規則庫和實例模型庫。推理機采用基于規則的推理（RBR）和基于K-最近鄰法的實例推理（CBR）相結合的混合推理機制[12]，通過從知識庫中調用相關設計知識進行分析推理，生成氣吸圓盤式排種器的關鍵設計參數，為參數化建模提供依據。

1.3 參數化建模模塊

參數化建模模塊根據關鍵設計參數建立排種器三維模型，其關鍵在于氣吸式排種器關鍵零部件模型庫的建立。對SolidWorks 軟件進行二次開發，建立氣吸式排種器關鍵零部件參數化模型庫。參數化建模模塊根據系統推理得到的排種器關鍵設計參數以及零部件之間的幾何拓撲關系，對重用模型進行以參數驅動的模型更改。

1.4 結構優化模塊

結構優化模塊根據仿真試驗結果對排種器三維模型進行結構上的優化。設計二次回歸正交旋轉組合試驗，對排種器三維模型進行基于DEM-CFD 的耦合仿真試驗，研究排種器關鍵設計參數對于排種效果的影響。利用Design-Expert軟件建立待優化參數與合格指數、重播指數和漏播指數之間的數學模型，并采用NSGA-II算法對此數學模型進行多目標優化，完成氣吸式排種器模型的結構優化。

2 氣吸式排種器知識庫和推理機的構建

2.1 知識庫構建

知識庫是實現智能設計的基礎[13]，氣吸式排種器知識庫包括物料參數庫、規則庫和實例模型庫。物料參數庫用于系統設計后期虛擬仿真驗證時顆粒工廠的建立，包含種子的三軸尺寸、千粒質量、密度、剪切模量和泊松比等信息（圖2）。規則庫存儲了公式型、經驗型和描述型知識。以SQL Server 數據庫為存儲工具，構建了氣吸圓盤式排種器規則類知識庫（圖3）。

圖2 種子物料參數庫Fig.2 The seed material parameter base

圖3 規則類知識庫Fig.3 The rule-based knowledge base

針對實例類知識，選用基于本體的知識表示法，這種表示方法簡潔、可擴充，對于結構化知識的處理具有便捷性，同時可以保證知識理解的唯一性，有利于知識的共享和重用[14-15]?；跉馕鼒A盤式排種器本體進行知識建模，其本體模型Asmd定義為一四元組模型：Asmd={TM,EI,AM,MI}，結構如圖4所示。

圖4 氣吸圓盤式排種器知識本體結構Fig.4 Structure drawing of knowledge ontology of air suction disc seed metering device

（1）氣吸式排種器的三維模型TM

其中：MU 是氣吸式排種器三維實體模型；CP 是創建氣吸式排種器三維模型所需特征參數集合，其中包括：排種盤直徑大小和厚度、吸孔直徑和個數、吸孔所在位置直徑等信息；DC是特征參數設計規則。

（2）氣吸式排種器的基本信息EI

其中：WP表示該模型的工作參數，其中包括：吸室真空度、排種盤轉速、機具作業速度；RF表示工作參數與原件尺寸間的關系公式。

（3）氣吸式排種器的附加信息AM

其中：scd表示攪種裝置；ssd表示刮種裝置；sgd表示導種裝置。

（4）氣吸式排種器的材料信息MI

其中：PP表示排種盤；IC表示吸室腔體。

最終，氣吸圓盤式排種器知識本體由stp 格式的三維模型和XML 文件封裝的本體文件組成，從而構成本智能設計系統的實例模型庫。以某型號蔬菜氣吸圓盤式排種器為例，圖5所示為該氣吸圓盤式排種器知識本體中所包含的信息。

圖5 實例類知識表示示例Fig.5 The example of instance knowledge representation

2.2 推理機設計

推理機是整個智能設計系統的核心。由于農業機械設計知識具有復雜性、異構性等特點，單一的推理機制無法滿足設計需求，根據氣吸式排種器設計知識和實例模型庫的特點，采用基于規則的推理（RBR）和基于K-最近鄰法的實例推理（CBR）相結合的混合推理機制?；旌贤评砜傮w流程見圖6。

圖6 混合推理流程Fig.6 Mixed reasoning flow chart

根據氣吸式排種器設計流程和設計知識的表示方法，采用正向規則演繹推理法[16]。其推理過程為：推理機得到用戶需求后，通過判斷規則庫中所對應的規則前提存在與否進行接下來的計算，若前提存在，根據該規則計算結果。

基于實例的推理是知識重用的重要方法，其關鍵在于通過計算兩本體間的相似度進行實例檢索，選用基于K-最近鄰法（K-nearest-neighbor，T-KNN）的實例檢索算法[17]，利用該算法計算相似度的公式如下：

式①中：Sim為實例屬性相似度，0＜Sim≤1；pi為實例P的屬性；qi為實例Q的屬性；ωi為相應的屬性權值；由氣吸式排種器設計規則以及過往經驗，將各屬性權值安排見表1。

表1 目標實例與實例庫中實例的屬性值以及各屬性的相應權值Tab.1 The attribute values of the target instance and the instances in the instance library and the corresponding weights of each attribute

當pi=qi時，二者的屬性相似度Sim（P，Q）=1，說明實例P、Q完全相同。

例如，根據用戶需求所得到的關鍵設計參數為實例1。實例2 和實例3 為實例模型庫中實例。根據式①計算得到實例1 和實例2 之間的屬性相似度為0.235，實例1 和實例3 之間的屬性相似度為0.475，進行相似度比較之后，選擇實例3作為重用模型進行后續的參數化設計工作。

3 參數化建模方法

3.1 關鍵零部件設計參數及其設計過程

氣吸圓盤式排種器主要由排種盤、刮種器、攪種輪、排種軸、氣室殼體和軸承等組成。參數化建模是通過對氣吸式排種器模型某些關鍵尺寸的修改，實現模排種器模型在原有幾何拓撲形狀下的變化，從而獲得一系列尺寸不同的新模型。知識庫和推理機模塊推理出的關鍵設計參數是參數化建模的重要依據，主要分為3類：（1）尺寸參數：排種盤直徑和厚度、吸孔直徑和個數以及所在位置直徑、吸室寬度和厚度以及起始角度；（2）結構參數：攪種裝置安裝位置、清種位置、清種距離、攪種片傾斜角度和安裝位置；（3）工作參數：排種盤轉速、作業速度、吸室真空度。

3.1.1 排種盤的設計 種盤主要參數包括排種盤直徑、吸孔直徑和個數、吸孔所在位置直徑。

（1）排種盤直徑。排種盤直徑大，吸孔多，在同樣株距和作業速度下，可以使排種盤轉速降低，有利于吸種，減少漏播率。排種盤直徑過大使排種機構相應加大，吸室也隨之增大，為提供吸室所需真空度的風機功率消耗也相應增加。設計排種盤直徑D計算公式如下：

式②中：Dmax為模型庫中排種器最大排種盤直徑，mm；Dmin為模型庫種排種器最小排種盤直徑，mm。

（2）吸孔直徑。排種盤吸孔形狀有兩種（圖7）。根據中國農業機械化科學研究院[18]的試驗表明，這兩種吸孔的吸種性能無較大差異，鑒于（a）型吸孔的加工工藝較簡單，本智能設計系統所設計的氣吸圓盤式排種器均采用（a）型吸孔。

圖7 吸孔形狀Fig.7 The shape of suction holes

吸孔直徑需要根據所播作物種子大小而定，計算公式如下：

式③中：b為種子的平均寬度，mm。

（3）吸孔個數。吸孔個數計算公式[19]如下：

式④中：vm為播種機作業速度，m/s，一般取3.5～4.5；S為種植株距，m；n為排種盤轉速，r/min，一般取37～86[20]；c為地輪滑移系數，取0.08。

（4）吸孔所在位置直徑。設計氣吸式排種器吸孔所在位置直徑Dk：

式⑤中：Δh為種子均寬的3倍，mm。

3.1.2 吸室設計 吸室真空度。吸室真空度直接影響到吸種孔的性能，它與種子的形狀、大小、吸孔直徑和排種盤線速度等有關[18]。常見作物所需吸室真空度范圍存儲于物料參數庫中。對于物料參數庫中未存儲吸室真空度的作物，根據農業機械設計手冊[11]計算出吸室所需真空度的臨界值Hcmax：

式⑥中：d為吸孔直徑，cm；m為一粒種子的質量，kg；v為排種盤吸孔的線速度，m/s；r為吸孔所在位置的半徑，m；g為重力加速度，m/s2；λ為種子的摩擦阻力綜合系數，λ=（6～10）tgθ，θ為種子自然休止角；K1為吸種可靠性系數，即考慮種子架空或相互碰撞而影響吸種效果所必須增大真空度。K1=1.8～2（一般種子千粒質量小，形狀近似球形，K1選擇較小值。）K2為外界條件系數，即考慮外界振動或沖擊對種子吸附的影響。K2=1.6～2（種子千粒質量小時，K2選小值。）

3.2 參數化模型庫的構建

利用SolidWorks二次開發技術建立氣吸圓盤式排種器參數化模型庫，其結構見圖8。根據推理機得到的排種器關鍵設計參數并調用參數化模型庫中相似度最高的三維模型，即可在SolidWorks 平臺上生成符合用戶需求的排種器模型，設計者也可在SolidWorks 平臺上根據需求對模型進行修改。氣吸式排種器零部件模型庫的開發包括配置SolidWorks 二次開發的計算機環境、根據零部件特征確定其參數化所需參數、創建工作路徑、創建菜單欄、制作UI 界面以及編寫生成模型的應用程序等。

圖8 氣吸圓盤式排種器參數化模型庫結構Fig.8 Structure diagram of parameterized model base of air suction disc seed metering device

系統參數化建模流程見圖9，根據知識庫和推理機模塊得到的零部件關鍵設計參數和幾何拓撲關系，驅動生成氣吸式排種器關鍵零部件模型，進而完成零部件的自動裝配，生成氣吸式排種器整體模型。

圖9 參數化建模流程Fig.9 Parametric modeling flow chart

4 仿真與優化

智能設計系統完成參數化設計及模型輸出后，需要通過設計實例的工作性能間接地評價智能設計系統的可靠性。

4.1 DEM-CFD耦合方法

目前，DEM-CFD 耦合的數值模擬技術已經廣泛應用于氣吸式排種器模型驗證[21-25]，因此采用DEMCFD耦合的虛擬仿真技術評價設計實例的工作性能。

選取吸室真空度（X1）、吸孔直徑（X2）和吸孔個數（X3）作為優化變量，選取合格指數（Y1）、重播指數（Y2）和漏播指數（Y3）作為評價指標，設計二次回歸正交旋轉組合試驗。

4.1.1 種子模型的建立 為了保證耦合仿真時EDEM 中顆粒粒徑小于Fluent中最小網格尺寸，選擇meta-particle 方法建立種子模型，在設置顆粒粒徑時，顆粒粒徑越小越能更好反映種子的真實形狀，但顆粒粒徑太小，所設置的步長也較小，這會導致計算時長增加。因此，要綜合考慮種子真實形狀、排種器型孔大小、計算時長和電腦系統配置合理設置顆粒粒徑大小。

4.1.2 EDEM 相關設置 本智能設計系統中，排種盤材料均選擇不銹鋼，經參數標定后得到的種子顆粒和不銹鋼的本征參數以及相互間的接觸參數存于知識庫的物料參數庫中，用戶可以根據需求進行查閱。

顆粒與顆粒間接觸模型為Bonding V2、Hertz-Mindlin（no slip）以及Standard Rolling Friction。顆粒與模型間的接觸模型為Hertz-Mindlin（no slip）和Standard Rolling Friction。

4.1.3 Fluent 相關設置 在劃分網格時，排種盤型孔的大小決定了最小網格的大小，為保證耦合仿真時計算的順利進行，一般要求網格尺寸大于顆粒粒徑的3倍。

對于邊界條件設置，排種器流體區域的INLET設置為Pressure-inlet，OUTLET設置為Pressure-outlet。因為Pressure-inlet 與外部直接接觸，所以保持大氣壓狀態的默認設置，而對Pressure-outlet 邊界則根據試驗水平添加負壓大小。此外，邊界CONTACT SURFACE1-4的邊界屬性均設置為interface，并建立滑移網格，吸種孔為動域、排種室為靜域。監視殘差設置為1×10-6，EDEM 中時間步長設置為2×10-7，Fluent中時間步長設置為EDEM中的200倍。

4.2 基于NSGA-II算法的多目標優化

NSGA-II 算法[26]是進化算法的一種，它通過對種群的非支配排序達到對種群的分級，計算種群個體的擁擠距離來保持種群的多樣性，在達到終止條件時得到近似解，NSGA-Ⅱ算法在處理低維目標優化問題時具有較大優勢。

利用Design-Expert 軟件對試驗結果進行多元回歸擬合，得到合格指數、重播指數和漏播指數的回歸方程，結合試驗因素的邊界條件建立多目標優化數學模型。在MATLAB 軟件中對NSGA-II 算法進行編譯，根據所得Pareto 非劣解集選取合格指數最高的一組解的參數作為優化參數，將該優化結果反饋回參數化建模模塊，重新生成氣吸圓盤式排種器模型，以此完善設計規則，提高系統的智能設計水平。

5 智能設計與優化系統的實現與應用

5.1 系統的實現

氣吸圓盤式排種器智能設計與優化系統的實現基于Visual Studio平臺，利用VB.Net開發語言設計平臺的人機交互界面和系統的推理機制。采用動態鏈接庫模式對SolidWorks 軟件進行二次開發，使用ADO.Net 技術建立系統與MySQL 數據庫之間的連接，利用超鏈接實現系統與EDEM、Fluent 和MATLAB軟件的連接。

5.2 氣吸圓盤式排種器智能設計過程

用戶需求界面見圖10，在種子名稱一欄選擇要設計排種器的作物名稱，系統根據用戶需求調用知識庫中的相關設計知識，并通過知識推理得到氣吸式排種器的關鍵設計參數和工作參數。以大豆為例，輸入用戶需求后，單擊“開始建?！奔纯傻玫酱蠖箽馕脚欧N器三維模型（圖11）。

圖10 用戶需求界面Fig.10 The user requirements interface

圖11 大豆氣吸式排種器Fig.11 Soybean air suction seed metering device

5.3 氣吸圓盤式排種器智能優化過程

利用DEM-CFD 耦合方法進行仿真驗證，單擊“仿真驗證”按鍵選擇并打開仿真軟件（圖12）。在EDEM軟件中，利用meta-particle方法對大豆種子進行建模（圖13）。顆粒粒徑設置為0.3 mm，并根據表2設置顆粒與模型的本征參數和相互間的接觸參數。在Fluent中對簡化后的排種器模型吸室進行網格劃分（圖14），最小網格大小設置為1 mm。完成相關設置后，耦合仿真試驗效果（圖15），試驗結果見表3。

圖12 選擇仿真軟件Fig.12 Select simulation software

表2 大豆種子仿真參數Tab.2 Soybean seed simulation parameters

圖13 大豆種子模型Fig.13 Soybean seed model

圖14 排種器網格劃分Fig.14 Grid division of seed metering device

圖15 DEM-CFD耦合仿真試驗效果Fig.15 Result of DEM-CFD coupling simulation test

表3 DEM-CFD耦合仿真試驗結果Tab.3 DEM-CFD coupling simulation test results

利用Design-Expert 軟件對試驗數據進行分析和擬合，剔除不顯著因素后得到Y1，Y2和Y3的回歸方程，并對試驗結果和回歸方程進行方差分析得到二次回歸模型：

根據所得合格指數、重播指數和漏播指數的回歸方程，結合試驗因素的邊界條件建立多目標優化數學模型。

在MATLAB 軟件中對NSGA-II 算法進行編譯，其中種群進化規模為30，Pareto 解集規模為15，種群進化代數為200，交叉概率為1，變異概率為0.2，變異分配指數為10。運行算法程序后，得到全局尋優后合格指數、重播指數和漏播指數的Pareto非劣解集見表4。

表4 合格指數、重播指數和漏播指數的Pareto非劣解集Tab.4 The pareto non-inferior solution set of the qualified index，the reseeding index and the missed-seeding index

合格指數越高，排種器排種性能越好，因此選擇第10 組解（四合五入）作為優化模型的最優參數組合，即吸室真空度為2.79 kPa、吸孔直徑為3.7 mm、吸孔數量為34，此時合格指數為94.46%，重播指數為5.14%，漏播指數為0.39%。

將優化后的關鍵設計參數反饋給參數化建模模塊，生成優化后的大豆氣吸式排種器模型，并利用優化后的模型進行DEM-CFD 耦合仿真試驗驗證。仿真試驗結果為合格指數95.83%，重播指數3.67%，漏播指數0.50%，優化結果可靠。最后，將優化后的排種器模型存入實例模型庫中以完善氣吸圓盤式排種器智能設計與優化系統實例模型庫。

6 結論

以Visual Studio 為開發平臺、VB.NET為開發語言，利用SolidWorks二次開發技術和MySQL數據管理方法，構建氣吸圓盤式排種器智能設計系統，提高了設計效率。

采用DEM-CFD 耦合方法，設計三因素五水平二次回歸正交旋轉組合試驗；利用Design-Expert 軟件對仿真試驗數據進行處理，建立優化變量與合格指數、重播指數和漏播指數之間的數學模型；采用NSGA-II 算法對此模型進行多目標優化提高了排種器工作性能。將優化結果反饋給參數化建模模塊重新生成優化后的排種器模型，經過對優化后模型的仿真驗證，將其存入模型庫中，擴充了該智能設計系統的實例模型庫。

以設計并優化氣吸圓盤式大豆排種器為例，當吸室真空度為2.79 kPa、吸孔直徑為3.7 mm、吸孔數量為34時，排種器工作性能最優。相較于優化前，合格指數提升1.23%，重播指數降低18.44%，漏播指數降低39.76%。優化結果表明，該智能設計與優化系統具有可行性，可以有效優化和提升排種器工作性能。

致謝：南京航空航天大學航天學院熊海輝博士對研究給予了幫助，謹致謝意！