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为解决青大豆收获机械关键指标不达标问题，研究人员开展了青大豆收获机脱荚性能的数值模拟与优化研究。通过模拟和实验，建立脱荚性能模型，优化参数，得到最佳组合。该研究为优化青大豆收获机设计提供科学指导。
在农业生产的大舞台上，青大豆作为一种重要的蔬菜豆类，在全球多个地区广泛种植，中国更是青大豆种植的领先国家之一。然而，青大豆的收获环节却面临着诸多挑战。传统的收获机械在关键指标上表现不佳，比如荚脱落率、损伤率和杂质率等，都无法满足农民的生产需求。在收获过程中，利用弹性齿梳理刷落豆荚时，由于对豆荚在脱荚过程中的受力、飞溅轨迹和运动状态缺乏精确了解，导致豆荚容易因撞击飞溅到田间，或者因受力过大而受损，严重影响了机械化收获的效率。这就好比在一场精密的舞蹈中，舞者们（豆荚和收获机械）的动作不协调，导致整个表演（收获过程）漏洞百出。为了改变这一现状，提升青大豆的收获质量和效率，研究人员开启了一场探索之旅。虽然此前有不少学者对其他农作物的力学流变性质进行了研究，也有利用工程离散元法（EDEM）优化农作物收获性能的尝试，但针对青大豆，结合材料特性进行综合优化，并建立损伤率和漏收率等关键指标的研究却十分匮乏。在这样的背景下，来自未知研究机构的研究人员开展了关于新鲜青大豆收获机脱荚性能的数值模拟与优化研究。这项研究成果发表在《Biosystems Engineering》上，为青大豆收获领域带来了新的曙光。
研究人员在此次研究中，运用了多种关键技术方法。首先，通过材料机械性能测试，获取青大豆的相关力学数据。借助 Workbench 软件进行有限元分析，验证青大豆荚的压缩性能。同时，运用工程离散元法（EDEM）模拟软件，对不同操作条件和因素组合进行模拟。此外，还开展了正交回归实验，探究滚筒转速（A1）、割台高度（B1）和前进速度（C1）等因素对收获效果的影响，并通过田间实验对模拟的准确性进行验证 。
在研究工作原理与结构方面，新鲜青大豆收获机在作业时，随着机器的前进，植株会经历起升、喂入、弹性滚筒脱荚、物料输送、轴流风机气流清理、滚筒清理、豆荚收集和杂质清理等多个步骤。其整体结构主要分为三个功能模块，前置的割台负责将豆荚从植株上分离。
在有限元分析方面，研究人员对青大豆种子进行 B 型和 L 型压缩，对豆荚进行 B 型压缩，并进行有限元模拟。将有限元分析得到的力 - 变形曲线与实验曲线对比发现，在 150N 压力下的豆荚、100N 压力下的 B 型种子和 50N 压力下的 L 型种子，其受力和应变都集中在种子的压缩端面，导致局部损伤和变形，这与实验模拟结果一致，且绿大豆种子在 B 型和 L 型压缩下的加载模型曲线与实验曲线匹配度极高，相关系数达到 1.000。
在脱荚性能模型建立与实验方面，研究人员建立了打浆脱荚性能的动态模型，并进行正交回归实验。结果显示，漏收率和损伤率的模型高度显著（p<0.0001） 。这表明这些模型能够有效反映相关因素对漏收率和损伤率的影响。
利用 EDEM 软件模拟不同工况和因素组合后发现，模拟结果与实验验证之间的最大预测误差为 9.78%。在此基础上，为了最小化总损失率，研究人员对参数进行优化，得到了最佳组合：总损失率（YT）为 10.8%，漏收率（Y1）为 6.9%，损伤率（Y2）为 3.9%。此时对应的前进速度（C1）为 0.67m s?1，滚筒转速（A1）为 305r min?1 ，割台高度（B1）为 40mm。并且模拟分析、模型预测和实验验证的误差均在 9.8% 以内。
综合来看，这项研究意义重大。通过建立脱荚性能模型，研究人员明确了各因素对收获效果的影响。优化后的参数组合，为青大豆收获机的设计提供了科学依据，有助于提高收获机的性能，降低漏收率和损伤率，减少总损失率。这不仅能够帮助农民提高青大豆的收获质量和产量，增加经济效益，还为青大豆收获机械的进一步发展和改进指明了方向，推动了整个青大豆收获行业的进步。在未来的农业生产中，有望基于这些研究成果，研发出更高效、更智能的青大豆收获设备，让青大豆的收获过程更加顺畅、高效，为全球的农业发展贡献力量。
