基于凸轮-滑块振动的油茶收获机理与参数优化

《Smart Agricultural Technology》：Harvesting Mechanism and Parameter Optimization of Camellia oleifera Based on Cam-Slider Vibration

　　

研究人员基于正弦运动规律设计了凸轮从动件，以克服急回与冲击特性；建立了果枝双摆模型，推导出双固有频率，并揭示了加速度放大机制；构建了刚-柔耦合（rigid-flexible coupled）仿真模型，以重现枝条的振动与碰撞响应。通过高速摄影测得果实和花芽的脱落加速度分别为379.86 m/s²和887.21 m/s²，最佳脱落率分别为93.87%和16.60%。所建立的脱落加速度阈值为智能收获系统中基于传感器的反馈控制提供了定量标准。

油茶（Camellia oleifera）是中国特有的优质木本油料作物，与橄榄、油棕和椰子并称世界四大木本油料作物。油茶具有“花果同期”的独特生理特性，花芽和成熟果实同时存在于同一树冠，这给机械化收获带来了根本性挑战。一方面，油茶果实的最佳采收窗口仅为约15天，未及时采收的成熟果实易发生脱落，导致显著产量损失；另一方面，过度追求采收效率又容易损伤花芽，直接影响翌年产量。因此，收获设备必须兼顾高效采果与花芽保护。现有振动式收获装置多采用连杆或偏心质量机构，存在急回与冲击特性，导致振动过程不可预测，难以实现精确控制。已有建模研究大多集中于枝条结构，忽视了果实和花芽等关键部件；即便少数模型包含了果实和花芽，也未系统考虑叶片对振动响应的影响。为此，本研究设计了一种基于正弦运动规律的凸轮-滑块机构，建立了相关动力学模型和仿真系统，并通过高速摄影与田间试验，系统研究了振动参数对采果效果的影响。

研究人员首先分析了油茶的生长与种植特性，测量了果实、花芽、果柄和枝条的尺寸与材料属性；基于此，提出了凸轮-滑块机构的线性往复振动方案，以克服传统曲柄连杆机构的急回和冲击问题。随后建立了“激振器-枝条”系统动力学模型和“果枝-果实”双摆模型，揭示了果实与花芽在振动激励下的差异动态响应机制；利用ADAMS软件构建了刚-柔耦合仿真系统，并结合高速摄影开展了田间验证试验。研究旨在阐明果实与花芽的加速度响应特征及脱落阈值，揭示振动频率、振幅和时长对果实脱落率和花芽脱落率的影响，并获取最优作业参数组合，为油茶机械化收获装备设计提供理论依据。

主要技术方法包括：①基于正弦运动规律设计凸轮-滑块机构（cam-slider mechanism），实现无冲击线性往复振动；②建立“激振器-枝条”动力学模型和“果枝-果实”双摆模型（double-pendulum model），推导系统双固有频率；③使用SolidWorks建立包含12个果实、37个花芽和80片叶片的油茶“枝-果-花-叶”三维模型，并通过ADAMS/AutoFlex模块将枝条设为柔性体，果实、花芽、叶片设为刚性体，构建刚-柔耦合（rigid-flexible coupled）仿真模型；④采用高速摄影（high-speed photography）技术非接触测量果实和花芽的振动响应，采样间隔0.002 s；⑤运用Design-Expert 13软件的Box-Behnken模块（Box-Behnken design）设计田间试验，并通过响应面法优化参数。样本来源为湖南省长沙市一处约8年生的油茶种植园。

### 3.1 果实振动响应
通过高速摄影追踪油茶果实和花芽在振动至脱落过程中的运动轨迹，发现其运动状态包括往复摆动、旋转运动、扭转运动三类，并可分解为四种基本模式：果实平行于果柄的运动、果实绕果柄摆动、果实与枝条同向运动、果实与枝条绕激振点共同摆动。定量分析显示，30个油茶果实和花芽的平均脱落加速度分别为379.86 m/s²和887.21 m/s²，花芽所需脱落加速度约为果实的2.34倍。这一差异主要由于花芽质量更轻，对高频激励更敏感，且其运动轨迹更杂乱，加速度信号中包含更丰富的高频成分，导致峰值加速度更高。

### 3.2 因子取值范围确定
利用ADAMS仿真模型分别研究振动频率、振幅和持续时间对果实脱落率G和花芽脱落率H的影响。结果表明，当振动频率低于5 Hz时果实脱落率低于60%，高于15 Hz时果实脱落率接近饱和而花芽脱落率继续上升，因此频率合理范围为5-15 Hz；当振幅低于40 mm时果实脱落率低于70%，高于80 mm时花芽脱落率继续上升，故振幅合理范围为40-80 mm；当持续时间低于6 s时果实脱落率低于70%，高于12 s时花芽脱落率继续上升，故持续时间合理范围为6-12 s。这些范围被用于后续田间试验设计。

### 3.3 田间参数优化试验
采用Box-Behnken设计进行了17组田间试验，以果实脱落率G和花芽脱落率H为评价指标。方差分析显示，两个回归模型均高度显著（p<0.0001），决定系数R²分别为0.9903和0.9895，模型拟合良好。响应面分析表明，振动频率与持续时间、振幅与持续时间的交互作用对果实脱落率影响显著；振动频率与振幅、频率与持续时间、振幅与持续时间的交互作用对花芽脱落率影响显著。据此建立了二次多项式回归方程，可用于预测不同参数组合下的脱落率。

### 3.4 参数优化与验证
以果实脱落率最大化、花芽脱落率最小化为目标函数，利用Design-Expert优化模块获得最优参数组合：振动频率8.32 Hz、振幅67.17 mm、持续时间8.53 s，预测果实脱落率为94.79%，花芽脱落率为15.22%。为验证优化结果，将凸轮升距设计为67 mm，转速设为500 r/min（对应频率8.33 Hz），连续振动8.5 s后统计脱落情况。田间验证试验表明，实测果实平均脱落率为93.87%，花芽平均脱落率为16.60%，与预测值接近，证明优化参数可靠。

讨论部分围绕模型适应性、振动响应差异和局限性展开。模型适应性方面，凸轮-滑块机构克服了传统机构的急回冲击，使动力学模型更符合实际作业条件；双摆模型相比将果实简化为无柄果的方法，更准确地反映了油茶果枝细长的结构特征；刚-柔耦合仿真策略在保留枝条扭转变形特征的同时保证了计算效率，仿真结果与田间试验吻合良好（预测果实脱落率94.79% vs 实测93.87%）。振动响应差异方面，果实与花芽脱落加速度差异约2.34倍，其力学机制在于果实质量大，在相同加速度下惯性力更大，且“果枝-果实”双摆系统具有两个固有频率，能产生更丰富的运动模式，有利于加速度放大；而花芽与枝条连接更刚性、自由度有限，且质量轻导致惯性力小，难以获得足够的加速度放大。局限性包括：试验对象仅为8年生油茶树，参数对其他树龄、品种和种植密度的适应性有待验证；仅统计了花芽即时脱落率，未追踪其对翌年坐果的实际影响；仅研究了单向直线振动，未比较扭转或复合振动。未来研究拟开展果实运动轨迹定量分析、引入遗传算法或多目标粒子群优化、构建收获过程数字孪生系统。

研究结论如下：（1）油茶果实与花芽的脱落加速度存在约2.34倍差异。其力学机制在于，花芽较轻的质量使其对高频激励更敏感，更杂乱的运动轨迹在加速度信号中引入了更丰富的高频分量，从而导致更高的峰值加速度。（2）所建立的刚-柔耦合仿真模型经田间高速摄影试验验证，能够有效模拟油茶果实和花芽在振动条件下的动态响应过程，为后续参数优化提供了可靠的分析工具。（3）最优参数组合为振动频率8.32 Hz、振幅67.17 mm、持续时间8.53 s。在此条件下，田间验证试验获得果实脱落率93.87%、花芽脱落率16.60%，为油茶机械化收获装备的优化设计提供了理论依据和数据支持。