4. 4 实验结果回归分析
根据二次回归设计的原理, 编制了回归分析的M at lab 程序, 对所得的实验结果在计算机上进行运算, 得出关于实验物料含水率的二次回归方程
Y = 2. 6034×10- 2+ 5. 6363×10- 5Z 1- 3. 8681×10- 9Z 2+ 3. 5421×10- 5Z 3+ 3. 1250×10- 9Z 1Z 2+3. 1250×10- 6Z 1Z 3+ 1. 250×10- 9Z 2Z 3- 7. 2628×10- 7Z 21+ 5. 2857×10- 14Z 22- 8. 2790×10- 6Z 23
4. 5 回归方程显著性检验
由计算程序结果F = 4. 8849> F 0. 05 (9, 5) = 4. 7700 可知, 回归方程是显著的。
4. 6 回归分析和优化参数
为了分析各实验因素对产品除水率的影响程度, 剔除次要因素, 对回归系数进行显著性检验, 结果列于表3 中。
为了弥补实验参数不连续这个不足, 在得到回归方程以后, 用计算机进行寻优计算, 其目的主要是得到3 个工艺参数的最佳匹配, 以使产品的最终除水率合乎要求, 并进一步提高生产率。作者采用复合形法搜索回归方程的最小值, 目标函数为吸滤之后的产品除水率。根据回归方程确定约束函数共6 个, 分别代表3 个工艺参数的上下限:
G1= 8- Z 1; G2= Z 1 - 4; G3= 8×10- 2 -Z 2; G4= Z 2- 5×10- 2; G5= 7- Z 3; G6= Z 3- 3。
根据复合形法原理[ 5 ] , 编制了C 语言优化设计程序, 通过优化得到以下结果:
(1) 当选参数为: Z 1= 5. 011190 s; Z 2= 7. 5×10- 2M Pa; Z 3= 3. 028501 s;
(2) 产品含水率Ym in= 3. 2387% , 即产品最大除水率Ymax= 96. 7130% 为全局最优解。
上述搜索范围为: Z 1∈(4, 8) s; Z 2∈(5. 0×10- 2, 8. 0×10- 2)M Pa; Z 3∈(3, 7) s。
5 结 论
通过优化, 找到了能使设备在吸滤后获得最佳除水率的工艺参数配合点。该真空模塑设备在正常生产时, 从注浆开始一直到成品的包装都是自动控制的。因此在设备调试中直接把吸滤过程中的某个工艺参数设定在最佳值(如直接把真空度设定在最佳值) , 在此基础上再去调试设备的其他参数, 可以大大减少调试设定过程中的实验次数, 节省大量的时间和人工, 节省能耗及原材料。另外在正常生产设备不变的条件下, 只要调节好各个工作参数, 在未经过人为改变的情况下, 可使设备始终在最佳工艺参数下工作, 可提高产品质量, 这一结论对实际调试和生产具有指导意义。
(作者/张以忱1, 姜翠宁2
1. 东北大学, 辽宁沈阳; 2. 深圳南亚技术有限公司, 广东深圳 )
《真空与低温》
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