CN113408166B - 一种自适应穗高拨受式智能育种***可靠性分析方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种自适应穗高拨受式智能育种***可靠性分析方法,该方法包括:S1.智能育种***的三维建模;S2.基于正交试验的育种***不同工况的确定;S3.基于动力学仿真的复杂工况下载荷的计算;S4.智能育种***静力学分析校核;S5.基于应力曲线修正的***疲劳寿命分析。该方法能够有效代替人力进行辅助授粉,可以提高授粉效率、降低水稻种植成本、提高水稻种植过程中的机械化率。
Description
技术领域
本发明涉及机械辅助授粉领域,特别涉及一种自适应穗高拨受式智能育种***可靠性分析方法。
背景技术
水稻是主要的粮食作物之一,针对适应性广、产量高的杂交水稻的相关研究较多。目前的育种方法,耗费人力物力、生产效率低,不能满足现代制种的要求,同时现有存在的机械化辅助装置集成度不高、易损坏等缺点,实际应用性不强。
在此背景下,该发明方法提出了一款自适应穗高拨受式智能育种***,通过自适应稻穗高度进行拨穗育种工作,并结合动、静力学以及疲劳寿命分析对其进行可靠性和安全性的验证分析,对水稻育种智能化有着极大的研究意义。
发明内容
发明目的:本发明目的是提供一种可以进行机械辅助授粉***,该***可以自动检测稻田环境并进行辅助授粉。
技术方案:本发明提供一种可以进行机械辅助授粉***,包括如下步骤:
S1、智能育种***的三维建模;
S2、基于正交试验的育种***不同工况的确定;
S3、基于动力学仿真的复杂工况下载荷的计算;
S4、智能育种***静力学分析校核;
S5、基于应力曲线修正的***疲劳寿命分析。
进一步地,S1.智能育种***的三维建模本***使用SolidWbrks软件进行建模,其可以归类为五个子***,即驱动***(1)、升降***(2)、拨穗***(3)、收放***(4)和检测***(5)。其中,驱动***负责为装置的前进提供动力;升降***负责升降圆弧平台以及其上的零部件;拨穗***负责夹紧尼龙绳以及拨动稻穗授粉;收放***负责尼龙绳的收放;检测***负责检测稻田的环境,保证当前条件适合授粉等,五大***相互配合,完成稻田的辅助授粉工作。
进一步地,S2基于正交试验的育种***不同工况的确定:当该***在水稻田间工作时,由于作业田间的风向和水稻的粗细、高低各有不同,育种***所面临实际工况的种类有许多。因此,通过正交试验进行试验设计,田间风向主要包括无风、水平风向、垂直风向和混合风向这四种情况;水稻稻穗的直径分为d1、d2、d3、d4四种情况;其秸秆高度分为l1、l2、l3、l4四种情况,该方法中,根据各种因素的不同水平组合,总计挑选出16种不同的工况,在保证试验精度的同时简化工况数量,方便后续在Adams中进行动力学仿真,从而确定受力最大工况。
进一步地,S3基于动力学仿真的复杂工况下载荷的计算:根据上述S2正交试验得到的不同工况书籍进行Adams多体动力学分析,在软件中添加边界约束和驱动,约束包括移动副、转动副和固定副,并且需要为移动副和转动副添加约束。在本发明中,使用的是STEP函数来作为驱动函数。对于本装置中摆杆的摆动,其摆动的最佳范围为:
其中,αmin为摆动电机摆动的起始角度;αmax为摆动电机摆动的终止角度;Lmin为水稻育种田中单株水稻稻穗长度的最小值;Lmax为水稻育种田中单株水稻稻穗长度的最大值;R为尼龙绳至红外传感器之间的距离,这里为定值,取值为40厘米。
则其驱动函数可以写成:
step(time,0,0,t1,0)+step(time,t1,0,t2,αmin)+step(time,t2,αmin,t3,αmax)
其中,该函数的含义为摆动装置在0到t1的时间内未转动,在t1到t2的时间内,摆动电机从0度转动到αmin度,从t2到t3的时间内,摆动电机从αmin度转动到αmax度,依此类推,最终完成拨穗工作。统计全部工况中所受载荷的情况并做汇总,选出最大的载荷,以便进行静力学仿真。
进一步地,S4智能育种***静力学分析校核:根据上述S3步骤中提取出不同工况下的最大载荷,在有限元分析软件中进行仿真计算。将S1步骤中建立的模型转化为x-t格式导入到ABAQUS中,对其进行边界约束和载荷施加,通过仿真计算在后处理界面中获取该智能育种***在复杂多种工况下最大应力值,并根据其材料属性进行校核。
进一步地,S5基于应力曲线修正的***疲劳寿命分析:根据上述S4中有限元静力学求解的结果进行***的疲劳寿命分析,首先明确了该***所受的疲劳载荷,这在上述S3中已经进行了叙述。其次需要确定材料的疲劳特性,即研究和确定材料的S-N曲线。最后将上述S4中有限元静力学分析模型导入Fe-Safe软件,即可分析出装置关键部位的寿命。在实际工作情况下,r不一定为-1,因此需要考虑r对S-N曲线的影响,对其进行修正后m和C的表达式为:
m·log S+log N=log C
其中,b为结构的疲劳强度指数;σb为***材料的强度极限;βr为非对称循环下的有效应力集中系数。
有益效果:该发明方法通过多种传感器(红外传感器、风向传感器、温湿度传感器和光照度传感器等)的配合,在最佳的育种时空域条件下进行工作,可以极大程度提高育种的效率,降低劳动强度,对提高水稻的质量和产量均有很大的帮助,同时通过动、静力学以及疲劳寿命分析,验证其可靠性和安全性。
附图说明
图1为本发明方法的流程图;
图2为本发明的智能育种***结构示意图。
具体实施方式
本实施例的一种自适应穗高拨受式智能育种***可靠性分析方法,其主要包括以下步骤:
S1.智能育种***的三维建模:
本***使用SolidWorks软件进行建模,其可以归类为五个子***,即驱动***1、升降***2、拨穗***3、收放***4和检测***5。其中,驱动***1负责为装置的前进提供动力;升降***2负责升降圆弧平台以及其上的零部件;拨穗***3负责夹紧尼龙绳以及拨动稻穗授粉;收放***4负责尼龙绳的收放;检测***5负责检测稻田的环境,保证当前条件适合授粉等,五大***相互配合,完成稻田的辅助授粉工作。
S2.基于正交试验的育种***不同工况的确定:
当该***在水稻田间工作时,由于作业田间的风向和水稻的粗细、高低各有不同,育种***所面临实际工况的种类有许多。因此,通过正交试验进行试验设计,田间风向主要包括无风、水平风向、垂直风向和混合风向这四种情况;水稻稻穗的直径分为d1、d2、d3、d4四种情况;其秸秆高度分为l1、l2、l3、l4四种情况,该方法中,根据各种因素的不同水平组合,总计挑选出16种不同的工况,在保证试验精度的同时简化工况数量,方便后续在Adams中进行动力学仿真,从而确定受力最大工况。
S3.基于动力学仿真的复杂工况下载荷的计算:
根据上述S2正交试验得到的不同工况书籍进行Adams多体动力学分析,在软件中添加边界约束和驱动,约束包括移动副、转动副和固定副,并且需要为移动副和转动副添加约束。在本发明中,使用的是STEP函数来作为驱动函数。对于本***中摆杆的摆动,其摆动的最佳范围为:
其中,αmin为摆动电机摆动的起始角度;αmax为摆动电机摆动的终止角度;Lmin为水稻育种田中单株水稻稻穗长度的最小值;Lmax为水稻育种田中单株水稻稻穗长度的最大值;R为尼龙绳至红外传感器之间的距离,这里为定值,取值为40厘米。
则其驱动函数可以写成:
step(time,0,0,t1,0)+step(time,t1,0,t2,αmin)+step(time,t2,αmin,t3,αmax)+
其中,该函数的含义为摆动装置在0到t1的时间内未转动,在t1到t2的时间内,摆动电机从0度转动到αmin度,从t2到t3的时间内,摆动电机从αmin度转动到αmax度,依此类推,最终完成拨穗工作。统计全部工况中所受载荷的情况并做汇总,选出最大的载荷,以便进行静力学仿真。
S4.智能育种***静力学分析校核:
根据上述S3步骤中提取出不同工况下的最大载荷,在有限元分析软件中进行仿真计算。将S1步骤中建立的模型转化为x-t格式导入到ABAQUS中,对其进行边界约束和载荷施加,通过仿真计算在后处理界面中获取该智能育种***在复杂多种工况下最大应力值,并根据其材料属性进行校核。
S5.基于应力曲线修正的***疲劳寿命分析:
根据上述S4中有限元静力学求解的结果进行***的疲劳寿命分析,首先明确了该***所受的疲劳载荷,这在上述S3中已经进行了叙述。其次需要确定材料的疲劳特性,即研究和确定材料的S-N曲线。最后将上述S4中有限元静力学分析模型导入Fe-Safe软件,即可分析出装置关键部位的寿命。在实际工作情况下,r不一定为-1,因此需要考虑r对S-N曲线的影响,对其进行修正后m和C的表达式为:
m·log S+log N=log C
其中,b为结构的疲劳强度指数;σb为***材料的强度极限;βr为非对称循环下的有效应力集中系数。
Claims (5)
1.一种自适应穗高拨受式智能育种***可靠性分析方法,其特征在于:包括如下步骤:
S1、智能育种***的三维建模;
S2、基于正交试验的育种***不同工况的确定;
S3、基于动力学仿真的复杂工况下载荷的计算;
S4、智能育种***静力学分析校核;
S5、基于应力曲线修正的***疲劳寿命分析;
所述步骤S5的基于应力曲线修正的***疲劳寿命分析:根据上述S4中有限元静力学求解的结果进行***的疲劳寿命分析,首先明确了该***所受的疲劳载荷,这在上述S3中已经进行了叙述,其次需要确定材料的疲劳特性,即研究和确定材料的S-N曲线,最后将上述S4中有限元静力学分析模型导入Fe-Safe软件,即可分析出装置关键部位的寿命,在实际工作情况下,r不一定为-1,因此需要考虑r对S-N曲线的影响,对其进行修正后m和C的表达式为:
m·log S+log N=log C
其中,b为结构的疲劳强度指数;βr为非对称循环下的有效应力集中系数。
2.根据权利要求1所述的自适应穗高拨受式智能育种***可靠性分析方法,其特征在于:所述步骤S1的智能育种***的三维建模方法:本***使用SolidWorks软件进行建模,归类为五个子***,即驱动***(1)、升降***(2)、拨穗***(3)、收放***(4)和检测***(5),其中,驱动***(1)负责为装置的前进提供动力;升降***(2)负责升降圆弧平台以及其上的零部件;拨穗***(3)负责夹紧尼龙绳以及拨动稻穗授粉;收放***(4)负责尼龙绳的收放;检测***(5)负责检测稻田的环境,保证当前条件适合授粉等,五大***相互配合,完成稻田的辅助授粉工作。
3.根据权利要求2所述的自适应穗高拨受式智能育种***可靠性分析方法,其特征在于:所述步骤S2的基于正交试验的育种***不同工况的确定方法:当该***在水稻田间工作时,通过正交试验进行试验设计,田间风向主要包括无风、水平风向、垂直风向和混合风向这四种情况;水稻稻穗的直径分为d1、d2、d3、d4四种情况;其秸秆高度分为l1、l2、l3、l4四种情况,该方法中,根据各种因素的不同水平组合,总计挑选出16种不同的工况,在保证试验精度的同时简化工况数量,方便后续在Adams中进行动力学仿真,从而确定受力最大工况。
4.根据权利要求3所述的自适应穗高拨受式智能育种***可靠性分析方法,其特征在于:所述步骤S3的基于动力学仿真的复杂工况下载荷的计算方法:根据上述S2正交试验得到的不同工况书籍进行Adams多体动力学分析,在软件中添加边界约束和驱动,约束包括移动副、转动副和固定副,并且需要为移动副和转动副添加约束,在本发明中,使用的是STEP函数来作为驱动函数,对于***中摆杆,其摆动的最佳范围为:
其中,αmin为摆动电机摆动的起始角度;αmax为摆动电机摆动的终止角度;Lmin为水稻育种田中单株水稻稻穗长度的最小值;Lmax为水稻育种田中单株水稻稻穗长度的最大值;R为尼龙绳至红外传感器之间的距离,为定值,取值为40厘米,
则其驱动函数可以写成:
step(time,0,0,t1,0)+step(time,t1,0,t2,αmin)+step(time,t2,αmin,t3αmax)
其中,该函数的含义为摆动装置在0到t1的时间内未转动,在t1到t2的时间内,摆动电机从0度转动到αmin度,从t2到t3的时间内,摆动电机从αmin度转动到αmax度,依此类推,最终完成拨穗工作,统计全部工况中所受载荷的情况并做汇总,选出最大的载荷,以便进行静力学仿真。
5.根据权利要求4所述的自适应穗高拨受式智能育种***可靠性分析方法,其特征在于:所述步骤S4的智能育种***静力学分析校核的方法:根据上述S3步骤中提取出不同工况下的最大载荷,在有限元分析软件中进行仿真计算,将S1步骤中建立的模型转化为x-t格式导入到ABAQUS中,对其进行边界约束和载荷施加,通过仿真计算在后处理界面中获取该智能育种***在复杂多种工况下最大应力值,并根据其材料属性进行校核。
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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