邵景峰　李寧　 袁玉樓

摘要： 為了實現(xiàn)滌綸低彈絲生產(chǎn)過程綠色低碳制造，文章以加彈工藝為研究對象，提取關(guān)鍵工藝參數(shù)并考慮實際約束條件，構(gòu)建以滌綸低彈絲韌度最大、碳排放最小及能量效率最高為綜合目標(biāo)的多目標(biāo)優(yōu)化模型。采用信噪比與改進(jìn)綜合賦權(quán)的灰色關(guān)聯(lián)分析相結(jié)合的方法，將模型優(yōu)化從多目標(biāo)向單目標(biāo)轉(zhuǎn)化;通過Box-Behnken Design試驗設(shè)計獲取試驗數(shù)據(jù)，基于響應(yīng)曲面法建立灰色關(guān)聯(lián)度與關(guān)鍵工藝參數(shù)之間的二階響應(yīng)模型，進(jìn)而應(yīng)用遺傳算法對優(yōu)化模型進(jìn)行求解。最后，通過算例驗證與分析，結(jié)果表明該模型更為合理地優(yōu)化了滌綸低彈絲生產(chǎn)過程中的關(guān)鍵工藝參數(shù)，在保證纖維質(zhì)量的同時使碳排放量較傳統(tǒng)工藝條件下降低了3.81%，提高了能源利用效率。

關(guān)鍵詞： 工藝參數(shù)優(yōu)化;滌綸低彈絲;綠色制造;碳排放核算;紡織生產(chǎn)

中圖分類號： TS102.522;TQ340.69

文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A 文章編號： 10017003（2020）12004108

引用頁碼： 121107 DOI： 10.3969/j.issn.1001-7003.2020.12.007（篇序）

Optimization of key process parameters for polyester drawn textured yarn orientedto green manufacturing

SHAO Jingfeng1， LI Ning1， YUAN Yulou2

（1.School of Management， Xian Polytechnic University， Xian 710048， China; 2.Xianyang Textile Group Co.， Ltd.， Xianyang 712000， China）

Abstract： In order to realize green and low carbon manufacturing of polyester drawn textured yarn（P-DTY）， the texturing process was selected as the research object， and the key process parameters were extracted. Besides， the actual constraints were considered to establish a multi-objective optimization model with the maximum toughness， the minimum carbon emission and the maximum energy efficiency of P-DTY as the comprehensive objective. The model optimization was transformed from multi-objective to single objective by combining signal-to-noise ratio and grey correlation analysis with improved comprehensive weighting. Then， Box-Behnken Design was used to obtain test data， and a second-order response model between the gray correlation degree and key process parameters was established based on the response surface method. Further， genetic algorithm was applied to solve the optimization model. Finally， the results of example verification and analysis show that the model is more reasonable， because it optimized the key process parameters in the production process of P-DTY， which can reduce the carbon emission by 3.81% and improve energy use efficiency under the precondition of ensuring fiber quality， compared with the traditional process.

Key words： process parameter optimization; polyester low elastic yarn; green manufacturing; carbon emission accounting; textile production

提倡節(jié)能減排以實現(xiàn)人類社會可持續(xù)發(fā)展的目標(biāo)指引，綠色制造綜合考慮資源與環(huán)境耦合效應(yīng)引領(lǐng)現(xiàn)代制造業(yè)向“綠色、智能、高效、服務(wù)”的方向積極發(fā)展開來[1]。《紡織工業(yè)“十三五”發(fā)展規(guī)劃》[2]指出，中國經(jīng)濟發(fā)展進(jìn)入新常態(tài)，紡織工業(yè)發(fā)展環(huán)境和形勢正發(fā)生深刻變化，要從建設(shè)生態(tài)文明新高度推動紡織工業(yè)節(jié)能減排，發(fā)展低碳、綠色、循環(huán)紡織經(jīng)濟以推動行業(yè)轉(zhuǎn)型升級，實現(xiàn)到2020年紡織單位增加值能耗累計下降18%的綠色發(fā)展目標(biāo)[2]。在滌綸低彈絲（draw texturing yarn，DTY）的生產(chǎn)加工過程中，企業(yè)更加關(guān)注強、伸度，卷縮性等具有代表性的質(zhì)量特征，同時針對能耗、能源利用效率及碳排放加以考慮。因此，合理構(gòu)建能耗與產(chǎn)品質(zhì)量之間關(guān)系，優(yōu)化關(guān)鍵工藝參數(shù)，對實現(xiàn)滌綸低彈絲綠色制造具有重要意義。

近年來，隨著資源環(huán)境問題的日益嚴(yán)峻，綠色制造成為國內(nèi)外學(xué)者研究的熱點，Deif[3]提出了一種新的綠色制造模式的系統(tǒng)模型，通過工業(yè)案例對系統(tǒng)模型進(jìn)行了驗證分析;Ahn等[4]從可持續(xù)發(fā)展的角度出發(fā)，在節(jié)約能源和材料及探索新技術(shù)方面對綠色制造及其應(yīng)用進(jìn)行了展望;Dornfeld等[5]討論了綠色技術(shù)的基本要求，確保其有效應(yīng)用的方法和工具，并對其影響進(jìn)行了測量。在此基礎(chǔ)上，數(shù)據(jù)驅(qū)動技術(shù)結(jié)合綠色制造隨之應(yīng)用開來：Alay等[6]利用綠色制造相關(guān)方法對紡織工業(yè)中的抗菌針織物進(jìn)行了改進(jìn)，并限制生產(chǎn)全過程的有害排放，具有良好的試驗效果;Singh等[7]采用人工蜂群算法對綠色制造單元的加工過程進(jìn)行建模并對工藝參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化，提高了加工過程的綠色度;Zhang等[8]提出了一種基于IIPG模塊的綠色制造通用參考模型，細(xì)化了不同產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域綠色制造一般模式和總體框架;Jagadish等[9]基于模糊邏輯模型的減法聚類構(gòu)建綠色制造過程決策支持系統(tǒng)，用于GM過程參數(shù)的預(yù)測和優(yōu)化，通過驗證分析，提高了GM過程的效率和性能。

中國學(xué)者分別從不同角度出發(fā)，針對制造業(yè)過程參數(shù)優(yōu)化，結(jié)合綠色制造技術(shù)進(jìn)行了一系列的研究。比如，基于生命周期與碳排放評價，文笑雨等[10]建立了兼顧效率指標(biāo)和綠色指標(biāo)的多目標(biāo)柔性工藝規(guī)劃數(shù)學(xué)模型，在保證生產(chǎn)效率的同時減少制造過程中的碳排放量;潘建新[11]針對降低干切削過程中二氧化碳排放量的問題，運用響應(yīng)曲面法優(yōu)化加工參數(shù)，顯著降低了能耗和碳排放。在具體的紡織工業(yè)生產(chǎn)實踐過程中，郭橋生等[12]通過對假捻變形機進(jìn)行技術(shù)改造，研究工藝條件變化對纖維織物風(fēng)格的影響，進(jìn)而提出一種新型節(jié)能聚酯纖維DTY的生產(chǎn)工藝，通過驗證，起到了明顯的節(jié)能效果;吳金亮等[13]通過優(yōu)化DTY加工中牽伸比、網(wǎng)絡(luò)壓力、變形溫度及超喂率等生產(chǎn)工藝，得到了高彈性、蓬松度良好、網(wǎng)絡(luò)均勻的滌綸纖維;魏艷紅等[14]通過對捻系數(shù)、牽伸倍數(shù)等紡紗工藝進(jìn)行優(yōu)化，確定最優(yōu)工藝。隨著研究方法逐漸趨于智能化，智能優(yōu)化算法越來越受到學(xué)者們的關(guān)注，張國祥等[15]融合粒子群算法與人工魚群算法，構(gòu)建最小加工時間和最小碳排放量為目標(biāo)函數(shù)的多目標(biāo)切削參數(shù)優(yōu)化模型，結(jié)果表明該融合算法具有較高的精度和較好的收斂性;顧敏明等[16]提出一種熱定型過程參數(shù)優(yōu)化方法，基于粒子群算法對溫度值進(jìn)行尋優(yōu)，實現(xiàn)了降低能耗的有效性;詹欣隆等[17]提出一種改進(jìn)的非支配排序萬有引力搜索算法，通過對銑削加工低碳多目標(biāo)參數(shù)優(yōu)化模型進(jìn)行求解，為面向綠色制造的工藝參數(shù)優(yōu)化提供了一種新的思路。

綜上，國內(nèi)外學(xué)者結(jié)合綠色制造技術(shù)，針對制造過程中工藝參數(shù)尋優(yōu)進(jìn)行了相關(guān)研究，但鮮有綜合考慮產(chǎn)品質(zhì)量、能量效率及工藝過程對環(huán)境的影響（如加工過程碳排放）。為此，本文充分考慮綠色低碳生產(chǎn)，以紡織工業(yè)滌綸低彈絲加彈工藝為研究對象，以關(guān)鍵工藝參數(shù)（如加工速度、熱箱溫度等）為優(yōu)化變量，構(gòu)建最大DTY韌度、最小碳排放量及最大能量效率的多目標(biāo)優(yōu)化模型，并對優(yōu)化模型進(jìn)行求解。

1 滌綸低彈絲多目標(biāo)優(yōu)化建模

1.1 確定關(guān)鍵工藝參數(shù)優(yōu)化指標(biāo)

結(jié)合文獻(xiàn)[12-13]，并在文獻(xiàn)[18]的研究基礎(chǔ)上展開分析，可見滌綸低彈絲加彈生產(chǎn)過程中涉及眾多工藝參數(shù)（如紡絲溫度、羅拉轉(zhuǎn)速、冷卻條件等），并且參數(shù)間存在耦合關(guān)系而相互制約。為此，本文在前期研究基礎(chǔ)上，確定影響能耗、碳排放量及產(chǎn)品質(zhì)量特征值的工藝參數(shù)集合為關(guān)鍵工藝參數(shù)，從而在確定生產(chǎn)條件后，影響優(yōu)化目標(biāo)的關(guān)鍵工藝參數(shù)則為：加工速度（Vl2）、牽伸比（B）、第一熱箱溫度（Th1）、第二熱箱溫度（Th2）、油輪轉(zhuǎn)速（Vo）、油尺高度（Ho）。

1.2 確定優(yōu)化目標(biāo)

在筆者前期研究的基礎(chǔ)上[18]，結(jié)合文獻(xiàn)[19]同時將能量效率[20]引入模型當(dāng)中進(jìn)行分析，進(jìn)而確定綜合評價目標(biāo)為滌綸低彈絲韌度最大，碳排放量最低及能量效率最高?；诖耍疚倪x取DTY韌度（Zbs）、碳排放量（Cce）及能量效率（ηee）為優(yōu)化目標(biāo)，模型可表示為：

1.2.1 滌綸低彈絲韌度表征

在反映滌綸低彈絲質(zhì)量特征的指標(biāo)中，纖維的斷裂強度及伸度作為代表性考量值，而在考慮DTY品質(zhì)時，卻不能將單一指標(biāo)的優(yōu)劣程度作為衡量DTY成品質(zhì)量好壞的因素。因此，結(jié)合文獻(xiàn)[19]并在此基礎(chǔ)上，將滌綸低彈絲韌度，即強度與伸度乘積的一半作為綜合評價指標(biāo)來評估滌綸低彈絲的品質(zhì)性能，通常DTY韌度值愈高愈好，韌度高的纖維耐磨耐折、內(nèi)在質(zhì)量好。

1.2.2 滌綸低彈絲加彈碳排放核算

在文獻(xiàn)[18]的基礎(chǔ)上，分析得到DTY加工過程中的碳排放主要表征為能源碳排放（Cee）、物料碳排放（Coe）及工藝碳排放（Cne），其中能源碳排放（Cee）主要為電能消耗轉(zhuǎn)化的碳排放，具體包括加彈機的變形拉伸、羅拉傳動、排煙及卷繞成型裝置的動力消耗，還有電輔熱系統(tǒng)的電能消耗。因此，采用式（2）進(jìn)行電能消耗碳排放核算，即：

式中：Cme為各設(shè)備中電動機的電能消耗碳排放量，Cre為各設(shè)備電輔熱時對應(yīng)的電能消耗碳排放量。

Cme可采用式（3）進(jìn)行計算，即：

式中：fe為電能對應(yīng)的碳排放系數(shù)，kg/（kW·h）;Mi為各設(shè)備電動機電能消耗，kW·h;smi和tmi為設(shè)備開啟和停轉(zhuǎn)的時間，h;Pmi為各設(shè)備部件運轉(zhuǎn)時的實際功率，kW。

Cre可采用式（4）進(jìn)行計算，即：

式中：Ri為各設(shè)備電輔熱電能消耗，kW·h;rri為電輔熱加熱絲的條數(shù);Pri為電輔熱加熱絲加熱時的實際功率，kW;Tri為電輔熱加熱絲的加熱時長，h。

物料碳排放（Coe）主要表征為上油系統(tǒng)上油時的DTY油劑消耗量，可采用式（5）進(jìn)行計算，即：

式中：fo為DTY油劑對應(yīng)的碳排放系數(shù);Vo為上油輪轉(zhuǎn)速，r/min;co為單位輪轉(zhuǎn)的油劑消耗量，L;to為上油時長，h。

工藝碳排放（Cne）主要表征為DTY加彈過程中產(chǎn)生的油劑廢氣排放量Nnmhc，可采用式（6）進(jìn)行計算，即：

式中：fg為油劑廢氣對應(yīng)的碳排放系數(shù);λ為以油劑廢氣排放形式的比例;k為油劑含量，以每噸POY絲為單位，m3/t;Go-poy為POY絲的消耗量，以單位時間計算，t/h。

綜上，可得整個加彈過程的碳排放指示量Gtotal，即：

式中：fi為各能源分別對應(yīng)的碳排放系數(shù);Ei為各能源消耗量。

1.2.3 加彈能量效率

文獻(xiàn)[20]提到：在機械加工過程中，傳統(tǒng)的能量效率、能量利用率及能量“投入-產(chǎn)出”之間的比能效率均可表征能量效率。在此基礎(chǔ)上，分析得到DTY加彈過程中加彈機耗能主要是機械傳動和熱箱加熱兩部分組成，加彈能效比函數(shù)可由式（8）表示，即：

式中：Emd為DTY機機械傳動帶來的電能消耗量，kW·h;Ehb為DTY機熱箱加熱帶來的電能消耗量，kW·h;Etotal為單臺DTY機的電能總消耗量，kW·h。

1.3 確定約束條件

DTY加彈過程中，關(guān)鍵工藝參數(shù)變量的取值界限受加工過程中的實際條件及經(jīng)驗限制[13，18]，并且第二熱箱溫度小于第一熱箱溫度，各設(shè)備電動機功率不能大于其主電機額定功率，即：

2 分析方法

2.1 信噪比

信噪比（signal-to-noise ratio，S/N）在參數(shù)優(yōu)化中占有重要位置，常用于作為評價質(zhì)量特征值的關(guān)鍵指標(biāo)，由其設(shè)計的評價指標(biāo)具有強穩(wěn)健性且產(chǎn)品質(zhì)量特征值不易受干擾[20]。通常信噪比對于質(zhì)量特征量有望大趨向和望小趨向的要求，考慮到滌綸低彈絲韌度及能量效率越大越好，因此應(yīng)用信噪比的望大趨向，即：

碳排放量應(yīng)用信噪比的望小趨向，即：

式中：每組試驗重復(fù)次數(shù)由n表示;第i次試驗數(shù)值由i表示，工藝目標(biāo)值由yi表示。

2.2 改進(jìn)綜合賦權(quán)的灰色關(guān)聯(lián)度分析

在滌綸低彈絲關(guān)鍵工藝參數(shù)多目標(biāo)優(yōu)化過程中，灰色關(guān)聯(lián)度分析法（grey relation analysis，GRA）首先確定原始數(shù)據(jù)矩陣，然后對數(shù)據(jù)作歸一化處理，以消除不同量綱間的差異性，進(jìn)而計算與理想?yún)⒖贾抵g的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)，最后得到灰色關(guān)聯(lián)度的計算結(jié)果[20]，操作步驟如下：

1）確定原始數(shù)據(jù)矩陣。將每組試驗數(shù)據(jù)序列進(jìn)行編碼，分別代表DTY韌度、碳排放量、能量效率的原始數(shù)據(jù)序列，其中i（i=1，2，3）為指標(biāo);j（j=1，2，3，…，54）為試驗序號，構(gòu)造原始數(shù)據(jù)矩陣Xi（j），即：

2）數(shù)據(jù)無量綱化處理。消除原始數(shù)據(jù)序列間因量綱不同而引起的計算復(fù)雜，采用式（13）和式（14）進(jìn)行數(shù)據(jù)規(guī)范化處理，即：

指標(biāo)具有望大趨向時，采用式（13）轉(zhuǎn)換：

指標(biāo)具有望小趨向時，采用式（14）轉(zhuǎn)換：

式中：xi（j）為原始數(shù)據(jù);Yi（j）為規(guī)范化數(shù)據(jù)。

3）數(shù)據(jù)差序列轉(zhuǎn)化。采用式（15）計算規(guī)范化數(shù)據(jù)序列間的數(shù)據(jù)差Δi（j），其中理想數(shù)據(jù)參考列用x0i表示，即：

4）確定灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)。采用式（16）計算灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)fi（j），其中φ為分辨系數(shù)，φ∈[0，1]，一般φ取0.5，即：

5）綜合賦權(quán)確定指標(biāo)權(quán)重。早在20世紀(jì)90年代，Diakoulaki提出CRITIC賦權(quán)法，其基本思想是用標(biāo)準(zhǔn)差表征指標(biāo)間的對比強度及用相關(guān)系數(shù)衡量指標(biāo)間的沖突性來挖掘原始數(shù)據(jù)信息，以此作出科學(xué)評價[21]。但隨著科學(xué)研究的推進(jìn)，相關(guān)研究表明，數(shù)據(jù)的變異程度由標(biāo)準(zhǔn)差映射卻存在大誤差與低準(zhǔn)確性的缺點，并且因解構(gòu)性不足將偏離具有差異水平原型的平均差，相反而言平均差在反映數(shù)據(jù)變動程度上更加客觀全面[21]。因此以平均差代替標(biāo)準(zhǔn)差改進(jìn)CRITIC賦權(quán)法，用cj表示，即：

式中：平均差由j表示，指標(biāo)之間的相關(guān)系數(shù)由ri（j）表示。

用熵權(quán)法彌補數(shù)據(jù)間的離散性，與改進(jìn)的CRITIC賦權(quán)法相結(jié)合以獲取組合權(quán)重，從而達(dá)到更加完善的賦權(quán)效果，采用式（18）進(jìn)行計算，最終的組合權(quán)重用wj表示，即：

6）確定灰色關(guān)聯(lián)度。采用式（19）得到灰色關(guān)聯(lián)度g（j），其中wi表示綜合權(quán)重，即：

應(yīng)用灰色關(guān)聯(lián)分析方法，以信噪比修正后的原始數(shù)據(jù)作為試驗數(shù)據(jù)處理以得到各指標(biāo)的灰色關(guān)聯(lián)度。將關(guān)鍵工藝參數(shù)與DTY韌度、碳排放量及能量效率之間的關(guān)聯(lián)轉(zhuǎn)化為關(guān)鍵工藝參數(shù)與灰色關(guān)聯(lián)度之間的關(guān)聯(lián)，進(jìn)而擬合兩者之間的函數(shù)關(guān)系式，實現(xiàn)將DTY韌度最大、碳排放最低和能量效率最高的多目標(biāo)優(yōu)化向灰色關(guān)聯(lián)度最大的單目標(biāo)優(yōu)化轉(zhuǎn)化。

3 關(guān)鍵工藝參數(shù)優(yōu)化

3.1 試驗因素區(qū)間確定及編碼

在1.1節(jié)的基礎(chǔ)上，將影響優(yōu)化目標(biāo)的關(guān)鍵工藝參數(shù)（Vo，Vl2，B，Ho，Th1，Th2）作為響應(yīng)曲面優(yōu)化模型的試驗因子，并確定試驗因子區(qū)間，如表1所示。

在表1中，由于不同的試驗因子量綱不同，因此需要對試驗因子區(qū)間進(jìn)行水平編碼變換以消除影響，經(jīng)變換操作后如表2所示。

3.2 響應(yīng)曲面法試驗設(shè)計分析

響應(yīng)曲面法（response surface methodology，RSM）是利用合理的試驗設(shè)計，借助數(shù)學(xué)及統(tǒng)計學(xué)技術(shù)，采用多項式回歸方程來擬合因素與響應(yīng)值之間的函數(shù)關(guān)系，通過對回歸方程定量地分析各因素對響應(yīng)值的影響，并考慮因素間交互耦合機理尋求最優(yōu)參數(shù)組合，適用于解決非線性數(shù)據(jù)處理的相關(guān)問題[22-23]。

試驗過程中考慮的因素相對較多，經(jīng)過對試驗因子進(jìn)行水平編碼處理，可構(gòu)建6因素3水平的DTY-RSM分析模型?；诖耍柚鶧esign Expert軟件，采用BBD（box-behnken design）進(jìn)行試驗設(shè)計[23]。該方法為響應(yīng)曲面試驗設(shè)計中最常用的設(shè)計方法之一，進(jìn)而獲取54組3水平的試驗數(shù)據(jù)進(jìn)行試驗，并利用式（2）～（7）核算不同工藝參數(shù)組合下1 h內(nèi)DTY加彈過程的碳排放量，利用式（8）計算DTY加彈能量效率值ηee，利用式（10）和式（11）對試驗數(shù)據(jù)進(jìn)行信噪比處理，結(jié)果如表3所示。

將表3的數(shù)據(jù)代入式（12）～（19）得到DTY韌度、碳排放量及能量效率值經(jīng)規(guī)范化處理后信噪比數(shù)據(jù)，同時得到各指標(biāo)的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)，如表4所示?；疑P(guān)聯(lián)度的計算公式如式（20）所示，即：

3.3 多目標(biāo)優(yōu)化響應(yīng)曲面模型構(gòu)建

RSM所擬合的預(yù)測模型連續(xù)，并考慮了隨機誤差，因其擁有在試驗條件尋優(yōu)過程中可以連續(xù)對試驗的各個水平進(jìn)行分析的特點，較優(yōu)于只能對孤立試驗點進(jìn)行分析的正交試驗設(shè)計[20-22]，其二次多項式回歸模型為：

式中：變量個數(shù)由c表示;xa、xb為第a個、第b個設(shè)計變量;回歸系數(shù)分別由θo、θa、θaa、θab表示，誤差由β表示。

DTY加彈生產(chǎn)關(guān)鍵工藝參數(shù)對優(yōu)化目標(biāo)的影響不只體現(xiàn)在單工藝效應(yīng)，優(yōu)化目標(biāo)同樣受參數(shù)間的耦合效應(yīng)及二次效應(yīng)制約?；诖?，結(jié)合表3及表4數(shù)據(jù)，借助Design Expert軟件的BBD試驗擬合得到油輪轉(zhuǎn)速（x1）、加工速度（x2）、牽伸比（x3）、油尺高度（x4）、第一熱箱溫度（x5）、第二熱箱溫度（x6）六因素對灰色關(guān)聯(lián)度的最小二乘估計的二階響應(yīng)曲面模型，即：

g=0.65-0.025x1-0.046x2-0.01x3-0.001 532x4-0.064x5-0.037x6+0.001 606x1x2-0.019x1x3-0.01x1x4+0.024x1x5+0.014x1x6-0.008 82x2x3+0.004 581x2x4+0.004 098x2x5+0.003 513x2x6+0.002 407x3x4-0.012x3x5+0.008 082x3x6-0.008 609x4x5-0.000 031 54x4x6-0.009 359x5x6+0.016x21+0.013x22+0.007 099x23+0.006 068x24+0.029x25+0.003 322x26（22）

3.4 關(guān)鍵工藝參數(shù)交互作用效應(yīng)分析

通過對二階響應(yīng)曲面回歸模型的方差分析，各工藝參數(shù)對灰色關(guān)聯(lián)度的影響程度不同，其中油輪轉(zhuǎn)速、加工速度及第一、第二熱箱溫度具有顯著影響（P<0.000 1），同時，上述因素之間的交互作用效應(yīng)明顯，具有較強的耦合作用。比如，由圖1可知，油輪轉(zhuǎn)速及加工速度取低值時灰色關(guān)聯(lián)度取高值;由圖2可知，加工速度與第一熱箱溫度取低值時灰色關(guān)聯(lián)度取高值;由圖3可知，油輪轉(zhuǎn)速與第一熱箱溫度取低值時灰色關(guān)聯(lián)度取高值，而灰色關(guān)聯(lián)度表征DTY韌度、碳排放量及加彈能量效率之間的耦合關(guān)系?；诖俗魍茢嗉僭O(shè)：進(jìn)行綜合評價時在保證DTY質(zhì)量品質(zhì)的前提下，關(guān)鍵工藝參數(shù)值的設(shè)定保持低值狀態(tài)將更有效地降低碳排放量及提高能量效率。

3.5 關(guān)鍵工藝參數(shù)遺傳算法優(yōu)化

根據(jù)前文理論分析，要使綜合優(yōu)化目標(biāo)達(dá)到最優(yōu)，即DTY韌度最大、碳排放量最低及能量效率最高，則灰色關(guān)聯(lián)度越大越好。同時，基于3.4節(jié)的分析基礎(chǔ)上作出推斷假設(shè)，為實現(xiàn)進(jìn)一步驗證，通過MATLAB R2018b軟件編寫遺傳算法（genetic algorithm，GA）程序?qū)﹃P(guān)鍵工藝參數(shù)繼而進(jìn)行尋優(yōu)，算法流程如圖4所示。設(shè)置種群規(guī)模200，采用輪盤賭選擇方式，交叉概率0.8，變異概率0.2，根據(jù)優(yōu)化目標(biāo)和約束條件，定義二次回歸函數(shù)的負(fù)值作為適應(yīng)度函數(shù)（-g），隨機初始化種群，使用雙精度實數(shù)編碼染色體產(chǎn)生新個體，對新個體進(jìn)行篩選評估，最終調(diào)整獲取最優(yōu)個體值[19]，可得到一組最佳優(yōu)化參數(shù)，即：油輪轉(zhuǎn)速（Vo）=0.4 r/min，加工速度（Vl2）=500 m/min，牽伸比（B）=1.7，油尺高度（Ho）=260 mm，第一熱箱溫度（Th1）=175 ℃、第二熱箱溫度（Th2）=145 ℃，算法迭代過程如圖5所示。

4 模型驗證分析

檢驗回歸模型的顯著性，結(jié)果如表5所示。其中，平方和由SS表示，自由度為df，均方由MS表示，統(tǒng)計量為F，顯著性概率為P。

二階響應(yīng)曲面回歸模型判定系數(shù)R2=0.931 2，修正判定系數(shù)R2Adj=0.859 8。由表5可知，顯著性概率P<0.000 1<0.05，并且進(jìn)一步驗證試驗數(shù)據(jù)的可靠性進(jìn)行殘差分析。由圖6殘差概率分布可以看出，數(shù)據(jù)點基本逼近在一條直線上，說明所建立的二階響應(yīng)面回歸模型具有良好的擬合性能，回歸模型具有顯著性，能表示不同工藝參數(shù)下的灰色關(guān)聯(lián)度。

在咸陽紡織企業(yè)試驗平臺將優(yōu)化參數(shù)（PCo）與傳統(tǒng)參數(shù)（PCt）、優(yōu)選參數(shù)（PCs）得到的結(jié)果進(jìn)行比較分析，其中傳統(tǒng)參數(shù)（PCt）為本企業(yè)現(xiàn)有參數(shù)，即：（Vo）=0.5 r/min，加工速度（Vl2）=600 m/min，牽伸比（B）=1.55，油尺高度（Ho）=180 mm，第一熱箱溫度（Th1）=195 ℃、第二熱箱溫度（Th2）=150 ℃。而優(yōu)選參數(shù)（PCs）則是對試驗數(shù)據(jù)進(jìn)行灰色關(guān)聯(lián)分析進(jìn)而通過響應(yīng)曲面模型預(yù)測得到的最佳條件，即：油輪轉(zhuǎn)速（Vo）=0.4 r/min，加工速度（Vl2）=525 m/min，牽伸比（B）=1.67，油尺高度（Ho）=226 mm，第一熱箱溫度（Th1）=176 ℃、第二熱箱溫度（Th2）=154 ℃，在此基礎(chǔ)上搭載MATLAB仿真試驗平臺，測算不同工藝參數(shù)組合下綜合優(yōu)化目標(biāo)的各個響應(yīng)值，驗證優(yōu)化方法的可行性及有效性。具體試驗結(jié)果對比值如表6所示。

由表6中的試驗結(jié)果對比表明，優(yōu)化參數(shù)得到的結(jié)果在碳排放量與能量效率表現(xiàn)上更佳，其中碳排放量分別降低了3.81%和0.43%，能量效率分別提高了2.43%和0.23%，在DTY韌度上優(yōu)化參數(shù)及優(yōu)選參數(shù)得到的結(jié)果較低于傳統(tǒng)參數(shù)。究其原因：考慮到碳排放量與能量效率比重在綜合目標(biāo)優(yōu)化過程中占比要大于DTY韌度，因此在進(jìn)行關(guān)鍵工藝參數(shù)尋優(yōu)時側(cè)重于減小碳排放量與提高能量效率，但優(yōu)化參數(shù)得到的DTY韌度值損失量較小，仍滿足要求。

關(guān)鍵工藝參數(shù)值優(yōu)化對比顯示，優(yōu)化以DTY韌度、碳排放和能量效率為代表的綜合目標(biāo)，在符合實際約束條件下，應(yīng)選擇油輪轉(zhuǎn)速、加工速度及第一、第二熱箱溫度保持在相對低值，最終獲得了DTY韌度、碳排放和能量效率折中最優(yōu)的DTY關(guān)鍵工藝參數(shù)集，以此降低加彈生產(chǎn)過程碳排放量、提高能量效率、減少能源消耗。

5 結(jié) 論

憑借碳足跡理論分階段確立了滌綸低彈絲加彈工藝的碳排放測算過程，采用信噪比與改進(jìn)綜合賦權(quán)的灰色關(guān)聯(lián)度分析方法建立綠色工藝評估指標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)矩陣，根據(jù)影響程度大小賦予單指標(biāo)權(quán)重，將多目標(biāo)優(yōu)化問題向單目標(biāo)優(yōu)化問題實現(xiàn)轉(zhuǎn)化。在此基礎(chǔ)上，應(yīng)用響應(yīng)曲面法進(jìn)行BBD試驗設(shè)計，構(gòu)建滌綸低彈絲關(guān)鍵工藝參數(shù)與綜合優(yōu)化目標(biāo)之間的回歸函數(shù)，并對參數(shù)間交互效應(yīng)進(jìn)行了分析與推斷，進(jìn)而運用遺傳算法進(jìn)一步對關(guān)鍵工藝參數(shù)尋優(yōu)，獲得了在約束范圍內(nèi)的最優(yōu)參數(shù)組合。最后，通過模型驗證與分析，所構(gòu)建的優(yōu)化模型能夠?qū)崿F(xiàn)對關(guān)鍵工藝參數(shù)值的優(yōu)化，有助于獲取合理的制造與環(huán)境協(xié)調(diào)優(yōu)化的工藝參數(shù)組合，改善滌綸低彈絲加工過程的綠色性，在保證產(chǎn)品質(zhì)量的同時降低過程碳排放，提高能源利用效率。

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收稿日期： 20200409; 修回日期： 20201106

基金項目： 中國紡織之光科技教育基金會應(yīng)用基礎(chǔ)研究項目（J201508）;中國紡織工業(yè)聯(lián)合會指導(dǎo)性計劃項目（2016076）;陜西省教育廳服務(wù)地方科學(xué)研究項目（16JF009）;陜西省重點研發(fā)計劃項目（2017GY-039）;西安市科技計劃項目（2017074CG/RC037（XAGC005））;西安工程大學(xué)研究生創(chuàng)新基金項目（chx2020021）

作者簡介： 邵景峰（1980），男，教授，博士，主要從事智能信息處理的研究。