【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及植保，涉及一种强制气流喷雾的植株雾滴沉积量预测方法，尤其适用于针对不同生长期植株强制气流施药中的雾滴冠层内沉积性能的预测。
技术介绍
1、为了增加植株冠层中下层的雾滴沉积量，普遍采用强制气流喷雾，例如风幕式喷杆喷雾机、果园风送式喷雾机和无人机喷雾等。强制气流可以拓宽雾滴的输送通道，增加雾滴的变轨运动，使雾滴在冠层内的沉积更加均匀，得到良好的施药效果。但是，实现好的沉积效果，首先需要明确强制气流、雾滴和植株冠层三者之间的动态交互关系。
2、受研究方法和计算技术的限制，早期研究多采用风洞试验和现场大田试验的方式，选取部分的植株，通过在植株的叶片上放置雾滴采样卡，进行农药雾滴沉积效果的采集统计工作。通过图像处理分析获取雾滴沉积效果或者使用多种光谱仪分析雾滴沉积效果，这些方法操作存在过程繁琐、试验周期长、人为操作误差大、实验成本高等问题。目前采用数值模拟方法研究强制气流施药时的雾滴沉积效果已经成为主流研究手段，但是现有雾滴沉积模拟研究还存在以下问题：1、未考虑强制气流影响下植株弹性变形对雾滴沉积效果的影响以及弹性植株对风场的阻碍作用；2、有研究分析了柔性叶片在气流作用下的振动变化，同时在cfd后处理中添加雾滴粒子，但是主要集中在雾滴粒子在流场中漂移和分布，无法量化分析雾滴在植株冠层上的沉积量和漂移量。
3、针对目前强制气流喷雾过程中，无法模拟并统计弹性植株冠层内雾滴沉积量和雾滴漂移量的问题，急需专利技术一种强制气流喷雾的植株雾滴沉积量预测方法，量化和统计强制气流施药时群体弹性植株冠层内部的雾滴沉积量
技术实现思路
1、为了解决现有技术存在的上述技术问题，本专利技术提供了一种强制气流喷雾的植株雾滴沉积量预测方法，包括以下步骤：
2、步骤s1、对施药作物的典型植株取样后进行三维扫描得到植株茎叶的点云信息，构建具有真实植株冠层形貌特征的三维几何模型；
3、步骤s2、基于植株三维几何模型、植株构型规律、植株农艺种植参数和力学特性参数建立群体植株弹性变形分析模型；
4、步骤s3、基于所述植株弹性变形分析模型和格子玻尔兹曼方法建立植株与强制气流的耦合分析模型，实现植株多叶片与强制气流的交互模拟，获取不同初始气流影响下的变形植株的几何模型，量化计算变形植株冠层内部的孔隙率；
5、步骤s4、将变形植株的几何模型导出到有限元分析软件中，基于离散相雾滴粒子追踪模型，结合气液耦合模拟，量化分析雾滴在变形植株冠层中雾滴沉积量和雾滴漂移量；
6、步骤s5、基于所构建的多喷雾场景和多喷雾作业参数下的数值模拟实例，结合机器学习算法对多工况模拟结果进行训练，完成不同施药参数、农艺种植参数和植株冠层结构参数的施药作业沉积量快速预测。
7、作为本专利技术的进一步改进，所述步骤s1具体包括以下步骤：
8、步骤s11、三维扫描得到典型植株茎叶的点云信息；
9、步骤s12、简化叶与扫描叶的迎风面积保持一致；
10、步骤s13、保留扫描植株的空间位置，扫描叶替换为简化叶。
11、作为本专利技术的进一步改进，所述步骤s11具体包括以下步骤：
12、步骤s111、三维点云扫描得到典型植株茎叶的点云信息，包括植株的株高、叶面积、孔隙率、植株叶的三维空间坐标信息。
13、作为本专利技术的进一步改进，所述步骤s2具体包括以下步骤：
14、步骤s21、分析植株构型规律；
15、步骤s22、测量植株各部分的力学特性参数；
16、步骤s23、建立植株弹性变形分析模型。
17、作为本专利技术的进一步改进，所述步骤s23具体包括以下步骤：
18、步骤s231、划分植株三维几何模型网格；
19、步骤s232、叶片和叶柄赋值力学特性参数；
20、步骤s233、将植株三维几何模型网格文件、空气计算域网格文件导入到格子玻尔兹曼求解器中；
21、步骤s234、进行植株与强制气流耦合模拟的环境参数设置。
22、作为本专利技术的进一步改进，所述步骤s3具体包括以下步骤：
23、步骤s31、进行植株与强制气流的交互模拟；
24、步骤s32、选择时间步，获得不同气流、不同时刻下的变形植株三维几何模型；
25、步骤s33、分割变形植株三维几何模型，计算变形植株冠层内部的孔隙率。
26、作为本专利技术的进一步改进，所述步骤s4具体包括以下步骤：
27、步骤s41、定位时间步，导出变形植株三维几何模型到有限元三维实体直接建模软件；
28、步骤s42、将变形植株三维几何模型实体化；
29、步骤s43、去除变形植株三维几何模型的叶柄；
30、步骤s44、布尔操作将变形植株三维几何模型从空气计算域内减去；
31、步骤s45、基于离散相粒子追踪模型，建立气液耦合雾滴沉积模型，进行气液耦合模拟；
32、步骤s46、量化分析冠层中雾滴沉积量和雾滴漂移量。
33、作为本专利技术的进一步改进，所述步骤s5具体包括以下步骤：
34、步骤s51、结合多施药参数、不同农艺种植参数和植株冠层结构参数进行雾滴沉积效果模拟；
35、步骤s52、模拟结果分为测试集和训练集，结合机器学习算法进行训练；
36、步骤s53、基于训练模型，以不同施药参数、农艺种植参数和植株冠层结构参数为输入变量，实现冠层内不同位置处雾滴沉积量的快速预测。
37、本专利技术的有益效果在于：
38、1、本专利技术创新性的采用三维点云扫描技术结合植株构型规律、植株农艺种植参数，可以构建具有真实植株冠层形貌特征的三维几何模型，实现了植株模型构建的准确性和有效性，与常用的简化多孔介质模型相比，该方法能够更加真实地表达群体植株冠层枝叶空间分布和形貌特征。
39、2、本专利技术通过弹性植株与强制气流的交互模拟，能够提取变形后的植株三维几何模型用于雾滴沉积效果的模拟计算，实现了雾滴沉积模拟过程更加接近真实情况，同时能够准确地计算施药过程中冠层枝叶形变，量化表达气流载荷下孔隙率实时动态变化，而现有研究主要集中在静态孔隙率计算。
40、3、本专利技术通过雾滴与气流的耦合模拟，实现了更加准确地量化分析雾滴在变形植株冠层中的雾滴沉积量和雾滴漂移量，现有研究主要集中在雾滴粒子随强制气流的运动和漂移方面，对于施药过程中特别是冠层结构动态变化后其内部雾滴沉积机理还不清晰，这也是本专利技术能够解决的一个难题。
41、4、本专利技术通过数值模拟实例与机器学习算法的结合，实现了准确快速地预测冠层雾滴沉积量，同时减少了通过数值模拟预测施药效果的计算成本，这对于施药作业前的喷雾决策和施药参数选择具有重要意义。
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1.一种强制气流喷雾的植株雾滴沉积量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种强制气流喷雾的植株雾滴沉积量预测方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括以下步骤：
3.如权利要求2所述的一种强制气流喷雾的植株雾滴沉积量预测方法，其特征在于，所述步骤S11具体包括以下步骤：
4.如权利要求1所述的一种强制气流喷雾的植株雾滴沉积量预测方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括以下步骤：
5.如权利要求4所述的一种强制气流喷雾的植株雾滴沉积量预测方法，其特征在于，所述步骤S23具体包括以下步骤：
6.如权利要求1所述的一种强制气流喷雾的植株雾滴沉积量预测方法，其特征在于，所述步骤S3具体包括以下步骤：
7.如权利要求1所述的一种强制气流喷雾的植株雾滴沉积量预测方法，其特征在于，所述步骤S4具体包括以下步骤：
8.如权利要求1所述的一种强制气流喷雾的植株雾滴沉积量预测方法，其特征在于，所述步骤S5具体包括以下步骤：
【技术特征摘要】
1.一种强制气流喷雾的植株雾滴沉积量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种强制气流喷雾的植株雾滴沉积量预测方法，其特征在于，所述步骤s1具体包括以下步骤：
3.如权利要求2所述的一种强制气流喷雾的植株雾滴沉积量预测方法，其特征在于，所述步骤s11具体包括以下步骤：
4.如权利要求1所述的一种强制气流喷雾的植株雾滴沉积量预测方法，其特征在于，所述步骤s2具体包括以下步骤：
5.如权利...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘雪美，崔慧媛，于世辉，崔雷，王成德，苑进，
申请(专利权)人：山东农业大学，
类型：发明
国别省市：
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