基于耦合DEM-MBD框架的农业加工秸秆-土壤混合物迁移分离行为与作业参数优化研究

《Processes》：DEM–MBD Modeling and Experimental Validation of Straw–Soil Particle Migration and Separation During Straw Pickup and Feeding

　　

摘要

农业加工过程中异质秸秆-土壤混合物的迁移与分离行为涉及难以通过实验表征的复杂颗粒相互作用。本研究开发了耦合离散元方法-多体动力学（DEM-MBD）框架，以研究弹齿拾捡、螺旋输送和筛分过程中的土壤夹带与再分配。将齿-地面几何干涉模型与功能区划分及颗粒ID追踪相结合，用于量化跨阶段土壤转移。采用随机完全区组设计，包含六种作业处理，每种处理设置五个独立田间重复，进行了宏观田间验证。在六种验证处理中，模拟响应与田间实测处理均值之间的平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）分别为：进料口土壤含量0.025和0.026个百分点，地表沉积土壤质量0.082和0.084千克。模拟中的颗粒追踪表明，土壤扰动先于夹带发生，且夹带土壤质量与有效扰动土壤质量之间存在幂律拟合关系（R² = 0.9615）。田间评估的最优作业组合为：拾捡高度30毫米、拾捡滚筒转速86转/分、前进速度1.20米/秒、螺旋输送器转速210转/分。在田间条件下，该组合使进料口和草捆土壤含量分别降低35.9%和37.5%，同时秸秆拾捡效率达到96.70%。这些结果为理解生物质加工系统中的颗粒迁移、分离行为及作业参数优化提供了过程建模框架。