Цифровой двойник системы очистки и транспортировки зерна селекционного комбайна

Полный текст

Введение

В соответствии с Доктриной продовольственной безопасности Российской Федерации уровень самообеспечения по семенам основных сельскохозяйственных культур отечественной селекции должен составлять не менее 75 %. По последним данными Министерства сельского хозяйства Российской Федерации обеспеченность отечественными семенами по яровым, зерновым и зернобобовым культурам составляет 70,14 % С учетом сложной геополитической обстановки, санкционного давления и международной изоляции со стороны в том числе крупнейших международных поставщиков семенного материала, проблема производства семян отечественной селекции для обеспечения продовольственной безопасности является как никогда актуальной, а создание современной высокотехнологичной селекционной и семеноводческой техники отечественного производства, которая отвечает специфическим задачам производителей семенного материала и современным требованиям, обладая высокими показателями экономической эффективности, экологичности, охраны труда является актуальной задачей. При совершенствовании существующей техники, а также при создании новой необходима проработка значительного количества идей и вариантов с целью выявления наиболее перспективных, однако для получения информации о протекании технологических процессов внутри систем необходимо изготовление опытных образцов, существенно увеличивает стоимость и сроки проектирования и тестирования гипотез. Цифровые двойники отдельных элементов систем, позволяют проводить моделирование технологических процессов протекающих при использовании рабочих органах сельскохозяйственных машин, при этом варьировать физико-механическими свойствами обрабатываемых сельскохозяйственных культур.

В современном селекционном и семеноводческом производствах ключевым параметром является технологическая обеспеченность работ, а также высокий уровень используемой техники. По оценкам экспертов, уровень обеспеченности ведущих специализированных центров селекционной техникой для подготовки делянок, посева и ухода за посевами не превышает 33 %, для уборки семян – 28 %, для послеуборочной доработки семян – 25 %, а уровень ее износа превышает 70 %. Стоит также учитывать тот факт, что селекционно-семеноводческая техника является узкоспециализированной, и в большинстве случаев создается для решения определенных задач в сфере механизации и автоматизации селекционных работ [1]. Дефицит данной техники, ее сильный износ, приводят к сохранению высокой доли ручного труда в отрасли, снижению скорости выполнения работ, несоблюдению сроков работ, нарушению агротехнических требований, повышенным потерям дорогостоящего семенного материала, высоким материальным затратам на производство. Таким образом, низкий уровень технического обеспечения является одним из сдерживающих факторов развития отечественной селекции и расширенного воспроизводства отечественного посевного материала [2]. Согласно распоряжению Правительства РФ от 23 ноября 2023 г. № 3309-р, цифровые технологии должны внедряться на всех этапах производственного цикла, включая разработку самоходной техники и совершенствовании подходов к разработке и использованию цифровых продуктов.

К селекционным и семеноводческим комбайнам предъявляются специфические требования, касающиеся очистки убираемого зерна: так, число сорных примесей не должно превышать 0,3% от массы зерна, при этом повреждение или дробление ценных дорогостоящих семян также не должно превышать 0,3%. Для повышения эффективности уборочных работ и снижения потерь зерна целесообразно применять дополнительные системы очистки и транспортировки [3-4]. Проектирование, отладка и калибровка таких систем является непростой инженерной задачей, требующей к тому же существенных временных и материальных затрат. С целью оптимизации процесса разработки, в соответствии с современными веяниями, проектирование проводится в среде CAD программных комплексах, первичная отладка и оптимизация конструкции – в программных комплексах для моделирования физических процессов, к которым относятся системы позволяющие моделировать движение отдельных частиц. Итогом такого моделирования является цифровая модель, которая с определённой долей вероятности позволяет получать характеристики технологического процесса на стадии проектирования, выявлять достоинства и недостатки проектируемой машины.

В данной работе приводится последовательность создания цифровой модели системы пневмотранспортирования семенного зернового вороха по трубопроводу к циклону.

Проблемами пневмотранспортирования, в том числе компонентов зернового вороха, как в горизонтальных так и вертикальных участках труб, а также описанию данных процессов с помощью цифровых моделей посвящено значительное количество работ [15, 16, 19, 23, 24, 29] позволяющих получить представление о существующем уровне моделирования данного процесса. По окончанию процесса транспортирования происходит осаждение частиц в циклоне с разделением частиц [12, 18, 25]. Для моделирования процесса движения частиц под действием сил движущегося воздушного потока необходимо определять поля скоростей и давлений в каждой точке объёма, а также кинематические параметры движение всех дискретных частиц и их взаимодействие [13, 14, 19, 21]. При этом необходимо учитывать свойства транспортируемого материала [17, 20, 22, 26, 27, 28, 38].

Цель исследования - создание цифрового двойника системы транспортировки и очистки с возможностью симуляции движения частиц в воздушном потоке.

Задачи работы:

• построение и оптимизация цифровой геометрической модели для возможного использования в имитационном моделировании протекающих в системе процессов;
• исследование состава зернового вороха и его характеристик;
• создание цифровых моделей транспортируемых частиц, имеющих схожие характеристики с реальными частицами зернового вороха;
• проведение имитационного моделирования движения частиц в воздушном потоке с использованием метода дискретно-элементного моделирования.

Материалы и методы

В основе данного исследования лежит метод дискретных элементов, разработанный Cundall и Strack в 1979 [31]. В начале исследования была составлена расчётная схема взаимного расположения основных элементов системы транспортировки и циклонной очистки зерна геометрические параметры которой соответствовали проектируемой системе для селекционного комбайна [5-7] (рис.1.)

Рис. 1 - Компоновочная схема системы очистки и транспортировки зерна

Fig. 1 - Composition diagram of grain cleaning and transportation system

Используя основные геометрические характеристики элементов и компоновочной схемы, были спроектированы 3D модели основных узлов системы очистки и транспортировки зерна – циклон, центробежный вентилятор, диффузор зернозаборника, трубопроводы и т.д., часть данных узлов представлены на рис.2.

а)                                                        б)                                            в)

Рис. 2. Основные узлы системы транспортировки и очистки, где

а) циклон, б) центробежный вентилятор, в) диффузор зернозаборника

Fig.2. Main assemblies of the transportation and cleaning system, where

1. a) cyclone, b) centrifugal fan, c) grain intake diffuser

Для оптимизации конструкции и проведения дискретно-элементного моделирования процесса транспортирования была получена модель внутреннего пространства системы транспортировки и очистки зерна, заполненного воздухом [8], которая фактически является составляющей цифрового двойника. Общий вид модели представлен на рис. 3.

Рис. 3 - Модель внутреннего пространства системы транспортировки и очистки зерна

Fig.3 - Model of the internal space of the grain transportation and cleaning system

Для проведения моделирования необходимо определение характеристик воздушного потока в каждом дискретном объёме системы и задание характеристик транспортируемых им частиц. Для этого был проведен анализ физических параметров зерна и примесей, поступающих в систему транспортировки и отчистки. В качестве примесей в зерновом ворохе присутствовали полова, ости, частицы соломин, мелкие обломки зерна, а также пыль с размером частиц около 50 мкм. Для определения средних размерных характеристик зерновок и примесей использовалось по 10 образцов зерновок сорта «Анфиса» и каждой из групп засорителей зернового вороха. Замеры масс частиц производились на аналитических весах OHAUSEX224/AD, процесс взвешивания представлен на рис.4

                        а)                                                                    б)

Рис. 4 - Взвешивание на аналитических весах зерна и сорных примесей,

где а) зерновка, б) осты

Fig.4 - Weighing on analytical scales of grain and weed impurities,

where a) grain, b) osti

Геометрические параметры измерены при помощи электронного штангенциркуля с точностью измерений до 0,01 мм. Средние значения параметров частиц и их моделей приведены в таблице 1.

Таблица 1 - Параметры частиц и их моделей

Table 1 - Parameters of particles and their models

Полученные данные использовались как исходные данные в дальнейшем моделировании в среде Ansys с дополнительными надстройками. Задана область генерации частиц в зернозаборнике, их масса и размеры, скорость воздушного потока.

При моделировании цифровой системы транспортировки и очистки зерна, и моделирование процесса пневмотранспортирования зерновой массы с её последующим осаждением в циклоне использовалась односторонняя постановка задачи, когда полученные характеристики воздушного потока передаются для последующего моделирования перемещения частиц, при этом не учитывается изменение воздушного потока за счёт наличия в воздушной среде частиц. При этом следует отметить, что односторонняя постановка задачи требует кратно меньше вычислительных мощностей и адекватно позволяет моделировать движение частиц с их малой плотностью относительно занимаемого ими объёма, как следствие не существенно изменяющими параметры воздушного потока.

При столкновении частиц со стенками системы и между собой учитывались силы гравитации, силы трения, нормальные и тангенциальные силы [33-37]. Нормальные силы, описанные законом Walton O. R. и Braun R. L. [32] упругой гистерезисной моделью, нормальная составляющая которой к плоскости контакта равна:

                                                   (1)

где  и - значение нагрузочной и разгрузочной контактных жесткости;

 и  - нормальные упругопластические контактные силы в текущий момент времени ;  - шаг моделирования; - изменение нормального перекрытия контактов частиц в течение текущего времени (положительное, когда частицы приближаются друг к другу, и отрицательное, когда отдаляются);  и  - значение нормального перекрытия в текущий и предыдущий момент времени;                                                           - константа, =0,001.

Упругофрикционная тангенциальная составляющая вычисляется по предельной упругой модели Кулона (Linear spring Coulomb limit model):

                      ;                                                   (2)

                    ,                                             (3)

где - значение тангенциальной силы в предыдущий момент времени; - тангенциальное относительное смещение частиц в течение временного интервала;  - тангенциальная жёсткость,  - коэффициент трения.

Исходная геометрия пневмотранспортирующей системы представлена на рис.5.

Рис. 5 - Геометрия системы пневмотранспортрования

Fig.5 - Geometry of pneumatic conveying system

Состав зернового вороха и его характеристики задавались с параметрами идентичными натуральным, представленным в таблице 1. Примеры задания характеристик материала представлены на рис.6.

Окна ввода физических параметров частиц на примере зерна и соломы представлены на рис.6.

Рис. 6 - Окна ввода данных характеристик частиц

Fig.6 - Particle characteristics data entry windows

При моделировании воздушных потоков скорость на входе в транспортирующе-сепарирующую систему составляла 30 м/с [9]. Визуализация скоростей и направлений воздушного потока представлены на рис.7.

а)                                                                    б)

в)

Рис. 7 - Визуализация скоростей и направлений воздушного потока:

а) общий вид, б) в циклоне, в) в зернозаборнике

Fig.7 - Visualization of velocities and directions of air flow:

1. a) general view, b) in the cyclone, c) in the grain collector

Генерация частиц производилась согласно указанным выше параметрам в прямоугольной области над зернозаборником, обозначенной красным прямоугольником на рис.8.

Рис. 8 - Область генерации частиц зернового вороха

Fig.8 - Area of grain pile particle generation

Для определения корректности геометрических параметров модели и определения возможности группы частиц преодолеть расстояние от места генерации до конечной точки по заданной траектории было проведено моделирование процесса движения примитивных частиц в воздушном потоке. Траектории движения частиц представлены на рис.9.

а)                                                                    б)

Рис. 9. Визуализация траекторий движения частиц в воздушном потоке:

а) в циклоне, б) общий вид.

Fig. 9 – Visualization of particle trajectories in an air stream:

1. a) in a cyclone, b) general appearance.

Симуляция движения зернового вороха по системе транспортировки и очистки зерна представлена на рис 10.

а)                                                                    б)

в)

Рис. 10 - Визуализация движения частиц зернового вороха в системе транспортировки и очистки:

а) в зернозаборнике, б) в изгибе трубопровода, в) в циклоне

в)

Fig.10 - Visualization of grain pile particle movement in the conveying and cleaning system:

1. a) in the grain intake, b) in the pipeline bend, c) in the cyclone

Экспериментальное исследование параметров воздушного потока в системе пневматической транспортировки и очистки зерна селекционного комбайна

Проведены замеры параметров скорости и расхода воздушного потока в системе пневматической транспортировки и очистки зерна селекционного комбайна с электроприводом рабочих органов. На рис. 11 представлена система транспортировки и очистки зерна селекционного комбайна.

а)                                                        б)

Рис. 11– селекционный комбайн с электроприводом рабочих органов:

а –  центробежный вентилятор; б – зернозаборник

Fig.11 - combine harvester with electric drive of working bodies:

a - centrifugal fan; b - grain intake device

Программа и методика испытаний подготовлена в соответствии с ГОСТ 12.3.018-79 «Система стандартов безопасности труда. Системы вентиляционные. Методы аэродинамических испытаний». Отбор проб параметров проводился в пяти мерных сечениях: вход вентилятора, выход из диффузора, вход в циклон, 1-й выход из циклона, 2-й выход из циклона (рис. 12 ).

Рис. 12 - Схема системы транспортировки и очистки зерна комбайна, мерные сечения отбора проб:

1 – вентилятор (вход); 2 – выход после зернозаборника; 3 – вход в циклон; 4 – верхний выход из циклона; 5 – нижний выход из циклона

Fig.12 - Scheme of the system of transportation and cleaning of combine grain, measured sections of sampling:

1 - fan (inlet); 2 - outlet after grain intake; 3 - entrance to cyclone; 4 - upper outlet from cyclone; 5 - lower outlet from cyclone

Сечения имеют цилиндрическую форму, диаметром D до 300 мм. В сечении 1-3 и 5 диаметр сечения составлял 120 мм, в сечении 4 – 300 мм. Координаты точек измерения скоростей определялись, как 0,12D с погрешностью отклонений не более ±10% от величины координаты (рис. 13).

Рис. 13 - Координаты измерения скоростей в воздуховодах цилиндрического сечения при D≤300 мм

Fig.13 - Coordinates of velocity measurement in cylindrical ducts at D≤300 mm

На каждой точке проведено по 6 измерений. Измерения проведены цифровым анемометром Testo405-v1 с диапазоном измерения скорости воздушного потока 0…10 м/с (рис. 14). Результаты измерений по сечениям представлены в таблице 2.

Рис. 14 - Измерение частоты вращения вала вентилятора и скорости воздушного потока

Fig.14 - Measuring fan shaft speed and airflow rate

Измерения частоты вращения вала проводились цифровым контактным тахометром DT 6236B. Однако, из-за ограниченного диапазона измерений анемометра Testo405-v1 проведение замеров оказалось возможным только при оборотах вращения вала вентилятора 1300 мин^-1, при дальнейшем повышении оборотов скорость воздушного потока существенно превышала 10 м/с.

Таблица 2 - Скорости потока воздуха , м/с в точках сечений и средние значения по сечению при частоте вращения вала вентилятора n_в=1300 об/мин

Table 2 - Air flow velocity , m/s at the cross-section points and average cross-section values at fan shaft speed = 1300 rpm

Характер изменения скорости в одной точке, а также средних значений относительно разных сечений позволяет сделать вывод о степени равномерности движения потока воздуха в системе селекционного комбайна с электроприводом [10].

Равномерность скорости потока воздуха оценивалась коэффициентом вариации интервалов между соседними колосьями, определяемый по формуле:

где – среднеквадратическое отклонение

где  – текущее значение измерения скорости потока воздуха, м/с;

 – среднее арифметическое измерений, см;

 – количество измерений

К расчёту коэффициента вариации принимаются значения измерения скорости , определяемые по правилу трёх сигм

Согласно формуле 3 и данных таблицы все значения могут быть использованы при расчётах.

Поток воздуха можно считать равномерным, если коэффициент равномерности не превышает 33%.

В соответствии с формулами 1, 2 и данными таблицы установлено, что коэффициент вариации в сечении 1 составляет 11%, в сечении 2 – 27%, в сечении 3 – 10%, в сечении 4 - 57%, в сечении 5 – 56%. Значения коэффициента равномерности в сечениях 4 и 5 говорит о неравномерности потоков, тем не менее, не влияющих на качество работы системы транспортировки и очистки зерна.

Расход воздуха определяли по формуле:

где , м² – площадь поперечного сечения.

Для круга .

Тогда расход воздуха по средним значениям скорости потока воздуха составит для сечений 1-5: 332,8; 320,8; 305,3; 162,8; 98,9 м³/ч соответственно.

Результаты и обсуждение

Был создан цифровой двойник системы транспортировки и очистки с возможностью симуляции движения частиц в воздушном потоке, для чего выполнено построение 3D-моделей для визуализации и симуляции процессов. Исследован состав частиц зернового вороха, проведены измерения их масс и геометрических размеров, построены 3D-модели типовых частиц. Проведено имитационное моделирование движения и сепарации частиц в воздушном потоке, позволяющее более глубоко оценить работоспособность системы.

Подобные виртуальные исследования позволяют проводить симуляции работы различных систем комбайна, варьируя различными параметрами и характеристиками системы – геометрическими размерами отдельных узлов, скоростью воздушного потока, составом и размерами частиц. Таким образом, возможно получить предварительные данные для различных по производительности машин, разных культур и их сортов, а современный уровень развитие методов моделирования и количество вычислительных мощностей обеспечивает достаточно высокую точность получаемых результатов. Создание цифровых двойников существенно оптимизирует процесс разработки, сокращая временные и экономические затраты, позволяя сократить необходимое количество дорогостоящих и сложных в производстве экспериментальных образцов, продолжительных испытаний, привязанных ко времени года, а используемые цифровые модели служат основой для производственной документации.

Выводы

Рассмотрена возможность проведения исследования в цифровой среде для конструкции, нуждающейся в оптимизации множества параметров, на примере системы транспортировки и очистки зерна в селекционном зерноуборочном комбайне.

Об авторах

Михаил Евгеньевич Чаплыгин

Email: misha_2728@yandex.ru
Россия

Андрей Владимирович Бутовченко

Email: ButovchenkoAV@yandex.ru
Россия

Кирилл Александрович Степанов

Автор, ответственный за переписку.
Email: 89999878895@mail.ru

Сергей Витальевич Белоусов

Email: sergey_belousov_87@mail.ru
Россия

Александр Сергеевич Овчаренко

Email: peterbilt@list.ru
Россия

Список литературы

Дополнительные файлы