黑水虻处理的猪粪有机肥离散元仿真模型参数标定

彭才望，许道军，贺 喜，唐艳华，孙松林

黑水虻处理的猪粪有机肥离散元仿真模型参数标定

彭才望1，许道军2，贺 喜3，唐艳华4，孙松林1※

（1. 湖南农业大学机电工程学院，长沙 410128；2. 湖南农业大学动物医学院，长沙 410128；3. 湖南农业大学动物科学技术学院，长沙 410128；4. 湖南大湘农环境科技股份有限公司，长沙 410128）

为准确快速获取黑水虻处理的猪粪有机肥颗粒的离散元仿真模型参数，该研究采用圆筒提升堆积物理试验与EDEM仿真结合的方法，选取“Hertz-Mindlin with JKR”作为接触模型，以堆积角为响应值，基于响应面法优化标定了黑水虻处理的含水率为43.6%的猪粪有机肥仿真参数。采用Design-Expert8.0.6设计Plackett-Burman试验，筛选出对堆积角有显著影响的参数，即有机肥泊松比、有机肥颗粒密度、有机肥-有机肥滚动摩擦系数。通过最陡爬坡试验确定了显著参数的最优值区间，进一步以有机肥堆积角为响应值，基于Box-Behnken试验获得堆积角与显著性参数的二阶回归模型，以物理试验测得的堆积角为响应目标，针对显著性参数进行寻优，得到最佳组合：有机肥泊松比0.11、有机肥颗粒密度1 703 kg/m3、有机肥-有机肥滚动摩擦系数0.13。运用最佳参数组合进行仿真分析，得到堆积角均值为38.61º，与物理试验测得的堆积角相对误差为1.88%，且堆积形状具有较高相似性，无明显差异，表明标定的参数准确，研究结果可为黑水虻处理猪粪后的有机肥相关收集与筛分机械的设计提供理论参考。

离散元；机械化；有机肥；EDEM；堆积角

0 引 言

黑水虻在畜禽粪便“肥料化利用”过程中作用明显，促进资源循环利用[1-3]。近几年中国加快推进畜禽养殖废弃物资源化利用，因此，黑水虻处理畜禽粪便已经成为研究热点。但是现有研究主要集中在黑水虻对畜禽粪便的转化率、黑水虻幼虫营养成分及自身生长参数变化等方面[4-6]，对黑水虻处理后的猪粪相关特性研究极少，尤其是针对黑水虻处理猪粪后形成的有机肥在收集、转运输送、筛分等机械化作业方面的接触特性参数的研究。黑水虻处理后的猪粪的主要成分为黑水虻取食畜禽粪便中营养成分经过腹处理消化后形成的含湿、蓬松沙土状的黏性颗粒，是一种有机肥[7-8]，物料特性复杂，因此通过常规方法较难准确、快速获得相关接触参数。

近几年国内外学者应用离散元法在农业散体物料颗粒参数标定方面做了大量的研究工作，也对猪粪、蚯蚓粪等有机肥做了一定的研究。张锐等提出一种关于沙土颗粒仿真参数标定的方法，分析了颗粒形状对颗粒间静摩擦系数影响[9]；石林榕等对西北旱区农田土壤颗粒关键参数与接触模型进行了离散元标定[10]；邢洁洁等利用EDEM仿真软件中的Hertz-Mindlin with JKR 接触模型对海南地区砖红壤进行了相关模型参数标定[11]。马帅等基于土壤堆积试验，以堆积角为指标，利用EDEM进行通用旋转中心组合试验，获得了土壤颗粒间的最佳接触参数组合[12]；武涛等基于堆积角仿真试验，确定了适合黏性土壤的离散元接触模型并确定了相应的接触参数[13]；王黎明等通过堆积试验对猪粪接触参数进行了标定[14]；林嘉聪等[15-16]通过离散元仿真与堆积试验相结合的方法，确定了不同含水率变化对蚯蚓粪颗粒流动性参数的影响；袁全春等通过仿真试验与物料试验相结合的方法，对有机肥离散元模型参数进行了标定[17]。上述研究表明应用离散元法获得散体物料相关参数具有针对性与可行性，但针对黑水虻虫粪颗粒离散元模型参数标定的研究鲜有报道。

综上所述，本研究以湖南大湘农环境科技股份有限公司养殖黑水虻处理的含水率为43.6%的猪粪有机肥为样品，选取“Hertz-Mindlin with JKR”作为接触模型，应用EDEM软件开展该有机肥颗粒仿真模拟。通过运用Plackett-Burman设计试验、最陡爬坡试验和Box-Behnken试验对有机肥颗粒堆积角进行仿真，并结合圆筒提升物理堆积角试验进行验证对比，完成有机肥颗粒离散元模型参数的准确标定过程。以期获得较为准确的有机肥颗粒离散元模型参数，为黑水虻处理猪粪后的有机肥在收集、转运输送、筛分等不同阶段的机械化作业研究提供有效的物料特性参数。

1 材料与方法

1.1 有机肥基本参数

本研究所用有机肥由湖南大湘农环境科技股份有限公司提供，由含水率为70%～80%新鲜猪粪经黑水虻过腹处理8～10 d后形成。参考土壤或一般有机肥基本测试方法得到有机肥的含水率为43.60%。经筛分测量，该有机肥颗粒极大部分呈近似的球体，粒径分布范围为1.6～2.6 mm，平均粒径2 mm，极小部分呈疏松团状。

1.2 试验方法

运用物理堆积角试验与EDEM离散元仿真模拟相结合的方法，对有机肥在接触过程中的各相关仿真模型参数进行标定。首先，通过圆筒提升的物理试验方法获得有机肥颗粒堆，测量获得有机肥的实际堆积角均值。然后，基于EDEM软件进行离散元仿真，选取系统中“Hertz-Mindlin with JKR”作为接触模型，以实际堆积角为目标值对回归方程进行求解寻优，获得有机肥离散元仿真的最优参数组合。仿真试验包括运用 Plackett-Burman 设计试验筛选对有机肥有显著影响的参数项；通过最陡爬坡试验确定出显著性参数的最优值区间。进一步以有机肥的堆积角作为响应值，通过Box-Behnken响应曲面法对堆积角与显著性参数的回归模型二次多项式进行方差分析并进行寻优，找到最优参数组合。最后，在标定好的最优组合参数下进行仿真试验验证，对比分析有机肥仿真堆积角与实际堆积角间的差异，验证标定的有机肥离散元模型物理参数的准确性。

1.3 有机肥堆积角物理试验

采用圆筒提升的方法进行物理堆积角试验[18-19]，如图1所示。

1.钢圆筒 2.肥堆 3.钢板 4.万能试验机 5.摄像机 6.计算机

试验时，钢质圆筒内径与高度比为1:3（内径为40 mm、高120 mm）[20]，圆筒底部与钢板（长200 mm、宽200 mm）接触，圆筒内填充满有机肥。利用CMT5105型万能试验机夹住钢质圆筒并以0.03 m/s的速度向上提升[21-22]，颗粒将从圆筒底部缓慢流出，待有机肥颗粒堆坡面稳定后，摄像机垂直拍照，照片导入计算机的CAD软件中标注堆积角[10]，重复试验5次，求其堆积角均值为39.35°，变异系数为0.75%。

2 仿真模型

2.1 接触模型

黑水虻处理猪粪过程中要求较高的相对湿度，以提高生物转化率[5]。因此，针对颗粒间受湿度影响存在一定粘附现象的有机肥，离散元中普通的接触模型难以准确对其颗粒间存在的力学行为进行模拟。文献中提到的“Hertz-Mindlin with Bonding”接触模型可以用来模拟粘结颗粒，但一般适用于混凝土和岩石等较坚硬介质的模拟[23]。本研究选取一种建立在Hertz理论上的适用于有机肥、黏性泥土、湿颗粒等粘结性颗粒的“Hertz-Mindlin with JKR”接触模型，该接触模型能够将表面能引入颗粒间相互作用，较好地表现出颗粒间的粘弹性特征[24-25]，即“Hertz-Mindlin with JKR”接触模型的法向弹性力基于法向重叠量、表面能和相互作用。

式中JKR为法向弹性力，N；为两接触颗粒之间法向重叠量，m；为两接触颗粒之间接触面半径，m；为表面能，N/m；*为等效弹性模量，Pa；*为等效接触半径，m；等效弹性模量*与等效接触半径*定义为：

式中1、2分别为两接触颗粒的弹性模量，Pa；1、2分别为两接触颗粒的泊松比；1、2分别为两接触颗粒的接触半径，m。

当为0时，Johnson-Kendall-Roberts（JKR）的法向弹性力等同于Hertz-Mindlin法向力，即

当颗粒非直接接触时，Hertz-Mindlin with JKR接触模型也能够提供吸引凝聚力[24]，颗粒间的非零凝聚力的最大间隙为：

式中c为颗粒间具有非零凝聚力时的法向最大间隙，m；c为颗粒间具有非零凝聚力时的法向最大间隙，m。

当>c时，颗粒间凝聚力变为0。

当颗粒并非实际接触且间隔等于c时，凝聚力达到最大值[13]。

式中cohesion为2个颗粒间的凝聚力，N。

2.2 有机肥与结构模型

通过对有机肥样品筛分与观察，以基本球体作为有机肥的仿真颗粒模型，建立半径为1mm的离散元模型。根据有机肥颗粒的粒径分布范围，设置颗粒工厂，颗粒尺寸按正态分布方式生产，将参数Mean设置为1，即正态分布的有机肥颗粒的平均粒径2 mm，标准差Std Dev设置为0.1 mm，Capped设置生成颗粒的尺寸极限，最小为平均值的0.8倍，最大为平均值的1.3倍，确保仿真颗粒尺寸极限与筛分确定的有机肥颗粒尺寸分布一致。在Solidworks中建立钢质圆筒和钢板的三维模型，导入EDEM中作为结构模型。钢的泊松比为0.30，剪切模量7.90×1010Pa，密度为7.86×103kg/m3，重力加速度为9.81 m/s2[24]。

2.3 仿真参数设置

在仿真试验初始状态时，无底圆筒内径40 mm、高120 mm，与无底圆筒底部接触的底座面板为长、宽均为200 mm。按照有机肥颗粒粒径分布范围，设置颗粒工厂，颗粒生成方式为Dynamic，总数量18 000个，生成速率9 000个/s。时间步长设定为Rayleigh 时间步长的22%，数据保存时间间隔为0.01 s[26-27]。为保证仿真试验结果的准确性，网格尺寸设置为最小颗粒半径值的2倍，根据无底圆筒上升速度并考虑有机肥颗粒达到稳定状态的需要，颗粒生成时间2.0 s，待有机肥颗粒在重力作用下沉降后，系统达到稳定平衡，无底圆筒在第2.2 s开始以0.03 m/s的速度垂直于底座向上提升，逐步与底座面板分离，无底圆筒内的有机肥颗粒在失去圆筒内壁的支撑后逐渐滑落到底座面板上，最后在底座面板上形成一个稳定的颗粒堆。

3 仿真试验与结果分析

3.1 Plackett-Burman筛选显著性参数

基于Design-Expert8.0.6软件进行Plackett-Burman（PB）筛选试验确定显著影响有机肥颗粒堆积角的参数，对泊松比、剪切模量、密度、有机肥颗粒间（恢复系数、静摩擦系数、滚动摩擦系数）、有机肥-钢板间（恢复系数、静摩擦系数、滚动摩擦系数）以及JKR表面能进行筛选，确定对有机肥堆积角有显著影响的参数。

目前关于黑水虻处理猪粪后形成的有机肥的研究尚不完善，其颗粒离散元仿真模型的所需要的物理参数尤为缺乏。参考文献中关于机施有机肥、黏湿土壤、猪粪、蚯蚓粪等离散元仿真参数以及EDEM软件GEMM材料库含湿颗粒离散元参数值确定该有机肥颗粒相关接触参数范围[9-17]。其中，有机肥颗粒泊松比范围为0.1～0.6，剪切模量范围为（1～10）MPa，颗粒密度范围为（1 000～2 000）kg/m3，有机肥颗粒间恢复系数范围为0.1～0.8、静摩擦系数范围为0.1～1、滚动摩擦系数范围为0.05～0.6，有机肥颗粒与钢板间的恢复系数范围为0.1～0.7、静摩擦系数范围为0.2～0.9、滚动摩擦系数范围为0.05～0.65，JKR表面能范围为0.05～0.65。通过综合对比参考文献中土壤颗粒、一般有机肥颗粒以及蚯蚓粪颗粒与本文有机肥颗粒的差异，确定了本研究中的有机肥各待标定的参数与水平如表1所示。

表1 Plackett-Burman Design参数水平表

基于Design-Expert软件进行PB试验，得到Plackett-Burman Design试验设计及结果如表2所示。各因素对有机肥堆积角影响效果如表3所示；剔除影响很小的参数后，对试验结果进行方差分析，结果如表4所示。

表2 Plackett-Burman Design试验设计及结果

注：11为空白列。1~10为1~10的水平值。

Note:11indicates blank column.1-10represents level values of1-10.

表3 Plackett-Burman Design 试验结果分析

表4 Plackett-Burman Design试验参数显著性分析

由表3可以看出，1、2、4、6、7、8、10对有机肥颗粒的堆积角有正效应，即堆积角随着该 7 个因素增大而增大；3、5、9则有负效应，即堆积角随着该3个因素增大而减小。根据表3的各个因素贡献率分析10个因素对堆积角影响，其中4、5、7、9对结果的影响很小，贡献率小于5%；2、8、10对结果的影响较大，贡献率小于15%大于5%；1、3、6对结果的影响最大，贡献率大于15%。由表4可知，模型的0.05，说明回归模型显著，预测值2=0.909 4，模型能很好的预测各因素的变化情况。由表4中因素值大小得到各因素显著性影响的主次顺序为：有机肥颗粒密度3、有机肥-有机肥滚动摩擦系数6、有机肥泊松比1、有机肥-钢板静摩擦系数8、JKR表面能10、有机肥剪切模量2、有机肥-有机肥碰撞恢复系4。因此，根据表3和表4分析结果，选取对有机肥堆积角影响率较大与影响显著性较高的3个因素：有机肥颗粒密度3、有机肥-有机肥滚动摩擦系数6、有机肥泊松比1作为后续最陡爬坡试验与以及Box-Behnken Design试验考虑的参素。

3.2 最陡爬坡试验确定显著性参数最优值区间

根据Plackett-Burman 设计及试验结果，将影响有机肥颗粒堆积角的3个较显著的试验参数1（有机肥泊松比）、3（有机肥颗粒密度）、6（有机肥-有机肥滚动摩擦系数）按照一定步长逐步增加或降低（参数影响效应呈正负效应）[28-29]，其余参数选择中间水平值2（有机肥剪切模量5.5 MPa）、4（有机肥-有机肥碰撞恢复系数0.4）、5（有机肥-有机肥静摩擦系数0.55）、7（有机肥-钢板碰撞恢复系数0.35）、8（有机肥-钢板静摩擦系数0.40）、9（有机肥-钢板滚动摩擦系数0.35）、10（JKR表面能0.30 J/m2）进行最陡爬坡试验，计算有机肥仿真堆积角与实际堆积角的相对误差，试验方案及结果如表5所示。

表5 最陡爬坡试验方案及结果

表5给出了最陡爬坡试验设计及其结果。该结果表明随着1（有机肥颗粒泊松比）和6（有机肥-有机肥滚动摩擦系数）的增加、3（有机肥颗粒密度）的减小，堆积角逐渐增大，真实试验测得堆积角与仿真得到的堆积角相对误差先减小后增大。2号试验中相对误差最小。因此，以2号试验中的各参数数值作为后续试验的中心点，1号和3号试验参数值分别作为低水平和高水平进行后续的响应面设计。

3.3 响应面分析试验建立回归模型求解显著性参数最优值

根据最陡爬坡试验结果，应用Box-Behnken设计试验进行响应面分析并寻找最优解。试验中以1（有机肥颗粒泊松比）、3（有机肥颗粒密度）、6（有机肥-有机肥滚动摩擦系数）为试验因素，堆积角为试验指标，其他非显著影响因素延用表1中各因素试验水平，共进行15次试验，中心点试验3次，用于误差分析。试验方案及结果如表6所示。

表6 Box-Behnken Design试验设计方案与结果

注：1、3、6为1、3、6的水平值。

Note:1,3,6represents1,3,6level value, respectively.

应用Design-expert软件对有机肥试验结果进行多元回归拟合分析，以（堆积角）为响应值，1（有机肥泊松比）、3（有机肥颗粒密度）、6（有机肥间滚动摩擦系数）为自变量，得到堆积角回归方程：

=190.761 16−214.911 461−0.158 283+191.258 106+

0.092 18713−38.802 0816−0.037 70836+

151.497 4012+3.830 21×10-532−253.501 1662（9）

由该模型方差分析结果表7可知，该拟合模型的值为0.000 3（<0.01），极显著；失拟项=0.1 798>0.05，对结果不显著。试验中CV（变异系数）为1.78%，表明试验具有较好的可靠性；决定系数2=0.988 1；2adj=0.966 7，二者均接近1，表明与实际数据拟合程度高，相关性较好；精密度（Adeq precision）为21.510，表明该模型的精确度非常好，可以用来预测有机肥颗粒的堆积角。1（有机肥泊松比）对有机肥堆积角影响不显著（>0.05），可能是通过最陡爬坡试验将泊松比的取值范围缩小在一个较合适的区间范围内，该区间范围内泊松比的取值范围对有机肥堆积角的影响不显著。3（有机肥颗粒密度）、6（有机肥间滚动摩擦系数）对堆积角影响极显著；13对堆积角影响极显著，36对堆积角影响显著，12对堆积角影响显著，32、62对堆积角影响极显著。

表7 Box-Behnken 二次回归模型方差分析

注：*表示显著（<0.05），**表示极显著（<0.01）。

Note: * and * *indicated significance at 0.05 and 0.01levels, respectively.

4 参数优化与验证试验

基于Design-Expert软件的优化模块，以圆筒提升的物理方法测得的有机肥堆积角39.35°为目标对堆积角回归模型进行寻优，所得优化解具备若干组。以这些优化解作参数进行堆积角仿真试验，并与物理试验堆积角进行对比验证，选取二者堆积角形状近似的一组数据作为优化解。在EDEM软件中将3个显著性参数设置为寻优得到的最优解：即1（有机肥泊松比）0.11、3（有机肥颗粒密度）为1 703 kg/m3、6（有机肥-有机肥滚动摩擦系数）0.13，其余非显著性参数设置为中间水平，即2（有机肥剪切模量5.5 MPa）、4（有机肥-有机肥碰撞恢复系数0.4）、5（有机肥-有机肥静摩擦系数0.55）、7（有机肥-钢板碰撞恢复系数0.35）、8（有机肥-钢板静摩擦系数0.40）、9（有机肥-钢板滚动摩擦系数0.35）、10（JKR表面能0.30 J/m2），在该组合优化参数下进行3次重复仿真试验得到堆积角平均值为38.61°，与实际物理试验测得堆积角均值39.35°的相对误差为1.88%，仿真试验与物理试验的对比如图2所示。结果表明，在优化参数下获得的堆积角仿真试验结果与物理试验获得的堆积角在形状和角度上具有较高的近似性，表明该参数可用作黑水虻处理猪粪后形成的有机肥颗粒物料特性的参考依据。

图2 仿真试验与物理试验对比

5 结 论

1）针对黑水虻处理猪粪后形成的有机肥，基于EDEM离散元仿真软件，选用“Hertz-Mindlin with JKR”接触模型对含水率为43.6%的有机肥样品进行离散元仿真，标定了有机肥颗粒相关参数。

2）应用Plackett-Burman Design试验筛选出对有机肥堆积角有关键影响因素包括：有机肥泊松比、有机肥颗粒密度、有机肥间滚动摩擦系数。通过最陡爬坡试验确定了3个显著性参数的最优值区间，通过Box-Behnken Design试验建立了显著性参数与堆积角间的回归模型。堆积角回归模型的方差分析表明：有机肥颗粒的密度、有机肥颗粒间的滚动摩擦系数、有机肥颗粒泊松比与密度的交互项、有机肥颗粒密度的二次项、有机肥颗粒间滚动摩擦系数二次项对堆积角影响极显著；有机肥颗粒密度与有机肥颗粒间滚动摩擦系数的交互项、有机肥泊松比的二次项对堆积角影响显著。

3）以有机肥颗粒的实际堆积角为目标值，对回归方程进行寻优并求解，得到3个显著性参数的最优值，有机肥泊松比0.11、有机肥颗粒密度1 703 kg/m3、有机肥颗粒间滚动摩擦系数0.13。对比验证试验结果表明，有机肥仿真堆积角与实际堆积角的相对误差为1.88%，较为吻合，所标定的有机肥颗粒仿真模型参数准确可靠。

本文研究结果对机械收集、转运、筛分该有机肥提供了基础数据；但需指出的是，由于黑水虻养殖环境的差异，有机肥含水率处于40%～50%间，不同含水率以及圆筒提升速度会导致堆积试验存在一定的差异性，后期将开展更深入的研究。

[1]张杰，温逸婷，高正辉，等. 黑水虻的资源化利用研究现状[J]. 应用昆虫学报，2019，56(5)：997-1006.

Zhang Jie, Wen Yiting, Gao Zhenghui, et al. Progress in research on, and the utilization of, hermetia illucens[J]. Chinese Journal of Applied Entomology 2019, 56(5): 997-1006. (in Chinese with English abstract)

[2]柴志强，王付彬，郭明昉，等. 水虻科昆虫及其资源化利用研究[J]. 广东农业科学，2012，39(10)：182-185.

Chai Zhiqiang, Wang Fubin, Guo Mingfang, et al. Research of Stratiomyidae and its utilization[J]. Guangdong Agricultural Sciences, 2012, 39(10): 182-185. (in Chinese with English abstract)

[3]陈杰，邝哲师，肖明，等. 畜禽粪便处理的优质昆虫黑水虻[J]. 安徽农业科学，2014(24)：8180-8182.

Chen Jie, Kuang Zheshi, Xiao Ming, et al. High quality insect for animal manure treatment-hermetia illucens[J]. Journal of Anhui Agricultural Sciences, 2014, 42(24): 8180-8182. (in Chinese with English abstract)

[4]徐齐云，龙镜池，叶明强，等. 黑水虻幼虫的发育速率及食物转化率研究[J]. 环境昆虫学报，2014，36(4)：561-564.

Xu Qiyun, Long Jingchi, Ye Mingqiang, et al. Development rate and food conversion efficiency of black soldier fly, hermetia illucens[J]. Journal of Environmental Entomology, 2014, 36(4): 561-564. (in Chinese with English abstract)

[5]袁橙，魏冬霞，解慧梅，等. 黑水虻幼虫处理规模化猪场粪污的试验研究[J]. 畜牧与兽医，2019，51(11)：49-53.

Yuan Cheng, Wei Dongxia, Xie Huimei, et al. Research on treatment of fecal pollution on large scale pig farms with black soldier fly larva[J]. Animal Husbandry & Veterinary Medicine, 2019, 51(11): 49-53. (in Chinese with English abstract)

[6]滕星，张永锋，温嘉伟，等. 黑水虻生物特性及其人工养殖的影响因素研究进展[J]. 吉林农业大学学报，2019，41(2)：134-141.

Teng Xing, Zhang Yongfeng, Wen Jiawei, et al. Research progress in the biological characteristics and influencing factors of rearing black soldier fly[J]. Journal of Jilin Agricultural University, 2019, 41(2): 134-141. (in Chinese with English abstract)

[7]王小波，李景龙，尚东维，等. Cu2+、Zn2+、Cd2+对黑水虻幼虫生长的影响及在虫体和虫粪的积累[J]. 环境昆虫学报，2019，41(2)：387-393.

Wang Xiaobo, Li Jinglong, Shang Dongwei, et al. Effect of Cu2+, Zn2+, Cd2+on the growth of hermetia illucens larvae and accumulation in larvae and feces[J]. Journal of Environmental Entomology, 2019, 41(2): 387-393. (in Chinese with English abstract)

[8]漆招. 虫粪返饲和益生菌对黑水虻处理猪粪尿效果的研究[D]. 长沙：湖南农业大学，2019.

Qi Zhao. Effect of Refeeding of Insect Feces and Probiotics on Swine Feces Treated by Black Soldier Fly[D]. Changsha: Hunan Agricultural University, 2019. (in Chinese with English abstract)

[9]张锐，韩佃雷，吉巧丽，等. 离散元模拟中沙土参数标定方法研究[J]. 农业机械学报，2017，48(3)：49-56.

Zhang Rui, Han Dianlei, Ji Qiaoli, et al. Calibration methods of sandy soil parameters in simulation of discrete element method[J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2017, 48(3): 49-56. (in Chinese with English abstract)

[10]石林榕，赵武云，孙伟. 基于离散元的西北旱区农田土壤颗粒接触模型和参数标定[J]. 农业工程学报，2017，33(21)：181-187.

Shi Linrong, Zhao Wuyun, Sun Wei. Parameter calibration of soil particles contact model of farmland soil in northwest arid region based on discrete element method[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2017, 33(21): 181-187. (in Chinese with English abstract)

[11]邢洁洁，张锐，吴鹏，等. 海南热区砖红壤颗粒离散元仿真模型参数标定[J]. 农业工程学报，2020，36(5)：158-166.

Xing Jiejie, Zhang Rui, Wu Peng, et al. Parameter calibration of discrete element simulation model for lateritic soil particles in hot areas of Hainan Province[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2020, 36(5): 158-166. (in Chinese with English abstract)

[12]马帅，徐丽明，袁全春，等. 葡萄藤防寒土与清土部件相互作用的离散元仿真参数标定[J]. 农业工程学报，2020，36(1)：40-49.

Ma Shuai, Xu Liming, Yuan Quanchun, et al. Calibration of discrete element simulation parameters of grapevine antifreezing soil and its interaction with soil-cleaning components[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2020, 36(1): 40-49. (in Chinese with English abstract)

[13]武涛，黄伟凤，陈学深，等. 考虑颗粒间黏结力的黏性土壤离散元模型参数标定[J]. 华南农业大学学报，2017，38(3)：93-98.

Wu Tao, Huang Weifeng, Chen Xueshen, et al. Calibration of discrete element model parameters for cohesive soil considering the cohesion between particles[J]. Journal of South China Agricultural University, 2017, 38(3): 93-98. (in Chinese with English abstract)

[14]王黎明，范盛远，程红胜，等. 基EDEM 的猪粪接触参数标定[J]. 农业工程学报，2020，36(15)：95-102.

Wang Liming, Fan Shengyuan, Cheng Hongsheng, et al. Calibration of contact parameters for pig manure based on EDEM[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2020, 36(15): 95-102. (in Chinese with English abstract)

[15]林嘉聪，罗帅，袁巧霞，等. 不同含水率蚯蚓粪颗粒物料流动性研究[J]. 农业工程学报，2019，35(9)：221-227.

Lin Jiacong, Luo Shuai, Yuan Qiaoxia, et al. Flow properties of vermicompost particle with different moisture contents[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2019, 35(9): 221-227. (in Chinese with English abstract)

[16]罗帅，袁巧霞，Shaban G，等. 基于JKR粘结模型的蚯蚓粪基质离散元法参数标定[J]. 农业机械学报，2018，49(4)：343-350.

Luo Shuai, Yuan Qiaoxia, Shaban G, et al. Parameters calibration of vermicomposting nursery substrate with discrete element method based on JKR contact model[J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2018, 49(4): 343-350. (in Chinese with English abstract)

[17]袁全春，徐丽明，邢洁洁，等. 机施有机肥散体颗粒离散元模型参数标定[J]. 农业工程学报，2018，34(18)：21-27.

Yuan Quanchun, Xu Liming, Xing Jiejie, et al. Parameter calibration of discrete element model of organic fertilizer particles for mechanical fertilization[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2018, 34(18): 21-27. (in Chinese with English abstract)

[18]冯俊小，林佳，李十中，等. 秸秆固态发酵回转筒内颗粒混合状态离散元参数标定[J]. 农业机械学报，2015，46(3)：208-213.

Feng Junxiao, Lin Jia, Li Shizhong, et al. Calibration of discrete element parameters of particle in rotary solid state fermenters[J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2015, 46(3): 208-213. (in Chinese with English abstract)

[19]贾旭光，陈曦，李鑫. 不同粒度和堆载形态下散体瞬时自然安息角的实验研究[J]. 现代矿业，2015，549(1)：25-27.

Jia Xuguang, Chen Xi, Li Xin. Experiment research on instantaneous natural repose angle of granular slope under different granularity and stack form[J]. Modern Mining, 2015, 549(1): 25-27. (in Chinese with English abstract)

[20]吴爱祥，孙业志，刘湘平. 散体动力学理论及其应用[M].北京：冶金工业出版社，2002.

[21]贾富国，韩燕龙，刘扬，等. 稻谷颗粒物料堆积角仿真预测方法[J]. 农业工程学报，2014，30(11)：254-260.

Jia Fuguo, Han Yanlong, Liu Yang, et al. Simulation prediction method of repose angle for rice particle materials[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2014, 30(11): 254-260. (in Chinese with English abstract)

[22]曹波，李文辉，王娜，等. 基JKR模型的湿式滚抛磨块离散元参数标定[J]. 表面技术，2019，48(3)：249-256.

Cao Bo, Li Wenhui, Wang Na, et al. Calibration of discrete element parameters of the wet barrel finishing abrasive based on JKR model[J]. Surface Technology, 2019, 48(03): 249-256. (in Chinese with English abstract)

[23]李俊伟，佟金，胡斌，等. 不同含水率黏重黑土与触土部件互作的离散元仿真参数标定[J]. 农业工程学报，2019，35(6)：130-140.

Li Junwei, Tong Jin, Hu Bin, et al. Calibration of parameters of interaction between clayey black soil with different moisture content and soil-engaging component in northeast China[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2019, 35(6): 130-140. (in Chinese with English abstract)

[24]EDEM 2.5 theory reference guide[R/OL]. 2014-12-05 [2015-06-07]. http://www.docin.com/p-980174717.html

[25]Johnson K L, Kendall K, Robert A D. Surface energy and contact of elastic solids[J]. Proceedings of the Royal Society A, 1971, 324: 301-313.

[26]王国强. 离散单元法及其在 EDEM上的实践[M]. 西安：西北工业大学出版社，2010.

[27]葛宜元. 试验设计方法与Design-Expert软件应用[M]. 哈尔滨：哈尔滨工业大学出版社，2015.

[28]任露泉. 试验设计与优化[M]. 北京：科学出版社，2015.

[29]赵伟，陈晨，刘倩，等. 利用Minitab优化耐高温淀粉酶发酵培养条件[J]. 中南大学学报：自然科学版，2010，41(5)：1652-1657.

Zhao Wei, Chen Chen, Liu Qian, et al. Optimization of medium for thermostable-amylase fermentation using minitab[J]. Journal of Central South University: Science and Technology, 2010, 41(5): 1652-1657. (in Chinese with English abstract)

Parameter calibration of discrete element simulation model for pig manure organic fertilizer treated with Hermetia illucen

Peng Caiwang1, Xu Daojun2, He Xi3, Tang Yanhua4, Sun Songlin1※

(1.,,410128,; 2.,,410128,; 3.,,410128,; 4.,410128,)

Pig manure treated by the Hermetia illucen was an organic fertilizer, to obtain the contact parameters of organic fertilizer accurately and quickly,, this work combine the method of a cylindrical lifting physical test with discrete element method, and simulation parameters of organic fertilizer oftreated with pig manure with moisture content of 43.6% was calibrated. Firstly, a physical test was carried out. The diameters of organic fertilizer of Hermetia illucen treated with pig manure particles were between 1.6 and 2.6 mm, and an steel cylinder with an inner diameter of 40 mm and a height of 120 mm was used. The organic fertilizertreated with pig manure particles were filled into the cylinder, and then lifted with a speed of 0.03 m/s. The angle of repose of the organic fertilizertreated with pig manure was measured and the test was repeated for five times, as the mean angle of repose was 39.35°, and the variable coefficient was 0.75%. Secondly, the simulation test was carried out. Hertz-Mindlin with JKR contact model was selected from the system, and the discrete element simulation of the physical stacking test was performed by EDEM. Since the organic fertilizertreated with pig manure particles were near-spherical, the basic model of the software default was adopted to simulate organic fertilizertreated with pig manure granules. Therefore, a basic sphere model with a radius of 1 mm was used and the three-dimension geometry model built by Solid Works was imported into the simulation software, with the cylinder lifting speed was 0.03 m/s, the fixed time step was 22% of Rayleigh time step, and the target save interval was 0.01 s. Repose angle of organic fertilizertreated with pig manure was taken as response value based on the Design Expert software8.0.6, and P-BD (Plackett-Burman Design) test was used to screen 10 initial parameters. It was found that not all discrete element model parameters of organic fertilizertreated with pig manure had significant impact on the angle of repose, so a screening process was made through Plackett-Burman Design. The results showed that organic fertilizer oftreated with pig manure poisson ratio, organic fertilizertreated with pig manure particle density, and organic fertilizertreated with pig manure organic fertilizer oftreated with pig manure rolling friction coefficient had significant impact on angle of repose. The best range of three significant influencing factors was determined by the steepest climbing test, the other seven factors in this test were the intermediate values of the initial range, and the three significant parameters gradually were increased and decreased until the relative error between the simulated value and the physical test value reached the minimum. Thirdly, the accumulation angle of organic fertilizertreated with pig manure was taken as the response value, Box-Behnken Design test was used to fit the test results using regression analysis, and the accumulation angle regression model was obtained. The determination coefficient2(0.988 1) and the correction determination coefficient2adj (0.966 7) were both close to 1, indicating the model fitted better. The precision was 21.510, the variable coefficient was 1.78% and the lack-of-fit was non-significant, which showed that the regression model was very significant, and the accumulation angle could be predicted according to the model. the regression model was optimized, and the optimal values of three significant factors were obtained: organic fertilizertreated with pig manure poisson ratio was 0.11, organic fertilizer oftreated with pig manure particle density was 1 703 kg/m3, and the coefficient of rolling friction of organic fertilizertreated with pig manure particleorganic fertilizer oftreated with pig manures was 0.13. The simulation analysis was performed by the optimal parameter combination. The average repose angle was 38.61º, and the relative error between the repose angle and the experiment was 1.88%. which meant that the calibration parameters were accurate. The result can provide theoretical basis for the design of organic fertilizer oftreated with pigrelated collecting and sieving machinery.

discrete element; mechanization; calibration; organic fertilizer; EDEM; accumulation angle

彭才望，许道军，贺喜，等. 黑水虻处理的猪粪有机肥离散元仿真模型参数标定[J]. 农业工程学报，2020，36(17)：212-218.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2020.17.025 http://www.tcsae.org

Peng Caiwang, Xu Daojun, He Xi, et al. Parameter calibration of discrete element simulation model for pig manure organic fertilizer treated with Hermetia illucen[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2020, 36(17): 212-218. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2020.17.025 http://www.tcsae.org

2020-05-04

2020-07-31

国家重点研发计划项目（2016YFD0501209）；农用动力平台智能化关键技术与装备研发（2018NK2061）；湖南农业大学“双一流”建设项目（SYL201802015）

彭才望，博士生，讲师，主要从事农业与畜牧业机械化设备研究与设计。Email：hnndpcw@163.com

孙松林，教授，博导，主要从事现代农业机械化设备研究。Email：hnndssl@163.com

10.11975/j.issn.1002-6819.2020.17.025

S216; S3; X713

A

1002-6819(2020)-17-0212-07