侯占峰，马学杰，薛晶，戴念祖，刘敏

(内蒙古农业大学机电工程学院,呼和浩特市,010018)

0 引言

种子丸粒化是为了满足现代农业精量化播种需求、提高种子品质及价值的种子处理技术[1]。20世纪90年代欧美等一些国家的种子丸粒化技术发展较快且工艺逐渐成熟,其丸化后的合格率高达90%以上[2-4],种子丸粒化包衣设备研究向智能化、精细化的方向发展。

中国对丸粒化技术的研究起步较晚,20世纪90年代起国内众多高等院校及科研院所逐渐开展了丸粒化包衣机相关技术的研究,丸粒化包衣效率和质量都有所提高,取得了较大进步[5-9]。如胡志超等[10]为了提高5B-5型种子包衣设备的包衣质量,实现种药均匀供给和精确计量,研发了种子计量校正计算和控制方法。韩豹等[11]设计研制了适用于玉米、小麦、水稻、大豆蔬菜、花卉等种子的包衣设备。桑杰等在BY-150型种子包衣机的基础上,设计了一套包衣流程总体方案,提高了种子包衣机的自动化和精细化程度。胡志超等[12]研制了一款回转釜式种子包衣机,并用油菜种子进行了丸粒化包衣试验研究。马荣朝等[13]研制了一款轻小型种子包衣设备,并对轻小型种子包衣机的设计参数进行了理论分析与试验研究,为种子包衣机的设计提供了理论基础。邵志威[14]、仇义[15]、戴念祖[16]等针对牧草种子振动丸粒化包衣机进行了结构设计及性能研究,主要针对种子丸粒化包衣合格率进行了工作参数的优选,没有涉及牧草种子综合性能的多目标工作参数优化。

综上所述,国内研究者所研发的种子丸粒化包衣设备主要采用包衣锅旋转方式,且丸粒化包衣主要应用在花卉、蔬菜及农作物种子,针对小粒牧草种子设计的丸粒化包衣设备应用较少。多数种子丸粒化包衣设备对于不同种子的适应能力不够,针对不同类型种子需要开展种子丸粒化包衣最佳工作参数的选取与匹配试验研究,一定程度上限制了种子丸粒化包衣设备的大面积推广使用。

因此,本文以自行设计的牧草种子振动丸粒化包衣机为研究对象,利用多目标优化方法对红三叶种子丸粒化包衣工作参数进行优选研究,为开发牧草种子丸粒化包衣设备及类似工作效率高、丸粒化质量高的新型设备提供理论基础与技术依据。

1 试验装置与评价指标

针对内蒙古地区广泛种植的营养价值高的豆科牧草红三叶作为试验对象,丸粒化配方采用大豆粉作为固体粘结剂,硅藻土作为填充剂,大豆粉与硅藻土配比为3∶7。根据牧草种子喷播要求,丸粒化包衣种子与粉料质量比为1∶3。

1.1 丸化包衣机整体结构组成及工作原理

试验装置主要由种子供给系统、粉料供给系统、供液系统、丸粒化装置、振动系统、控制系统等组成。其结构如图1所示。

图1 种子丸粒化包衣机结构示意图

丸粒化包衣开始前,先将种子、丸化粉料和粘结剂分别置于种子、粉料和药液储存桶中。启动控制系统后,种子首先供入丸粒化包衣锅中,粘结剂以雾状喷入丸粒化包衣锅中并润湿种子表面,此时按照一定种子、粉料比将丸化粉料供入包衣锅中,牧草种子在丸粒化包衣锅的旋转与振动复合作用下实现内外层间的扩散、混合、粘结,丸化包衣粉料在运动过程中均匀地黏附于种子表面,重复进行定量供液和供粉,直到种子增重比达到要求后,丸粒化包衣结束。

1.2 试验评价指标

为了检验牧草种子丸粒化包衣机工作性能,参照中华人民共和国烟草行业标准YC/T 141—1998《烟草包衣丸化种子》、中华人民共和国行业标准JB/T 7730—2011《种子包衣机试验方法》中关于种子丸粒化质量性能指标,提出采用单籽丸化合格率J和单籽抗压强度P作为牧草种子丸粒化包衣作业质量的考核指标。

(1)

式中:Zh——牧草种子完全被粉料包敷且只有1粒草种的粒数;

Zb——草种未完全包敷与草种数目大于1粒的粒数之和。

单籽抗压强度P为平均每粒丸化牧草种子所能承受的最大压力,其计算公式如式(2)所示。

(2)

式中:Pi——被测试第i粒丸化种子的抗压强度,N;

N——测试种子粒数。

为了降低丸粒化包衣牧草种子的破碎率,避免种子在播种过程中出现破损,使丸化种子更加适合飞播与喷播播种。设计要求丸粒化包衣机针对不同类型的小粒牧草种子均能达到单籽丸化合格率≥90%,牧草种子丸粒化包衣单籽抗压强度≥25 N。

2 试验结果与分析

2.1 试验因素及试验结果

为了研究丸粒化包衣设备工作参数对丸粒化包衣性能质量的影响规律,以丸粒化包衣机关键工作参数包衣锅转速、振动频率、包衣锅倾角为试验因素,单籽丸化合格率、单籽抗压强度为试验响应指标,采用三因素三水平Box-Behnken响应面分析法进行试验,试验因素水平根据预试验进行选取,如表1所示。

表1 正交试验因素水平表Tab. 1 Factor level table of orthogonal test

每组性能试验进行3次,每次间隔时间分别为10 min,试验结果取平均值。试验结束后统计红三叶种子单籽丸化合格率,烘干后测取红三叶种子单籽抗压强度,试验结果如表2所示。

表2 红三叶种子二次回归正交试验方案及试验结果Tab. 2 Quadratic regression orthogonal test scheme and experimental results of red clover

2.2 红三叶种子单籽丸化合格率和单籽抗压强度响应模型

利用Design软件对试验因素与响应指标间不同种类模型进行建模对比分析,表3为单籽丸化合格率和单籽抗压强度各种回归模型的方差分析。

表3 红三叶单籽丸化合格率和单籽抗压强度多种回归模型方差分析Tab. 3 Variance analysis of multiple fitting regression models of red clover seeds

由表3可以看出,采用线性模型、2FI模型、二次方程模型和三次方程模型均可对红三叶单籽丸化合格率及单籽抗压强度的模型进行拟合,其中二次方程模型的P值<0.000 1,二次方程模型拟合呈现非常显著的特性,表明二次方程模型进行拟合具有准确度高、与实际试验结果一致性好的特点。因此,对于红三叶种子单籽丸化合格率及单籽抗压强度采用二次方程模型进行拟合。

通过Design-Expert 11.0对正交试验结果进行拟合得到红三叶种子单籽丸化合格率及单籽抗压强度的二阶回归方程分别为

J=96.28-1.2A-3.45B-2.35C+0.05AB-

0.15AC-1.35BC-9.69A2-3.39B2-3.28C2

P=27.82+1.31A-1.46B+2.63C-0.225AB+

0.65AC+0.8BC

(3)

为了进一步验证回归模型的准确性,采用软件分析得到单籽丸化合格率及单籽抗压强度实际值与模型预测值的关系曲线如图2所示。

(a) 单籽丸化合格率

(b) 单籽抗压强度

从图2可以发现,散点分布全部集中在直线周围,误差较小,表明红三叶种子单籽丸化合格率及单籽抗压强度实际值与预测值之间具有高度相关性,模型可靠性较高,可用于红三叶种子丸粒化包衣过程中响应指标的预测分析。

3 红三叶丸粒化包衣性能指标单目标优化

分别以红三叶单籽丸化合格率最大值、单籽抗压强度目标值大于25 N为优化目标进行单目标优化,同时为了验证二次回归模型的准确性,利用优化参数进行丸粒化包衣试验验证,单目标工作参数优化结果及试验验证结果如表4所示。

表4 红三叶种子参数优化结果Tab. 4 Optimized variable result of red clover seeds

观察表4可以看出,单籽抗压强度与单籽丸化合格率对应的最佳工作参数不一致,选取参数时无法实现两者性能均达到最佳。同时可以看出,红三叶种子的单籽丸化合格率试验值与回归模型预测值间的相对误差为0.15%,红三叶种子单籽抗压强度试验结果与回归预测值间的相对误差仅为5.85%,证明回归模型的准确性与可靠性。

4 丸粒化包衣工作参数多目标优化

带精英策略的非支配排序的遗传算法(NSGA-Ⅱ)是一种基于遗传算法的多目标优化算法,它通过对各个目标函数之间的关系进行分析与协调,找出能使各个目标函数都达到理想目标值的最优解集。图3所示为NSGA-Ⅱ算法运算流程图[17]。

图3 NSGA-Ⅱ算法运算流程

进行多目标优化时,根据建立的单籽丸化合格率、单籽抗压强度二次回归模型,确定两个目标函数。

(4)

式中:JO——单籽丸化合格率目标函数;

J(A,B,C)——单籽丸化合格率回归模型函数;

PO——单籽抗压强度目标函数;

P(A,B,C)——单籽抗压强度回归模型函数。

在目标函数的基础上建立多目标丸粒化包衣机工作参数优化模型,同时满足下述约束条件。

(5)

应用Matlab软件编写NSGA-Ⅱ多目标优化程序,算法中选择种群规模为100,交叉率与变异概率分别设置为0.8和0.2,迭代次数设定为500。多目标优化变量结果如表5所示。

表5 多目标优化变量结果Tab. 5 Multiple target optimized variable result

根据表5所示的多目标优化结果选择第一组参数既可以确保最佳的单籽丸化合格率,又能满足单籽抗压强度的要求。根据丸粒化包衣机操作实际情况,对表5中数据进行取整后得到红三叶种子多目标优化最佳参数组合为:振动频率15 Hz、包衣锅转速59 r/min、包衣锅倾角35°。为了验证多目标优化最佳参数组合的可靠性,以最优参数组合作为试验因素进行3次红三叶种子丸粒化包衣试验,得到红三叶种子单籽丸化合格率平均值为97.1%,与优化结果的相对误差仅为0.80%,单籽抗压强度平均值为27.8 N,与优化结果的相对误差仅为1.11%,优化参数组合下的单籽丸化合格率与单籽抗压强度均达到目标期望值,满足丸粒化包衣使用要求。

5 结论

1) 通过物理试验值获取了红三叶种子单籽丸化合格率、单籽抗压强度的二次回归模型,二次回归模型的方差分析及优化参数组合验证试验,均显示红三叶种子单籽丸化合格率及单籽抗压强度模型用于种子丸化包衣性能预测分析的准确性,单籽丸化合格率预测值与物理试验值相对误差为0.15%,单籽抗压强度预测值与物理试验值相对误差为5.85%。

2) 通过对红三叶种子单籽丸化合格率和单籽抗压强度二次回归模型进行单目标优化求解,结果显示优化参数存在明显差异,对红三叶种子的单籽丸化合格率和单籽抗压强度进行多目标优化分析,综合得到红三叶种子最佳工作参数为包衣锅振动频率15 Hz、包衣锅转速59 r/min、包衣锅倾角35°。