趙富強(qiáng) 鄧海龍 解璨銘 董 競(jìng) 李玉貴 王 鐵

1.太原科技大學(xué)重型機(jī)械教育部工程研究中心，太原，0300242.太原理工大學(xué)齒輪研究所，太原，030024

0 引言

隨著城市化進(jìn)程的提速升級(jí)，道路清掃車逐漸成為解決城市道路保潔的有效工具。吸塵口是清掃車吸塵系統(tǒng)的重要部件之一，其結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的合理性直接影響清掃車的吸塵效率。垃圾顆粒駐留時(shí)間是研究清掃車吸塵口垃圾顆粒運(yùn)動(dòng)規(guī)律的要素之一,其時(shí)間長(zhǎng)短將影響清掃車的吸塵效率。預(yù)測(cè)垃圾顆粒駐留時(shí)間能夠?yàn)槲鼔m口結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)和作業(yè)裝置轉(zhuǎn)速控制提供可靠依據(jù)，因此，有必要建立垃圾顆粒駐留時(shí)間預(yù)測(cè)模型。垃圾顆粒駐留時(shí)間受路面顆粒的屬性及分布密度、吸塵氣流的分布特性、吸塵口結(jié)構(gòu)等多因素的作用，這些因素之間函數(shù)關(guān)系不明確。垃圾顆粒駐留時(shí)間在這些因素的非線性作用下難以用精確的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行計(jì)算。

目前，清掃車吸塵口結(jié)構(gòu)類、固相類和氣相類因素對(duì)吸塵口垃圾顆粒流動(dòng)的影響成為該領(lǐng)域的研究方向。文獻(xiàn)[1]考慮了出口直徑、出口傾角等結(jié)構(gòu)因素對(duì)垃圾顆粒運(yùn)動(dòng)的氣相流場(chǎng)的影響；文獻(xiàn)[2]研究了負(fù)壓氣流吸拾垃圾顆粒的仿真分析中擴(kuò)展區(qū)域?qū)夤虄上嗔鞯挠绊懀晃墨I(xiàn)[3]研究了吸塵口前擋板曲率、后擋板傾角等結(jié)構(gòu)因素對(duì)入口氣流速度的影響；文獻(xiàn)[4]采用了模糊灰色關(guān)聯(lián)模型進(jìn)行研究，并考慮了吸塵負(fù)壓、顆粒直徑和環(huán)境溫度3個(gè)因素對(duì)垃圾顆粒駐留時(shí)間的影響；文獻(xiàn)[5]考慮了補(bǔ)氣流道、腔體等結(jié)構(gòu)因素對(duì)垃圾顆粒運(yùn)動(dòng)的影響。上述研究均屬于考慮單類或兩類因素對(duì)垃圾顆粒運(yùn)動(dòng)特性與駐留時(shí)間的研究。

對(duì)清掃車吸塵口吸拾性能的求解主要是采用數(shù)值模擬和試驗(yàn)方法。其中，文獻(xiàn)[6]中提出對(duì)吸塵口結(jié)構(gòu)的研究采取數(shù)值模擬的方法，但需要以網(wǎng)格劃分及網(wǎng)格數(shù)量無關(guān)性分析為前提，且數(shù)值模擬求解耗時(shí)長(zhǎng)；文獻(xiàn)[4]針對(duì)干式環(huán)衛(wèi)吸掃車的吸塵口進(jìn)行了建模和數(shù)值模擬，得到了吸塵口內(nèi)部流場(chǎng)分布、塵粒的運(yùn)動(dòng)軌跡及駐留時(shí)間，并進(jìn)行了優(yōu)化研究;文獻(xiàn)[7]通過數(shù)值模擬方法分析了吸塵口結(jié)構(gòu)參數(shù)對(duì)吸塵能力的影響，以優(yōu)化吸塵口結(jié)構(gòu)。上述研究是采用數(shù)值模擬的方法，對(duì)吸塵口進(jìn)行氣固兩相流仿真，該方法劃分網(wǎng)格繁瑣、求解困難、仿真速度慢，且對(duì)于多因素求解模型，該方法模擬過程復(fù)雜，計(jì)算過程累計(jì)誤差大，精度低。吸塵口性能試驗(yàn)研究多采用正交試驗(yàn)的方法，文獻(xiàn)[4]采用正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法對(duì)3個(gè)因素影響下的清掃車吸嘴結(jié)構(gòu)進(jìn)行研究;文獻(xiàn)[8]中提出用正交試驗(yàn)方法來進(jìn)行多因素、多水平對(duì)指標(biāo)的影響研究；文獻(xiàn)[9]針對(duì)旋風(fēng)分離器多結(jié)構(gòu)參數(shù)的變化,以回歸正交試驗(yàn)法為試驗(yàn)方案,建立了回歸數(shù)學(xué)模型，確立了影響分離效率的主要因素;文獻(xiàn)[10]利用正交試驗(yàn)進(jìn)行試驗(yàn)，分析了各因素對(duì)氣固兩相流能耗的影響。上述研究中試驗(yàn)工作量大，集中采樣數(shù)據(jù)點(diǎn)多，試驗(yàn)求解只能評(píng)價(jià)影響因素主次，未能全面考慮影響因素及各種影響因素的取值范圍。

徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(radial basis function neural network ，RBFNN)具有較好的魯棒性及容錯(cuò)性等優(yōu)勢(shì)，被廣泛應(yīng)用到預(yù)測(cè)、控制等領(lǐng)域[11]。文獻(xiàn)[12]提出了一種基于粒子群優(yōu)化RBFNN的鋰離子電池健康狀態(tài)(SOH)預(yù)測(cè)方法；文獻(xiàn)[13]提出了一種基于RBFNN的過載加速度的預(yù)測(cè)方法；文獻(xiàn)[14]提出了一種以RBFNN為模型的多步預(yù)測(cè)控制方法。此外，文獻(xiàn)[15]提出了一種基于熵的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，采用分配熵?zé)o序指數(shù)以獲取參數(shù)的變化;文獻(xiàn)[16]提出了一種基于熵的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混合算法，熵單位指數(shù)作用于調(diào)整多層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入。

綜上所述，本文針對(duì)多因素作用下垃圾顆粒駐留時(shí)間預(yù)測(cè)難的問題，考慮固相、氣相和結(jié)構(gòu)三類因素，運(yùn)用拉丁超立方試驗(yàn)方法[17]獲得試驗(yàn)樣本，采用基于熵值法的RBFNN預(yù)測(cè)模型分析上述三類因素對(duì)垃圾顆粒駐留時(shí)間的影響；在垃圾顆粒駐留時(shí)間預(yù)測(cè)問題中，顆粒直徑、吸塵負(fù)壓等因素的變化會(huì)對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果產(chǎn)生干擾，因此，在輸入數(shù)據(jù)擾動(dòng)量中采用熵值法求解的因素權(quán)重，以提高預(yù)測(cè)精度。

1 影響因素分析

1.1 吸塵口結(jié)構(gòu)

本文以清掃車單吸式吸塵口為研究對(duì)象，吸塵口由滾刷、殼體、吸塵管、超聲波傳感器、進(jìn)氣口和出氣口等組成，吸塵負(fù)壓可調(diào)，如圖1a所示。吸塵口工作原理如圖1b所示，路面垃圾顆粒在滾刷作用下由進(jìn)氣口運(yùn)動(dòng)到殼體內(nèi)，吸塵管連接風(fēng)機(jī)，吸塵口內(nèi)的垃圾顆粒在負(fù)壓氣流的作用下，從出氣口吸出。在工作過程中，吸塵口吸拾垃圾顆粒的性能直接影響清掃車的吸塵效率。

1.出氣口 2.吸塵管 3.殼體 4.滾刷 5.進(jìn)氣口 6.超聲波傳感器 (a)吸塵口模型 (b)工作示意圖圖1 單吸式吸塵口結(jié)構(gòu)Fig.1 Structure of the single suction port

1.2 垃圾顆粒駐留時(shí)間的多因素預(yù)測(cè)模型

影響垃圾顆粒駐留時(shí)間的因素按作用機(jī)理分為固相、氣相和結(jié)構(gòu)三類。其中，固相類因素取決于垃圾顆粒的屬性及分布特性；氣相類因素受到吸塵裝置工作參數(shù)的影響，吸塵負(fù)壓對(duì)腔體內(nèi)壓力和速度分布有決定性作用，滾刷轉(zhuǎn)速間接作用于腔體內(nèi)的流場(chǎng)，且兩者共同作用時(shí)，與流場(chǎng)速度之間成非線性關(guān)系[18]；結(jié)構(gòu)類因素取決于吸塵口的結(jié)構(gòu)參數(shù)，影響能量損耗、流場(chǎng)分布。

基于以上影響參數(shù)，建立垃圾顆粒駐留時(shí)間T關(guān)于空間位置(x,y,z)的多因素模型：

T(x,y,z)=T(X1，X2，X3)

(1)

X1=(x11,x12,x13)T

X2=(x21,x22,x23)T

X3=(x31)T

式中，T為垃圾顆粒駐留時(shí)間;X1為固相類因素;x11為顆粒密度；x12為顆粒直徑；x13為顆粒流量；X2為氣相類因素；x21為吸塵負(fù)壓；x22為滾刷轉(zhuǎn)速；x23為環(huán)境溫度；X3為結(jié)構(gòu)類因素；x31為吸塵管直徑。

垃圾顆粒駐留時(shí)間T是由不同影響因素條件下的仿真模擬值或試驗(yàn)測(cè)試值組成的訓(xùn)練樣本集，通過本文提出的基于熵值法的RBFNN算法，求得給定影響因素下的預(yù)測(cè)值。

2 基于熵值法的RBFNN算法

熵值法可用來判斷指標(biāo)的離散程度，離散程度越大，對(duì)指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)的影響越大。同時(shí)，RBFNN具有最佳逼近性能和全局最優(yōu)特性，能通過大量離散點(diǎn)逼近未知的非線性函數(shù)，可實(shí)現(xiàn)對(duì)垃圾顆粒駐留時(shí)間模型的預(yù)測(cè)，因此，本文提出基于熵值法的RBFNN預(yù)測(cè)方法來分析三類因素共同作用下的垃圾顆粒駐留時(shí)間。

2.1 熵值法求解多因素權(quán)重[19]

為了分析各因素變化對(duì)垃圾顆粒駐留時(shí)間的影響，采用熵值法求解n個(gè)試驗(yàn)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的因素權(quán)重，具體步驟如下。

(1)計(jì)算每個(gè)試驗(yàn)點(diǎn)中單個(gè)因素占全部試驗(yàn)點(diǎn)中該因素的比重：

(2)

式中，zij為第i個(gè)試驗(yàn)點(diǎn)的第j項(xiàng)因素的影響程度。

(2)分析第j項(xiàng)因素的熵值：

(3)

(3)計(jì)算信息熵冗余度：

gj=1-ej

(4)

(4)計(jì)算各因素的權(quán)重：

(5)

2.2 添加權(quán)重?cái)_動(dòng)的RBFNN算法

對(duì)試驗(yàn)點(diǎn)矩陣添加擾動(dòng)，建立基于熵值法的RBFNN預(yù)測(cè)模型。RBFNN模型表示為(m-g-1)，其中，各因素作為輸入層，輸入層的節(jié)點(diǎn)為m個(gè)；隱含層的節(jié)點(diǎn)為g個(gè)；垃圾顆粒駐留時(shí)間為輸出層，輸出層的節(jié)點(diǎn)數(shù)為1。

定義由n個(gè)試驗(yàn)點(diǎn)組成試驗(yàn)點(diǎn)矩陣Yn×m；在n個(gè)試驗(yàn)點(diǎn)中選l個(gè)試驗(yàn)點(diǎn)組成矩陣Yl×m，將該矩陣作為訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入值，對(duì)應(yīng)的垃圾顆粒駐留時(shí)間試驗(yàn)值ti作為輸出值。剩余的h(h=n-l)個(gè)試驗(yàn)點(diǎn)組成矩陣Yh×m，將該矩陣作為預(yù)測(cè)模型的輸入值，對(duì)應(yīng)的垃圾顆粒駐留時(shí)間預(yù)測(cè)值ui作為輸出值，得到RBFNN模型的輸出誤差：

(6)

式中，h為預(yù)測(cè)試驗(yàn)點(diǎn)個(gè)數(shù)。

調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)精度的步驟如下。

(1)由式(5)求得影響吸拾性能的多因素初始權(quán)重后，對(duì)l個(gè)試驗(yàn)點(diǎn)組成的矩陣Yl×m添加擾動(dòng)，生成擾動(dòng)試驗(yàn)點(diǎn)矩陣：

(7)

P=(1,1,…,1)T

V′=V+α

(8)

α=(α1,α2,…,αm)

V=[V1V2…Vm]

(9)

(10)

式中，r為離差設(shè)定值。

通過尋找擾動(dòng)試驗(yàn)點(diǎn)和原試驗(yàn)點(diǎn)的離差極小值，以保證此算法的可靠性；利用模型輸出誤差保證基于熵值法的RBFNN模型的預(yù)測(cè)精度。

3 吸塵口試驗(yàn)分析

3.1 影響垃圾顆粒駐留時(shí)間的因素分析

影響垃圾顆粒駐留時(shí)間的3類因素及取值范圍見表1，其中，固相類因素個(gè)數(shù)a取3，氣相類因素個(gè)數(shù)b取2，結(jié)構(gòu)類因素個(gè)數(shù)p取1。

表1 因素類型及范圍

根據(jù)太原市道路垃圾直徑、類型及分布密度選擇顆粒直徑、顆粒密度及顆粒流量[20]；根據(jù)清掃速度在3～20 m/s的中型清掃車的滾刷轉(zhuǎn)速及風(fēng)機(jī)風(fēng)壓選擇滾刷轉(zhuǎn)速和吸塵負(fù)壓；結(jié)構(gòu)類因素選擇吸塵管直徑，吸塵管直徑取值范圍依據(jù)吸塵腔內(nèi)的壓力損失及平均氣流速度來確定[21]。依據(jù)上述因素類型及范圍設(shè)計(jì)吸塵口試驗(yàn)，并獲取試驗(yàn)點(diǎn)矩陣Yn×m，分別以仿真試驗(yàn)[22]和測(cè)試試驗(yàn)兩種方法求解垃圾顆粒駐留時(shí)間ti(i=1,2,…，n)。

3.2 吸塵口仿真模擬試驗(yàn)分析

仿真模擬試驗(yàn)采用拉丁超立方試驗(yàn)方法，設(shè)計(jì)包含6個(gè)影響因素的100個(gè)試驗(yàn)點(diǎn)。采樣空間分為3層，每層橫/縱坐標(biāo)各代表1個(gè)影響因素；將各影響因素的取值范圍等分成100個(gè)區(qū)間，則每層可得到100×100個(gè)子域；再在各子域中隨機(jī)抽取1個(gè)點(diǎn)，將這些點(diǎn)取整組成一組向量作為影響因素的樣本；將樣本代入吸塵口仿真模型中得到氣相流場(chǎng)特性和垃圾顆粒運(yùn)動(dòng)軌跡。

以其中1個(gè)試驗(yàn)點(diǎn)仿真結(jié)果為例進(jìn)行分析，該試驗(yàn)點(diǎn)的輸入影響因素如下：顆粒直徑d為1 mm，顆粒密度ρ為1 200 kg/m3，顆粒流量q為50 g/s，滾刷轉(zhuǎn)速nr為450 r/min，吸塵負(fù)壓ps為3.5 kPa，吸塵管直徑D為110 mm。

圖2 吸塵腔體內(nèi)的氣體流線Fig.2 Gas flow in the suction chamber

吸塵腔內(nèi)的氣體流線仿真結(jié)果見圖2。外界氣體受到腔內(nèi)負(fù)壓的作用，從吸塵口底部進(jìn)入，繞過滾刷的氣流由吸塵腔到達(dá)吸塵管。由于吸塵腔兩側(cè)氣流向上的運(yùn)動(dòng)被殼體限制，氣流向中間運(yùn)動(dòng)，與繞過滾刷的其他氣流相撞，因此，在滾刷兩側(cè)上部位置產(chǎn)生渦流。由圖2可以看出，吸塵管附近的平均氣流速度為35 m/s，達(dá)到了吸拾垃圾顆粒的最小速度，因此吸塵腔內(nèi)的垃圾顆粒在氣流的帶動(dòng)下從吸塵管排出。

垃圾顆粒在吸塵腔內(nèi)的運(yùn)動(dòng)軌跡見圖3，可以看出，垃圾顆粒通過滾刷刷毛獲得初速度后，兩側(cè)的垃圾顆粒受到腔體內(nèi)渦流的作用與腔體發(fā)生多次碰撞，而中間的垃圾顆粒在速度較高氣流的作用下直接由吸塵管排出。由圖3可知顆粒不同時(shí)刻在腔體內(nèi)的位置，從而可大致判斷顆粒在吸塵口中的駐留時(shí)間。

圖3 垃圾顆粒運(yùn)動(dòng)軌跡Fig.3 Trajectory of waste particles

采用熵值法的RBFNN算法對(duì)仿真試驗(yàn)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)分析的具體迭代過程如下。

(1)將100個(gè)試驗(yàn)點(diǎn)組成矩陣Y100×6，選取其中80個(gè)試驗(yàn)點(diǎn)組成矩陣Y80×6，其余20個(gè)試驗(yàn)點(diǎn)組成矩陣Y20×6。將矩陣Y80×6作為訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入值，垃圾顆粒駐留時(shí)間試驗(yàn)值ti作為輸出值；將矩陣Y20×6作為預(yù)測(cè)模型的輸入值，垃圾顆粒駐留時(shí)間預(yù)測(cè)值ui作為輸出值。

(4)將矩陣Y20×6及對(duì)應(yīng)的垃圾顆粒駐留時(shí)間ui作為RBFNN模型的預(yù)測(cè)值，依據(jù)迭代終止條件(式(9))，判斷模型精度是否滿足條件，若不滿足，則返回步驟(2)；若滿足，則可執(zhí)行下一步。

3.3 吸塵口測(cè)試試驗(yàn)分析

在自主研發(fā)的清掃車吸拾性能試驗(yàn)臺(tái)上進(jìn)行了吸塵口垃圾顆粒駐留時(shí)間的測(cè)試試驗(yàn)，如圖4所示。該試驗(yàn)臺(tái)能模擬清掃車吸塵裝置工作，吸塵電機(jī)額定功率為4.0 kW，風(fēng)機(jī)全壓為7 kPa，滾刷電機(jī)功率為0.6 kW，滾刷額定轉(zhuǎn)速為900 r/min。采用滾刷電機(jī)控制器調(diào)節(jié)滾刷電機(jī)轉(zhuǎn)速，以使?jié)L刷轉(zhuǎn)速與仿真邊界條件中的滾刷轉(zhuǎn)速保持一致。采用吸塵電機(jī)控制器調(diào)節(jié)吸塵電機(jī)轉(zhuǎn)速，以使吸塵管的吸塵負(fù)壓與仿真邊界條件中的吸塵負(fù)壓保持一致。

(a)整體結(jié)構(gòu) (b)吸塵口圖4 清掃車吸拾性能試驗(yàn)臺(tái)Fig.4 Test platform of sweeper pick up performance

數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)由安裝在進(jìn)氣口、吸塵腔、出氣口、風(fēng)機(jī)進(jìn)口和風(fēng)機(jī)出口位置的差壓變送器，安裝出氣口位置的超聲波傳感器，安裝在滾刷的激光測(cè)距傳感器和安裝在電機(jī)支架上的磁電式轉(zhuǎn)速傳感器組成，各傳感器的型號(hào)及參數(shù)見表2。差壓變送器用于采集吸塵裝置的風(fēng)壓信號(hào)，磁電式轉(zhuǎn)速傳感器用于采集吸塵電機(jī)和滾刷電機(jī)的轉(zhuǎn)速。

表2 傳感器型號(hào)及參數(shù)

圖5 數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)Fig.5 Data acquisition system

數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)接收激光測(cè)距傳感器、超聲波傳感器等采集的信號(hào)，并輸出垃圾顆粒駐留時(shí)間，如圖5所示。將激光測(cè)距傳感器測(cè)得垃圾顆粒到達(dá)滾刷前側(cè)的時(shí)刻作為起始時(shí)刻，將超聲波傳感器測(cè)得垃圾顆粒流全部通過出氣口的時(shí)刻作為終止時(shí)刻。

測(cè)試時(shí)，根據(jù)各試驗(yàn)點(diǎn)的6個(gè)因素值設(shè)置試驗(yàn)狀態(tài)，為了減小試驗(yàn)誤差，對(duì)各試驗(yàn)點(diǎn)重復(fù)測(cè)試3次，將所測(cè)得的時(shí)間取平均值作為測(cè)試值，再依次測(cè)試得到其余試驗(yàn)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的垃圾顆粒駐留時(shí)間。

4 結(jié)果分析

由吸塵口測(cè)試試驗(yàn)得到全部試驗(yàn)點(diǎn)的垃圾顆粒駐留時(shí)間后，選取吸塵口測(cè)試試驗(yàn)中前80個(gè)試驗(yàn)點(diǎn)作為RBFNN預(yù)測(cè)模型訓(xùn)練樣本，剩余20個(gè)的試驗(yàn)點(diǎn)作為預(yù)測(cè)樣本。將預(yù)測(cè)樣本所對(duì)應(yīng)的仿真值和測(cè)試值進(jìn)行比較，見圖6，可以看出，仿真值與測(cè)試值的變化趨勢(shì)一致，且測(cè)試值略大于仿真值，其原因是仿真時(shí)不考慮吸塵口漏風(fēng)等壓力損失，導(dǎo)致垃圾顆粒駐留時(shí)間偏小。

圖6 垃圾顆粒駐留時(shí)間測(cè)試值和仿真值Fig.6 Experiment and simulation values of the residence time of waste particles

圖7 垃圾顆粒駐留時(shí)間測(cè)試值和預(yù)測(cè)值Fig.7 Experiment and prediction value of the residence time of waste particles

將基于熵值法的RBFNN預(yù)測(cè)模型和傳統(tǒng)RBFNN預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)值與測(cè)試值進(jìn)行比較，見圖7，可以看出，基于熵值法的RBFNN預(yù)測(cè)值、傳統(tǒng)RBFNN算法的預(yù)測(cè)值和試驗(yàn)測(cè)試值的變化趨勢(shì)一致。對(duì)比測(cè)試值與預(yù)測(cè)值可知(表3)，采用傳統(tǒng)RBFNN算法的平均誤差0.54 s明顯大于采用基于熵值法的RBFNN算法的平均誤差0.23 s，此外，采用傳統(tǒng)RBFNN算法的最大誤差1.02 s也大于采用基于熵值法的RBFNN算法的最大誤差0.51 s。由此可知，基于熵值法的RBFNN的預(yù)測(cè)模型具有較高的預(yù)測(cè)精度。

表3 測(cè)試值與預(yù)測(cè)值對(duì)比

5 結(jié)論

(1)本文提出了一種基于熵值法RBFNN的垃圾顆粒駐留時(shí)間預(yù)測(cè)方法，該方法考慮了顆粒直徑、顆粒密度、顆粒流量、滾刷轉(zhuǎn)速、吸塵負(fù)壓、吸塵管直徑等6個(gè)因素，并對(duì)試驗(yàn)點(diǎn)進(jìn)行了垃圾顆粒駐留時(shí)間的仿真模擬和試驗(yàn)測(cè)試。

(2)與傳統(tǒng)RBFNN算法對(duì)比可知，采用基于熵值法的RBFNN算法進(jìn)行吸塵口垃圾顆粒駐留時(shí)間預(yù)測(cè)，其預(yù)測(cè)值的平均誤差與最大誤差均小于傳統(tǒng)RBFNN算法預(yù)測(cè)值的平均誤差與最大誤差，因此所提方法具有求解精度高的優(yōu)點(diǎn)。

(3)所提方法有助于解決吸塵口垃圾顆粒駐留時(shí)間預(yù)測(cè)不準(zhǔn)確的問題，為提高清掃車吸塵口優(yōu)化設(shè)計(jì)提供參考。