ОЦЕНКА ЗНАЧИМОСТИ И ВЫБОР ПАРАМЕТРОВ КОНТАКТНОЙ МОДЕЛИ ПРИ МОДЕЛИРОВАНИИ СЕМЯН ГОРОХА МЕТОДОМ ДИСКРЕТНЫХ ЭЛЕМЕНТОВ
DOI 10.12737/2073-0462-2024-54-60 УДК 631.3:004.942
Ключевые слова:
моделирование, метод дискретных элементов, калибровка, угол естественного откоса, контактная модель, семена гороха.Аннотация
Неотъемлемой частью технологических операций в сельском хозяйстве при посеве, уборке, транспортировке и послеуборочной переработке является воздействие рабочих органов машин на семена сельскохозяйственных культур. Для повышения эффективности работы машин и снижения травмируемости семян необходимо совершенствовать конструктивно-технологические параметры рабочих органов. В настоящее время наиболее перспективным методом при теоретическом обосновании параметров машин, работающих с семенами, и совершенствовании их конструкции является моделирование методом дискретных элементов. Исследование проводится с целью обоснования параметров контактной модели дискретных элементов при моделировании семян гороха. Обоснование параметров контактной модели проводилось по результатам тестирования по углу откоса и свода при высыпании семян. Для анализа угла естественного откоса и свода использовали прозрачный прямоугольный контейнер, при высыпании семян из верхней части которого оставшиеся семена образуют угол свода, а осыпавшиеся – угол откоса. Оценка коэффициентов уравнений регрессии изменения углов свода и откоса при осыпании семян в контейнере от параметров выбранной контактной линейной вязкоупругой модели позволили установить значимый параметр - коэффициент динамического трения между частицами. Характер изменения угла естественного откоса семян гороха от влажности идентичен изменению данного угла для частиц, смоделированных методом дискретных элементов, при коэффициенте их восстановления v=0,2 и коэффициенте динамического трения между ними fd =0,15…0,17. Полученные в ходе реализации экспериментов зависимости угла естественного откоса от влажности семян гороха и коэффициента динамического трения между частицами представляют из себя номограмму выбора коэффициента динамического трения между частицами fd для контактной линейной вязкоупругой модели в зависимости от влажности семян гороха при моделировании методом дискретных элементов.
Литература
1. Horabik J., Molenda M. Parameters and contact models for DEM simulations of agricultural granular materials: A review // Biosystems Engineering. 2016. No. 147. P. 206-225.
2. Validation and Calibration of Maize Seed–Soil Inter-Parameters Based on the Discrete Element Method / L. Zhou, Q. Dong, J. Yu, et al. // Agronomy. 2015. Vol. 13. No. 8. 2115. URL: https://www.researchgate.net/publication/373134767
3. Coetzee C. J. Particle upscaling: Calibration and validation of the discrete element method // Powder technology. 2019. No. 344. P. 487-503.
4. Parafiniuk P., Molenda M., Horabik J. Influence of particle shape and sample width on uniaxial compression of assembly of prolate spheroids examined by discrete element method // Physica A: Statistical Mechanics and its Applications. 2014. No. 416. P. 279-289.
5. Weir G., Tallon S. The coefficient of restitution for normal incident, low velocity particle impacts // Chemical Engineering Science. 2005. Vol. 60. No. 13. P. 3637-3647.
6. Determination of the dynamical behaviour of biological materials during impact using a pendulum device / M. Van Zeebroeck, E. Tijskens, P. Van Liedekerke, et al. // Journal of sound and vibration. 2003. Vol. 266. No. 3. P. 465-480.
7. Predicting discharge dynamics of wet cohesive particles from a rectangular hopper using the discrete element method (DEM) / A. Anand, J.S. Curtis, C.R. Wassgren, et al. // Chemical Engineering Science. 2009. Vol. 64. No. 24. P. 5268-5275.
8. Method of measurement of coefficient of friction between pairs of metallic and organic objects / J. Łukaszuk, M. Molenda, J. Horabik, et al. // Acta Agrophysica. 2009. Vol. 13. No. 2. P. 407-418.
9. Material and interaction properties of selected grains and oilseeds for modeling discrete particles / J.M. Boac, M.E. Casada, R.G. Maghirang, et al. // American Society of Agricultural and Biological Engineers. 2009. - С 1.
10. Liping Z., Zhang L., Zheng W. Fertilizer Feeding Mechanism and Experimental Study of a Spiral GroovedWheel Fertilizer Feeder // J Eng Sci Tech Review. 2018. Vol. 11. P. 107–115.
11. A modelling and verification approach for soybean seed particles using the discrete element method / T. Xu, J. Yu, Y. Yu et al. //Advanced Powder Technology. 2018. Vol. 29. No. 12. P. 3274-3290.
12. Sharaby N., Doroshenko A., Butovchenko A. Modelling and verification of sesame seed particles using the discrete element method //Journal of Agricultural Engineering. 2022. Vol. 53. No. 2. URL:https://www.agroengineering.org/index.php/jae/article/view/1286
13. Исследования угла естественного откоса компонентов зерносмеси / Н.П. Тишанинов, А.В. Анашкин, К.Н. Тишанинов и др. // Наука в центральной России. №5 (47). 2020. С 31-40
14. Fast and precise DEM parameter calibration for Cucurbita ficifolia seeds / X. Ding, B. Wang, Z. He, et al. // Biosystems Engineering. 2023. Vol. 236. P. 258-276.
15. Wang S., Yu Z., Zhang W. Study on the modeling method of sunflower seed particles based on the discrete element method // Computers and Electronics in Agriculture. 2022. Vol. 198. 107012. URL: https: //www. sciencedirect.com /science/article/pii/S0168169922003295
16. Сельскохозяйственные материалы (виды, состав, свойства) / Н.Г. Ковалев, Г.А. Хайлис, М.М. Ковалёв. М.: ИК «Родник», 1998. 208 с.
1. Horabik J, Molenda M. Parameters and contact models for DEM simulations of agricultural granular materials: a review. Biosystems Engineering. 2016; 147. 206-225 p.
2. Zhou L, Dong Q, Yu J, Wang Y, Chen Y, Li M, Wang W, Yu Y, Yuan J. Validation and calibration of maize seedsoil interparameters based on the discrete element method. [Internet]. Agronomy. 2015; 13(8). 2115. Available from: https://www.researchgate.net/publication/373134767
3. Coetzee CJ. Particle upscaling: calibration and validation of the discrete element method. Powder technology. 2019; Vol.344. 487-503 p.
4. Parafiniuk P, Molenda M, Horabik J. Influence of particle shape and sample width on uniaxial compression of assembly of prolate spheroids examined by discrete element method. Physica A: statistical mechanics and its applications. 2014; Vol.416. 279-289 p.
5. Weir G, Tallon S. The coefficient of restitution for normal incident, low velocity particle impacts. Chemical Engineering Science. 2005; Vol.60. 13. 3637-3647 p.
6. Van Zeebroeck M, Tijskens E, Van Liedekerke P, Deli V, De Baerdemaeker J, Ramon H. Determination of the dynamical behaviour of biological materials during impact using a pendulum device. Journal of sound and vibration. 2003; 266(3), 465-480 p.
7. Anand A, Curtis JS, Wassgren CR, Hancock BC, Ketterhagen WR. Predicting discharge dynamics of wet cohesive particles from a rectangular hopper using the discrete element method (DEM). Chemical Engineering Science. 2009; 64 (24), 5268-5275 p.
8. Lukaszuk J, Molenda M, Horabik J, Wiacek J. Method of measurement of coefficient of friction between pairs of metallic and organic objects. Acta Agrophysica. 2009; 13(2). 407-418 p.
9. Boac JM, Casada ME, Maghirang RG, Harner JP. Material and interaction properties of selected grains and oilseeds for modeling discrete particles. American Society of Agricultural and Biological Engineers. 2009; June 21-June 24, 1 p.
10. Liping Z, Zhang L, Zheng W. Fertilizer feeding mechanism and experimental study of a spiral grooved-wheel fertilizer feeder. J Eng Sci Tech Review. 2018; 11. 107-115 p.
11. Xu T, Yu J, Yu Y, Wang Y. A modelling and verification approach for soybean seed particles using the discrete element method. Advanced Powder Technology. 2018; Vol.29. 12. 3274-3290 p.
12. Sharaby N, Doroshenko A, Butovchenko A. Modelling and verification of sesame seed particles using the discrete element method. Journal of Agricultural Engineering. 2022; Vol.53. 2. Available from: https://www.agroengineering.org/index.php/jae/article/view/1286
13. Tishaninov NP, Anashkin AV, Tishaninov KN. [Research of the angle of repose of grain mixture components]. Nauka v tsentralnoy Rossii. 2020; 5 (47). 31-40 p.
14. Ding X, Wang B, He Z, Shi Y, Li K, Cui Y, Yang Q. Fast and precise DEM parameter calibration for Cucurbita ficifolia seeds. Biosystems Engineering. 2023; 236. 258-276 p.
15. Wang S, Yu Z, Zhang W. Study on the modeling method of sunflower seed particles based on the discrete element method. Computers and Electronics in Agriculture. 2022; Vol.198. 107012 p. Available from: https: //www. sciencedirect.com /science/article/pii/S0168169922003295
16. Kovalev NG, Khailis GA, Kovalev MM. Selskokhozyaystvennye materialy (vidy, sostav, svoystva). [Agricultural materials (types, composition, properties)]. Moscow: IK “Rodnik”. 1998; 208 p.
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Категории
Лицензия
Copyright (c) 2026 ВЕСТНИК Казанского государственного аграрного университета
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Метаданные научных статей, включая название, аннотацию, сведения об авторах, список литературы, идентификаторы и иные элементы библиографического описания для дальнейшего неограниченного использования, передаются в редакцию с правом их неограниченного использования на условиях открытой лицензии Creative Commons Attribution (CC BY).
