張曉龍 伍德林 高發(fā)允 劉堯堯

摘要：通過對飼料的運動軌跡進行了分析，確定選擇合理的攪拌裝置類型更有力于攪拌效率的提高。通過混合變異系數(shù)方法對飼料混合均勻度進行分析，確定了當前參數(shù)條件下的最佳攪拌時間。

1 螺旋帶式TMR飼料攪拌機設(shè)計

1.1結(jié)構(gòu)組成

螺旋帶式飼料攪拌機主要由攪拌裝置、傳動裝置、攪拌倉等組成，其PRO/E三維設(shè)計示意圖如圖1所示。

1、發(fā)動機 2、減速器 3、攪拌倉 4、倉門 5、攪龍 6、支架

圖1 螺旋帶式飼料攪拌機的主要結(jié)構(gòu)

Fig. 1 The main structure of the spiral belt feed mixer

（1）傳動裝置

傳動裝置主要是由電動機、皮帶、鏈輪、減速器及齒輪等組成，電動機與減速器通過帶傳動連接，減速器上的鏈輪與攪拌軸上的鏈輪通過鏈傳動連接，最終達到攪拌軸的轉(zhuǎn)動來帶動螺旋帶轉(zhuǎn)動。

（2）攪拌裝置

螺旋攪拌裝置是該攪拌機的核心工作部分，其主要由攪拌軸、螺旋攪拌帶、攪拌長臂、攪拌短臂、攪拌刮板等結(jié)構(gòu)組成，其結(jié)構(gòu)圖如圖2所示。

圖2攪拌裝置結(jié)構(gòu)圖

Fig. 2 The Stirring device structure

1.2 主要參數(shù)確定

攪拌機主要設(shè)計參數(shù)有攪拌倉體積、攪拌倉長寬比、攪拌臂數(shù)目及排列形式、螺帶螺旋升角和攪拌速度。對攪拌參數(shù)的分析計算主要是為了初步選出最為合理的參數(shù)來對其進行優(yōu)化，得到最終合理的攪拌參數(shù)。

1.2.1攪拌臂數(shù)目及排列形式的分析

攪拌臂數(shù)目及其排列形式對攪拌機的攪拌質(zhì)量、工作效率等影響重大，數(shù)目過多則會導致攪拌軸長增長，這樣會使其結(jié)構(gòu)強度下降；數(shù)目過少則會導致飼料混合循環(huán)次數(shù)減少進而影響攪拌的質(zhì)量。本文研究的是單軸攪拌機，常見的攪拌臂相位角有90°、60°、45°三種形式，考慮到攪拌臂的數(shù)目問題，如果選用60°或45°相位角則會增加攪拌臂的數(shù)量，綜合考慮選用90°相位角較為適合本文所設(shè)計的攪拌機。當攪拌臂的相位角選用90°時，在一個螺距內(nèi)可設(shè)置4個攪拌臂。

（a）正排列 （b）反排列

圖3 攪拌臂排列方式

Fig. 3 The stirring arm arrangement

如圖4所示。外螺旋帶將飼料從攪拌倉的兩側(cè)向中間推送，內(nèi)螺旋帶將飼料從攪拌倉的中間向兩邊推送從而形成對流運動，提高了攪拌機攪拌質(zhì)量。

圖4攪拌臂分布圖

Fig. 4 The stirring arm distribution

3.3轉(zhuǎn)速的確定

為了防止飼料混合攪拌時有離析現(xiàn)象的產(chǎn)生，螺旋攪拌帶作用在飼料上的離心力不能大于飼料自身的重力。由于飼料受力跟運動趨勢相同，根據(jù)上述條件可推得如下公式：

式中：n為攪龍轉(zhuǎn)速，r/min；

f為飼料與攪龍間的摩擦因數(shù)；

R為螺旋半徑；

α為螺旋攪拌帶旋轉(zhuǎn)到任意位置角；

λ為螺旋升角。

飼料與攪龍之間的摩擦因數(shù)一般為 ；螺旋升角由上文分析得出，由上式可知 。查閱文獻得知飼料混合攪拌機攪拌軸轉(zhuǎn)速一般取值范圍為 ，綜合以上分析可知該攪拌機轉(zhuǎn)速的取值范圍為 。

2 試驗

本次試驗主要是為了研究飼料混合系統(tǒng)內(nèi)的顆粒分布情況，運動的速度和混合均勻度的分析。由于原設(shè)計的攪拌系統(tǒng)在混合時系統(tǒng)內(nèi)的顆粒數(shù)目會達到億萬級以上，但是目前離散元軟件僅可以接受十萬級以內(nèi)的顆粒數(shù)目的模擬，且計算機本身的解算條件有限，因此在進行EDEM仿真實驗之前，混合模型有必要經(jīng)過相似理論的轉(zhuǎn)換。將飼料攪拌機的攪拌系統(tǒng)進行相似縮小且簡化其主要的特征部件，而秸稈和青貯顆粒保持原狀，使混合系統(tǒng)內(nèi)的顆粒數(shù)目減少，從而實現(xiàn)EDEM模擬計算。經(jīng)過幾何結(jié)構(gòu)分析計算，本次模擬采用原設(shè)計幾何尺寸的十分之一來搭建離散元數(shù)值模型。

運用Pro/E三維軟件建立離散元數(shù)值模型并導入EDEM軟件中，如圖5所示：

圖5 飼料攪拌機離散元模型

Fig. 5 The discrete element model of feed mixer

在EDEM中對飼料混合數(shù)值模擬，需要對各物料的參數(shù)性質(zhì)進行設(shè)定，物料參數(shù)的合理性是仿真是否合理的關(guān)鍵因素。本文采用青貯飼料和秸稈作為混合物料，混合數(shù)值模擬中各物料所需要的特性參數(shù)如下表1﹑2所示。

在EDEM軟件中，任何形狀的顆粒都可以通過在三維軟件中創(chuàng)建模型然后導入其中，本次模擬所需要的秸稈跟青貯顆粒都是類似于圓球形，在不影響主體的結(jié)果情況下我們對青貯和秸稈顆粒均以圓球形狀顆粒模擬計算，設(shè)定青貯顆粒直徑為18mm，秸稈顆粒直徑為14mm，如下圖6所示：

圖6定義顆粒模型

Fig. 6 The definition of particle model

EDEM離散元軟件中設(shè)有Hertz一Mindin（no slip）、Hertz一Mindin（no slip） with RDV Rolling Friction等8中常用的軟球接觸模型，如下圖5-6所示。根據(jù)飼料攪拌機及物料特性等實際情況考慮，選用Hertz一Mindin（no slip）接觸模型來進行數(shù)值模擬，如下圖所示。

5.4仿真結(jié)果分析

5.4.1飼料運動軌跡分析

在當前設(shè)置的參數(shù)下對攪拌系統(tǒng)進行仿真計算，得到（a）飼料運動軌跡圖。在圖（b）中，攪拌軸沿逆時針方向轉(zhuǎn)動，在螺旋攪拌帶的做用下，物料顆粒沿著逆時針方向作旋轉(zhuǎn)運動；在圖（a）中，物料顆粒在攪拌裝置外螺旋帶的作用下從兩邊向中間運動，同時內(nèi)螺旋帶的作用使物料顆粒從中間向兩邊運動，從而形成了強烈的對流運動，更加利于攪拌效率的提高

5.4.2飼料混合均勻度分析

飼料混合均勻度是評判飼料攪拌機質(zhì)量優(yōu)劣的關(guān)鍵指標，本文通過分析計算飼料混合的變異系數(shù)以此來反應(yīng)飼料混合均勻與否。變異系數(shù)即標準差率，用來反應(yīng)飼料的離散程度，變異系數(shù)越小，離散程度越大，飼料混合越均勻。通過在Analyst中建立合適的網(wǎng)格，并計算在每個網(wǎng)格中不同顆粒的配比情況，舍棄顆粒數(shù)量不足20的網(wǎng)格，統(tǒng)計計算出顆粒的標準差率，以此來反應(yīng)飼料混合的離散程度 。圖6-4為攪拌系統(tǒng)區(qū)域網(wǎng)格劃分圖。

本文主要是分析攪拌系統(tǒng)隨著時間的變化攪拌均勻度的改變，從中分別提取5s、10s、20s、40s、60s、80s、100s七個不同時刻飼料混合均勻度的情況。首先通過EDEM軟件導出各時刻網(wǎng)格中秸稈顆粒與青貯顆粒的數(shù)目情況，舍棄數(shù)量少于20網(wǎng)格，計算秸稈顆粒占其所在的網(wǎng)格總顆粒的比值，并將其與最佳顆粒配比相比較（最佳顆粒配比即某種顆粒在攪拌系統(tǒng)中的總數(shù)量占系統(tǒng)總顆粒數(shù)的比值），得到了每個網(wǎng)格中物料的配比與最佳配比的偏離值。最后通過計算偏離值的標準差，得到飼料攪拌的變異系數(shù)，以此來反映飼料混合的均勻度。圖5-10為100s時刻的部分數(shù)據(jù)圖，其中根據(jù)上述方法分別計算出各時刻的變異系數(shù)，其變異系數(shù)隨時間變化如圖7所示。

Fig. 7 The variation coefficient and mixing time variation

觀察圖可知，飼料在開始攪拌的0-40s內(nèi)，飼料混合的變異系數(shù)下降非?？欤幢砻黠暳显谠摃r間段的攪拌效率最高，到了40s后，變異系數(shù)下降非常緩慢，甚至有微量上升時刻。當混合攪拌60s時，變異系數(shù)為0.254596，當混合攪拌100s是，變異系數(shù)為0.236669，由于當變異系數(shù)為0.25時就已經(jīng)滿足了飼料攪拌均勻度的標準，因此為了節(jié)省攪拌時間，節(jié)約能耗，又能保證攪拌質(zhì)量的情況下選擇攪拌60s最為合適。

參考文獻

[1] 孟祥海.中國畜牧業(yè)環(huán)境污染防治問題研究[D].華中農(nóng)業(yè)大學.2014

[2]李德允，TMR飼料對中畜成期瘤胃發(fā)酵特性及微生物生態(tài)的影響[J].中國畜牧獸醫(yī).2005 C 5 ） ：18 -21

[3]馮靜安.立式TMR攪拌機的混合原理及其攪龍參數(shù)的設(shè)計[J].石河子大學學報（自然科學版）. 2009

[4]饒應(yīng)昌.混合機的混合原理和計算[J].飼料工業(yè)，1983，（2）：25、29

[5]Grant R J.Colenbrander，D R Mertens.1990a，73，Milk fat depression in dairy cows：Role of particle size of alfalfa hay.J.Dairy Sci.1823