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陶瓷抛光质量与能耗多目标优化方法研究docx_冰球突破游戏(中国)官方网站

发布时间:2024-04-02      来源:网络


  陶瓷抛光质量与能耗多目标优化方法研究 摘 要 陶瓷抛光以表面粗糙度和光泽度为质量指标,由于抛光机复杂的结构及加工机理导致其能量强度大。目前,抛光操作参数如进给速度、磨头旋转速度等的设定主要依赖工人经验并以保证瓷砖抛光质量为目标导致生产能效低下。在不改变设备结构和加工工艺的前提下,通过参数优化确保产品质量最好和能耗最小具有重要意义。为解决这一问题,提出陶瓷抛光过程质量最好与能耗最小的多目标优化方法。 目前,基于物理模型和基于数据模型是构建加工质量和能耗预测的两种主要方法。然而,抛光机加工机理复杂,难以建立其物理模型。因此,本文基于实验设计获得实际生产数据,利用方差分析等手段来得出对陶瓷抛光过程影响最大的因素,并以此通过BP神经网络的方法建立质量与能耗的预测模型,最后本文使用经典遗传算法求出模型的最优解 关键词:陶瓷抛光,能耗模型,质量模型,仿真优化 Abstract Ceramic polishing takes surface roughness and glossiness as quality indexes. At present, the setting of polishing operation parameters, such as feed speed and grinding head rotation speed, mainly depends on workersexperience and aims at ensuring the polishing quality of ceramic tiles, resulting in low production energy efficiency. Without changing the equipment structure and processing technology, it is important to ensure the best product quality and minimum energy consumption through parameter optimization. Therefore, based on the experimental design, this paper obtains the actual production data, uses variance analysis and other means to get the most influential factors on the polishing process of ceramics, and establishes the prediction model of quality and energy consumption through BP neural network method. Finally, this paper uses classical genetic algorithm to find the optimal solution of the model. Key words: Ceramic polishing, energy consumption model, quality model, simulation optimization 目录 TOC \o 1-3 \h \z \u 1概论 1 1.1课题背景以及研究意义 1 1.1.1选题研究背景 1 1.1.2课题研究意义 2 1.2国内外研究现状 2 1.2.1陶瓷抛光能耗与质量研究现状 2 1.2.2基于BP神经网络模型研究成果 3 1.3本文研究范围和整体框架 3 1.4本章小结 4 2 陶瓷抛光机工作机理及能流分析 4 2.1 引言 4 2.2陶瓷抛光机结构与工作原理 5 2.2.1磨头部件 5 2.2.2进给部件 6 2.2.3横梁摆动部件 7 2.3抛光过程的能流分析 8 2.4总结 9 3 基于方差分析的抛光机能耗与质量影响因素研究 10 3.1引言 10 3.2瓷砖抛光机能耗影响因素的筛选 10 3.3 通过DOE得到相关参数 12 3.3.1 通过DOE得到相关参数 12 3.3.2 DOE试验设计过程与结果分析 14 3.4基于方差分析的陶瓷抛光机能耗与质量影响因素分析 17 3.4.1方差分析法 17 3.4.2设计与结果分析 17 4 基于BP神经网络的抛光能耗和质量模型 19 4.1引言 19 4.2 BP神经网络原理及其基本介绍 19 4.3建立关于瓷砖抛光能耗的BP神经网络 20 4.3.1 BP神经网络结构的设计 20 4.3.2 BP神经网络的作用过程 21 4.4 模型仿线抛光总能耗仿线基于遗传算法的抛光质量与能耗多目标参数优化模型 26 5.1遗传算法 26 5.2模型参数优化实验设计与实验结果分析 27 5.3质量模型参数优化实验设计与实验结果分析 27 5.4章节小结 28 总结与反思 29 致谢 30 参考文献 31 PAGE 32 1概论 1.1课题背景以及研究意义 1.1.1选题研究背景 最近几年,随着全球陶瓷产业快速发展,我国的产量增长也稳步上升。抛光砖的优点高度耐磨损、耐腐蚀,并且它的硬度高,气孔率低而且色彩多样,成为了现在建筑工业应用中最受欢迎的材料之一。而抛光工艺包含磨边、刮平、粗抛、中抛、精抛、打蜡等工序,生产抛光砖的流程大致为:①入料—②球磨机球磨—③陈腐除铁—④喷雾塔制粉—⑤压机压制成型—⑥干燥窑干燥—⑦施釉印花—⑧窑炉烧制—⑨抛光—⑩分级、包装入库[1]。其中拋磨工艺直接影响拋光的能耗高低和质量好坏,因此粗抛、中抛、精抛在降低陶瓷抛光生产能耗方面和改善抛光质量是非常关键的[2]。 目前情况下,陶瓷抛光过程存在着漏抛,磨痕,平整度差,光泽度不均,能耗不一等缺点[3]。主要还是由于相关参数处理不严谨所致,这些数据处理的不规范体现在多个方面。当抛光磨头运动轨迹不均造成瓷砖表面抛磨过多,形成凹陷现象时,这也会导致抛光能耗的升高和质量的下降。譬如磨头转速过快或者过慢,磨头压力过大或者过小,进给速度过快或过慢等,正是因为这些参数设置的不合理严重影响了瓷砖抛光的能效和质量。而当磨具品质欠佳,就会引起瓷砖磨削的数量分布存在很大的差别,造成表面光泽度不均匀的问题,导致抛光效的降低和质量不合格。因此可以得知,抛光运动参数对瓷砖抛光过程的能耗和质量具有很大影响。 陶瓷工业的发展虽然十分快速,但总体来说还是存在很多的问题,比如消耗的资源过大,生产时的效率过低等等。同时,环境对制造业提出了更高的要求,陶瓷抛光过程中会产生大量的废料,根据研究统计显示,每生产1平方米抛光砖将产生1.5千克的碎屑,同时由于磨具磨损,混入的碎屑废料约0.6千克,综合来讲生产1平方米将产生2.1千克左右的抛光废粉[4]。能源紧缺对制造业的制约也日益加剧[5],因此降低废物排放量、减少瓷砖抛光总体生产能耗、提高抛光整体质量是急需解决的重大问题。 以后我国陶瓷业极大可能会围绕低碳减排,节能降耗的需求去发展,因此,提高陶瓷抛光能效和抛光质量是今后的瓷砖抛光机发展的一个重要方向。因为影响瓷砖抛光能耗和质量的影响因素多种多样,由于设备不能随意更改,所以合理设置抛光机各类参数将会是提高能效和质量的关键所在。本文通过建立基于BP神经网络的抛光能耗和质量模型,对瓷砖抛光的能耗进行预测,对质量进行评估,达到对瓷砖抛光影响因素更深入的认识,为降低瓷砖抛光能耗、提高瓷砖质量提供更好的方法和理论。 1.1.2课题研究意义 在生产质量合格的前提下去提高抛光过程的能效,最重要的地方在于准确地调节各类工序数据。现实的生产中,多个运动参数共同作用决定了最终的加工质量,陶瓷抛光是一种耗能较高的生产工艺。一般的试验方法来研究哪些要素影响瓷砖抛光的质量,不仅需要大量的时间和财力进行试验,而且得到的数据的真实性不高。因此,在分析抛光加工机理的基础上,通过建立以BP神经网络为基础的模型,通过这些数据分析,能较准确地论证瓷砖抛光加工生产的规律。 1.2国内外研究现状 1.2.1陶瓷抛光能耗与质量研究现状 目前,很多研究人员通过研究陶瓷抛光过程的各种因素对能耗的影响取得了一些成果。Zhang[8]等通过研究带式运输机的能耗规律,将其分为不同层次的功率,建立了能耗的优化模型。Carmita[9]通过TagUChi法设计研究实验,通过研究得出合理的加工深度和进给速度。杨海东[10]等为了研究抛光过程中抛光过度,能效低的问题,通过运用动力学方程,构建了去除材料的模型,以此为基础建立了能耗方程,并进行了仿真实验,得到了磨盘转速,横梁摆动速度对能耗造成的具体影响;朱成就[11]以加工参数对能耗和质量的影响作为关键因素,分析工艺参数对能耗影响,通过优化工艺参数,建立质量和能耗优化模型,接着运用优化算法求解以达到降低能耗和提高质量的目标。林佳斌[12]等从陶瓷抛光线能耗虚高的问题着手,运用控制变量法找最优解,通过研究不同皮带速度下抛光的能耗,得出随着瓷砖厚度的增加,陶瓷能耗是逐渐增加的,在保证厚度达标的情况下,减少陶瓷厚度可以减少瓷砖能耗。 1.2.2基于BP神经网络模型研究成果 人工神经网络(Artificial Neural Network),是一种前向网络,它是以误差反向性传播为主的网络,也叫作神经网络。它具有许多的特性,比如自主学习性,自我适应性,兼容性,鲁棒性,计算并行性和储存分性等[16],具有极强的非线性映射能力,被广泛应用于预测中。谢安国等[17]为了降低钢铁企业生产中吨钢的能耗,提高产品质量,于是建立了烧结工序能耗分析的BP神经网络,以已有的相关统计数据为基础,构造了工序能耗定量分析模型,并利用此模型进行了规划设计。Shima Simsar[18]等通过建立神经网络预测电力需求,构建电力需求日耗量模型,达到了降低电力能耗的目的。YAFENG LEI[19]为了预测建筑物的能耗大小,建立了一个神经网络模型,在它的检测下,基准建筑能源使用会更加精确,达到了节约建筑物能源,降低能耗的目的。 因为陶瓷抛光机本身就是一个在多种影响因素作用下变化的复杂系统,所以不可避免的具有随机性,复杂性,模糊性等特点,陶瓷抛光机的能耗预测由于这些特点也有一定的难度。陶瓷抛光机的能耗会受到磨头转速,磨头压力,瓷砖进给速度等多个因子的影响,会随着时间和抛光过程的变化而变化,而且各个因子对抛光机能耗的影响也不尽相同,这种陶瓷抛光机能耗与其影响因子间复杂的关系决定了这种关系是非线性,较难用精确的数学模型进行描述的。 当前国内外对抛光机能耗和质量的大多是从机理方面入手研究,这样较难反映不同因子间的内在关系,而且建立从机理入手模型复杂困难,能耗预测的误差较大,精度较低;而运用BP神经网络预测的方法,能充分利用神经网络解决这种非线性问题的优势,容易建立模型,而且通过神经网络误差更小,精度更高,更加准确,具有较好的应用前景。 1.3本文研究范围和整体框架 第一章 概绪,给出了本文的研究范围和整体框架。 第二章 进行陶瓷抛光机的加工原理分析与能流分析。主要是对陶瓷抛光机的结构进行分析,再在陶瓷抛光机结构分析的基础上对抛光机加工过程和机理进行研究。最后从能量流动的角度,分析陶瓷抛光机的能耗组成,以及陶瓷抛光机能量的流动过程。 第三章 先进行DOE试验设计,用DOE实验设计法对能耗影响因素进行初步的筛选,再用方差分析的方法得到对陶瓷抛光机能耗有重要影响的因素,并把这些因素作为之后BP神经网络的输入变量。 第四章 通过数据分析的方法,以关键因素作为输入变量,运用BP神经网络分别建立陶瓷抛光机能耗和质量为输出的回归模型。 第五章 结合生产约束建立质量与能耗的多目标优化模型,并使用智能优化算法进行求解,最后以摆动式陶瓷抛光机为实验对象验证所提模型的有效性。 1.4本章小结 第一章主要阐述了瓷砖抛光机和关于BP神经网络建模的国内外研究现状,并且给出了论文的研究思路和总体结构安排。 图1.1 全文结构框架图 2 陶瓷抛光机工作机理及能流分析 2.1 引言 作为建筑行业中不可缺少的材料,瓷砖在抛光后表面会呈现出高光泽度以及多彩的表面装饰。随着社会的不断进步和节能降耗的呼声不断强烈,对降低瓷砖能耗、提高生产质量提出了更高的要求。考虑到瓷砖加工领域的高耗能,高污染的特点,而且政府对于环保的要求越来越高,所以对瓷砖加工设备提出了提高能效和质量的要求。而瓷砖生产能耗和质量的最重要的影响工序之一就是抛光工序,为了能进一步研究抛光过程中能耗和质量问题,本章将从抛光工艺;抛光过程;能量组成与能流等方面进行论述。 2.2陶瓷抛光机结构与工作原理 2.2.1磨头部件 作为抛光机的心脏部分,磨头是抛光机的最关键的要素,每台抛光机有将近20个磨头,而每个磨头有将近8个磨块,每个磨头在工作中都会对瓷砖表面起到抛光效果。磨头又可以具体分为磨头上部和抛光磨头两部分。对于磨块抛光时,还需要它能始终与瓷砖表面做线接触,这样可以及时去除掉研磨时脱落的磨料颗粒物,冷却水管的出来的冷却水可以直接从主轴孔中心冲洗砖面,避免表面颗粒物对抛光后的砖面产生划痕。 瓷砖抛光磨头:在电动机的带动下,主动带轮运动同时使传送带带动从动带轮,然后从动带轮带动磨头壳体进行公转。模块会通过与瓷砖表面形成线接触来完成对瓷砖的磨削和抛光,这是即使很小的压力也可以形成较大的磨削压强,达到良好的磨削效果。图2.1为抛光磨头的基本结构原理。 图2.1 磨头结构与原理图 2.2.2进给部件 进给部件主要是由滚筒和传送带等部件组成,它的主要功能就是输送瓷砖,主动滚筒在传动带电机的高速运动下进行旋转,并且通过接触摩擦给传送带传递驱动力,这样瓷砖在传送带的作用下就会不停地进行输进输出的移动。瓷砖传送部件的速度是由抛光机速度不断调整,而传送速度会由抛光的质量来决定,当瓷砖产品的亮度过高时,应该提高传送速度提高生产率;而当亮度不够时,则应该放慢速度提高瓷砖产品的质量。总而言之,抛光的质量与传送速度是互相影响,互相作用的,应该两者兼顾,不能顾此失彼。 2.2.3横梁摆动部件 因为抛光砖边长会大于抛光磨盘的直径,为了使瓷砖各侧都能得到磨削,获得良好的抛光质量,需要横梁摆动部件带动磨头做往复摆动的瓷砖运动。 根据上述内容,瓷砖表面的运动有三种:一是气缸带动旋转磨头的垂直上

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