CN105320821A - 一种果穗振动脱落仿真模型及其构建方法 - Google Patents
一种果穗振动脱落仿真模型及其构建方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种果穗振动脱落仿真模型及其构建方法，涉及农业装备和仿真分析领域。通过激光扫描和实体建模相结合获得果穗系统实体模型，由挠性杆表征主穗轴，由I级刚性杆表征分枝穗轴、由II级刚性杆表征果柄、由质量球表征各个果粒。根据大样本的物理和力学特性试验获得并添加挠性杆、质量球和实体连接的正态分布规律，进而添加摘取和移送阶段的不同主穗轴约束和激励口，建立果穗振动脱落仿真模型。有效反映了大个体差异性下的果穗特性，实现了果穗复杂系统的激励传递和果粒摆动、脱落的仿真分析，为机器人结构优化和控制优化提供依据。
Description
技术领域
本发明涉及农业装备和仿真分析领域，特别涉及一种果穗振动脱落仿真模型及其构建方法。
背景技术
在果实的振动式机械化采收或机器人采收中，果实的振动脱落问题一直是影响采收性能的关键。而在现有研究中，国内外以振动落果式收获为目标，建立了单果的各类果-梗力学模型和振动激励的传递公式。
基于夹持的可实施性，现有葡萄、荔枝等成串果实的机器人收获大多采用“穗轴夹剪”方式。但是在机器人采摘作业时，快速的摘取与移送动作均可能引起悬挂果穗的振荡进而导致果粒的脱落，果粒的振动脱落成为严重影响其机器人采摘成功率与效率的主要障碍。对果穗的振动特性研究是解决快速采摘中果粒防脱落问题的基础和关键。但是，由于机械化振动采收表现为通过树干或枝干部位的主动激励的传递，使树上果实的连接失效掉落；而果穗的机器人采摘则表现为在果穗的主穗轴部位施加切割，进而夹持输送至果箱过程的振动掉落问题，因而现有针对机械化振动采收的单果的果-梗力学和仿真模型难以满足机器人防落果采摘的需要。
本发明的创造性劳动得到国家自然科学基金项目资助，项目名称为“夹剪式采摘成串果实的激振特性与防振动脱落研究”，基金号为51475212。
发明内容
本发明的目的在于提供一种果穗振动脱落仿真模型及其构建方法，实现果穗在各类激励下的果粒振动脱落仿真，以满足果穗的振动特性和防振动脱落采摘研究的需要。
为了解决以上技术问题，本发明采用的具体技术方案如下：
一种果穗振动脱落仿真模型，其特征在于：包括刚柔复合梗系统实体模型与质量球(mi)、实体连接、主穗轴约束和激励口(11)。
所述刚柔复合梗系统实体模型由1个挠性杆(12)和若干个I级刚性杆(8)、若干个II级刚性杆(6)组成；用挠性杆(12)表征主穗轴(4)、I级刚性杆(8)表征分枝穗轴(3)、II级刚性杆(6)表征果柄(2)、质量球(mi)表征各个果粒(1)；
i＝1，…，n；
所述实体连接包括I级粘弹铰链(13)、II级粘弹铰链(7)和固定连接(14)；若干个I级刚性杆(8)均分别经过I级粘弹铰链(13)与挠性杆(12)连接，若干个II级刚性杆(6)均分别经过II级粘弹铰链(7)与I级刚性杆(8)连接，每个质量球(mi)经固定连接(14)与II级刚性杆(6)连接。
所述的一种果穗振动脱落仿真模型，其特征在于：所述果穗为成串生长的浆果中的任一种。
所述的一种果穗振动脱落仿真模型的构建方法，其特征在于包括以下步骤：
步骤一，对果穗摘除果粒(1)，统计果粒(1)的数量n、I级粘弹铰链(13)的数量k、II级粘弹铰链(7)的数量c；
步骤二，对摘除果粒(1)后的梗系统进行3维激光扫描，获得梗系统的3维实体模型并导入实体仿真软件；
步骤三，将所述梗系统的3维刚性实体模型中分解出主穗轴(4)的实体、分枝穗轴(3)的实体和果柄(2)的实体，将分枝穗轴(3)的实体进行刚度定义成为I级刚性杆(8)、将果柄(2)的实体进行刚度定义成为II级刚性杆(6)；
步骤四，进行主穗轴(4)抗弯特性的大样本试验，获得主穗轴(4)抗弯模量的正态分布的均值和标准差；
步骤五，在实体仿真软件内建立挠性杆(12)，以步骤四所获得主穗轴(4)的抗弯模量作为挠性杆(12)的抗弯模量，并用挠性杆(12)替换梗系统的3维刚性实体模型中的主穗轴(4)的实体部分，建立刚柔复合梗系统实体模型；
步骤六，测量大样本的果粒(1)质量和直径，获得果粒(1)直径的正态分布的均值和标准差，并由果粒(1)的质量和直径计算获得果粒(1)的平均密度；
步骤七，生成符合果粒(1)直径正态分布的均值和标准差的n个直径随机数，并根据直径随机数和平均密度在实体仿真软件内建立n个质量球(mi)；i＝1，…，n；
步骤八，将n个质量球(mi)随机添加在果蒂(5)部位，形成果穗系统实体模型；
步骤九，通过果穗中I级粘弹铰链(13)的力学特性大样本试验，获得I级粘弹铰链(13)的弹性系数和阻尼系数的正态分布的均值和标准差；
步骤十，生成符合I级粘弹铰链(13)的弹性系数和阻尼系数正态分布的均值和标准差的k个弹性系数随机数和对应的k个阻尼系数随机数，并根据弹性系数随机数和对应的阻尼系数随机数在果穗系统实体模型的挠性杆(12)和I级刚性杆(8)之间随机添加I级粘弹铰链(13)；
步骤十一，生成符合II级粘弹铰链(7)的弹性系数和阻尼系数正态分布的均值和标准差的c个弹性系数随机数和对应的c个阻尼系数随机数，并根据弹性系数随机数和对应的阻尼系数随机数在果穗系统实体模型的I级刚性杆(8)和II级刚性杆(6)之间随机添加II级粘弹铰链(7)；
步骤十二，通过果蒂(5)部位固定连接(14)的拉断强度与折断强度大样本测量，获得固定连接(14)的拉断强度与折断强度的正态分布的均值和标准差；
步骤十三，生成符合固定连接(14)的拉断强度与折断强度的正态分布的均值和标准差的n个拉断强度随机数与n个折断强度随机数，并根据拉断强度随机数与折断强度随机数在果穗系统实体模型的II级刚性杆(6)和质量球(mi)之间随机添加固定连接(14)，生成果穗系统力学实体模型；
步骤十四，在挠性杆(12)上添加主穗轴约束，并在挠性杆(12)上的激励点K处添加激励口(11)，建立果穗振动脱落仿真模型；
步骤十五，在激励口(11)输入特定规律的振动激励(F)，进行摘取阶段和移送阶段的果穗振动仿真，并统计其振动脱落的质量球(mi)数量和未脱落的质量球(mi)的振动偏角；
步骤十六，对实际果穗分别进行在激励点K处给予和步骤十五振动仿真中同样规律的振动激励(F)，进行果穗振动试验，并通过高速摄影记录果穗振动过程，统计振动脱落的果粒(1)数量和在投影面内测量统计未脱落的质量球(1)的振动偏角；
步骤十七，将步骤十五中振动仿真的质量球(mi)脱落数与步骤十六中振动试验的果粒(1)脱落数进行比较，并将步骤十五中振动仿真的未脱落质量球(mi)振动偏角与步骤十六中振动试验的未脱落果粒(1)振动偏角进行比较，从而完成对果穗振动脱落仿真模型的验证。
本发明的有益效果是：将梗系统的刚柔复合与梗间铰链结合，定义不同采摘阶段的约束特征，并通过大样本试验和正态分布随机数生成添加方法使仿真模型有效反映了大个体差异性下的果穗特性，实现了果穗复杂系统的激励传递和果粒摆动、脱落的仿真分析。
附图说明
图1为果穗几何结构示意图。
图2为摘取阶段的偏差性激励示意图。
图3为摘取阶段的果穗振动脱落仿真模型示意图。
图4为移送阶段的果穗振动脱落仿真模型示意图。
图5为果穗振动脱落仿真模型的构建流程图。
图6为果穗振动脱落仿真模型的运行和测量示意图。
图中:1.果粒，2.果柄，3.分枝穗轴，4.主穗轴，5.果蒂，F.振动激励，mi.质量球，6.II级刚性杆，7.II级粘弹铰链，8.I级刚性杆，9.机架，10.无摩擦铰链，11.激励口，12.挠性杆，13.I级粘弹铰链，14.固定连接，15.移动副。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例，对本发明的技术方案做进一步详细说明。
如图1所示，果穗包括梗系统和多个果粒1，其中梗系统包括1个主穗轴4、若干分枝穗轴3和每一分枝穗轴3进一步分出的若干果柄2，若干分枝穗轴3与主穗轴4连接，若干果柄2则分别与分枝穗轴3连接，每个果粒1在果蒂5部位与果柄2连接。
如图2所示，在果穗的机器人快速采摘作业中的摘取阶段，机器人的双指以速度v快速合拢，夹住主穗轴4的外伸部位并完成对主穗轴4的切割。由机器人双指与主穗轴4间的非对称偏差δ或非平行偏差ε所导致，夹持和切割过程中机器人双指对主穗轴4输入振动激励F；在果穗的机器人快速采摘作业中的移送阶段，机器人的双指夹住主穗轴4，通过机械臂的运动将果穗送入果箱，由于机械臂的加减速、轨迹不平滑或关节部位振动所导致，机器人双指对主穗轴4输入振动激励F。振动激励F通过主穗轴4、分枝穗轴3和果柄2传递到果粒1造成果粒1摆动，如果由果粒1的摆动惯性力作用导致果蒂5连接部位的拉力或弯矩超过其强度阈值，将造成果粒1的脱落。
如图3和图4所示，为模拟机器人快速采摘中不同振动激励F作用下果穗的受激振动和果粒1脱落情况，建立果穗振动脱落仿真模型。果穗振动脱落仿真模型包括刚柔复合梗系统实体模型与质量球mi、实体连接、主穗轴约束和激励口11。其中刚柔复合梗系统实体模型由1个挠性杆12和若干I级刚性杆8、II级刚性杆6组成，由挠性杆12表征主穗轴4，由I级刚性杆8表征分枝穗轴3，由II级刚性杆6表征果柄2。由质量球mi表征各个果粒1(i＝1，…，n)。
其中实体连接包括I级粘弹铰链13、II级粘弹铰链7和固定连接13。若干I级刚性杆8分别经过I级粘弹铰链13与挠性杆12连接，若干II级刚性杆6则分别经过II级粘弹铰链7与I级刚性杆8连接，每个质量球mi经固定连接13与II级刚性杆6连接。
如图3所示，其中摘取阶段的主穗轴约束为挠性杆12上端与机架9间的无摩擦铰链10，表征摘取前主穗轴4与枝干的连接。如图4，其中移送阶段的主穗轴约束为挠性杆12在激励作用点K处与机架9间形成沿振动激励F方向的移动副15。
如图5所示，果穗振动脱落仿真模型的构建方法和流程遵循以下步骤：
(1)对果穗摘除果粒1，统计果粒1的数量n、I级粘弹铰链13的数量k、II级粘弹铰链7的数量c；
(2)对摘除果粒1后的梗系统进行3维激光扫描，获得梗系统的3维实体模型并导入实体仿真软件；
(3)将梗系统的3维刚性实体模型中主穗轴4的实体、分枝穗轴3的实体和果柄2的实体进行分解，其中分枝穗轴3的实体进行刚度定义成为I级刚性杆8、果柄2的实体进行刚度定义成为II级刚性杆6；
(4)进行主穗轴4抗弯特性的大样本试验，获得主穗轴4抗弯模量的正态分布的均值和标准差；
(5)在实体仿真软件内建立挠性杆12，并用挠性杆12替换梗系统3维刚性实体模型中的主穗轴4实体部分，建立刚柔复合梗系统实体模型；
(6)进行果粒1的大样本质量和直径测量，获得果粒1直径的正态分布的均值和标准差，并获得果粒1的平均密度；
(7)生成符合果粒1直径正态分布的均值和标准差的n个直径随机数，并根据直径随机数和平均密度在实体仿真软件内建立n个质量球mi(i＝1，…，n)；
(8)将n个质量球mi随机添加在果蒂5部位，形成果穗系统实体模型；
(9)通过果穗中I级粘弹铰链13的力学特性大样本试验，获得I级粘弹铰链13的弹性系数和阻尼系数的正态分布的均值和标准差；
(10)生成符合I级粘弹铰链13的弹性系数和阻尼系数正态分布的均值和标准差的k个弹性系数随机数和对应的k个阻尼系数随机数，并根据弹性系数随机数和对应的阻尼系数随机数在果穗系统实体模型的挠性杆12和I级刚性杆8之间随机添加I级粘弹铰链13；
(11)生成符合II级粘弹铰链7的弹性系数和阻尼系数正态分布的均值和标准差的c个弹性系数随机数和对应的c个阻尼系数随机数，并根据弹性系数随机数和对应的阻尼系数随机数在果穗系统实体模型的I级刚性杆8和II级刚性杆6之间随机添加II级粘弹铰链7；
(12)通过果蒂5部位固定连接13的拉断强度与折断强度大样本测量，获得固定连接13的拉断强度与折断强度的正态分布的均值和标准差；
(13)生成符合固定连接13的拉断强度与折断强度的正态分布的均值和标准差的n个拉断强度随机数与n个折断强度随机数，并根据拉断强度随机数与折断强度随机数在果穗系统实体模型的II级刚性杆6和质量球mi之间随机添加固定连接13，生成果穗系统力学实体模型；
(14)在挠性杆12上端与机架9间添加无摩擦铰链10，并在挠性杆12上的激励点K处添加激励口11，建立摘取阶段的果穗振动脱落仿真模型；
(15)在挠性杆12上的激励点K处与机架9间添加沿振动激励F方向的移动副15，并在激励点K处添加激励口11，建立移送阶段的果穗振动脱落仿真模型；
(16)如图6，在激励口11输入特定规律的振动激励F，进行摘取阶段和移送阶段的果穗振动仿真，并统计其振动脱落的质量球mi数量和未脱落的质量球mi的振动偏角θi；
(17)对实际果穗分别进行在激励点K处给予同样规律的振动激励F，进行摘取阶段和移送阶段的果穗振动试验，并通过高速摄影记录果穗振动过程，统计其振动脱落的果粒1数量和在投影面内测量统计未脱落的质量球1的振动偏角；
(18)将同样振动激励F下的振动仿真的质量球mi脱落数与振动试验的果粒1脱落数进行比较，并将同样振动激励F下的振动仿真的未脱落质量球mi振动偏角θi的分布规律与振动试验的未脱落果粒1振动偏角的分布规律进行比较，从而完成对摘取阶段和移送阶段的果穗振动脱落仿真模型的验证。
通过上述构建方法和流程所建立的果穗振动脱落仿真模型的有益效果在于：
(1)以挠性杆12表征主穗轴4在振动激励F下的较大弯曲变形，而将分枝穗轴3的弯曲变形和分枝穗轴3与主穗轴4之间的相对角位移计入I级粘弹铰链13的力学特性，将分枝穗轴3和果柄2的弯曲变形、果柄2与分枝穗轴3之间的相对角位移计入II级粘弹铰链7的力学特性，从而实现了梗系统的刚柔复合；
(2)通过大样本试验获取果粒1的物理参数和I级粘弹铰链13、II级粘弹铰链7、果蒂5部位固定连接强度的力学参数的正态分布规律，进而利用正态分布随机数生成和随机添加方法解决了上述正态分布规律在果穗振动脱落仿真模型中的表达问题，从而使仿真模型有效反映了大个体差异性下的果穗特性；
(3)实现了果穗复杂系统的模型仿真，全面表征了其多元件、多连接、多约束系统的复杂耦合和空间分布下的整体响应与振动激励F传递，并实现了振动激励F下果穗中果粒1的摆动响应和脱落率的仿真分析。
通过在激励口11输入不同方向、大小、幅度和变化规律的振动激励F，进行果穗的机器人摘取阶段和移送阶段的仿真，仿真中的质量球mi脱落率表达了果穗在振动激励F下的果粒1脱落率。通过分析和比较不同方向、大小、幅度和变化规律的振动激励F下的果粒1脱落率，可以为以防落果快速采摘作业为目标的机器人结构优化和控制优化提供依据。
Claims (3)
1.一种果穗振动脱落仿真模型，其特征在于：包括刚柔复合梗系统实体模型与质量球(mi)、实体连接、主穗轴约束和激励口(11)；
所述刚柔复合梗系统实体模型由1个挠性杆(12)和若干个I级刚性杆(8)、若干个II级刚性杆(6)组成；用挠性杆(12)表征主穗轴(4)、I级刚性杆(8)表征分枝穗轴(3)、II级刚性杆(6)表征果柄(2)、质量球(mi)表征各个果粒(1)；
i＝1，…，n；
所述实体连接包括I级粘弹铰链(13)、II级粘弹铰链(7)和固定连接(14)；若干个I级刚性杆(8)均分别经过I级粘弹铰链(13)与挠性杆(12)连接，若干个II级刚性杆(6)均分别经过II级粘弹铰链(7)与I级刚性杆(8)连接，每个质量球(mi)经固定连接(14)与II级刚性杆(6)连接。
2.根据权利要求1所述的一种果穗振动脱落仿真模型，其特征在于：所述果穗为成串生长的浆果中的任一种。
3.根据权利要求1或2所述的一种果穗振动脱落仿真模型的构建方法，其特征在于包括以下步骤：
步骤一，对果穗摘除果粒(1)，统计果粒(1)的数量n、I级粘弹铰链(13)的数量k、II级粘弹铰链(7)的数量c；
步骤二，对摘除果粒(1)后的梗系统进行3维激光扫描，获得梗系统的3维实体模型并导入实体仿真软件；
步骤三，将所述梗系统的3维刚性实体模型中分解出主穗轴(4)的实体、分枝穗轴(3)的实体和果柄(2)的实体，将分枝穗轴(3)的实体进行刚度定义成为I级刚性杆(8)、将果柄(2)的实体进行刚度定义成为II级刚性杆(6)；
步骤四，进行主穗轴(4)抗弯特性的大样本试验，获得主穗轴(4)抗弯模量的正态分布的均值和标准差；
步骤五，在实体仿真软件内建立挠性杆(12)，以步骤四所获得主穗轴(4)的抗弯模量作为挠性杆(12)的抗弯模量，并用挠性杆(12)替换梗系统的3维刚性实体模型中的主穗轴(4)的实体部分，建立刚柔复合梗系统实体模型；
步骤六，测量大样本的果粒(1)质量和直径，获得果粒(1)直径的正态分布的均值和标准差，并由果粒(1)的质量和直径计算获得果粒(1)的平均密度；
步骤七，生成符合果粒(1)直径正态分布的均值和标准差的n个直径随机数，并根据直径随机数和平均密度在实体仿真软件内建立n个质量球(mi)；i＝1，…，n；
步骤八，将n个质量球(mi)随机添加在果蒂(5)部位，形成果穗系统实体模型；
步骤九，通过果穗中I级粘弹铰链(13)的力学特性大样本试验，获得I级粘弹铰链(13)的弹性系数和阻尼系数的正态分布的均值和标准差；
步骤十，生成符合I级粘弹铰链(13)的弹性系数和阻尼系数正态分布的均值和标准差的k个弹性系数随机数和对应的k个阻尼系数随机数，并根据弹性系数随机数和对应的阻尼系数随机数在果穗系统实体模型的挠性杆(12)和I级刚性杆(8)之间随机添加I级粘弹铰链(13)；
步骤十一，生成符合II级粘弹铰链(7)的弹性系数和阻尼系数正态分布的均值和标准差的c个弹性系数随机数和对应的c个阻尼系数随机数，并根据弹性系数随机数和对应的阻尼系数随机数在果穗系统实体模型的I级刚性杆(8)和II级刚性杆(6)之间随机添加II级粘弹铰链(7)；
步骤十二，通过果蒂(5)部位固定连接(14)的拉断强度与折断强度大样本测量，获得固定连接(14)的拉断强度与折断强度的正态分布的均值和标准差；
步骤十三，生成符合固定连接(14)的拉断强度与折断强度的正态分布的均值和标准差的n个拉断强度随机数与n个折断强度随机数，并根据拉断强度随机数与折断强度随机数在果穗系统实体模型的II级刚性杆(6)和质量球(mi)之间随机添加固定连接(14)，生成果穗系统力学实体模型；
步骤十四，在挠性杆(12)上添加主穗轴约束，并在挠性杆(12)上的激励点K处添加激励口(11)，建立果穗振动脱落仿真模型；
步骤十五，在激励口(11)输入特定规律的振动激励(F)，进行摘取阶段和移送阶段的果穗振动仿真，并统计其振动脱落的质量球(mi)数量和未脱落的质量球(mi)的振动偏角；
步骤十六，对实际果穗分别进行在激励点K处给予和步骤十五振动仿真中同样规律的振动激励(F)，进行果穗振动试验，并通过高速摄影记录果穗振动过程，统计振动脱落的果粒(1)数量和在投影面内测量统计未脱落的质量球(1)的振动偏角；
步骤十七，将步骤十五中振动仿真的质量球(mi)脱落数与步骤十六中振动试验的果粒(1)脱落数进行比较，并将步骤十五中振动仿真的未脱落质量球(mi)振动偏角与步骤十六中振动试验的未脱落果粒(1)振动偏角进行比较，从而完成对果穗振动脱落仿真模型的验证。
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Legal Events
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| GR01 | Patent grant | ||
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| CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee | ||
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Granted publication date: 20180626 Termination date: 20191204 |