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      基于遺傳算法的多功能木質(zhì)板材配比

      2021-01-22 02:15:18徐浩然賀福強薛亞軍
      中國粉體技術(shù) 2021年2期
      關(guān)鍵詞:氯化鎂原木氧化鎂

      徐浩然, 賀福強, 薛亞軍, 李 赟

      (貴州大學(xué)機械工程學(xué)院, 貴州貴陽550025)

      木制材料以其特有的固碳、 可再生、 可自然降解、 美觀和調(diào)節(jié)室內(nèi)環(huán)境等天然屬性, 廣泛地應(yīng)用于造紙、 家居、 建筑、 交通等領(lǐng)域[1-3]。 目前市面上常見的板材有刨花板、 膠合板、 細(xì)木工板等, 雖然它們具有較好的實用性能得到多數(shù)人的認(rèn)可, 但是這類板材通常會使用酚醛樹脂類的粘合劑以達(dá)到增強硬度、 防潮以及防蟲的目的, 以至于此類的復(fù)合板出現(xiàn)燃點低、 甲醛排放量高等問題危害人體的身心健康。

      為了解決上述問題, 姜鵬等[4]采用阻燃脲醛樹脂制備的刨花板改變木質(zhì)材料的熱降解路徑, 實現(xiàn)提高阻燃效率的目的; 黃靜等[5]研究的以銅粉為添加劑的木基復(fù)合材料能阻礙裂紋地生長, 在木基復(fù)合材料中起到了彌散強化作用, 增強了相應(yīng)力學(xué)性能。

      以上的學(xué)者對木制板材的強度與阻燃性進行了研究,但是,對常見的木制板材的防腐、甲醛釋放量等問題進行的研究相對較少。

      本文中所提到的多功能木制板材解決了以上所提到的問題,通過進行正交試驗、 遺傳算法最優(yōu)求解以及Pareto多目標(biāo)遺傳算法最優(yōu)求解,為多功能木制板材的制備提供了詳細(xì)的實驗數(shù)據(jù)與理論支撐,具有重要意義。

      1 試驗

      1.1 材料和方法

      原木粉(貴州省貴陽市);氯化鎂、 氧化鎂(純度(質(zhì)量分?jǐn)?shù),以下同)98%,上海麥克林生化科技有限公司);無機酸、有機酸和二氧化硅(純度>90%,宇達(dá)化工)。

      1.2 正交實驗

      1)方法

      采用四因素三水平的正交實驗設(shè)計方法研究原木粉、氯化鎂、氧化鎂和其他添加劑對多功能木制板材整體性能的影響,每個因素各取3個水平,按正交表L9(34)進行試驗[6],用以求出最佳原料配比,正交試驗因素和水平如表1所示。

      表1 正交試驗因素和水平

      2)結(jié)果與分析

      在最優(yōu)壓制成形的外部條件下,根據(jù)表1中的各種條件,制備出可以供密度(ρ)、 靜曲強度(σ)、 彈性模量(E)、 內(nèi)結(jié)合強度(σ⊥)測試的試件,并且根據(jù)相應(yīng)的國家標(biāo)準(zhǔn)進行試驗和處理試驗結(jié)果數(shù)據(jù),見表2。表3為極差分析[6]結(jié)果,其中通過對4種因素進行求極差運算,根據(jù)極差的大小來衡量某種因素對試驗結(jié)果的影響,極差越大說明所對應(yīng)的因素越重要,由此可以確定出主、次要因素的排列順序。綜合考慮得出各因素對試驗結(jié)果影響大小順序,依次為氧化鎂添加量、其他添加劑、氯化鎂添加量與原木粉添加量。

      表2 試驗方案及結(jié)果

      表3 極差分析結(jié)果

      由于本文中所研究的多功能木制板材的檢驗標(biāo)準(zhǔn)使用一般木制板材的力學(xué)性能檢測方法,故檢測指標(biāo)中的靜曲強度、彈性模量與內(nèi)結(jié)合強度的數(shù)值越大越好,取各水平指標(biāo)下平均值的最大值的水平作為最優(yōu)結(jié)果。由此得到原木粉添加量為150 kg、 氯化鎂添加量為0.4 kg、 氧化鎂添加量為50 kg、 其他添加劑為20 kg的最優(yōu)配比結(jié)果。需要說明的是,最優(yōu)的水平組合并不一定在由正交實驗設(shè)計所指定的實驗當(dāng)中,所以,雖然正交試驗得出結(jié)果速度快,但準(zhǔn)確性不高,需要進一步研究。

      2 基于遺傳算法最優(yōu)配比的數(shù)值優(yōu)化

      2.1 遺傳算法的流程

      遺傳算法是模擬達(dá)爾文生物進化論的自然選擇和遺傳學(xué)機理的生物進化過程的計算模型,是一種通過模擬自然進化過程自適應(yīng)概率搜索算法[7-8],其流程如圖1所示。

      2.2 目標(biāo)函數(shù)

      由正交試驗可知,選取密度、靜曲強度、彈性模量和內(nèi)結(jié)合強度作為檢測標(biāo)準(zhǔn)。由于密度的大小只能反映了其本身的物理性質(zhì),對其本身的理化性能不能起到作用,故不作為評判標(biāo)準(zhǔn)考慮。靜曲強度與彈性模量得到的結(jié)果類似,故取彈性模量作為評判標(biāo)準(zhǔn)。內(nèi)結(jié)合強度反映了板材承受溫度變化的能力,是重要的評判指標(biāo),故取彈性模量和內(nèi)結(jié)合強度作為優(yōu)化目標(biāo),其目標(biāo)函數(shù)參數(shù)化的數(shù)學(xué)表達(dá)式[9]及約束條件分別為:

      F1=maxE[A,B,C,D],

      (1)

      F2=maxσ[A,B,C,D],

      (2)

      (3)

      式中:F1、F2均為目標(biāo)函數(shù)參數(shù)優(yōu)化的數(shù)學(xué)表達(dá)式;E表示彈性模量;σ⊥表示內(nèi)結(jié)合強度; max為相應(yīng)系數(shù)的最大值。

      圖1 遺傳算法流程圖Fig.1 Flow chart of genetic algorithm

      由于遺傳算法最優(yōu)解為最小值的特性,所以取式(4)的單目標(biāo)模型作為目標(biāo)函數(shù)。

      Fmin=-(F1+F2),

      (4)

      選取初始種群大小M群=300,變量個數(shù)v=4,最大進化代數(shù)G=300,變異概率Pm=0.05,交叉概率Pc=0.95。

      圖2 目標(biāo)函數(shù)值隨進化代數(shù)的變化Fig.2 Value of objective function varies with evolutionary algebra

      2.3 優(yōu)化結(jié)果

      經(jīng)過遺傳算法的優(yōu)化處理與運算,得出最佳結(jié)果為:原木粉添加量為135 kg、 氯化鎂添加量為0.36 kg、 氧化鎂添加量為38.6 kg、 其他添加劑為16.7 kg,目標(biāo)函數(shù)值隨進化代數(shù)的變化如圖2所示。

      3 基于Pareto多目標(biāo)遺傳算法最優(yōu)配比的數(shù)值優(yōu)化

      3.1 多目標(biāo)優(yōu)化問題

      多目標(biāo)優(yōu)化[10-12]問題是對一個或者多個目標(biāo)進行優(yōu)化,目標(biāo)之間通過決策變量相互聯(lián)系在一起,在滿足某些約束條件的情況下,使多個目標(biāo)盡可能做到最優(yōu)。

      假設(shè)多目標(biāo)優(yōu)化問題由m個變量參數(shù)、n個目標(biāo)函數(shù)、k個不等式約束條件和l個等式約束條件組成,X為m維決策空間,Y為n維目標(biāo)空間,則多目標(biāo)優(yōu)化問題數(shù)學(xué)描述如下:

      (5)

      式中:x=[x1,x2,…,xm]∈X?Rm為決策變量;y=[y1,y2,…,yn]∈Y?Rn為目標(biāo)向量; 目標(biāo)函數(shù)F(x)表示n個映射函數(shù),f∶X→Y,gi(x)≥0,i=1,2,…,k和hi(x)=0,i=1,2,…,l分別為目標(biāo)函數(shù)滿F(x)足k個不等式的約束條件和1個等式的約束條件。

      3.2 Pareto最優(yōu)原理

      一般情況下,針對多目標(biāo)優(yōu)化問題minfk(X),在約束條件下,存在設(shè)計變量可行域內(nèi)的變量X,如果沒有任何一個決策向量x對應(yīng)的目標(biāo)向量y優(yōu)于決策向量x*對應(yīng)的目標(biāo)向量y*,使得y*=fk(X*)≤y=fk(X)成立,則x*∈X稱為Pareto最優(yōu)解[13-14]或非劣解。以雙目標(biāo)優(yōu)化問題為例,將Pareto最優(yōu)解或非劣解用線連接得到的曲線就為Pareto前沿,如圖3所示。

      根據(jù)上述情況,由Pareto多目標(biāo)遺傳算法得出Pareto的前沿數(shù)據(jù)見表4中的第1、2行。

      3.3 Pareto遺傳算法求解分析

      與多數(shù)的遺傳算法求解結(jié)果不同的是,運用Pareto多目標(biāo)遺傳算法求解得到的是一組非劣解,由于數(shù)量過多會影響最優(yōu)結(jié)果的選擇,所以運用下面的方法進行篩選。

      由于本文中以雙目標(biāo)優(yōu)化為研究目的,有max-min(min-max)和max-max(min-min)2種數(shù)學(xué)模型。由于所求目標(biāo)函數(shù)均為求其極大值,采用max-max(min-min)模型。

      1)首先,將Pareto所求出的前沿數(shù)據(jù)按照函數(shù)的大小依次編號(見圖4),總共20個Pareto非劣解,其數(shù)值見表4。

      圖3 雙目標(biāo)優(yōu)化問題Pareto前沿示意圖Fig.3 Pareto frontier diagram of dual objective optimization problem圖4 Pareto前沿Fig.4 Pareto frontier

      2)按式(6)—(8)計算平均變率,其數(shù)值見表4。

      (6)

      (7)

      (8)

      3)按式(9)和(10)計算靈敏度比[15],其數(shù)值見表4。

      (9)

      (10)

      4)按式(11)、 (12)對靈敏比進行無量綱化[16]處理,其數(shù)值見表4。

      (11)

      (12)

      5)非劣解子集

      基于靈敏比支配關(guān)系篩選非劣解子集:

      (13)

      根據(jù)式(13)篩選出1、 2、 5、 10、 11、 13、 16、 18、 19、 20解為支配解,皆應(yīng)篩選掉。

      6)在前一步的基礎(chǔ)上,通過式(14)和(15)計算剩余的Pareto非劣子集計算出偏向度[17],見表5。

      (14)

      (15)

      表4 Pareto非劣解相應(yīng)參數(shù)

      表5 基于靈敏比的Pareto非劣解子集及對應(yīng)的偏向度

      3.4 結(jié)果分析

      根據(jù)表5中所求得的量化后的偏向度指標(biāo),決策者可以有更多的選擇范圍,如果傾向于目標(biāo)F1,則可選17非劣解,此解對F1的偏向度達(dá)到了0.967 1,如果傾向于目標(biāo)F2,則可選4非劣解,此解對F2的偏向度達(dá)到了0.998 8,如果都不傾向,則可選14非劣解,此解對F1和F2的偏向度分別為0.531 9與0.468 1,在所有非劣解中最為接近。

      4 不同方法的對比分析

      1)正交試驗將試驗數(shù)量范圍縮小,減少運算量,可以快速得出相應(yīng)結(jié)果,但是,試驗樣本較少,其結(jié)果在某種程度上并非最優(yōu)解,有很大的偏差。

      2)遺傳算法將整個約束條件的范圍作為實驗范圍,很大程度上的擴寬了實驗樣本,同時算法迭代篩選更優(yōu)于正交試驗,最優(yōu)解的可靠性更為準(zhǔn)確。

      3)Pareto多目標(biāo)遺傳算法在遺傳算法的基礎(chǔ)上進行了更接近于目標(biāo)決策的改進,在最優(yōu)解集中經(jīng)過篩選縮小范圍,通過目標(biāo)傾向性角度分析,適應(yīng)不同的決策情況,為合理決策提供有效支持。

      5 結(jié)論

      1)正交試驗運算速度快,但結(jié)果偏差較大;遺傳算法試驗范圍廣泛,結(jié)果精確,求得的最優(yōu)解較為合理;Pareto多目標(biāo)遺傳算法所求得非劣子集結(jié)果在滿足最優(yōu)的基礎(chǔ)上,同時一定程度上滿足了目標(biāo)傾向度的要求。

      2)基于實際情況分析, 當(dāng)決策者傾向于目標(biāo)F1時, 此時方案為原木粉添加量為142 kg, 氯化鎂添加量為0.33 kg, 氧化鎂添加量為32.7 kg, 其他添加劑為14.6 kg; 當(dāng)決策者傾向于目標(biāo)F2時, 此時方案為原木粉添加量為128 kg, 氯化鎂添加量為0.42 kg, 氧化鎂添加量為45.7 kg, 其他添加劑為18.6 kg; 當(dāng)決策者既不傾向于目標(biāo)也不傾向于目標(biāo)時, 此時方案為原木粉添加量為133 kg, 氯化鎂添加量為0.39 kg, 氧化鎂添加量為37.6 kg, 其他添加劑為15.8 kg。

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