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復式花生脫殼機振動分選裝置試驗及參數優化

時間:2017/3/31閱讀:3137
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  1振動分選裝置結構及工作原理
 
  1.1復式花生脫殼機工作過程
 
  復式花生脫殼機由機架、進料斗、一次脫殼滾筒與凹板篩、復脫滾筒與凹板篩、振動分選裝置、去雜風機等組成。脫殼機工作時,花生莢果由進料斗進入一次脫殼倉,在脫殼滾筒作用下進行脫殼;脫殼后的花生果殼經去雜風機吹出,果仁及未脫莢果混合物落在振動分選裝置上,在振動篩及一定風力作用下,在篩面上分層并形成雙向運動,花生果仁由右端出料口出料,未脫莢果向分選裝置尾部運動,并經氣力提升裝置進入復脫倉實現復脫(圖1)。
 
  1.2振動分選裝置工作原理
 
  振動分選裝置由魚鱗篩、振動臂、偏心驅振裝置組成(圖1)。莢果及果仁混合物落在魚鱗篩上時,由于二者比重有差異,比重較大的花生果仁在風力與振動的作用下與魚鱗篩保持接觸,受到魚鱗篩的推送沿篩面前行;反之比重較小的花生莢果在風力作用下未與篩面接觸,在振動的作用下向篩尾運動。振動臂與垂直方向安裝角度α影響物料在篩面上的拋擲高度(圖2),為實現花生較佳的運動狀態,果仁需與魚鱗篩篩面保持較好的接觸,果仁在篩面受力情況應滿足[9]:Gcosδ≥mω2Asinβ,式中,G為物料重力(N);m為物料顆粒的質量(kg);δ為篩面安裝角(°);ω為振動圓頻率(s-1);A為振幅(m);β為激振角(°)。
 
  1.3振動分選裝置分選過程及影響因素分析
 
  由圖2可知,影響花生在篩面運動的主要參數有振幅(2r)、驅振頻率f、振動臂與垂直方向傾角α。在花生脫殼機工作過程中,如振幅過小,將導致花生莢果及果仁在輸送過程中不易分層,使花生莢果、果仁難以分開;反之,則會造成物料在篩片跳動過大,甚至跳出篩面,造成損失。如驅振頻率選擇不當,會導致花生莢果及果仁在輸送過程中過快,分選效果差。
 
  2材料與方法
 
  2.1試驗儀器設備
 
  試驗所需儀器設備見表1。
 
  2.2試驗原料
 
  為考核振動分選裝置分選特性,選用白沙花生品種的莢果及果仁混合物為原料。莢果尺寸范圍集中在長20~45 cm、寬10~15 cm、厚10~15 mm,自然曬干后含水率為743%;果仁尺寸集中范圍在12.6~16.8 mm、寬6~10 mm、厚8.1~10.3 mm。
 
  2.3試驗參數
 
  以花生出料端含雜率R1和損失率R2為振動分選裝置作業性能考核指標,每次試驗重復3次,取平均值。計算公式為:R1=m2/(m1+m2+m3);R2=m3/(m1+m2+m3),式中,m1為出料端果仁凈質量;m2為出料端莢果凈質量;m3為振動過程中損失的莢果及果仁總質量。
 
  2.4試驗設計
 
  將同一批花生莢果及果仁混合物在振動分選試驗臺,以振幅、頻率、振動擺臂角度為試驗因子,進行單因素分選試驗,待物料在篩面上形成一定料層厚度后從出料端出料,穩態情況下取料15 s,對取料進行相應指標測試。運用中心組合設計理論,綜合單因素試驗結果,選取振幅A、頻率B、振動擺臂角度C為影響因子進行二次回歸正交試驗,以含雜率R1、損失率R2為響應值進行響應面分析,按照方程xi=(zi-zi0)/Δzi對自變量真實值進行編碼,式中,xi為自變量編碼值,zi為自變量真實值,zi0為試驗中心點處自變量的真實值,Δzi為自變量的變化步長。各因素自變量編碼及水平[10-14]見表2。
 
  3結果與分析
 
  3.1單因素試驗
 
  3.1.1不同振幅對分選效果的影響振動篩頻率設定為 480 Hz,振動臂與垂直方向夾角α設定在35°,分別在振幅為2.0、2.5、3.0、3.5、4.0、4.5、5.0、5.5 mm條件下,對復式花生脫殼機分選裝置進行試驗。由圖3可見,花生輸送裝置含雜率與振幅呈現非線性關系,當振幅大于4.5 mm時,輸送裝置含雜率急劇上升,主要是由于振幅過大,造成篩面振動劇烈,花生莢果及果仁在篩面跳動明顯,難以實現有效分層;振幅與損失率也呈非線性關系,主要是由于振幅越大,越易使花生莢果及果仁跳出篩面,從而造成損失。綜合考慮含雜率、損失率等因素,振幅以3.0~5.0 mm為宜。
 
  3.1.2不同振動頻率對分選效果的影響振動篩振幅設定為3.5 mm,振動臂與垂直方向夾角設定在35°,在振動頻率分別為480、490、500、510、520 Hz條件下,對復式花生脫殼機振動分選裝置進行試驗。由圖4可見,花生輸送裝置含雜率與振動頻率呈現非線性關系,當振動頻率為500 Hz時,輸送裝置含雜率zui低,當大于500 Hz時,振動篩對物料輸送過快,分選效果變差;損失率隨振動頻率增加而增加。綜合考慮含雜率、損失率等因素,振動頻率以480~520 Hz為宜。
 
  3.1.3不同振動臂傾角α對分選效果的影響將振動篩振幅設定為3.5 mm,振動頻率設定為480 Hz,在α分別為28°、30°、32°、34°、36°、38°、40°、42°條件下,分別對復式花生脫殼機分選裝置進行試驗。由圖5可見,含雜率與α呈現非線性關系,在34°時含雜率zui低;損失率與α呈線性關系,隨α增大,損失率逐漸增大。綜合考慮含雜率、損失率等因素,振動臂角度α以30°~40°為宜。
 
  3.2二次回歸正交試驗
 
  3.2.1含雜率數學模型及方差分析采用逐步回歸法對表3結果進行三元二次回歸擬合,得到含雜率編碼值簡化回歸方程為:R1=96.60-2.2-2.62B-0.13C-0.7B-02C-3.8A2-1.05B2-3.55C2,振幅、頻率、振動臂傾角與
 
  含雜率存在二次非線性關系。由方差分析結果(表4)可見,模型顯著性檢驗F=25.27,P=0.0001,Quadratic回歸方程檢驗達極顯著,失擬檢驗不顯著,這說明殘差由隨機誤差引起;R2=0.972 4,擬合度>95%,這說明模型能反映響應值變化,試驗誤差小,可用含雜率數學模型對含雜率進行分析和預測;振幅、頻率及振動臂傾角的交互項對含雜率影響較為顯著。
 
  3.2.2含雜率響應曲面分析響應面等高線形狀可反映因子間交互效應強弱,橢圓形表示兩因子交互作用顯著,而圓形則與之相反。由圖6至圖8可見,振幅和頻率、頻率和傾角的交互作用顯著,其他因素交互作用較小。由圖6可見,當振動臂角度α一定時,降低振動頻率和振幅可以降低含雜率。由圖7可見,當振動頻率一定時,隨著振幅及振動臂傾角α增大,含雜減小后增大。由圖8可見,當振幅一定時,隨著頻率的增加含雜率增加。
 
  3.2.3損失率數學模型及方差分析對表4結果進行三元二次回歸擬合,得到含雜率編碼值簡化回歸方程為:
 
  模型P值小于0.000 1,Quadratic回歸方程檢驗達到極顯著,失擬檢驗為不顯著,殘差由隨機誤差引起;R2=0.979 5,擬合度>95%,模型能夠反映響應值變化,試驗誤差小,可以對損失率進行分析和預測;振幅、頻率及振動臂傾角的交互項對損失率影響較為顯著。
 
  3.2.4損失率的響應曲面分析由圖9至圖11可見,振幅和頻率、頻率和傾角α的交互作用對損失率影響明顯,其他交互作用影響不顯著,這與其數學模型表達式相符;在一定試驗范圍內,當其中1個因子保持在一定值時,損失率隨其他2個因子的增大而先增大后減小。
 
  4參數優化
 
  由含雜率和損失率2個目標參數響應面分析可知 降低振動頻率雖可降低損失率,但含雜率存在先降后增的現象;增加振動臂傾角α雖可降低損失率,但卻導致含雜率升高。因此,對2個目標函數進行多目標優化,探析同時滿足這2個目標函數的*參數組合,目標函數為[15-17]:
 
  5驗證試驗
 
  將脫殼設備設置為振幅3.8 mm、振動頻率485 Hz、振動臂角度35°,進行3次驗證試驗。由表6可見 含雜率相對誤差為4.83%,損失率相對誤差為3.23%,與理論值相差較小,這說明優化脫殼機振動分選裝置運動參數是切實可行的。

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