魯超宇，王鳳花，賴慶輝，熊海輝，陳可凡，甘帥匯

(昆明理工大學 農(nóng)業(yè)與食品學院，云南 昆明 650500)

旋耕機是與拖拉機配套完成耕、耙作業(yè)的耕耘機械。因其具有碎土能力強、耕后地表平坦等特點，而得到了廣泛應用[1]。但我國各地土壤環(huán)境差異較大，適用的旋耕機種類不同。傳統(tǒng)的設計方法從用戶需求到產(chǎn)品圖紙的過程不僅周期長、效率低且需要有經(jīng)驗的工程師全程負責。因此,開發(fā)旋耕機智能設計專家系統(tǒng)有較高的實用價值。

專家系統(tǒng)是計算機人工智能的一個重要分支，其主要依托于知識工程及相關(guān)理論，利用大量同領(lǐng)域?qū)＜业闹R與經(jīng)驗，通過知識推理來解決特定領(lǐng)域中實際問題的智能計算機程序系統(tǒng)[2-3]。目前，專家系統(tǒng)在國內(nèi)外已有大量研究報道，但主要集中在航空航天、機床、動力機械、精密零件等先進制造業(yè)領(lǐng)域[4-8]。在農(nóng)業(yè)機械領(lǐng)域，李長林等[9]研究了高速插秧機底盤的知識表示方法，將知識庫、推理機和參數(shù)化模型融為一體，實現(xiàn)了底盤的快速設計。陳雨等[10]重點研究了大型收獲機械變速箱快速設計平臺的推理方法，在實際應用中可以不必考慮傳統(tǒng)參數(shù)化設計方法中復雜的零部件關(guān)聯(lián)關(guān)系。Reddy等[11]開發(fā)了基于知識的齒輪快速設計系統(tǒng)，并證明所得產(chǎn)品滿足標準性要求。丁昌文等[12]針對拖拉機設計周期長的問題，開發(fā)了拖拉機快速設計系統(tǒng)，實現(xiàn)了設計知識的重用?？傮w來看，近幾年專家系統(tǒng)在農(nóng)業(yè)機械領(lǐng)域發(fā)展成果斐然，但仍遠遠不及其他先進制造業(yè)，而針對耕作機械的研究則更少。為此，本研究基于知識工程理論，在分析旋耕機設計領(lǐng)域知識的基礎上，重點研究了推理和系統(tǒng)實現(xiàn)及產(chǎn)品驗證方法，以VisualStudio和SolidWorks為開發(fā)平臺，利用VB.NET語言開發(fā)旋耕機智能設計專家系統(tǒng)，采用EDEM仿真分析驗證，旨在提出一種智能設計專家系統(tǒng)構(gòu)建與質(zhì)量評價方法，從而滿足用戶設計需求，提高產(chǎn)品設計效率。

1 旋耕機設計知識及系統(tǒng)構(gòu)成

1.1 旋耕機知識模型分類

將旋耕機整機劃分為傳動系統(tǒng)、耕作系統(tǒng)、輔助系統(tǒng)3個部分，設計知識主要來源于領(lǐng)域內(nèi)的專家學者、農(nóng)業(yè)機械設計手冊、專業(yè)文獻、碩博士論文、各型號旋耕機使用說明、產(chǎn)品圖冊、國家相關(guān)標準和現(xiàn)有機器實物等。旋耕機具體的系統(tǒng)劃分與相關(guān)參數(shù)如圖1所示。

圖1 旋耕機系統(tǒng)劃分與相關(guān)參數(shù)Fig.1 Rotary tiller system division and related parameters

1.2 旋耕機關(guān)鍵部件設計規(guī)則

耕作系統(tǒng)是旋耕機整機中最重要的一部分，也是設計的主要目標，其余零部件采用從動匹配設計。

1.2.1 旋耕刀選型 旋耕刀屬于類標準件，有彎刀、直角刀、鑿形刀三大類，普通耕整地旋耕機使用彎刀，由其回轉(zhuǎn)半徑和土壤條件即可確定彎刀型號?；剞D(zhuǎn)半徑與耕深的關(guān)系[13]為：

R≈H+100。

(1)

式中:R為旋耕刀回轉(zhuǎn)半徑，mm；H為旋耕機耕深，mm。

1.2.2 旋耕刀數(shù)量設計 旋耕機單側(cè)刀輥旋耕刀數(shù)量直接影響到其耕作效果，工作幅寬b為旋耕刀的重要參數(shù)之一，表示單把刀的有效切土寬度，由于每組刀的刃口方向相反，故每組刀的有效工作幅寬為2b。理論上，規(guī)則排布的旋耕刀組有效工作幅寬之和大于旋耕機耕幅即可滿足耕整地要求。但為了保證最佳耕作效果，在最少理論旋耕刀數(shù)量基礎上增加4把旋耕刀，即有：

(2)

式中：m為單側(cè)刀軸旋耕刀數(shù)量；B為旋耕機耕幅，mm；b為旋耕刀工作幅寬,mm。

1.2.3 旋耕刀排列方式 將旋耕刀排列方式分為螺旋排列、人字排列、正人字排列，參考文獻[14]中各種刀具排列方式的優(yōu)劣性，當作業(yè)土地為一般水旱田時，選擇螺旋排列；當作業(yè)土地為比阻較大的旱田時，選擇正人字排列；當作業(yè)土地為滅茬地時，選擇人字排列。

1.2.4 刀軸設計 在旋耕機工作過程中，刀軸受土壤反力和驅(qū)動花鍵軸的動力矩作用而產(chǎn)生彎曲、扭轉(zhuǎn)等復雜組合變形，同時產(chǎn)生激烈的振動、沖擊[15]。為了保證機具可靠性和輕量化要求，故對刀軸的最小厚度進行了分析。旋耕機刀軸為空心軸，主要受到扭矩作用。旋耕刀在土壤中的受力情況分析如圖2所示。

當旋耕刀工作時，土壤沿軸向?qū)ζ涫┘拥牧缀踝笥蚁嗟龋梢院雎圆挥?。為了便于分析，將其質(zhì)心所受的力分為切向力Fτ和法向力Fn，則：

(3)

(4)

式中：F為旋耕刀質(zhì)心受力，N；Fτ為旋耕刀切向力，N；Fn為旋耕刀法向力，N。

對于單側(cè)刀軸，旋耕刀切向力Fτ產(chǎn)生阻扭矩Mτ，還受到傳動系統(tǒng)的動力外加扭矩Me的作用。單側(cè)刀軸受到的扭矩如圖3所示，其中左側(cè)為動力輸入段。

1.旋耕刀；2.刀軸1.Rotary tiller；2.Knife shaft圖2 旋耕刀受力分析Fig.2 Force analysis of rotary blade

圖3 刀軸所受扭矩的作用Fig.3 Effect of torque on tool shaft

對于總傳動系統(tǒng)的動力外加扭矩Me，有：

(5)

式中：Me為動力外加扭矩,N·m；P為傳動功率，kW；n為刀軸轉(zhuǎn)速，r/min。

根據(jù)圓梁型旋耕機國家標準[16]，可得到旋耕機耕幅和配套動力的關(guān)系如表1所示。

表1 旋耕機耕幅對應的配套動力Table 1 Corresponding supporting power for rotary tiller

刀軸轉(zhuǎn)速可根據(jù)下式進行計算：

(6)

式中：B為旋耕機耕幅，mm；Np為旋耕機配套動力，kW；η為旋耕機傳動效率；Kr為耕深修正系數(shù)；H為旋耕機耕深，mm；vm為機具前進速度，m/s；R為旋耕刀回轉(zhuǎn)半徑，mm；λ為旋耕速比；vp為旋耕刀端點線速度,m/s；n為刀軸轉(zhuǎn)速，r/min。

綜合公式(5)和(6)可得出各耕深耕幅下旋耕機傳動系統(tǒng)的動力外加扭矩Me。

為保證空心刀軸受到扭矩作用時可以安全可靠工作，必須將圓軸截面上的最大剪應力τmax限定在某一數(shù)值下，即：

(7)

式中：τmax為最大剪應力，Pa；[τ]為許用剪應力，Pa;Wp為扭轉(zhuǎn)截面模量；Mx,max為最大扭矩，N·m。

旋耕機刀軸材料45鋼在常溫下的許用剪應力約為93 MPa[17]。扭轉(zhuǎn)截面模量與刀軸厚度的關(guān)系為：

(8)

式中：D為刀軸外徑，mm；d為刀軸內(nèi)經(jīng)，mm。

為了保證刀軸厚度滿足強度條件，且滿足輕量化要求，將耕幅從750～2 250 mm進行分段，秉著向上取到0.5 mm倍數(shù)的安全保障原則，經(jīng)分析計算并結(jié)合實際工程工藝，得到不同耕幅和耕深下刀軸最小厚度如表2所示。

表2 不同耕深和耕幅所對應的刀軸最小厚度Table 2 Least blade axis thickness corresponding to ploughing depth and tillage mm

1.3 系統(tǒng)的總體構(gòu)成

通過對旋耕機設計的相關(guān)知識進行分析、整理、計算，采用產(chǎn)生式表達方式，建立零件參數(shù)庫、設計規(guī)則庫、裝配信息庫、模型實例庫，形成系統(tǒng)的底層數(shù)據(jù)支持層即系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(圖4)。該數(shù)據(jù)庫不僅作為系統(tǒng)的支持層，而且還是系統(tǒng)數(shù)據(jù)傳輸?shù)臉蛄海脩敉ㄟ^系統(tǒng)用戶層的UI界面輸入主要參數(shù)后，系統(tǒng)執(zhí)行層通過調(diào)用數(shù)據(jù)庫進行推理計算求得近似實例模型和所有零件驅(qū)動參數(shù)，并保存入零部件參數(shù)庫中，再從數(shù)據(jù)庫中調(diào)取參數(shù)賦值給SolidWorks二次開發(fā)平臺，驅(qū)動零件實現(xiàn)參數(shù)化變更，實現(xiàn)所有零件的模型重構(gòu)和自動裝配。最終輸出和保存設計結(jié)果，并存入設計結(jié)果庫存儲。系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)如圖5所示。

圖4 旋耕機智能設計系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫Fig.4 Database of intelligent design system for rotary tiller

圖5 旋耕機智能設計系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)Fig.5 Overall structure of the intelligent design system of rotary tiller

2 系統(tǒng)集成的推理算法

專家系統(tǒng)的核心為推理機算法，目前推理機算法分為基于實例的推理(case based reasoning,CBR)和基于規(guī)則的推理(rule based reasoning,RBR)[18-20]2種。為了保證系統(tǒng)推理的準確性，綜合2種方法的優(yōu)點，該系統(tǒng)采用混合推理法，其推理流程如圖6所示。

圖6 旋耕機智能設計系統(tǒng)的推理流程Fig.6 Reasoning process of intelligent design system for rotary tiller

2.1 基于規(guī)則的推理

2.1.1 基于產(chǎn)生式規(guī)則知識的推理 產(chǎn)生式規(guī)則知識為一系列確定的規(guī)則，多來自于計算、專業(yè)書籍、標準、文獻等資料，在數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中以公式的形式表示。例如旋耕刀選型、刀的數(shù)量、排列方式等規(guī)則。推理機的此模塊在工作時，需要以已知事實為條件，逐條地檢索數(shù)據(jù)庫找到相關(guān)規(guī)則公式并計算結(jié)果，再以計算結(jié)果為條件，重復上面操作，直到所有參數(shù)計算完畢。

2.1.2 基于經(jīng)驗知識的模糊推理 旋耕機的設計除了確定的產(chǎn)生式規(guī)則知識外，還有部分屬于經(jīng)驗知識。例如兩端刀座與刀軸外緣的間距、同組旋耕刀的角度、相鄰刀座錯位角度、刀座外圍尺寸等。在推理流程會引起系統(tǒng)結(jié)論的不確定性傳播，故引入模糊推理算法來模擬人類專家的決策過程，使結(jié)論盡量準確。模糊推理形式如下：

IFETHENH。

式中：E為初始條件，可以有若干個；H為結(jié)論，整體為經(jīng)驗規(guī)則。E和H都不是完全確定的，其確定程度可以用可信度(certainty fcactor，CF)值表示，CF的取值范圍為： 0≤CF≤1，算法上采用最大最小值法[21]，即：

CF(H)=CF(E)×CF(R)，

(9)

CF(E1andE2)=min [CF(E1),CF(E2)]，

(10)

CF(E1orE2)=max [CF(E1),CF(E2)]。

(11)

式中：CF(H)為結(jié)論可信度，CF(E)為條件可信度，CF(R)為經(jīng)驗規(guī)則可信度。

以旋耕機切土節(jié)距計算推理為例，其推理路線如圖7所示，其中每個箭頭都代表一次推理，圖中標注①、②處為經(jīng)驗模糊規(guī)則，其余為產(chǎn)生式確定規(guī)則。

圖7 旋耕機切土節(jié)距的推理路線Fig.7 Reasoning route of cutting pitch of rotary tiller

故切土節(jié)距的可信度為：

CF(H切土節(jié)距)=
min [CF(E土壤類型)，CF(E耕深)]×CF(R2)，

(12)

CF(H耕深)=CF(E作物種類)×CF(R1)。

(13)

系統(tǒng)開發(fā)中，對于設計過程各經(jīng)驗規(guī)則的可信度，根據(jù)實際情況、過往設計經(jīng)驗、參考文獻等給定。同時定義推理過程中的可信度閾值μ，只有當可信度大于μ時結(jié)果才可以順利輸出，否則檢索其他推理路徑，或輸出結(jié)果時給出相應提示，再進行下一步校核或驗證。

2.2 基于實例的推理

基于實例推理是在基于規(guī)則推理的基礎上，為了簡化系統(tǒng)二次開發(fā)模塊而進行的工作，其以規(guī)則推理所得特征參數(shù)作為基準，在現(xiàn)有實例庫中檢索與用戶需求最接近的模型，這樣可以大大減少后續(xù)模型修改的工作量，并防止由于參數(shù)改變過大而引起裝配干涉。

2.2.1 實例的描述方法 系統(tǒng)實例庫中小到零件、標準件，大到部件、整機，表示為casen(F,P),其中F=f1,f2,…,fn表示特征；P=p1,p2,…,pn表示特征參數(shù)。例如case2(f1,p3)表示實例2的特征f1的參數(shù)為p3。

2.2.2 基于實例的推理算法 基于實例的推理算法

參考最近鄰法[22]計算實例相似度值，具體公式如下：

(14)

(15)

式中：S為實例相似度，n為特征總數(shù)，Wi為特征權(quán)值，Sim為特征相似度函數(shù)，pi、pj為特征參數(shù)。

2.2.3 算法舉例 以旋耕機耕作部件為例，表3為實例庫現(xiàn)有2個實例與用戶需求模型的特征參數(shù)、權(quán)值，其中各特征的權(quán)值以過往設計經(jīng)驗和參數(shù)驅(qū)動模型變更行為的復雜程度為依據(jù)給定[23]。為了結(jié)果的精確，將各特征參數(shù)轉(zhuǎn)化為同一數(shù)量級，利用實例表示方法和相似度值計算法，計算得到實例1與用戶需求模型的相似度值為0.191，實例2與用戶需求模型的相似度值為0.397，故選擇實例2為驅(qū)動模型。

表3 旋耕機實例庫現(xiàn)有實例與用戶需求模型的特征參數(shù)和權(quán)值Table 3 Characteristic parameters and weights of existing examples of rotary tiller instance library and user demand model

2.3 面向用戶的推理解釋機制

為了增加系統(tǒng)的透明度，建立推理機的解釋機制是非常必要的。但推理機的工作是一個復雜的過程，路徑并不一定唯一，當遇到產(chǎn)生式規(guī)則路徑走不通或者經(jīng)驗模糊規(guī)則可信度過低等情況時，系統(tǒng)會切換路徑重新推理，但跟隨推理過程逐步解釋將過度冗余。因此本系統(tǒng)采用追蹤成功路徑的解釋方法，僅在規(guī)則庫中增加一項標記功能，在推理過程中對某個規(guī)則應用的同時會對其增加標記，最終輸出所有標記項，用戶可清晰了解整個推理流程，增加系統(tǒng)的可信賴性。

3 系統(tǒng)平臺的建立與仿真試驗驗證

3.1 系統(tǒng)平臺的建立

旋耕機智能設計系統(tǒng)采用基于VisualStudio的SolidWorks二次開發(fā)方法搭建，應用VB.NET語言，通過在VisualStudio中添加SQLiteHelper類，實現(xiàn)系統(tǒng)代碼對數(shù)據(jù)庫的一系列關(guān)聯(lián)操作，并實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)與整個系統(tǒng)的內(nèi)部數(shù)據(jù)交互。在用戶輸入耕深、耕幅、傳動比和土壤類型等主要參數(shù)后，推理機模塊會檢索設計規(guī)則庫進行相關(guān)參數(shù)的計算，并將計算結(jié)果存入零部件參數(shù)庫。再以實例推理模塊導出相似模型的各零部件為基礎，重新調(diào)取零部件參數(shù)庫參數(shù)并賦值給模型零部件，基于SolidWorks API函數(shù)實現(xiàn)尺寸特征驅(qū)動零部件變更，使其變?yōu)榉闲枨蟮某叽?。標準件則直接從標準件庫中調(diào)用選取。最后為了避免因某個零部件的尺寸或特征問題影響到整個模型的構(gòu)建出現(xiàn)干涉，所有零部件均采用基準面或基準軸彼此關(guān)聯(lián)，并將零部件間的裝配信息存入裝配信息庫。最終輸出三維模型文件、工程圖文件、設計參數(shù)和推理解釋文檔。該智能設計系統(tǒng)的主界面如圖8所示。在Windows 10操作系統(tǒng)、Intel i5 7th處理器、16G內(nèi)存配置環(huán)境下，旋耕機智能設計系統(tǒng)2～3 min即可完成整機的設計并輸出三維模型。

圖8 旋耕機智能設計系統(tǒng)的主界面Fig.8 Main interface of the intelligent design system of rotary tiller

3.2 系統(tǒng)仿真試驗驗證

為了驗證系統(tǒng)設計產(chǎn)品的工作效果及其耕作系統(tǒng)的可靠性，本研究以耕深110 mm、耕幅1 700 mm、傳動比2∶1為主要輸入?yún)?shù)，以適用于一般水旱田和三七種植土壤翻耕條件為例，進行旋耕機的零部件設計并利用自動生成的輸出模型進行EDEM土槽仿真試驗，檢驗其土壤耕作效果。

以半徑10 mm的圓球形顆粒作為基本土壤顆粒模型，在軟件中設置顆粒間以Hertz-Mindlin with bonding模型連接，模擬待耕黏結(jié)土壤和其黏結(jié)力，法向臨界剛度為100 N/m，剪切臨界剛度為80 N/m[24-25]，由于與土壤接觸部分主要是旋耕刀，其材料為錳鋼，設置參數(shù)如表4所示，仿真過程見圖9。

表4 旋耕機智能設計產(chǎn)品的仿真參數(shù)Table 4 Simulation parameters of intelligent design products for rotary tiller

圖9 旋耕機智能設計產(chǎn)品的仿真驗證過程Fig.9 Simulation verification process of the intelligent design product of rotary tiller

參考GB/T 5668-2017[16]關(guān)于旋耕機工作效果的評價標準，選取土壤破碎率與耕后土壤平整度為評價指標。仿真結(jié)束后，Bond鍵被破壞代表碎土成功。整個土槽顆粒共1 224 360組有效Bond鍵，在旋耕機作業(yè)結(jié)束后，結(jié)合被破壞的Bond鍵數(shù)量，計算得土壤破碎率約為72.13%，碎土效果較好。截取EDEM中耕后土壤的截面見圖10。

圖10 耕后土壤平整度的仿真分析Fig.10 Simulation analysis of soil flatness after ploughing

圖10表明，不平整土層厚度約為2.8 cm，耕后土壤的地表平整度較好[26]，符合行業(yè)標準。

同時,為了檢驗旋耕機耕作部件的強度條件，采用EDEM_Addin_1.0.0.exe插件，將土槽仿真中土壤顆粒的接觸作用力導入ANSYS-Workbench中進行耦合分析，同時在刀軸端部添加一個動力外加扭矩，由公式(5)和(6)得動力外加扭矩Me=1 117.23 N·m，某一時刻刀輥所受剪應力情況如圖11所示。結(jié)果表明，即使是剪應力最大的刀軸端頭處，其剪應力也遠小于材料本身的許用剪應力，故耕作部件強度滿足設計要求。

圖11 旋耕機耕作部件的等效剪應力云圖Fig.11 Equivalent stress cloud of tillage components of rotary tiller

4 結(jié) 論

1)對旋耕機整機進行了知識模型劃分，并對關(guān)鍵耕作系統(tǒng)的設計知識進行了梳理，建立了零部件參數(shù)庫、設計規(guī)則庫、裝配信息庫、模型實例庫，提出了系統(tǒng)的設計體系框架，為專家系統(tǒng)的開發(fā)提供了基礎支持。

2)重點對旋耕機智能設計系統(tǒng)的推理算法進行了分析，將CBR算法和RBR算法相結(jié)合，優(yōu)勢互補，完善了推理機的推理過程，使推理結(jié)果更準確，提高了二次開發(fā)的工作效率。并添加了用戶解釋部分，使得推理機的工作原理更加透明。

3)基于VisualStudio對SolidWorks進行二次開發(fā)并建立了旋耕機智能設計系統(tǒng)平臺，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)庫連接、尺寸驅(qū)動模型變更以及自動裝配模塊的調(diào)用，在Windows 10操作系統(tǒng)、Intel i5 7th處理器、16G內(nèi)存配置環(huán)境下，2～3 min即可完成整機的設計并輸出三維模型。

4)為了驗證系統(tǒng)所設計旋耕機的實用性和可靠性，對輸出模型進行了土槽仿真試驗和旋耕機部件強度分析，結(jié)果表明產(chǎn)品可以滿足行業(yè)標準和強度要求，證明了該智能設計系統(tǒng)開發(fā)方法的可行性，有效提高了產(chǎn)品的設計效率。