EDEM 소프트웨어를 사용하여 언덕이 많은 지역의 어스 오거의 수치 시뮬레이션 및 매개변수 최적화
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EDEM 소프트웨어를 사용하여 언덕이 많은 지역의 어스 오거의 수치 시뮬레이션 및 매개변수 최적화

Dec 06, 2023

Scientific Reports 12권, 기사 번호: 19526(2022) 이 기사 인용

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측정항목 세부정보

언덕이 많은 지역의 굴착은 어려운 지역의 조림을 촉진하는 중요한 조치입니다. 본 연구에서는 경사면에 물고기 비늘 구덩이를 건설하기 위한 작업 조건을 고려하여 흙을 들어올리고 던지는 오거 메커니즘을 조사했습니다. 본 연구에서는 EDEM 소프트웨어를 활용하여 어스 오거의 작동 모델을 구축하고 DEM(Discrete Element Method) 가상 시뮬레이션 실험을 수행하였다. 운반토 효율(Y1)과 투토거리(Y2)를 평가지표로 설정하여 2차 회전 직교중심 조합 시험을 실시하였다. 가상 실험 데이터에 대해 분산 분석 및 반응 표면 최적화를 수행했습니다. 그 결과, Y1과 Y2에 영향을 미치는 요인의 가중치는 이송속도 > 나선각 > 회전속도 > 경사각, 경사오거 > 회전속도 > 이송속도 > 나선각 순으로 나타났다. 각 영향요인의 최적의 매개변수 조합이 얻어졌다. 그 중 경사 준비가 필요한 경우 오거의 최적 작동 매개변수 조합은 경사 26.467°, 헬릭스 각도 21.567°, 이송 속도 0.1 m/s, 회전 속도 67.408 r/min이었습니다. 본 연구는 구릉 지역에서 어스 오거의 설계 최적화를 위한 이론적 참고 자료를 제공합니다.

사회 전체에서 대규모 토지녹화를 적극 추진하는 과정에서 현 단계에서는 개발 대상 임업지역의 지형이 복잡하고, 경사변화가 다양하며, 조림여건이 어려운 것이 가장 큰 문제이다. 조림 기계화 수준이 매우 낮아 조림 규모 확장 속도가 제한되었습니다.

구덩이 파기라고도 알려진 동굴 토양 준비는 조림 과정에서 필수적인 연결 중 하나입니다. 이는 나무 심기, 토양 유실, 심층 시비 등 임업 생산 및 운영 과정에 널리 사용됩니다1. 이 단계에서 개발된 어스 오거는 평야 지역에 대한 적응성이 좋으며 널리 보급되었습니다2,3. 지형이 복잡한 구릉지나 산간 지역의 경우 기존 오거는 적용 과정에서 효율성이 낮고 안전율이 낮은 문제가 있습니다4.

조림사업규정에서는 구릉지대에 대한 흙송곳 및 기타 기계·도구의 부적응 능력을 극복하기 위해 사전에 경사지에 평탄한 벤치 토지 준비를 실시함으로써 이를 해결하도록 하고 있다5. 그러나 토지 준비 작업이 심하고 원지형이 심각하게 훼손되어 있다. 반면, 좁은 지역공간과 복잡한 지형으로 인해 대형 기계로는 토지 준비 작업을 수행할 수 없습니다. 수평 토지 준비는 분명히 나무를 심는 데 가장 효율적인 방법은 아닙니다6. 경사면에 나무를 심을 때 물고기 비늘 모양의 구덩이를 만드는 것은 물과 토양을 보존하는 효과적인 방법 중 하나입니다. 경사면을 굴착한 후 부채꼴 모양의 토양 수집 봉우리는 그림 1과 같이 물고기 비늘 구덩이와 동일한 모양을 갖습니다. 토양 모양을 형성한 후 수동 보강만 필요합니다7,8. 본 연구에서는 물고기 비늘 구덩이를 인공적으로 성형하는 기술을 조사함으로써 물고기 비늘 구덩이를 형성하는 데 도움이 되는 경사면 굴착 작업의 기계화를 탐구합니다.

어비늘형 식재림지.

1870년대에 흙 오거의 메커니즘에 대한 연구가 시작되었습니다. Lianet al. 오거의 설계 이론에 대한 초기 연구 및 요약을 수행했습니다. 지금까지 많은 경험적 공식이 연구자를 위한 참고 자료로 사용되었습니다9,10. Macphersonet 등의 학자들은 굴삭기의 설계와 혁신에 기여한 드릴 비트의 작동 전력 소비와 굽힘-비틀림 진동을 각각 조사했습니다11,12. 최근에는 토양 운송 과정에서 막힘 문제와 과도한 되메우기 비율 문제를 해결하기 위해 많은 전문가들이 MATLAB, ADAMS, ANSYS 및 기타 시뮬레이션 분석 소프트웨어를 사용하여 오거의 정적 및 동역학을 분석했습니다13,14,15 .

The effect of auger geometric features and operating parameters on the performance was evaluated by simulating the operation of the auger in a virtual soil bin using DEM, as shown in Fig. 5. The virtual soil bin was filled with spherical particles of nominal radius 7 mm. Input parameters used to describe the DEM particles and tool material properties are presented in Table 117, 40 cm) with drag reduction and lower soil disturbance characteristics. Adv. Eng. Softw. 119, 30–37. https://doi.org/10.1016/j.advengsoft.2018.02.001 (2018)." href="/articles/s41598-022-23833-2#ref-CR23" id="ref-link-section-d41104e2580"23./p> 0.05 and PL2 = 0.2337 > 0.05 (both were not significant), indicating that no loss factor existed in the regression analysis, and the regression model exhibited a high fitting degree./p> helix angle of auger > rotating speed of auger > slope angle. And the weight of the factors affecting the distance of throwing-soil is slope auger > rotating speed of auger > feeding speed > helix angle of auger./p> helix angle of auger > rotating speed of auger > slope angle. The weight of the factors affecting the distance of throwing-soil is slope auger > rotating speed of auger > feeding speed > helix angle of auger./p>

40 cm) with drag reduction and lower soil disturbance characteristics. Adv. Eng. Softw. 119, 30–37. https://doi.org/10.1016/j.advengsoft.2018.02.001 (2018)./p>