一种激光清洗过程能耗建模与工艺参数优化方法技术

本发明专利技术涉及一种激光清洗过程能耗建模与工艺参数优化方法，属于先进制造与自动化技术领域。本发明专利技术的方法包括如下步骤：基于激光器系统、机器人系统、冷却系统以及除尘系统的能耗分析建立激光清洗过程能耗模型；搭建功率实时监测平台获取能耗模型试验参数；考虑能效、表面粗糙度以及表面含氧量因素建立面向能耗的激光清洗过程工艺参数优化模型；运用改进的狮群优化算法对模型进行求解；实例分析。本发明专利技术简单实用且在建模时充分考虑能耗和清洗质量，为激光清洗过程能耗优化提供良好的支持。为激光清洗过程能耗优化提供良好的支持。为激光清洗过程能耗优化提供良好的支持。

【技术实现步骤摘要】
一种激光清洗过程能耗建模与工艺参数优化方法


[0001]本专利技术涉及一种激光清洗过程能耗建模与工艺参数优化方法，属于先进制造与自动化


技术介绍

[0002]近年来，碳达峰、碳中和已成为当今世界各国应对全球气候变化、实现可持续发展的重中之重。我国作为目前世界第一制造大国，工业能耗是碳排放主要来源，如何节约能源、降低制造业碳排放是我国经济可持续发展的关键。激光清洗技术作为目前工业领域激光加工技术中重要方向，利用激光的高能量脉冲冲击波，破除污染物与零件表面间的作用力，从而去除污染物[1]，已在航空航天、海工装备与轨道交通领域广泛应用。但激光清洗是由于激光清洗过程耗时长，电能的不完全转化以及激光能量的不完全利用导致激光清洗过程产生大量能耗。因此，如何建立激光清洗过程能耗模型与工艺优化是实现激光清洗技术绿色高质量发展的关键。

技术实现思路

[0003]针对上述问题本专利技术开发一种激光清洗过程能耗建模与工艺参数优化方法，分析激光清洗装备各个系统的能耗特性及规律，建立激光清洗装备清洗过程的能耗模型。在此基础上，建立以能耗、能效、表面粗糙度以及表面含氧量为目标的激光清洗过程工艺参数多目标优化模型，并提出改进的狮群优化算法进行求解，获取最佳工艺参数，通过激光去除铝材阳极氧化膜实验案例验证模型的有效性与可行性。
[0004]本专利技术的一种激光清洗过程能耗建模与工艺参数优化方法包括如下步骤：
[0005]S1、基于激光器系统、机器人系统、冷却系统以及除尘系统的能耗分析建立激光清洗过程能耗模型；
[0006]S2、搭建功率实时监测平台获取能耗模型试验参数；
[0007]S3、考虑能效、表面粗糙度以及表面含氧量因素建立面向能耗的激光清洗过程工艺参数优化模型；
[0008]S4、基于改进狮群优化算法的激光清洗过程工艺参数优化模型求解；
[0009]S5、实例分析。
[0010]所述的步骤S1包括如下子步骤：
[0011]S6、构建装备总能耗模型：E
T
＝E
l
+E
r
+E
a
，式中：E
T
为激光清洗装备的总能耗；E
l
为激光系统能耗；E
r
为机器人系统能耗；E
a
为辅助系统的能耗。
[0012]S7、构建激光系统能耗模型：式中：P
lw
为激光系统待机功率；E
l
为激光系统的能耗；P
lc
为激光器的运行功率；P
l
为激光器的输出功率；t
l
为激光系统运行时间。
[0013]S8、构建机器人系统能耗模型：E
r
＝P
rw
×
(t
t
‑
t
r
)+P
rwo
×
t
r
＝P
rw
×
(t
t
‑
L/v
r
)+P
rwo
×
L/v
r
，式中P
rw
为机器人待机功率；P
rwo
为机器人运行功率；t
r
为机器人运行时间；v
r
为机器人
行进速度；L为清洗长度。
[0014]S9、构建辅助系统的能耗模型：E
a
＝E
co
+E
ep
，式中E
co
为冷却系统能耗；E
ep
为除尘系统能耗。冷却系统能耗可表示为：式中P
cw
为冷却系统待机功率；P
cwo
为冷却系统运行功率；t
t
为冷却系统运行总时间；η为冷却系统吸收热量的效率；ρ为冷却水密度；v为冷却水流速；C为冷却水比热容，
△
T为冷却水温差。除尘系统能耗可表示为：E
ep
＝P
epw
×
(t
t
‑
t
ep
)+P
epwo
×
t
ep
，式中P
epw
及P
epwo
分别为除尘系统待机功率以及运行功率，t
ep
为除尘系统的运行时间。
[0015]S10、激光清洗过程总能耗模型：
[0016]所述步骤S2包括如下子步骤：
[0017]S11、搭建基于激光清洗装备的功率实时监控平台；
[0018]S12、数据拟合得到激光器运行状态下的功率为：P
lc
＝683.4+2.685
×
n
×
f，式中n为单脉冲能量，f为脉冲频率；
[0019]S13、获取机器人系统功率参数；
[0020]S14、获取冷却系统功率参数值；
[0021]S15、获取除尘系统工作功率值。
[0022]所述步骤S3包括如下子步骤：
[0023]S16、基于能耗模型建立能耗目标函数
[0024]S17、建立能效函数
[0025]S18、基于实验数据拟合表面粗糙度函数R
a
＝6.535
‑
0.1292n
‑
0.021f+0.00067n2；
[0026]S19、基于实验数据拟合表面含氧量函数W
to
＝392.943+0.03399n2‑
0.0535v2‑
0.259f2‑
7.6515n+0.7805v
‑
1.607f+0.0245nv+0.0845nf
‑
0.2465vf
[0027]S20、建立多目标优化函数模型F(n,f,v
r
)＝{minE,minR
a
,minW
to
,maxη}
[0028]所述的步骤S4包括如下子步骤：
[0029]S21、基于改进狮群优化算法进行多目标优化；
[0030]S22、基于熵权
‑
TOPSIS法选取最优解。
[0031]本专利技术的有益效果是：激光清洗过程能耗建模与工艺参数优化方法，分析激光清洗过程各子系统能耗特性，建立激光清洗过程能耗综合模型。在此基础上，建立以能耗、能效、表面粗糙度以及表面含氧量为目标的激光清洗过程工艺参数多目标优化模型，并提出改进的狮群优化算法进行求解，获取最佳工艺参数，通过激光去除铝材阳极氧化膜实验案例验证模型的有效性与可行性。研究激光清洗过程能耗建模与工艺参数优化对激光清洗技术在制造业广泛应用具有重要的工程意义。
附图说明
[0032]图1为本专利技术激光清洗过程功率特性曲线图。
[0033]图2为本专利技术激光清洗装备清洗过本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种激光清洗过程能耗建模与工艺参数优化方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、基于激光系统、机器人系统、冷却系统以及除尘系统的能耗分析建立激光清洗过程能耗模型；S2、搭建功率实时监测平台获取能耗模型试验参数；S3、考虑能效、表面粗糙度以及表面含氧量因素建立面向能耗的激光清洗过程工艺参数优化模型；S4、基于改进狮群优化算法的激光清洗过程工艺参数优化模型求解；S5、实例分析。2.如权利要求1所述的激光清洗过程能耗建模与工艺参数优化方法，其特征在于，步骤S1包括如下步骤：S6、构建装备总能耗模型：E
T
＝E
l
+E
r
+E
a
，式中：E
T
为激光清洗装备的总能耗；E
l
为激光系统能耗；E
r
为机器人系统能耗；E
a
为辅助系统的能耗；S7、构建激光系统能耗模型：式中：P
lw
为激光系统待机功率；E
l
为激光系统的能耗；P
lc
为激光器的运行功率；P
l
为激光器的输出功率；t
l
为激光系统运行时间；S8、构建机器人系统能耗模型：E
r
＝P
rw
×
(t
t
‑
t
r
)+P
rwo
×
t
r
＝P
rw
×
(t
t
‑
L/v
r
)+P
rwo
×
L/v
r
，式中P
rw
为机器人待机功率；P
rwo
为机器人运行功率；t
r
为机器人运行时间；v
r
为机器人行进速度；L为清洗长度；S9、构建辅助系统的能耗模型：E
a
＝E
co
+E
ep
，式中E
co
为冷却系统能耗；E
ep
为除尘系统能耗，冷却系统能耗可表示为：式中P
cw
为冷却系统待机功率；P
cwo
为...

【专利技术属性】
技术研发人员：姜兴宇，李家振，王弘玥，索英祁，刘同明，田志强，于沈虹，
申请(专利权)人：沈阳工业大学，
类型：发明
国别省市：