DEM_MBD 耦合仿真技术的发展及在播种机上的应用

研小慧

前言

现代行间作物播种设备通常由复杂的结构组成，包括连杆机构、旋转单元（车轮和播种盘）及与土壤接触的固定框架部分，用于在最佳的地表深度植入作物种子。判定各组成部分之间的直接作用和相互作用以及土壤对组成部分的作用往往需要大量的物理试验。近年来，CNH Industrial 使用商业多体动力学软件 Virtual.Lab® (Siemens PLM) 和商业离散元软件 EDEM® (DEM Solutions Ltd., Edinburgh, Scotland, UK), 分别对播种设备运动和土壤的流动行为进行了分析计算。在各案例的计算过程中需要对土壤和设备之间的接触行为进行假设。因为土壤会对设备的运行动态产生影响。为了提高计算机虚拟模型的真实程度和准确性，使用耦合方法在Virtual.Lab和EDEM软件之间交换数据，这样就能让播种设备随土壤表面起伏运动，反之亦然。上述耦合仿真过程中，几何体的受力情况和土壤的流动特性都需要通过物理实验进行标定。物理实验所提取的数据和虚拟模型中所得到的数据误差不能超过15-16%。使用耦合方法对行间作物播种过程进行仿真，其误差较单纯使用EDEM软件降低了20-40%，计算细节和准确度也有了很大提升。

介绍

由于仿真技术的飞速发展，农业机械在发展过程中利用逐渐增多的软件工具在进行物理测试前对新的概念进行虚拟测试。CNH Industrial 目前利用DEM和MBD对土壤&谷物流动及车辆动态进行仿真验证。计算时，两个软件双向耦合联合仿真，能够处理更复杂的几何体。比如行间播种设备。通过对比物理实验以及单独使用DEM或MBD工具所得计算结果，耦合计算方法的准确性得到充分发展和测试。

材料和方法

下图就是典型播种设备的几何体模型，图1中所有几何体要素对于MBD模型都非常重要，包括几何体之间的相对关系和重量等，对于结果输出都有影响。DEM模型中，最关键的部分是旋转单元以及框架下部和土壤接触的部分。






MBD模型中包括所有活动部件的质量、重心和惯性参数。活动部件之间的相互作用通过约束、运动副和力定义。非线性刚性曲线和限位单元在模型中能够表现出播种设备的物理行为。根据分析人员的喜好，可定义不同的下压力曲线。



DEM模型中需要创建土槽模型，要平衡仿真准确度和计算时间。由于DEM模型计算密集程度高，耦合计算时间主要有DEM模型计算时间决定。仿真采用双向耦合，测试过程中使用简单的土槽模型以缩短仿真时间。土槽宽0.5m，能够避免边缘效应的影响。根据土壤实际特性，用8mm的球形颗粒建立土壤模型。随后将会进一步细化土壤模型，以提到仿真准确度。从验证耦合效果的角度出发，宜采用简单的土壤模型。



耦合方法允许两种软件在每个时间步交换数据。由于DEM仿真时间步长较小，MBD仿真时间步长约为DEM时间步长的50倍。表2是耦合仿真的计算方法。






其中一个软件的输出将成为下一个时间步长另一个软件的计算输入。一个软件在进行计算时，另一个软件处于暂停状态，等待接收数据。在time 0时，Virtual.Lab® 率先接收初始受力和力矩，随后计算几何体运动，将坐标和方向反馈给EDEM几何体。同时颗粒线速度和角速度也发生变化。以上计算循环持续至计算时间结束或者某个软件停止计算。



Saskatchewan's College大学使用土槽模型进行物理测试。实验者可使用该设备改变土壤条件，能够提高测试和仿真结果的关联程度。图3是土槽模型和播种设备。和土壤接触的部分安装有载荷传感器，对牵引力和垂直力进行对比。由于播种设备是对称结构，侧壁载荷相对较小。






结果和讨论耦合仿真分两种方案。第一种方案考虑土壤深度的不同，观察设备的运动轨迹。第二种方案工作深度一定，用于进行模型和真实情况的关联。



土壤深度变化用于测试DEM-MBD耦合计算的局限性。但是从关联角度上说，很难在软件中完全再现。该方法注重极限工况的耦合测试。一系列计算截图用以说明设备随土壤做起伏运动。耦合计算方法的优势在gauge, wheels，closing disks和packer wheel部分得到充分体现。每一部分都能随土壤独立运动。单独使用DEM仿真计算时无法实现上述功能的。









为了标定关联，设备在土槽中工作深度去定值。观察中没有较大的几何体运动，细小的动态调整能够使设备稳定运动，这和物理实验室相吻合的。下图是恒定深度时耦合计算截图。






表1是用于关联标定中的垂直力和牵引力。土槽实验数值标定为1，仿真中受力情况以相对形式体现。垂直力的主要来源是设备的重量。当然试验中也提供了方法允许实验者增加垂直力。每次实验时设置下压力，下压力在实验中式不能动态调整的。但是在计算机仿真计算中是能够实现动态调整的。牵引力和土壤的参数和接触属性相关。例如摩擦和粘滞力。






仿真的可信度分为：可信度低（60-70%），可信度中等（70-80%），可信度高（80-90%）。由于土壤和谷物特性，实现90%可信度难度较大。目前使用DEM仿真技术可信度仅能够达到低或者中等级别。由表1可见使用DEM-MBD耦合方法可达到较高的可信度。



耦合计算中，模型可根据虚拟环境条件做出反应，不用假定仿真计算参数。

试验中，关于gauge, wheels，closing disks和packer wheel的实验数据非常重要。在传统物理试验中，此类数据采集难度大。因此在之前DEM仿真过程中，需要对此类参数进行假设。假设的参数会对最终的计算结果产生影响。耦合计算过程中，MBD软件允许旋转单元的旋转速度和土壤的相对速度相同。从计算中可以看到左侧和右侧closing disks转速的不同。

另外耦合计算避免了在MBD软件中建立复杂的路面条件。以上有点增加了计算的准确性。结论本案例中使用DEM耦合MBD软件，进行双向耦合，通过测试关联标定，建立了播种机的仿真模型。通过标定（准确度84-85%），耦合计算的误差和物理实验误差能控制在20-40%之间。耦合方法能够提高关联准确性和鲁棒性。此方法已被证实可用于研发复杂或动态的MBD系统与DEM模型之间的接触行为。DEM-MBD耦合方法能够紧密结合DEM和MBD分析领域，以建立更准确的虚拟模型用于产品评估。综上所述，通过该方法可实现：1) 分析时间短；2) 考虑土壤作用对系统动态的影响；3) 基于验证结果的较高仿真可信度。



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