新疆农田犁耕层重构：基于DEM-π定理耦合模型的耕深分布与牵引阻力预测

《Soil and Tillage Research》：Prediction model for soil depth profile and tillage resistance in plow tillage

本研究以离散元法（DEM）联合Buckingham π定理，首次构建犁体曲面-土壤互作预测框架，实现耕深位移Z与牵引力F的R＞0.8高精度拟合，为旱区犁面优化与能耗双降提供理论锚点。

　　

Highlight
• 首次将DEM-π定理耦合框架用于新疆粉壤犁耕模拟，实现耕深位移预测误差仅7.45 %。
• 牵引阻力模型平均误差11.01 %，为旱区犁面低能耗设计提供数字孪生模板。

Abstract
犁耕是农业最基础的“第一道工序”。如何精准预知耕后土壤“去哪儿”并同步降低牵引能耗，一直是犁面设计的“圣杯”。本研究以新疆典型粉壤为对象，借离散元法（DEM）放大“土粒-犁面”微观碰撞，再借Buckingham π定理把“土粒坐标、犁面仰角、侧抛距、翻转角、沟形”5大独立变量压缩成无量纲套餐，反向预测耕深位移Z与牵引力F。RSM-正交实验双轮驱动，犁面参数一键优化。结果：所有模型R^{＞0.8，耕深预测误差7.45 %，牵引误差11.01 %。一句话——让犁面“会思考”，让土粒“排好队”，让能耗“瘦成闪电”。}

Introduction
新疆，中国最大“粮棉双仓”，却常被“厚硬犁底层”卡脖子。机械翻耕虽打破底障，却也贡献整机约50 %能耗。DEM虚拟“翻土”已显身手，却罕有把“土粒轨迹-犁面几何-能耗”打通的全程模型。本研究补位，目标：给犁面装一颗“预测大脑”，耕深与阻力同时在线优化。

Section snippets
Plow body model
犁体曲面是一条“翻转曲线”沿沟底迹线扫过的空间艺术。曲率一变，土粒“空中芭蕾”轨迹即变。

Prediction model establishment
把Z写成A_{、B、C、D、E五兄弟的函数：
Z = f(A)，其中A=by/z，B=bj/(a tanθ)，C=bk/k，D=bk/k，E=bk/k。
土粒初始侧向坐标y，正是撬动耕深Z的“第一杠杆”。}

Discussion
模型像“耕层GPS”：农艺师说“我要20 cm表土下埋”，模型秒算“该用哪种曲率”；再加牵引模块，效果-能耗天平即时显示，设计从此“有数可依”。

Conclusion
基于新疆粉壤特性，DEM-π定理-RSM三连击，首次给出耕深-阻力双预测模板；数据集+优化算法已封装，可一键生成“低阻高效”犁面，为旱区耕层重构提供理论加速器。