韓曉娟，賴慶輝，趙慶輝，李沛航

（昆明理工大學(xué) 現(xiàn)代農(nóng)業(yè)工程學(xué)院，云南 昆明 650500）

【研究意義】排種器是精密播種機(jī)的核心部件，氣吸圓盤式排種器適合高速作業(yè)，具有不傷種，對(duì)種子適應(yīng)能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，大型高速精密播種機(jī)廣泛采用[1]。氣吸圓盤式排種器在設(shè)計(jì)過程中，需綜合應(yīng)用機(jī)械學(xué)、顆粒力學(xué)、流體力學(xué)、多剛體運(yùn)動(dòng)學(xué)等學(xué)科知識(shí)。傳統(tǒng)設(shè)計(jì)方法存在設(shè)計(jì)周期長、效率低、設(shè)計(jì)知識(shí)重用率低等問題。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)快速發(fā)展，智能化設(shè)計(jì)可有效解決傳統(tǒng)設(shè)計(jì)方法的缺點(diǎn)。因此，探索氣吸圓盤式排種器智能設(shè)計(jì)與優(yōu)化十分必要?！厩叭搜芯窟M(jìn)展】目前，智能設(shè)計(jì)技術(shù)已廣泛應(yīng)用于航空航天、機(jī)床、船舶、汽車等制造領(lǐng)域[2-5]。在農(nóng)業(yè)機(jī)械設(shè)計(jì)領(lǐng)域中，李文斌等[6]、李青林等[7]分別構(gòu)建了一套稻麥聯(lián)合收獲機(jī)脫粒裝置和清選裝置的智能化設(shè)計(jì)平臺(tái)，并對(duì)清選裝置關(guān)鍵設(shè)計(jì)參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化，提升了農(nóng)機(jī)設(shè)計(jì)的智能化水平。賴慶輝等[8]針對(duì)窩眼輪式排種器構(gòu)建了一套快速設(shè)計(jì)專家系統(tǒng)，大大提高了窩眼輪式排種器的設(shè)計(jì)效率。劉宏新等[9]應(yīng)用了ADO.Net 技術(shù)、CATIA 二次開發(fā)技術(shù)以及SQL Server數(shù)據(jù)庫技術(shù)，構(gòu)建了聯(lián)合收獲機(jī)知識(shí)庫系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了聯(lián)合收獲機(jī)知識(shí)的獲取與應(yīng)用，提升了設(shè)計(jì)效率。李長林等[10]結(jié)合SQL Server 知識(shí)庫、基于CBR 和RBR 的混合推理技術(shù)，以及Pro/E 的二次開發(fā)技術(shù)，針對(duì)聯(lián)合收割機(jī)構(gòu)建了農(nóng)機(jī)專業(yè)底盤的快速設(shè)計(jì)系統(tǒng)，提高了農(nóng)機(jī)專業(yè)底盤的設(shè)計(jì)效率。【本研究切入點(diǎn)】上述學(xué)者已利用智能設(shè)計(jì)在農(nóng)業(yè)機(jī)械領(lǐng)域進(jìn)行了詳細(xì)且深入的研究，但是對(duì)于氣吸式排種器尚未形成一套完整的智能設(shè)計(jì)與優(yōu)化系統(tǒng)?！緮M解決的關(guān)鍵問題】針對(duì)氣吸圓盤式排種器，以Visual Studio 為開發(fā)平臺(tái)，利用VB.Net 語言搭建智能設(shè)計(jì)與優(yōu)化系統(tǒng)的整體框架。基于DEM-CFD 耦合方法對(duì)智能設(shè)計(jì)系統(tǒng)設(shè)計(jì)出的排種器進(jìn)行驗(yàn)證，利用Design-Expert 軟件對(duì)試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行處理，建立優(yōu)化變量與合格指數(shù)、重播指數(shù)和漏播指數(shù)之間的數(shù)學(xué)模型。采用NSGA-II 算法對(duì)此數(shù)學(xué)模型進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化，為排種器的設(shè)計(jì)提供優(yōu)化方案。

1 智能設(shè)計(jì)、仿真及優(yōu)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(tǒng)設(shè)計(jì)過程主要依靠經(jīng)驗(yàn)積累并結(jié)合CAE 軟件進(jìn)行輔助設(shè)計(jì)。在傳統(tǒng)設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了一套氣吸圓盤式排種器智能設(shè)計(jì)與優(yōu)化系統(tǒng)。該系統(tǒng)分為用戶需求模塊、知識(shí)庫和推理機(jī)模塊、參數(shù)化建模模塊以及結(jié)構(gòu)優(yōu)化模塊4個(gè)部分（圖1）。

圖1 氣吸式排種器智能設(shè)計(jì)與仿真優(yōu)化系統(tǒng)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(shè)計(jì)產(chǎn)品的定制化信息。用戶在該模塊輸入設(shè)計(jì)需求信息，有針對(duì)性地調(diào)取知識(shí)庫中相關(guān)設(shè)計(jì)知識(shí)，為下一步推理做準(zhǔn)備。該模塊包括氣吸圓盤式排種器總體設(shè)計(jì)要求以及主要工作參數(shù)。總體設(shè)計(jì)要求包括種子的三軸尺寸、株距、行距、粒數(shù)；主要工作參數(shù)包括吸室真空度、排種盤轉(zhuǎn)速和作業(yè)速度。

1.2 知識(shí)庫和推理機(jī)模塊

知識(shí)庫和推理機(jī)模塊根據(jù)用戶需求推理得到排種器的關(guān)鍵設(shè)計(jì)參數(shù)，該模塊主要由排種器設(shè)計(jì)知識(shí)庫和推理機(jī)組成。排種器設(shè)計(jì)知識(shí)庫主要來源于農(nóng)業(yè)機(jī)械設(shè)計(jì)手冊(cè)、國家標(biāo)準(zhǔn)、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、期刊論文和專著等，按照知識(shí)類型的不同分為種子物料參數(shù)庫、規(guī)則庫和實(shí)例模型庫。推理機(jī)采用基于規(guī)則的推理（RBR）和基于K-最近鄰法的實(shí)例推理（CBR）相結(jié)合的混合推理機(jī)制[12]，通過從知識(shí)庫中調(diào)用相關(guān)設(shè)計(jì)知識(shí)進(jìn)行分析推理，生成氣吸圓盤式排種器的關(guān)鍵設(shè)計(jì)參數(shù)，為參數(shù)化建模提供依據(jù)。

1.3 參數(shù)化建模模塊

參數(shù)化建模模塊根據(jù)關(guān)鍵設(shè)計(jì)參數(shù)建立排種器三維模型，其關(guān)鍵在于氣吸式排種器關(guān)鍵零部件模型庫的建立。對(duì)SolidWorks 軟件進(jìn)行二次開發(fā)，建立氣吸式排種器關(guān)鍵零部件參數(shù)化模型庫。參數(shù)化建模模塊根據(jù)系統(tǒng)推理得到的排種器關(guān)鍵設(shè)計(jì)參數(shù)以及零部件之間的幾何拓?fù)潢P(guān)系，對(duì)重用模型進(jìn)行以參數(shù)驅(qū)動(dòng)的模型更改。

1.4 結(jié)構(gòu)優(yōu)化模塊

結(jié)構(gòu)優(yōu)化模塊根據(jù)仿真試驗(yàn)結(jié)果對(duì)排種器三維模型進(jìn)行結(jié)構(gòu)上的優(yōu)化。設(shè)計(jì)二次回歸正交旋轉(zhuǎn)組合試驗(yàn)，對(duì)排種器三維模型進(jìn)行基于DEM-CFD 的耦合仿真試驗(yàn)，研究排種器關(guān)鍵設(shè)計(jì)參數(shù)對(duì)于排種效果的影響。利用Design-Expert軟件建立待優(yōu)化參數(shù)與合格指數(shù)、重播指數(shù)和漏播指數(shù)之間的數(shù)學(xué)模型，并采用NSGA-II算法對(duì)此數(shù)學(xué)模型進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化，完成氣吸式排種器模型的結(jié)構(gòu)優(yōu)化。

2 氣吸式排種器知識(shí)庫和推理機(jī)的構(gòu)建

2.1 知識(shí)庫構(gòu)建

知識(shí)庫是實(shí)現(xiàn)智能設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)[13]，氣吸式排種器知識(shí)庫包括物料參數(shù)庫、規(guī)則庫和實(shí)例模型庫。物料參數(shù)庫用于系統(tǒng)設(shè)計(jì)后期虛擬仿真驗(yàn)證時(shí)顆粒工廠的建立，包含種子的三軸尺寸、千粒質(zhì)量、密度、剪切模量和泊松比等信息（圖2）。規(guī)則庫存儲(chǔ)了公式型、經(jīng)驗(yàn)型和描述型知識(shí)。以SQL Server 數(shù)據(jù)庫為存儲(chǔ)工具，構(gòu)建了氣吸圓盤式排種器規(guī)則類知識(shí)庫（圖3）。

圖2 種子物料參數(shù)庫Fig.2 The seed material parameter base

圖3 規(guī)則類知識(shí)庫Fig.3 The rule-based knowledge base

針對(duì)實(shí)例類知識(shí)，選用基于本體的知識(shí)表示法，這種表示方法簡潔、可擴(kuò)充，對(duì)于結(jié)構(gòu)化知識(shí)的處理具有便捷性，同時(shí)可以保證知識(shí)理解的唯一性，有利于知識(shí)的共享和重用[14-15]?；跉馕鼒A盤式排種器本體進(jìn)行知識(shí)建模，其本體模型Asmd定義為一四元組模型：Asmd={TM,EI,AM,MI}，結(jié)構(gòu)如圖4所示。

圖4 氣吸圓盤式排種器知識(shí)本體結(jié)構(gòu)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(shí)體模型；CP 是創(chuàng)建氣吸式排種器三維模型所需特征參數(shù)集合，其中包括：排種盤直徑大小和厚度、吸孔直徑和個(gè)數(shù)、吸孔所在位置直徑等信息；DC是特征參數(shù)設(shè)計(jì)規(guī)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(shù)，其中包括：吸室真空度、排種盤轉(zhuǎn)速、機(jī)具作業(yè)速度；RF表示工作參數(shù)與原件尺寸間的關(guān)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(dǎo)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(shí)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(gòu)成本智能設(shè)計(jì)系統(tǒng)的實(shí)例模型庫。以某型號(hào)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(shí)本體中所包含的信息。

圖5 實(shí)例類知識(shí)表示示例Fig.5 The example of instance knowledge representation

2.2 推理機(jī)設(shè)計(jì)

推理機(jī)是整個(gè)智能設(shè)計(jì)系統(tǒng)的核心。由于農(nóng)業(yè)機(jī)械設(shè)計(jì)知識(shí)具有復(fù)雜性、異構(gòu)性等特點(diǎn)，單一的推理機(jī)制無法滿足設(shè)計(jì)需求，根據(jù)氣吸式排種器設(shè)計(jì)知識(shí)和實(shí)例模型庫的特點(diǎn)，采用基于規(guī)則的推理（RBR）和基于K-最近鄰法的實(shí)例推理（CBR）相結(jié)合的混合推理機(jī)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(jù)氣吸式排種器設(shè)計(jì)流程和設(shè)計(jì)知識(shí)的表示方法，采用正向規(guī)則演繹推理法[16]。其推理過程為：推理機(jī)得到用戶需求后，通過判斷規(guī)則庫中所對(duì)應(yīng)的規(guī)則前提存在與否進(jìn)行接下來的計(jì)算，若前提存在，根據(jù)該規(guī)則計(jì)算結(jié)果。

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

式①中：Sim為實(shí)例屬性相似度，0＜Sim≤1；pi為實(shí)例P的屬性；qi為實(shí)例Q的屬性；ωi為相應(yīng)的屬性權(quán)值；由氣吸式排種器設(shè)計(jì)規(guī)則以及過往經(jīng)驗(yàn)，將各屬性權(quán)值安排見表1。

表1 目標(biāo)實(shí)例與實(shí)例庫中實(shí)例的屬性值以及各屬性的相應(yīng)權(quán)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(dāng)pi=qi時(shí)，二者的屬性相似度Sim（P，Q）=1，說明實(shí)例P、Q完全相同。

例如，根據(jù)用戶需求所得到的關(guān)鍵設(shè)計(jì)參數(shù)為實(shí)例1。實(shí)例2 和實(shí)例3 為實(shí)例模型庫中實(shí)例。根據(jù)式①計(jì)算得到實(shí)例1 和實(shí)例2 之間的屬性相似度為0.235，實(shí)例1 和實(shí)例3 之間的屬性相似度為0.475，進(jìn)行相似度比較之后，選擇實(shí)例3作為重用模型進(jìn)行后續(xù)的參數(shù)化設(shè)計(jì)工作。

3 參數(shù)化建模方法

3.1 關(guān)鍵零部件設(shè)計(jì)參數(shù)及其設(shè)計(jì)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(shù)化建模是通過對(duì)氣吸式排種器模型某些關(guān)鍵尺寸的修改，實(shí)現(xiàn)模排種器模型在原有幾何拓?fù)湫螤钕碌淖兓?，從而獲得一系列尺寸不同的新模型。知識(shí)庫和推理機(jī)模塊推理出的關(guān)鍵設(shè)計(jì)參數(shù)是參數(shù)化建模的重要依據(jù)，主要分為3類：（1）尺寸參數(shù)：排種盤直徑和厚度、吸孔直徑和個(gè)數(shù)以及所在位置直徑、吸室寬度和厚度以及起始角度；（2）結(jié)構(gòu)參數(shù)：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(shù)：排種盤轉(zhuǎn)速、作業(yè)速度、吸室真空度。

3.1.1 排種盤的設(shè)計(jì) 種盤主要參數(shù)包括排種盤直徑、吸孔直徑和個(gè)數(shù)、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(yè)速度下，可以使排種盤轉(zhuǎn)速降低，有利于吸種，減少漏播率。排種盤直徑過大使排種機(jī)構(gòu)相應(yīng)加大，吸室也隨之增大，為提供吸室所需真空度的風(fēng)機(jī)功率消耗也相應(yīng)增加。設(shè)計(jì)排種盤直徑D計(jì)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(jù)中國農(nóng)業(yè)機(jī)械化科學(xué)研究院[18]的試驗(yàn)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(shè)計(jì)系統(tǒng)所設(shè)計(jì)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(jù)所播作物種子大小而定，計(jì)算公式如下：

式③中：b為種子的平均寬度，mm。

（3）吸孔個(gè)數(shù)。吸孔個(gè)數(shù)計(jì)算公式[19]如下：

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

（4）吸孔所在位置直徑。設(shè)計(jì)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(shè)計(jì) 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(guān)[18]。常見作物所需吸室真空度范圍存儲(chǔ)于物料參數(shù)庫中。對(duì)于物料參數(shù)庫中未存儲(chǔ)吸室真空度的作物，根據(jù)農(nóng)業(yè)機(jī)械設(shè)計(jì)手冊(cè)[11]計(jì)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(zhì)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(shù)，λ=（6～10）tgθ，θ為種子自然休止角；K1為吸種可靠性系數(shù)，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(zhì)量小，形狀近似球形，K1選擇較小值。）K2為外界條件系數(shù)，即考慮外界振動(dòng)或沖擊對(duì)種子吸附的影響。K2=1.6～2（種子千粒質(zhì)量小時(shí)，K2選小值。）

3.2 參數(shù)化模型庫的構(gòu)建

利用SolidWorks二次開發(fā)技術(shù)建立氣吸圓盤式排種器參數(shù)化模型庫，其結(jié)構(gòu)見圖8。根據(jù)推理機(jī)得到的排種器關(guān)鍵設(shè)計(jì)參數(shù)并調(diào)用參數(shù)化模型庫中相似度最高的三維模型，即可在SolidWorks 平臺(tái)上生成符合用戶需求的排種器模型，設(shè)計(jì)者也可在SolidWorks 平臺(tái)上根據(jù)需求對(duì)模型進(jìn)行修改。氣吸式排種器零部件模型庫的開發(fā)包括配置SolidWorks 二次開發(fā)的計(jì)算機(jī)環(huán)境、根據(jù)零部件特征確定其參數(shù)化所需參數(shù)、創(chuàng)建工作路徑、創(chuàng)建菜單欄、制作UI 界面以及編寫生成模型的應(yīng)用程序等。

圖8 氣吸圓盤式排種器參數(shù)化模型庫結(jié)構(gòu)Fig.8 Structure diagram of parameterized model base of air suction disc seed metering device

系統(tǒng)參數(shù)化建模流程見圖9，根據(jù)知識(shí)庫和推理機(jī)模塊得到的零部件關(guān)鍵設(shè)計(jì)參數(shù)和幾何拓?fù)潢P(guān)系，驅(qū)動(dòng)生成氣吸式排種器關(guān)鍵零部件模型，進(jìn)而完成零部件的自動(dòng)裝配，生成氣吸式排種器整體模型。

圖9 參數(shù)化建模流程Fig.9 Parametric modeling flow chart

4 仿真與優(yōu)化

智能設(shè)計(jì)系統(tǒng)完成參數(shù)化設(shè)計(jì)及模型輸出后，需要通過設(shè)計(jì)實(shí)例的工作性能間接地評(píng)價(jià)智能設(shè)計(jì)系統(tǒng)的可靠性。

4.1 DEM-CFD耦合方法

目前，DEM-CFD 耦合的數(shù)值模擬技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于氣吸式排種器模型驗(yàn)證[21-25]，因此采用DEMCFD耦合的虛擬仿真技術(shù)評(píng)價(jià)設(shè)計(jì)實(shí)例的工作性能。

選取吸室真空度（X1）、吸孔直徑（X2）和吸孔個(gè)數(shù)（X3）作為優(yōu)化變量，選取合格指數(shù)（Y1）、重播指數(shù)（Y2）和漏播指數(shù)（Y3）作為評(píng)價(jià)指標(biāo)，設(shè)計(jì)二次回歸正交旋轉(zhuǎn)組合試驗(yàn)。

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

4.1.2 EDEM 相關(guān)設(shè)置 本智能設(shè)計(jì)系統(tǒng)中，排種盤材料均選擇不銹鋼，經(jīng)參數(shù)標(biāo)定后得到的種子顆粒和不銹鋼的本征參數(shù)以及相互間的接觸參數(shù)存于知識(shí)庫的物料參數(shù)庫中，用戶可以根據(jù)需求進(jìn)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(guān)設(shè)置 在劃分網(wǎng)格時(shí)，排種盤型孔的大小決定了最小網(wǎng)格的大小，為保證耦合仿真時(shí)計(jì)算的順利進(jìn)行，一般要求網(wǎng)格尺寸大于顆粒粒徑的3倍。

對(duì)于邊界條件設(shè)置，排種器流體區(qū)域的INLET設(shè)置為Pressure-inlet，OUTLET設(shè)置為Pressure-outlet。因?yàn)镻ressure-inlet 與外部直接接觸，所以保持大氣壓狀態(tài)的默認(rèn)設(shè)置，而對(duì)Pressure-outlet 邊界則根據(jù)試驗(yàn)水平添加負(fù)壓大小。此外，邊界CONTACT SURFACE1-4的邊界屬性均設(shè)置為interface，并建立滑移網(wǎng)格，吸種孔為動(dòng)域、排種室為靜域。監(jiān)視殘差設(shè)置為1×10-6，EDEM 中時(shí)間步長設(shè)置為2×10-7，F(xiàn)luent中時(shí)間步長設(shè)置為EDEM中的200倍。

4.2 基于NSGA-II算法的多目標(biāo)優(yōu)化

NSGA-II 算法[26]是進(jìn)化算法的一種，它通過對(duì)種群的非支配排序達(dá)到對(duì)種群的分級(jí)，計(jì)算種群個(gè)體的擁擠距離來保持種群的多樣性，在達(dá)到終止條件時(shí)得到近似解，NSGA-Ⅱ算法在處理低維目標(biāo)優(yōu)化問題時(shí)具有較大優(yōu)勢(shì)。

利用Design-Expert 軟件對(duì)試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行多元回歸擬合，得到合格指數(shù)、重播指數(shù)和漏播指數(shù)的回歸方程，結(jié)合試驗(yàn)因素的邊界條件建立多目標(biāo)優(yōu)化數(shù)學(xué)模型。在MATLAB 軟件中對(duì)NSGA-II 算法進(jìn)行編譯，根據(jù)所得Pareto 非劣解集選取合格指數(shù)最高的一組解的參數(shù)作為優(yōu)化參數(shù)，將該優(yōu)化結(jié)果反饋回參數(shù)化建模模塊，重新生成氣吸圓盤式排種器模型，以此完善設(shè)計(jì)規(guī)則，提高系統(tǒng)的智能設(shè)計(jì)水平。

5 智能設(shè)計(jì)與優(yōu)化系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)與應(yīng)用

5.1 系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)

氣吸圓盤式排種器智能設(shè)計(jì)與優(yōu)化系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)基于Visual Studio平臺(tái)，利用VB.Net開發(fā)語言設(shè)計(jì)平臺(tái)的人機(jī)交互界面和系統(tǒng)的推理機(jī)制。采用動(dòng)態(tài)鏈接庫模式對(duì)SolidWorks 軟件進(jìn)行二次開發(fā)，使用ADO.Net 技術(shù)建立系統(tǒng)與MySQL 數(shù)據(jù)庫之間的連接，利用超鏈接實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)與EDEM、Fluent 和MATLAB軟件的連接。

5.2 氣吸圓盤式排種器智能設(shè)計(jì)過程

用戶需求界面見圖10，在種子名稱一欄選擇要設(shè)計(jì)排種器的作物名稱，系統(tǒng)根據(jù)用戶需求調(diào)用知識(shí)庫中的相關(guān)設(shè)計(jì)知識(shí)，并通過知識(shí)推理得到氣吸式排種器的關(guān)鍵設(shè)計(jì)參數(shù)和工作參數(shù)。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(yōu)化過程

利用DEM-CFD 耦合方法進(jìn)行仿真驗(yàn)證，單擊“仿真驗(yàn)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(duì)大豆種子進(jìn)行建模（圖13）。顆粒粒徑設(shè)置為0.3 mm，并根據(jù)表2設(shè)置顆粒與模型的本征參數(shù)和相互間的接觸參數(shù)。在Fluent中對(duì)簡化后的排種器模型吸室進(jìn)行網(wǎng)格劃分（圖14），最小網(wǎng)格大小設(shè)置為1 mm。完成相關(guān)設(shè)置后，耦合仿真試驗(yàn)效果（圖15），試驗(yàn)結(jié)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(shù)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(wǎng)格劃分Fig.14 Grid division of seed metering device

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

表3 DEM-CFD耦合仿真試驗(yàn)結(jié)果Tab.3 DEM-CFD coupling simulation test results

利用Design-Expert 軟件對(duì)試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和擬合，剔除不顯著因素后得到Y(jié)1，Y2和Y3的回歸方程，并對(duì)試驗(yàn)結(jié)果和回歸方程進(jìn)行方差分析得到二次回歸模型：

根據(jù)所得合格指數(shù)、重播指數(shù)和漏播指數(shù)的回歸方程，結(jié)合試驗(yàn)因素的邊界條件建立多目標(biāo)優(yōu)化數(shù)學(xué)模型。

在MATLAB 軟件中對(duì)NSGA-II 算法進(jìn)行編譯，其中種群進(jìn)化規(guī)模為30，Pareto 解集規(guī)模為15，種群進(jìn)化代數(shù)為200，交叉概率為1，變異概率為0.2，變異分配指數(shù)為10。運(yùn)行算法程序后，得到全局尋優(yōu)后合格指數(shù)、重播指數(shù)和漏播指數(shù)的Pareto非劣解集見表4。

表4 合格指數(shù)、重播指數(shù)和漏播指數(shù)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(shù)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(yōu)化模型的最優(yōu)參數(shù)組合，即吸室真空度為2.79 kPa、吸孔直徑為3.7 mm、吸孔數(shù)量為34，此時(shí)合格指數(shù)為94.46%，重播指數(shù)為5.14%，漏播指數(shù)為0.39%。

將優(yōu)化后的關(guān)鍵設(shè)計(jì)參數(shù)反饋給參數(shù)化建模模塊，生成優(yōu)化后的大豆氣吸式排種器模型，并利用優(yōu)化后的模型進(jìn)行DEM-CFD 耦合仿真試驗(yàn)驗(yàn)證。仿真試驗(yàn)結(jié)果為合格指數(shù)95.83%，重播指數(shù)3.67%，漏播指數(shù)0.50%，優(yōu)化結(jié)果可靠。最后，將優(yōu)化后的排種器模型存入實(shí)例模型庫中以完善氣吸圓盤式排種器智能設(shè)計(jì)與優(yōu)化系統(tǒng)實(shí)例模型庫。

6 結(jié)論

以Visual Studio 為開發(fā)平臺(tái)、VB.NET為開發(fā)語言，利用SolidWorks二次開發(fā)技術(shù)和MySQL數(shù)據(jù)管理方法，構(gòu)建氣吸圓盤式排種器智能設(shè)計(jì)系統(tǒng)，提高了設(shè)計(jì)效率。

采用DEM-CFD 耦合方法，設(shè)計(jì)三因素五水平二次回歸正交旋轉(zhuǎn)組合試驗(yàn)；利用Design-Expert 軟件對(duì)仿真試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，建立優(yōu)化變量與合格指數(shù)、重播指數(shù)和漏播指數(shù)之間的數(shù)學(xué)模型；采用NSGA-II 算法對(duì)此模型進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化提高了排種器工作性能。將優(yōu)化結(jié)果反饋給參數(shù)化建模模塊重新生成優(yōu)化后的排種器模型，經(jīng)過對(duì)優(yōu)化后模型的仿真驗(yàn)證，將其存入模型庫中，擴(kuò)充了該智能設(shè)計(jì)系統(tǒng)的實(shí)例模型庫。

以設(shè)計(jì)并優(yōu)化氣吸圓盤式大豆排種器為例，當(dāng)吸室真空度為2.79 kPa、吸孔直徑為3.7 mm、吸孔數(shù)量為34時(shí)，排種器工作性能最優(yōu)。相較于優(yōu)化前，合格指數(shù)提升1.23%，重播指數(shù)降低18.44%，漏播指數(shù)降低39.76%。優(yōu)化結(jié)果表明，該智能設(shè)計(jì)與優(yōu)化系統(tǒng)具有可行性，可以有效優(yōu)化和提升排種器工作性能。

致謝：南京航空航天大學(xué)航天學(xué)院熊海輝博士對(duì)研究給予了幫助，謹(jǐn)致謝意！