1. 引言
随着我国城市化进程加快,城市绿化面积不断扩大,2023年底全国城市建成区绿化覆盖率达42.5%,但秋冬落叶堆积给环卫工作带来巨大压力。现有落叶处理设备功能单一、流程繁琐,难以满足高效环保需求。为此,本文提出设计一款集收集、粉碎、输送等六大功能于一体的一体化设备,通过结构创新与智能控制实现全流程自动化,其创新点体现在功能集成、结构紧凑及仿真优化设计三方面,研究旨在提供新方案、推动落叶资源化利用,助力“无废城市”建设。
2. 研究原理和方法
2.1. 负压吸附原理
负压吸附原理是流体力学的基本原理之一。根据伯努利方程,流体流速增加时压力降低[1]。本设备收集系统采用离心风机产生高速气流,在吸盘入口形成负压区,使吸盘内外产生压力差,从而将落叶吸入风道。吸力大小取决于风机风压、风道结构及吸盘口面积,计算公式为:
其中,F为吸力(N),ΔP为压力差(Pa),A为吸盘口有效面积(m2)。
2.2. 机械粉碎原理
机械粉碎是利用机械力克服物料内聚力使其破碎的过程[2]。本设备采用锤片式粉碎机构,其工作原理是:高速旋转的锤片对进入粉碎仓的落叶施加冲击力,同时落叶与筛网、齿板之间产生剪切和摩擦作用,最终被破碎成细小颗粒。粉碎效果主要受锤片线速度、锤片数量、筛网孔径等因素影响。锤片线速度计算公式为:
其中,v为线速度(m/s),D为转子直径(m),n为转速(r/min)。
2.3. 机电一体化控制原理
高速机电一体化控制是将机械系统、传感器、控制器和执行器有机结合,实现自动化控制的技术[3]。本设备控制系统基于闭环控制原理:传感器实时检测设备状态参数(如高度、速度),将信号传输给控制器;控制器根据预设算法与目标值进行比较,计算出控制量;执行器根据控制指令调节设备动作,使实际值趋近目标值。
2.4. 研究方法
通过查阅国内外相关文献,了解落叶处理技术的研究现状和发展趋势,分析现有设备的优缺点,为本项目方案设计提供理论依据和参考借鉴。主要查阅数据库包括中国知网(CNKI)、Web of Science、IEEE Xplore等。
基于机械设计原理、流体力学原理和控制理论,对设备关键参数进行计算分析。包括风机风压计算、粉碎功耗计算、电机选型计算、控制系统响应特性分析等,确保设计参数合理可靠[4]。
采用SolidWorks软件进行设备三维建模和虚拟装配,检查零部件之间的干涉情况,优化结构布局[5]。利用ANSYS Workbench对关键受力部件进行有限元分析,评估强度和刚度[6]。通过ADAMS进行运动仿真,验证机构的运动协调性[7]。
三种方法相互补充、相互验证,形成了从理论到虚拟验证的完整研究链条,符合现代产品研发的一般规律。
3. 研究过程
3.1. 总体研究流程
本研究过程按照逻辑顺序分为四个阶段:需求分析与方案设计、关键部件参数计算、三维建模与虚拟装配、仿真分析与优化。总体流程如图1所示。
Figure 1. Overall flowchart of the research
图1. 研究总体流程图
3.2. 需求分析与方案设计
通过对环卫部门、园林管理单位的走访调研,确定设备应具备自动收集地面落叶、将落叶粉碎至适宜还田粒径、自动挖坑并将粉碎落叶填入、填埋后土壤整平压实以及智能控制减少人工干预等功能。经过筛选的落叶由输送装置输送至最高点后掉入粉碎箱中,由高速旋转的锤盘带动锤片完成落叶的粉碎。[8]基于上述需求,提出设备总体方案:采用轮式移动底盘,蓄电池供电;前部设置负压收集装置,中部为粉碎系统,后部为刨坑、下料、整平系统;控制系统采用单片机,配备传感器实现高度自适应调节。设备外形尺寸为1800 × 900 × 1200 mm,整机质量300 kg以内,移动速度0~3 km/h可调,作业宽度800 mm,刨坑深度150 mm,电池容量48 V/200 Ah,续航时间2小时以上,可适应城市道路、公园绿地等多场景作业需求。
3.3. 关键部件参数计算
收集系统根据作业宽度设计吸盘口尺寸800 × 60 mm,有效面积0.048 m2,要求吸力不小于100 N,计算所需风压约2083 Pa,选择额定风压2200 Pa、风量0.5 m³/s的离心风机,电机功率1.1 kW [9]。粉碎系统设落叶最大处理量50 kg/h,粉碎比能耗0.05 kWh/kg,计算所需功率2.5 kW,选择3 kW电机,额定转速3000 r/min,转子直径200 mm,锤片线速度31.4 m/s,可满足粉碎粒径 ≤ 10 mm的要求。刨坑系统根据土壤阻力选择推力6000 N的推杆电机,行程200 mm。电池容量综合各电机总功率约4 kW和连续作业2小时要求,选择48 V/200 Ah锂电池组[10],保证续航能力(表1)。
Table 1. Main technical parameters of the equipment
表1. 设备主要技术参数
参数名称 |
预设值 |
外形尺寸(长宽高) |
1800 × 900 × 1200 mm |
整机质量 |
≤300 kg |
移动速度 |
0~3 km/h (可调) |
作业宽度 |
800 mm |
粉碎粒径 |
≤10 mm |
刨坑深度 |
150 mm |
电池容量 |
48 V/200 Ah |
续航时间 |
≥2 h |
3.4. 三维建模与虚拟装配
使用SolidWorks软件对设备各零部件进行三维建模,如图2所示,主要部件包括底盘车架、行走系统、收集系统、粉碎系统、输送系统、刨坑系统、整平系统和控制系统。底盘车架采用方管焊接,收集系统由风机、风道和吸盘构成,粉碎系统包含粉碎仓、转子和锤片,刨坑系统设有升降导轨、推杆电机和犁头,整平系统配备平土铲和压实辊。完成建模后按顺序进行虚拟装配,利用干涉检查功能发现吸盘离地间隙过小、粉碎仓出料口与输送器对接错位等问题,通过调整吸盘安装位置增加离地间隙至50 mm、修改法兰尺寸消除错位等措施解决,最终实现无干涉装配。
3.5. 仿真分析与优化
利用运动仿真模块对刨坑机构进行仿真,设定推杆电机伸出速度50 mm/s,结果显示犁头升降平稳,速度波动小于5%,无冲击现象。采用有限元分析软件对关键受力部件进行分析:转子轴最大应力128 MPa,小于材料屈服强度,安全系数2.77,最大变形0.12 mm;车架最大应力89 MPa,安全系数2.64,最大变形0.35 mm,强度和刚度均满足要求。对高度自适应控制算法进行仿真,设定目标高度50 mm,控制器响应时间0.3 s,稳态误差 ± 2 mm,控制效果良好。根据仿真结果对应力集中部位增加圆角过渡,对刚度不足部位增设加强结构,优化控制参数提高响应精度,有效降低了后续样机制作的风险和成本。
Figure 2. Virtual assembly of equipment
图2. 设备虚拟装配
3.5.1. 控制系统设计与仿真
本设备的控制系统以STM32F103单片机为核心,采用闭环控制原理实现吸盘离地高度的自适应调节,硬件结构如图3所示。
Figure 3. Hardware structure diagram of the control system
图3. 控制系统硬件结构图
执行器包含直流无刷电机驱动器、风机继电器、粉碎电机变频器以及推杆电机驱动器。操作人员可通过OLED显示屏和按键模块设定工作参数,控制器则根据传感器反馈信号,经算法运算后向执行器发出指令,从而构成完整的反馈控制系统。
高度自适应控制的目标是使吸盘与地面保持恒定距离(设定值为50 mm),以保证负压收集效果稳定。控制算法采用增量式数字PID控制,其离散化表达式为:
∆u(k) = Kp [e(k) − e(k − 1)] + Kie(k) + Kd [e(k) − 2e(k − 1) + e(k − 2)]
式中,e(k)为第k个采样时刻的高度偏差(设定高度与实测高度之差),Kp、Ki、Kd分别为比例、积分、微分系数,∆u(k)为控制器输出的控制量增量,用于调节推杆电机的伸缩量。控制器采样周期设定为50 ms,PID参数通过仿真调试确定为Kp = 1.2、Ki = 0.1、Kd = 0.3。主控制程序流程如图4所示:
Figure 4. Control program flow
图4. 控制程序流程
系统初始化后读取超声波传感器数值,计算当前高度偏差,调用PID算法得到控制量,输出PWM信号驱动推杆电机,从而实现吸盘高度的实时调整,程序循环执行上述步骤。
为验证控制算法的有效性,在MATLAB/Simulink环境中建立了控制系统仿真模型。模型中加入了实际传感器噪声和电机响应延迟,模拟地面起伏 ± 20 mm的工况。仿真结果表明:系统从初始位置调节至目标高度的响应时间约为0.3 s,稳态误差控制在±2 mm以内;在地面突变时,吸盘高度波动不超过±5 mm,能够快速恢复稳定,满足作业要求。
3.5.2. 关键部件有限元分析
粉碎转子轴是设备的核心受力部件,其强度和刚度直接影响设备运行的可靠性。本研究利用ANSYS Workbench软件对该轴进行了详细的有限元分析,分析流程包括模型建立、材料定义、网格划分、载荷与边界条件施加及结果后处理。转子轴三维模型由SolidWorks建立后导入ANSYS,材料定义为45钢,弹性模量E = 210 GPa,泊松比u = 0.3,屈服强度σs = 355 MPa。网格划分采用四面体单元,全局单元尺寸控制为2 mm,并在轴肩、键槽等应力集中区域进行局部细化,最终生成节点数约15万、单元数约8万的网格模型,网格质量平均偏斜度为0.23,满足计算精度要求。网格模型如图5所示。
Figure 5. Rotor shaft grid division diagram
图5. 转子轴网格划分图
载荷与边界条件的设置基于实际工况:在轴承支撑位置施加圆柱面约束,限制径向和轴向位移,释放绕轴线的旋转自由度;在锤片安装孔位置施加离心力载荷,每个锤片质量0.2 kg,转子工作转速为3000 r/min (对应角速度w = 314 rad/s),锤片质心回转半径0.1 m,由此计算得单个锤片的离心力约为197 N;同时考虑粉碎过程中锤片受到的冲击载荷,根据经验公式施加瞬态冲击力500 N;此外,施加重力加速度应考虑轴的自重。载荷与约束施加情况如图6所示。
对于车架等其他关键部件也采用类似方法进行了有限元分析,车架最大应力89 MPa,安全系数2.64,最大变形0.35 mm,强度和刚度均满足设计要求。所有仿真结果为后续样机制作提供了可靠的设计依据,有效降低了研发风险。
Figure 6. Schematic diagram of rotor shaft load and constraints
图6. 转子轴载荷与约束示意图
4. 结果分析
4.1. 结构设计与仿真验证结果
通过三维建模与虚拟装配,最终确定设备外形尺寸为1800 × 900 × 1200 mm、整机质量约280 kg,各功能模块布局紧凑,无干涉现象。运动仿真表明刨坑机构运动平稳,速度波动小于5%;有限元分析显示关键部件安全系数大于2.5,强度和刚度均满足要求;控制仿真验证了高度自适应系统的有效性,稳态误差控制在±2 mm以内,设计合理可靠。
4.2. 性能理论计算与对比分析
根据设计参数进行理论计算,设备移动速度可达2.5 km/h,粉碎效率约85%,作业效率约60 m2/h,整平误差控制在±3 mm以内,各项指标达到预期目标。与现有设备相比,如表2。本设计集收集、粉碎、还田于一体,在功能完整性、资源化利用和智能化程度方面具有明显优势。
Table 2. This design is compared with the existing representative equipment [11]
表2. 本设计与现有代表性设备对比[11]
设备类型 |
功能 |
作业效率 |
资源化利用 |
智能化程度 |
落叶清扫机 |
收集 |
40 m2/h |
无 |
地 |
固定式粉碎机 |
粉碎 |
30 m2/h |
需运转 |
无 |
履带式收集粉碎车 |
收集 + 粉碎 |
45 m2/h |
需运转 |
中 |
本设计 |
收集 + 粉碎 + 还田 |
60 m2/h (理论) |
就地还田 |
高 |
4.3. 设计优势与技术价值
本设计采用模块化纵向布局形成流水线作业,各系统参数相互匹配保证了作业连续性;自适应控制能够适应地形变化;仿真优化确保了关键部件可靠性。作为一款集六大功能于一体的智能化落叶处理设备设计方案,本成果为城市落叶资源化利用提供了新的技术路径,具有重要的工程应用价值。
5. 结论
5.1. 研究结论
本文完成了多功能一体化落叶处理设备的设计工作。首先提出了一种集落叶收集、粉碎、输送、刨坑、下料、整平于一体的设备方案,明确了各功能模块的布局和工作流程。通过理论计算确定了关键部件的参数,包括风机风压2200 Pa、粉碎电机功率3 kW、电池容量48 V/200 Ah等,满足设计要求。利用SolidWorks建立了设备三维模型,通过虚拟装配和干涉检查优化了结构布局,确保无干涉现象。对关键部件进行了有限元分析,最大应力均小于材料许用应力,安全系数大于2.5;运动仿真验证了机构的平稳性;控制仿真验证了高度自适应算法的有效性。性能理论计算预测设备移动速度可达2.5 km/h,粉碎效率85%以上,作业效率60 m2/h,整平误差±3 mm,各项性能指标达到预期目标。
5.2. 研究建议
基于本研究,对后续工作提出以下建议:下一步应进行样机制作,开展实地测试,验证理论计算和仿真结果的准确性,并根据测试结果进一步优化设计。控制系统方面,可增加GPS定位和路径规划功能实现自主导航,引入机器视觉识别落叶分布以提高作业智能化水平。能源系统可研究太阳能辅助充电技术延长续航时间,探索氢燃料电池等清洁能源的应用可能。同时,将各功能模块模块化,便于根据用户需求快速组合,拓展设备适用范围,如增加修剪树枝、清理杂草等功能。
5.3. 实际应用意义
本设计具有重要的实际应用价值:可推广至城市街道、公园、广场等场所替代人工清扫和传统设备,提高落叶处理效率;适用于校园、住宅小区等相对封闭区域实现落叶就地还田,美化环境的同时改良土壤;可用于园林绿化养护,将修剪的枝叶与落叶一并处理形成有机覆盖物或肥料;还可作为环保教育示范设备,展示落叶资源化利用过程,增强公众环保意识。
致 谢
感谢袁丽苹的悉心指导,从选题到定稿,导师的严谨治学使我受益良多。感谢课题组成员在建模与仿真中的技术支持。特别感谢团队所有成员在项目研发过程中的通力协作与无私奉献,正是大家的共同努力,才使得多功能一体化落叶处理设备的设计方案不断完善。本研究承蒙辽宁科技大学大学生创新创业训练计划项目资助,特此致谢。
基金项目
本论文由辽宁科技大学大学生创新创业计划项目经费支持编号:S202110146002X。