基于EDEM-RecurDyn耦合仿真的螺旋驱动粮食检测机器人结构优化设计与性能验证

为解决传统粮情监测系统存在检测盲区多、维护困难等问题，研究人员设计了一种基于螺旋驱动轮的粮情检测机器人。通过EDEM-RecurDyn耦合仿真优化螺旋驱动轮结构参数（升角35°、叶片高度35mm、轮廓锥角20°、叶片数4片），实验验证其能在粮堆中以14mm/s速度下潜，平均滑移率78.21%。该研究为粮仓智能化检测提供了新型解决方案。

　　

粮仓作为国家粮食安全的"压舱石"，其内部温湿度、虫害等参数的精准监测至关重要。然而传统粮情监测系统存在明显痛点：人工检测耗时费力且粉尘危害大，固定式测温电缆存在盲区且维护成本高。更棘手的是，现有检测设备多局限于粮堆表面，难以深入粮堆内部获取关键数据。这种"看得见摸不着"的困境，严重制约了粮情监测的精准度和时效性。

针对这一行业难题，武汉轻工大学的研究团队创新性地提出螺旋驱动式粮情检测机器人方案。该研究发表在《Smart Agricultural Technology》期刊，通过仿生学原理设计双螺旋驱动机构，结合EDEM（离散元法）与RecurDyn（多体动力学）耦合仿真技术，实现了机器人在松散粮堆环境中的自主运动与结构优化。研究人员首先基于Janssen粮压理论和Janosi剪切位移方程建立扭矩平衡模型，随后采用单因素分析法系统考察了螺旋升角、叶片高度等关键参数对运动性能的影响，最终通过3D打印样机验证了仿真结果的可靠性。

关键技术方法包括：1）基于SolidWorks构建参数化三维模型；2）采用EDEM建立12球体组合的稻谷离散元模型；3）通过RecurDyn-EDEM耦合仿真分析轴向阻力、扭矩等动力学参数；4）搭建扭矩测试平台验证仿真精度；5）采用透明亚克力仓开展原型机运动测试。

【结构设计与工作原理】
研究创新性地采用双圆锥螺旋轮对向旋转设计，通过PLA材料3D打印实现轻量化（总重1490g）。动态分析表明，当螺旋轮以30r/min转速工作时，粮堆产生的剪切应力τ与法向应力σ呈指数关系（τ_max=c+σtanφ），等效剪切半径r_s=r+h/2的提出为扭矩计算提供了理论依据。

【仿真模型与参数标定】
通过斜面碰撞实验标定稻谷-PLA材料的碰撞恢复系数（0.53）和静摩擦系数（0.69）。独创性的"12球体组合模型"精确还原了稻谷三维尺寸（8.93×2.87×2.07mm），其Poisson比设为0.25，剪切模量375MPa。

【螺旋轮参数影响】
单因素仿真揭示：螺旋升角35°时推进效率达峰值0.41，此时平均轴向阻力20.1N，扭矩-2100N·mm；叶片高度35mm使速度提升至216mm/s；4叶片配置显著降低扭矩波动幅度（±50N·mm）。

【实验验证】
扭矩测试显示仿真与实验误差仅11.63%（位移误差14.51%）。原型机在500mm粮深环境下实现460mm下潜，平均速度14mm/s，验证了锥形轮廓设计能有效提升轴向推力。

该研究首次将多体动力学与离散元法耦合应用于粮情机器人优化，建立的扭矩平衡方程M=r_s²nl∫₀^2πτ(θ)dθ为螺旋驱动设计提供了普适性理论框架。研究成果不仅解决了粮堆内部检测难题，其提出的参数优化方法更为土壤探测、极地科考等松散介质中的机器人设计提供了新思路。未来通过集成多传感器，该机器人可扩展为具备采样、翻粮等多功能的智能作业平台。