EDEMソフトウェアを使用した丘陵地帯のアースオーガの数値シミュレーションとパラメータの最適化

Mar 16, 2023

Scientific Reports volume 12、記事番号: 19526 (2022) この記事を引用

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メトリクスの詳細

丘陵地帯の掘削は、困難な場所での植林を促進するための重要な対策です。 斜面に魚鱗ピットを建設する作業条件を考慮して、本研究では土の持ち上げと投げ込みのオーガ機構を調査した。 本研究では、EDEMソフトウェアを活用してアースオーガの動作モデルを構築し、DEM（離散要素法）による仮想シミュレーション実験を実施しました。 土の搬送効率（Ｙ１）と土の投入距離（Ｙ２）を評価指標として、２次回転直交中心組み合わせ試験を実施した。 仮想実験データに対して分散分析と応答曲面の最適化を実行しました。 その結果、Y1、Y2に影響を与える要因の重みは、送り速度＞ねじれ角＞回転速度＞傾斜角、スロープオーガ＞回転速度＞送り速度＞ねじれ角であることがわかった。 各影響因子の最適なパラメータの組み合わせが得られました。 このうち、スロープ準備が必要な場合のオーガの最適運転パラメータの組み合わせは、スロープ26.467°、ねじれ角21.567°、送り速度0.1m/s、回転速度67.408r/minであった。 この研究は、丘陵地帯におけるアースオーガーの設計最適化のための理論的参考資料を提供します。

社会全体で大規模な土地緑化を強力に推進していく過程において、現段階での主な問題は、開発される林地の地形が複雑で、斜面変化も多様であり、造林条件が困難であることである。 造林の機械化レベルは非常に低く、造林規模の拡大速度には限界があった。

穴掘りとも呼ばれる空洞土壌の準備は、植林のプロセスにおいて不可欠なリンクの 1 つです。 これは、植林、土壌のほぐし、深肥などの林業の生産および施業プロセスで広く使用されています1。 現段階では、開発されたアースオーガは平野部での適応性が高く、広く普及している2,3。 複雑な地形を有する中山間地域では、既存のオーガでは施工効率が低く、安全率が低いという問題がありました4。

造林施業規定では、アースオーガ等の機械器具の丘陵地帯への適応力の低さを克服するため、あらかじめ法面に平坦な整地を行うことで解決するとしている5。 しかし、造成工事は大がかりで、元の地形は大きく損なわれている。 一方で、地域空間が狭く、地形が複雑なため、大型機械による造成が困難である。 水平方向の整地は明らかに植林にとって最も効率的な方法ではありません6。 斜面に木を植える場合、水と土壌を節約するために魚の鱗のような穴を形成することは効果的な方法の 1 つです。 法面掘削後の扇形土採取峰は、図 1 に示すように魚鱗ピットと同じ形状をしている。土の形状を整形した後は、人手による補強を行うだけでよい 7,8。 本研究は、魚鱗ピットの人工整形技術を調査することにより、魚鱗ピットの整形に役立つ斜面での機械化された掘削作業を調査します。

魚鱗穴型植林地。

1870年代にはアースオーガの仕組みの研究が始まりました。 リアンら。 オーガの設計理論に関する初期の研究と要約を実施しました。 これまでに、多くの経験式が研究者の参考として使用されてきました9,10。 学者、Macphersonet らは、掘削機の設計と革新に貢献するドリルビットの動作消費電力と曲げねじり振動をそれぞれ調査しました 11,12。 近年、土壌輸送プロセスにおける閉塞と過剰な埋め戻し率の問題を解決するために、多くの専門家が MATLAB、ADAMS、ANSYS およびその他のシミュレーション解析ソフトウェアを使用してオーガの静力学と動力学を解析しています13,14,15。 。

土壌の空間的な変位と変動、および土壌-土壌および土壌-ツール間の相互作用メカニズムは、土壌の切断および輸送のプロセス中のエネルギー消費とアースオーガーの動作効果に影響を与える重要な要素です。 これらの研究はオーガーの設計とパラメータの最適化にとって重要ですが、文書化され出版されることはほとんどありません。 したがって、切削-輸送の連続プロセス機構と土壌の動的応答を調査することが特に重要です。

Mustafa、Kojo、Wang およびその他の専門家は、離散要素法を適用して、スカーリファイアー、ロータリー耕運機、プラウなどの耕耘コンポーネントと土壌の間の相互作用をシミュレートしました。土壌内の応力とひずみの分布、動的土壌反応 (土壌など)変位）と土壌機械界面の物理パラメータ（特に、喫水、鉛直力、エネルギー消費など）が得られます16、17、18。 DEM は、農業プロセス (ピット掘削など) のモデリングと完全なシミュレーションで一般的に使用される数値手法の 1 つです19。 Jin らは、EDEM を使用して、スパイラル土壌肥料混合装置を調査し、土壌肥料混合の均一性を分析し、最適な混合操作パラメータを取得しました20。 そこで本研究では、EDEMを用いて土壌と斜面のモデリングを開発し、オーガによる斜面上の土壌の切断と運搬のプロセスをシミュレーションした。 シミュレーション結果を通じて土の動的特性を解析し、オーガの構造パラメータと動作パラメータを最適化します。

図 2 は、斜面で動作するオーガのモデルを示しています。 アース オーガーは、螺旋状のブレード、ロート、オーガーの先端、その他の重要なコンポーネントで構成されています。 土壌は螺旋状の刃によって切断され、ピットによって運び出され、円筒状のピット本体20が形成されます。

法面で作業するオーガの模型。

スパイラルブレード表面の土の移動過程は、現地事前実験や仮想シミュレーションにより現象を観察することで把握できます。 土壌掘削はオーガ送り深さに応じて3つの作業工程に分けられます。

最初の工程は斜面の切削です。 2枚の螺旋状の刃が交互に持ち上げられた土を削ります。 1 つ目の可能性は、土壌が遠心力によって直接螺旋ブレードから離れ、発射運動が完了して地表に到達するというものです。 オーガーの土刈り端が法面の高地側から離れて空中に突入すると、土は重力によりブレード表面に沿って地表まで滑り落ちます。

2番目のプロセスは深掘りプロセスです。 スパイラル刃の切断側端部が土に完全に埋まり、土を連続的に削り続けます。 土壌が地表に到達すると、ピット口のピット壁の高さが異なるため、そのほとんどが高標高側のピットから排出されます。 予備的な扇形の土壌収集ピークが生成されます。

3つ目は平野部と同様に穴を掘る作業です。 低地側の採土峰の高さを高地側の採土山の高さと同じ高さに積み上げると、坑口に到達した後に土が均一に散布され、水平円形の採土峰の坑口が形成される。

図 3 に示すように、丘陵地におけるオーガ作業は平地とは土の移動や分布の点で異なると結論付けることができます。 傾斜の存在により、掘削プロセスには次のような違いがあります。 2枚のスパイラル刃の刃先が交互に土を砕き、法面の切り込みを行います。 地下のピットの形状は不規則な円筒形であり、ピット壁の影響を受けて土の動きが均一ではありません。 ある瞬間、オーガ上の土は偏在し、標高の高い側に多く分布します。 土壌は丘の表面に到達した後、表面に沿って低地に移動し、扇形の土壌収集ピークを形成します。

掘削プロセスの図。 (a) 最初のプロセス。 (b) 第二工程。 (c) 第三の工程。

予備実験によると、扇形の土収集ピークの底面積と高さのパラメータは、魚鱗ピットの建設に非常に重要です。 土採取山の底面積が大きすぎると、表土層が薄くなりすぎて土の採取が困難になります。 排出性能が悪い（ピット内の土が多すぎる）と、表層土の量が少なすぎます。

土を投げる最大距離は主に発射体の動きに依存します。 図 4 に示すように、土は一定の距離を滑り落ちた後、摩擦の作用により移動を停止します。この移動過程に従って、土を投げる距離は式 (4) に示すように推定できます。 (1)～(12)。

土投入工程の模式図。

運動量定理によれば、らせん羽根から離れるときの土壌の絶対速度21は次のように推定できる。 記号の説明は「付録の表」に示します。

と

土壌が螺旋ブレードを離れた後は、主に重力 G = mg と空気抵抗 \({F}_{d}=km \nu\) の影響を受けます。 微分運動方程式より次の式が得られます。 記号の説明は「付録の表」に示します。

土の上の発射体の動き:

土壌の下向き発射体の動き:

土が斜面を滑り落ちます。

土を投げる距離：

オーガの材質やオーガの先端、ロッドのサイズなどは考慮せずに解析を行った。 上式によると、土を投入する距離は主に表面の傾斜、オーガのねじれ角、オーガの回転速度、空気抵抗に関係します。 同じ条件であれば、表面の傾斜が大きいほど、投土動作段階の時間が長くなります。 オーガの回転速度とねじれ角は主に遠心力に関係し、発射体の初速度（運動エネルギー）を決定します。

スパイラルブレード間の土壌の移動プロセスは一時的に無視されました。 ピット内の土を掘り、ピットの外に土を排出する工程に注目してください。 螺旋状の羽根で構成される空間に土が詰まらないようにするためには、掘削と土の排出が連続的に行われることが重要な条件となる。 オーガーが角度 \(\varphi \) だけ回転した後、掘削深さが H1 に達すると、各位置の土の量は式 (1) で表される次の条件を満たすはずです。 (13)。

式では、 また、(13)式に示すように、以下の関係も含まれる。 (14) ～ (17):

と

参考文献と式によると、 (13) ～ (17) より、土の厚さ h は掘削力と土の移動空間のサイズの相互作用に影響を与えると考えられます22。 Q1の場合、値は主に単位時間当たりに掘られる土の厚さhに関係します。 掘削効率を向上させるためには、できるだけ値を大きくする必要があります。 ただし、ｈが大きすぎると、２枚の螺旋羽根Ｑ３のスペース制限により輻輳が発生する。

Q2 については、排出土の平滑度がその後の土力の安定供給とオーガの空間の大きさを決定します。 目詰まりを避けるためには、Q2 をできるだけ大きくする必要があります。 Q2 の場合、値は主に、土壌がピット開口部の上端に到達し、スパイラルブレードから離れるときの速度 v0 に関係します。

Q3では深掘り工程のオーガは安定性の高い双頭スパイラル刃を採用するのが一般的です。 ダブルブレードの土の移動スペースはシングルブレードの半分です。 そのため、土ブロックが厚すぎると、土の上面が螺旋羽根の下面に接触しやすくなり、地盤改良が困難となる。

結論として、斜面で作業するオーガの性能は、土砂の搬送効率と土砂の投入距離を監視することで評価できます。

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-d204227e2580">23.

仮想土壌ビンの説明 (例として 35° を取り上げます。すべての寸法は mm 単位です)。

斜面の 3D モデルは SOLIDWORKS ソフトウェアによって作成され、ペレット ファクトリとして EDEM ソフトウェアにインポートされました。 DEM 粒子は、圃場の土壌で測定したバルク空隙率 33.37% まで充填されました。 表 1 には、土壌と土壌および土壌とツールの相互作用を定義するために使用される入力パラメーターもリストされています。

接触モデルは、機械部品と土壌粒子の間の接着を分析するための重要な基礎です。 掘削作業中、土壌粒子はさまざまな複合力を受けます24,25。 ニュートンの第 2 法則によれば、土壌粒子 p の直線運動と回転方程式は次のように表されます。 (18)～(21)。 記号の説明は「付録の表」に示します。

造林地の土壌は一般に水分含有量が高くなります。 ここでは、土と土と土と道具の間に粘着性と接着性があります。 土壌粒子の凝集力 \({F}_{coh,pq}\) は主にその内部凝集特性に応じて設定されます。 JKR と追加のモデル境界接触モデルを備えた Hertz-Mindlin が、粒子間および粒子とツールの両方の相互作用の一次接触モデルとして採用されました。 このモデルは、静電気や湿気などの理由で粒子間の付着や凝集が明らかな材料のシミュレーションに適しています。 表 2 に、接点モデル 26、27 に必要な入力パラメータを示します。

オーガの作動性能を評価するために、4つの因子と5つのレベルによる二次回転直交中心の組み合わせに関する仮想実験を実行しました。 以前の実験研究、実際の経験、およびメカニズム分析に基づいて、表 3 に示すように、実験係数の適切なレベルが確立されました。実際の生産では、一部の急峻で複雑な丘の斜面を土地または土壌に準備する必要があります。 整地作業の参考となるよう傾斜角度を最適化しました。 実験係数として傾斜角X1,オーガのねじれ角X2,送り速度X3およびオーガの回転速度X4を選択し,実験指標として土の搬送効率Y1と投土距離Y2を設定した。 実際のアプリケーションの精度に従って、仮想実験の値は有効数字 2 桁を保持します。 図6に示すように、EDEMソフトウェアアナリストモジュールには、ピットの外側の土の量と投げ土の距離を測定するために、グリッドビングループとクリッピングプレーンが追加されています。

シミュレーションインデックスの取得。

設計スキームに基づくシミュレーション実験の結果を表 4 に示します。これには、誤差を推定するための 24 の分析要素と 7 つのゼロ点実験が含まれます。 表 4 の結果を Design-Expert ソフトウェアを使用して二次重回帰分析し、影響因子と評価指標間の回帰モデルを次のように確立しました。

土の搬送効率と土の投入距離の実測値と回帰モデルの予測値の関係を図7に示します。図7より実測値はほぼ分布していることがわかります。予測曲線上にあり、予測値の傾向と一致しており、直線的に分布しています。

散布図。 (a) 投入土の実際の距離と予測距離の散布図。 (b) 土壌運搬の実際の効率と予測効率の散布図。

評価指標 Y1、Y2 の回帰モデルの回帰係数に対して F 検定と分散分析（ANOVA）を行った結果を表 5 に示します。表 5 の目的関数 Y1 および Y2 の回帰モデル、PL1 = 0.1485 > 0.05 および PL2 = 0.2337 > 0.05 (両方とも有意ではなかった) は、回帰分析に損失係数が存在しないことを示し、回帰モデルは高い値を示しました。フィッティング度合い。

ANOVA によれば、検定における各影響因子の有意値 P を決定できます 28。 評価指標 Y1 では、因子 X1、X2、X3、X4、X3X4、X22、X42 が極めて大きな影響を及ぼし、因子 X1X4、X2X4 が大きな影響を及ぼしました。 評価指標 Y2 では、因子 X1、X3、X4、X1X4、X12、X32、X42 が極めて大きな影響を及ぼし、因子 X2、X1X4 が大きな影響を及ぼしました。 選択した因子のレベル範囲内で、表 5 に示す各因子の F 値に応じて、土の搬送効率に影響を与える因子の重みは、供給速度 > オーガねじれ角 > オーガ回転速度 > 傾斜角となります。角度。 そして、土の投入距離に影響を与える要因の重みは、傾斜オーガ＞オーガ回転速度＞送り速度＞オーガねじれ角である。

また、送土速度とオーガの回転速度、傾斜オーガとオーガの回転速度、オーガのねじれ角とオーガの回転速度との間には、土砂Ｙ１の搬送効率に相互作用があることは明らかである。 投入土の距離 Y2 は、傾斜角度とオーガの回転速度との間に相互作用があります。

土の搬送効率のフィッティング係数は R2 = 0.9714、R2adjust = 0.9263、R2pred = 0.8082 であり、R2adjust と R2pred の差は 0.2 未満です。 投土距離のフィッティング係数は R2 = 0.9873、R2adjust = 0.9742、R2pred = 0.9355 であり、R2adjust と R2pred の差は 0.2 より小さい。 確立された 2 つのモデルの応答曲面は、実験結果に対して良好な一貫性と予測可能性を備えていることが示されています 29。

応答曲面は、Design-Expert ソフトウェアを使用して直接作成されます。 データを入力したら、「分析」モジュールを選択します。 「Model-Graph」メニューバーで「3D-surface」を選択して 3D ビューに切り替えます。 搬送土Y1の効率と投土土Y2の距離に対する各因子の相互作用の影響を表現するために、評価指標の上記2つの二次回帰式を次元削減処理した。 因子のうち 2 つはレベル 0 に設定され、残りの 2 つは評価指標 Y1 と Y2 への影響法則を調べるために相互作用効果分析を受け、対応する応答曲面が生成されました (図 8 を参照)。

3D応答図による評価指標の効果。 (a) X1 と X2 の相互作用が土壌運搬効率に及ぼす影響。 (b) X2 と X4 の相互作用が土壌運搬効率に及ぼす影響。 (c) X3 と X4 の間の相互作用が土壌運搬効率に及ぼす影響。 (d) X3 と X4 の相互作用が投土距離に及ぼす影響。

図8aからわかるように、傾斜角度が一定の場合、土の搬送効率はオーガの回転速度がある値まで増加し、その後効率の増加はより緩やかに変化します。 この現象の理由は次のように説明されます。 一方で、元の位置から離れるときの土の運動エネルギーが大きくなり、土が薄く削られるほど、スパイラルブレード空間での詰まりの可能性が小さくなります。 一方、坑口に到達する土の遠心力は大きいため、坑口内で土が邪魔になることはありません。 ただし、オーガの回転速度が高すぎたり、切土層が薄すぎると、後続の土の前面への推進効果が弱くなったり、流れがさえぎられたりするため、土の垂直上昇速度が低下してしまいます。減らされる。 オーガの回転速度が一定の場合、土の搬送効率は勾配の増加とともに低下し、その後わずかに増加した。 勾配の増加に伴い、法面の切土作業時間が増加し、高地側の土の埋め戻しが増加し、排土効率の低下につながりました。 しかし、勾配の増加に伴いピット口の土砂の滑り量が増加し、排土効率が向上しました。 さらに解析を行ったところ、Y1の応答曲面は傾斜角よりも回転速度方向の方が急激に変化することが判明し、傾斜角X1よりもオーガX4の回転速度の影響が大きいことが分かりました。

図８ｂに見られるように、オーガの螺旋角度が固定されている場合、土壌搬送効率は回転速度の増加とともに増加し続けた。 オーガの回転速度が一定の場合、土の搬送効率はねじれ角の増加とともに増加し、ある値に達すると減少する傾向にある。 螺旋状の羽根の空間が土の移動経路となった。 この現象は、オーガーのねじれ角の増加に伴い、2枚の螺旋羽根間の隙間が増加し、土壌の詰まりが発生しにくくなったために発生しました。 一方、土の移動距離は短くなり、運動エネルギーが大きい土ほど早くピットから排出された。 坑口に到達すると土の投入角度が大きくなり、土の埋め戻し率が低下した。 しかし、オーガのねじれ角が大きすぎると、上方への支持力が低下し、螺旋羽根面の土壌との摩擦が低下する。 さらに解析を行ったところ、Y1の応答曲面はオーガの回転速度よりもねじれ角の方向に急激に変化していることが判明し、オーガX4の回転速度よりもオーガX2のねじれ角の影響が大きいことが分かりました。

投入速度を一定にすると、回転速度の増加に伴って投入土の効率は上昇し続けた。 オーガーの回転速度を固定した場合、投入速度の増加に伴う投入土の効率は向上しました（図8cを参照）。 この現象は、オーガの送り速度が速くなると、単位時間当たりに削られる土の厚さが増加するために発生しました。 さらに、その後の土の推進力が増大し、土の運動エネルギーが増大した。 ただし、実際の生産では送り速度が速すぎるとスパイラル羽根の表面に土詰まりが発生します。 その理由は、シミュレーションの過程で、詰まりによって土壌の動きが止まらないためです。 さらに解析を進めると、Y1 の応答曲面は送り速度よりも回転速度方向の方が急激に変化することが判明し、送り速度 X3 よりもオーガ X4 の回転速度の影響が大きいことがわかりました。

傾斜を固定した場合、図 8d に示すように、オーガの回転速度の増加に伴って投入土の距離は増加し、増加幅は徐々に増加しました。 この現象は、土が元の位置から離れるときの運動エネルギーが大きく、坑口に到達するときに受ける遠心力が大きいためです。 回転速度が低すぎると土層が薄く、それに伴う土の推進力が不足し、ピット口の単位面積当たりの土質量が軽くなり、運動エネルギーが小さくなります。 オーガの回転速度を一定にすると、傾斜の増加とともに投入土の距離は連続的に増加した。 勾配が大きくなるにつれて、土を下にスワイプするプロセスの時間が増加し、斜面での転がり距離が増加しました。 さらに解析を行ったところ、Y2の応答曲面はオーガの回転速度よりも傾斜角度方向の方が急激に変化することが判明し、回転速度X3よりも傾斜角度X1の影響が大きいことが分かりました。

評価指標に対する各種実験要素の相対的な重要性や影響ルールはそれぞれ異なるため、評価指標は総合的に考慮する必要がある30。 最適化方程式は、最適化目的関数として Y1 および Y2 を使用する Design-Expert ソフトウェアの多目的最適化手法によって取得されます。

実際には、地形の傾斜に応じてパラメータの最適な組み合わせを選択する必要があります。 傾きが固定されたら、Design-Expert ソフトウェアを適用して、上記の数学的モデルを最適化して解決しました。 オーガの搬送土 Y1 の効率と投入土 Y2 の距離に影響を与える作業パラメータの最適な組み合わせが得られ、表 6 に示されています。掘削作業の前に地盤準備が必要な場合は、掘削パラメータを設計できます。表 6 のグループ 6 の値による。

土壌撹乱は、オーガーが土壌を通過することによって引き起こされる土壌の緩み、移動、混合として定義されます16。 EDEM Analyst のインターフェイスに、ピット内のオーガの動きを示す「クリッピング プレーン」を追加します。 図 9 に示すように、オーガーが土壌ビン 31,32 の中央にあるときの運動エネルギー、土壌粒子速度ベクトル、および土壌粒子の速度値が観察されます。

スパイラルブレードによる土壌効果の乱れ。

土は表面に持ち上げられ、その後下側に落ちました。 オーガーの左下隅に示すように、乱された領域には、スパイラルブレードが占める体積に加えて、スパイラルブレードの刃先の圧縮によって引き起こされたピット外の乱領域も含まれていました。

土壌の運動エネルギーと速度は最初に減少し、次にオーガー送りの反対方向に沿って増加しました。 オーガーの刃先と土を投げる部分は、運動エネルギーと速度が高い領域で発生しました。 これは、オーガの刃先で最大の運動エネルギーが得られ、上昇する過程で徐々に消費されてしまうためである。 投棄端に到達すると、土壌はピット壁の拘束を失いました。 土の遠心力が反力を失うと、土の運動エネルギーは増加します。 ただし、運動エネルギーが大きすぎると、土壌が広範囲に広がりすぎて、その後の問題が発生する可能性があります。 切断端における土壌の運動エネルギーは、オーガーの回転速度に関係していました。 らせんの角度は力と重力の間の角度に影響を与え、土の過程での運動エネルギー消費量が増加しました。

オーガ動作の最適化モデルの精度を検証するとともに、仮想実験により最適化された動作パラメータの組み合わせの合理性を評価するために、EDEMソフトウェア上で性能検証試験を実施しました。 最適化されたプロセスパラメータ設定テスト（表6に示す）に従って、理論値と実験値の間の相対誤差が得られました。 検証試験の結果を表 7 にまとめます。土の搬送効率と投土距離の理論値とテキスト値との平均相対誤差はわずか 4.4%、9.1% でした。 シミュレーション モデルはかなり正確です。 フィールド性能検証実験は斜面で実施した。 図 10 は、フィールドテストと動作条件を示しています。

実験現場での動作図。

本論文は丘陵地における魚鱗ピットの構造とその構築方法を目的とする。 作業効率とパフォーマンスを向上させます。 土壌と斜面のモデリングは EDEM を使用して開発され、オーガによる斜面の土壌の切断と輸送のプロセスがシミュレーションされます。 シミュレーション結果を通じて土の動的特性を解析し、オーガの構造パラメータと動作パラメータを最適化します。

魚鱗ピットの建設を支援するために丘陵地帯でピットを掘る過程で:

土砂の搬送効率と土砂の投入距離を監視することで、法面作業オーガの性能を評価できます。

土の搬送効率に影響を与える要因の重みは、供給速度＞オーガのねじれ角＞オーガの回転速度＞傾斜角である。 投入土の距離に影響を与える要因の重みは、オーガの傾斜＞オーガの回転速度＞送り速度＞オーガのねじれ角である。

最適化の結果に応じて、さまざまなスロープ演算で最適なパラメーターの組み合わせを取得できます。 掘削作業の前に土地の準備が必要な場合、最適な傾斜角は約 26°です。

平野部と比べて、丘陵地帯では土の変位と速度の変動則が異なります。 開発した DEM シミュレーションモデリングの結果と仮想実験の結果との誤差は許容範囲内の精度であり、丘陵地におけるアースオーガーの作業効率を推定するための DEM モデルの有効性が確認されました。

この研究の結果を裏付けるデータは責任著者から入手できます。

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著者らは、中国国家林業草原管理局の林業科学技術推進プロジェクト（補助金番号（2019）35）および青海省の主要研究開発および変革プログラム—科学技術成果の変革特別プロジェクトによって提供された財政的支援を認めます。 （助成番号：2022-NK-128）

中国林業アカデミー木材産業研究所、北京、100091、中国

Guofu Wang、Wei Zhang、Min Ji、Hu Miao、Zheng Jin

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WG の方法論、調査、分析、統計、執筆 - 原案、レビュー、編集。 ZW の資金調達、執筆、レビュー、編集。 JM の執筆 - レビューと編集。 MH統計。 JZ監修。 すべての著者は原稿の出版版を読み、同意しました。

張魏への通信。

著者らは競合する利害関係を宣言していません。

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転載と許可

Wang、G.、Zhang、W.、Ji、M. 他。 EDEM ソフトウェアを使用した丘陵地帯のアースオーガーの数値シミュレーションとパラメーターの最適化。 Sci Rep 12、19526 (2022)。 https://doi.org/10.1038/s41598-022-23833-2

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受信日: 2022 年 7 月 10 日

受理日: 2022 年 11 月 7 日

公開日: 2022 年 11 月 14 日

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-23833-2

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