基于CFD-DEM的无人机精准播种装置设计及水稻种子运动轨迹研究

《Computers and Electronics in Agriculture》：CFD-DEM-based design of UAV precision seeding device and rice seed trajectory study

UAV气动精密播种装置通过螺旋输送机参数优化（螺距20-45mm，转速250rpm）与双弯道导流系统协同作用，结合CFD-DEM耦合模拟验证，实现水稻 sprouted 种子4.54m/s高速精准抛撒，碰撞频率降低42%，田间试验达标率88.6%。

　　

Jinwu Wang|Hongxu Chen|Qihan Li|Han Tang|Qi Wang|Wenqi Zhou|Xiaobo Sun

东北农业大学工程学院，中国哈尔滨150030

摘要

为了解决传统水稻直接播种技术中存在的挑战，包括效率低下、播种精度不足以及无人机气动播种装置中流场调节机制不明确等问题，本研究设计了一种基于无人机的精密有序播种装置，用于播种发芽的水稻种子。通过CFD-DEM耦合仿真和田间试验对其性能进行了系统验证。首先，构建了该装置原型，包括变螺距螺旋输送机、精密孔轮计量装置、双弯曲播种导管和气流辅助输送系统。通过对核心部件参数进行动力学和运动学分析进行了优化：螺旋的初始螺距设为20毫米，最终螺距为45毫米，转速为250转/分钟；孔轮直径为128毫米，转速为60转/分钟；每个孔内填充12粒发芽种子以满足农艺要求。其次，使用EDEM 2021.2和CFD软件建立了气固耦合模型，模拟了在0–5千帕正压下发芽种子在导管内的运动轨迹。研究发现“内弯加速-外弯减速”的流场调节机制。关键结果表明，4千帕的正压可使发芽种子的速度达到4.54米/秒，相比重力输送方式，输送时间减少了73%，碰撞频率降低了42%。最后，使用DJI T60无人机和“隆粳31”品种进行了田间试验。在飞行速度为3米/秒、播种密度为300粒/平方米的条件下，该装置的幼苗合格率为88.6%，漏播率低于5%，行间距变异系数（CV）≤12%，孔径均控制在50毫米以内。这些结果符合ISO 7256/1–1984标准以及寒冷北方地区水稻种植的农艺要求。研究表明，CFD-DEM耦合仿真可以有效指导播种装置参数的优化。双弯曲导管和气流辅助系统的协同作用显著提高了播种精度和稳定性，为基于无人机的精密水稻直接播种技术提供了理论支持和设备解决方案。

引言

水稻作为中国重要的粮食作物，在食品消费领域占据关键地位，同时在经济和医学方面也具有独特价值（Shi等人，2025年）。近年来，随着对水稻种子质量研究的不断深入，发芽率、抗病虫能力和幼苗出苗率等方面取得了改进（Chen等人，2025年）。直接播种的优势日益明显（Xing等人，2024b）。与传统的水稻种植方式（如移栽）相比，由于方便、降低成本和提高效率，直接播种技术已得到农民的广泛接受，成为现代农业转型和升级的关键突破（He等人，2024年；Zhang等人，2024年）。总之，基于无人机的直接播种技术在机械化水稻种植领域具有广阔的发展前景（Xing等人，2024a）。

直接播种装置的性能主要取决于播种器的性能。根据工作原理，播种器可分为机械播种器和气动播种器（Jin等人，2024年；Lei等人，2018年）。虽然机械播种器结构简单、维护方便，但存在种子损伤率高、难以满足无人机搭载设备输送性能要求的问题（Li等人，2023年）。相比之下，气动发芽种子播种器可以利用气流特性实现对发芽种子的额外吸附或加速，具有播种精度高、种子损伤率低的优点（Sun等人，2024年）。

本研究重点探讨了空气和固体流体特性的结合。目前，计算流体动力学（CFD）方法已成为解决复杂空气动力学问题的高精度手段。通过将复杂的空气动力学特性与精确的三维（3D）模型相结合，CFD方法能够提供更精确的结果（Song等人，2021a）。离散元方法（DEM）可以模拟粒子实际运动的简单效应，而结合DEM和CFD的仿真方法则能够模拟粒子实际运动的复杂效应。这种耦合仿真方法已广泛应用于各种农业工程项目，CFD-DEM耦合仿真方法已被证明能够充分解释粒子与流体场（如风场）中粒子运动机制的相互作用（Song等人，2018年）。

为确保无人机辅助播种在田间的准确稳定运行，许多学者对此进行了深入研究。Li等人（2023年）使用高保真CFD方法验证了前飞条件下的下洗流场时空特性；他们通过采用气固耦合数值仿真技术研究了种子下落和迁移机制以及操作参数的优化；最后，基于多旋翼无人机平台进行了飞行测试以验证仿真结果的准确性。同时，利用图像处理技术准确获取了落种子的坐标和分布特征，为无人机播种系统的操作参数设置提供了宝贵建议。Liu等人（2022年）采用了一对摩擦轮来加速颗粒状水稻种子，实现了无人机的行播。通过台架试验和田间试验，研究了影响播种效果的关键因素，并优化了播种装置的结构参数和工作参数。然而，气动无人机播种器内部风场对直接播种效果的影响仍有待进一步研究。Huang等人（2023年）设计并测试了一种基于微型空气辅助集中播种器的专用油菜籽空中播种系统，解决了播种器箱内严重气流回流和微型化后播种困难的问题。通过设计并开展三组测试，他们优化了播种器的参数并测试了其性能。田间试验进一步证实，所设计的空中播种系统运行稳定、均匀且高效，能够满足油菜籽种植的农艺要求。

结合前人的研究成果和自身的创新，本研究专注于开发一种用于播种发芽水稻种子的无人机搭载气动直接播种装置。重点研究了主要参数的设计和整体装置及种子输送管道的相关数据优化。通过田间试验和仿真验证等方法对空中播种装置的性能进行了测试和评估。在此基础上，提出了一种全新的发芽水稻种子直接播种装置（Zhu等人，2025年）。

基于植保无人机的精密播种装置的整体结构和工作原理

这种用于播种发芽水稻种子的高速精密播种装置由种子箱、种子输送仓、螺旋输送器、孔轮、种子清理刀等部件组成。操作基于农业用DJI T60无人机（SZ DJI Technology Co., Ltd.，中国广东省深圳市南山 District）。气流辅助的发芽种子输送装置包括正压风扇、发芽种子导管、气流导向阀、正压气流管道等。

模型验证

在台架试验中，为了更好地观察落下的发芽种子的数量及其下落轨迹，使用了高速相机（PCO公司，德国拜仁）进行记录，并与仿真数据进行比较。为了更好地模拟水播过程中发芽种子的非飞溅现象，并避免种子落地后发生接触等干扰（可能导致二次损伤和反弹飞溅），采用了湿润空气的方法。

结论

本研究提出了一种基于无人机的精密水稻播种装置，解决了传统直接播种技术中的低效率和种子分布不均匀等问题。该装置结合了变螺距螺旋输送机、精密孔轮计量装置和气流辅助输送系统，实现了高速、精确的发芽水稻种子放置。

结构优化：有限元分析

作者贡献声明

Jinwu Wang：撰写 – 审稿与编辑、验证、监督、软件开发、资源获取、方法论设计、数据整理、概念构建。Hongxu Chen：撰写 – 原始草稿撰写、可视化处理、验证、软件开发、项目管理、方法论设计、数据整理、概念构建。Qihan Li：可视化处理、验证、数据分析。Han Tang：监督工作、软件开发。Qi Wang：软件开发、方法论设计。Wenqi Zhou：验证工作、软件开发。

利益冲突声明

作者声明没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文的研究结果。

致谢

本研究得到了国家重点研发计划（2024YFF1105504）、国家重点研发计划（2023YFD1500402-05）、黑龙江省自然科学基金研究团队项目（TD2023E001）、黑龙江省博士后科学基金（LBH-Z22090）以及省级重点研发计划（2022ZX05B05）的支持。感谢智能稻田农业设备和技术团队对本文研究的贡献。