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Position: Home > Articles > EDEM-based Optimization of Classification Parameters of Machine-picked Tea Fresh Leaf Vibratory Classifier Journal of Tea Science 2022,42 (1) 120-130

基于EDEM的机采茶鲜叶振动式分级机分级参数优化

作  者：
吕昊威;武传宇;涂政;陈建能;贾江鸣;陈之威;叶阳
单  位：
中国农业科学院茶叶研究所;浙江理工大学
关键词：
机采茶鲜叶;振动分级机;鲜叶物料建模;响应面优化
摘  要：
针对目前机采茶鲜叶分级设备存在的分级效率低、对鲜叶损伤大等问题.以振动式机采茶鲜叶分级机为试验对象,提出了一种茶鲜叶粘弹性物料建模方法,并以振动频率、振动方向角、振幅为自变量,以筛分率、优质茶筛分率为目标优化值,基于EDEM软件对其进行仿真试验,运用响应面优化法得到优化参数为振动频率29.0 Hz、振幅9.0 mm、振动方向角34.7°.在此参数下,仿真试验得到的筛分率为75.38%,优质茶筛分率为95.65%.根据最优参数组合开展仿真与样机验证试验,结果表明,样机验证试验得到的筛分率为71.07%,优质茶筛分率为93.26%.结合仿真试验和样机试验结果,筛分率的准确性达到93.9%,而优质茶筛分率的准确性达到97.4%.基于响应面分析法的仿真优化参数具有较高的可靠性,在此最优参数下,分级机具有较好的分级效果.本研究可以为机采茶鲜叶分级设备的优化提供参考.
译  名：
EDEM-based Optimization of Classification Parameters of Machine-picked Tea Fresh Leaf Vibratory Classifier

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