CN102817088A - 一种熔体直纺涤纶长丝熔体输送工艺 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种熔体直纺涤纶长丝熔体输送工艺，工艺路线为终聚釜输出熔体后通过传输管道和增压泵，经计量泵进入纺丝组件，所述的熔体直纺涤纶长丝熔体输送工艺包括热媒循环温度调节步骤，并且对相关工艺参数进行优化。优化方法具体是基于带精英策略的非支配排序遗传算法（NSGA-II）以及对其拥挤度计算与筛选的改进。该工艺对熔体输送工艺路线进行机理建模，根据机理模型建立适应度函数，并基于Pareto最优理论，结合遗传进化的思想，对熔体输送工艺参数进行多目标优化，最终通过优化结果调整熔体输送工艺参数。所述工艺的优化算法对拥挤度计算与筛选进行了改进，可达到很好的优化效果。
Description
技术领域
本发明涉及一种熔体直纺涤纶长丝熔体输送工艺，特别是涉及一种带有多目标优化的熔体直纺涤纶长丝熔体输送工艺，具体是一种采用带精英策略的非支配排序遗传算法（NSGA-II）以及对其拥挤度计算与筛选的改进的熔体直纺涤纶长丝熔体输送工艺。
背景技术
涤纶长丝当前用量大，使用范围广，广泛应用于衣着及工业制品等众多领域。我国是涤纶的生产大国，已有发展较成熟的生产工艺，产品性能优越。但随着国外细旦、超细旦纤维等新品种的生产技术的发展，对我国涤纶长丝的工艺优化和新品种研发的要求也不断提高。
在涤纶长丝的生产过程中，熔体输送是纺丝的先行准备环节，为纺丝提供基础原料。作为纺丝原料的熔体，其性能指标对纺丝成品品质有着重要的影响。由于熔体输送过程模型十分复杂，有数十个参数对熔体起到不同程度的影响，包括环境参数、设备参数、工艺参数等等。同时，最终生成的熔体有着多项性能指标，包括熔体的压强、温度、特性粘度等等，这些性能之间相互影响，相互牵连，关系复杂。因此，熔体输送的工艺优化是一个复杂的多目标优化问题。
目前对涤纶长丝的工艺优化往往凭生产经验，缺乏相关的理论指导，工艺优化方法不足以满足日益增长的产品性能需求。本发明是在二十世纪六十年代Ziabicki、Kase和Matsuo等人研究的熔体输送机理模型的基础上，引入智能算法对熔体输送过程进行优化，对其实际生产具有一定的指导作用，有着良好的应用前景。
在众多用于多目标优化的智能算法中，与各种方法相比，NSGA-II有着解集均匀分布、多目标均衡考虑、计算速度较快等优势。
发明内容
本发明的目的是针对目前涤纶长丝的工艺调整往往凭生产经验，缺乏相关的理论指导，在线调试工艺需要生产线停产并且容易造成废品，带来较大的经济损失等情况，提出一种采用带精英策略的非支配排序遗传算法以及对其拥挤度计算与筛选的改进的熔体直纺涤纶长丝熔体输送工艺。本发明将NSGA-II运用在涤纶长丝的熔体输送工艺优化上，提出一种带有智能工艺优化的熔体输送工艺。同时，本发明对拥挤度计算与筛选进行了改进。
本发明的技术方案是：一种熔体直纺涤纶长丝熔体输送工艺，所述的熔体直纺涤纶长丝熔体输送工艺的工艺路线为终聚釜输出熔体后通过传输管道和增压泵，经计量泵进入纺丝组件，所述的熔体直纺涤纶长丝熔体输送工艺包括热媒循环温度调节步骤；
并且，对所述的熔体直纺涤纶长丝熔体输送工艺采用带精英策略的非支配排序遗传算法进行工艺优化，具体优化步骤为：
a．采用熔体进入纺丝组件处的压强、温度和特性粘度三个参数作为优化目标；工艺参数采用熔体输送过程中的流量、大循环热媒温度、小循环热媒温度、增压泵容积和计量泵容积作为可调工艺；采用管道长度、管道内径、聚合温度、聚合粘度和聚合压强作为不可调工艺；现场采集所述的优化目标和所述的工艺参数的实际数据。
b．依据所述的优化目标和所述的工艺参数的实际数据，根据稳态流体流动的原理进行机理建模。熔体直纺涤纶长丝的输送过程主要为：终聚釜→增压泵→熔体过滤→纺丝箱体→针型阀→计量泵→纺丝组件→喷丝板。熔体输送设备组件主要包括输送管道、增压泵以及纺丝箱体中的针型阀、计量泵和其他纺丝组件。主要建立管道模型、增压泵模型、计量泵模型以及纺丝组件模型4个模型（例如参考文献：蒋汉雄.细旦涤纶长丝熔体直纺工程模拟研究[D].东华大学,2011）；模型体现优化目标与工艺参数之间的关系，以优化目标作为输出，工艺参数作为输入，其中可调工艺参数作为优化计算中的自变量，不可调工艺参数采用实际数据作为系统固定参数。
c．将所得机理模型转化为适应度函数：将所述机理建模的模型计算输出的优化目标与期望的优化目标进行比较并取绝对值，作为适应度；3个优化目标有3个对应的适应度，为便于观察优化结果，将3个适应度结合成一个三维向量，放在同一个坐标空间中；
d．采用带精英策略的非支配排序遗传算法进行多目标优化计算。优化计算过程为：采用5个可调工艺参数作为个体的5个基因，设置交换率、变异率、种群数量和最大进化代数，同时初始化种群；采用遗传算法，进行遗传运算，并计算每个个体的适应度；对所得种群进行非支配排序并计算拥挤度；对种群进行筛选与淘汰。
e．在实际生产设备上采用优化所得到的5个可调工艺参数，进行生产指导，得到期望的熔体出口处压强、温度和特性粘度。
该算法将智能的遗传进化算法，结合Pareto多目标优化理论，能够计算求得Pareto多目标最优解，实现多个目标的同时优化，优化结果准确，计算速度较快。
然而，在由Srinivas和Deb提出的带精英策略的非支配排序遗传算法中，拥挤度是对于某个个体i，先按某个目标进行排序，选择其左右两边的两个个体间的水平距离作为个体i在该目标下的拥挤度度量，最后记个体i在所有目标上的度量的距离之和为个体i的拥挤度。
对于水平距离的计算方法是多种多样的，但是如何选择用于水平距离计算的参考点也是一个值得考虑的问题。标准拥挤度算法是按每个目标分别排序来选择拥挤参考点的，没有综合考虑多个目标的情况，可能会导致所选择的参考点在某一个目标上非常接近个体i但在其他目标上离个体i较远，并不能很好的反应个体i的与周围个体之间的拥挤情况。同时，带精英策略的非支配排序遗传算法中按照对拥挤度进行直接排序并筛选的方法，结果也不很理想，没有考虑到随着部分拥挤点的淘汰，剩余点的拥挤情况会发生变化。
针对上述问题，提出的拥挤度计算改进主要体现在选择的拥挤参考点并不一定是沿某一目标函数与个体i最近的左右两点，而是尽可能在所有目标上都与个体i很接近的点。同时，筛选改进为每淘汰一个点就更新一次部分剩余点拥挤度。
本发明提出的拥挤度计算与筛选的改进，包括以下步骤：
a．计算种群中某个个体i的拥挤度时，将种群投影在某一个目标函数轴上，记落在以个体i为中心的一定范围内的个体集合为个体i在该目标上的拥挤参考点集。范围的选取为种群在该目标上的最大值与最小值之差除以种群数量，即均匀分布时的个体间隔距离。
b．取所有目标上的拥挤参考点集的交集，作为个体i的有效拥挤点集，然后计算个体i到其有效拥挤点集内其他个体间的水平距离，采用欧式距离作为水平距离，并记个体i与其所有的有效拥挤点的水平距离的最小值为主拥挤度，次小值为次拥挤度。没有有效拥挤点的个体，主次拥挤度均记为无穷大。
c．遍历种群中所有个体的主拥挤度，取其中的最小值对应的两个点，比较他们的次拥挤度，淘汰次拥挤度较小的一个。
d．更新与被淘汰点有拥挤关系的点的主次拥挤度。
e．返回c，直到筛选剩余个体数量等于种群数量。
有益效果
本发明的一种熔体直纺涤纶长丝熔体输送工艺，提出一种带有智能工艺优化的熔体输送工艺；同时，本发明对拥挤度计算与筛选进行了改进。本发明的一种熔体直纺涤纶长丝熔体输送工艺，真正从理论上来指导实际生产，通过工艺优化，使得熔体输送更为合理有效，能够满足超高速和超细旦涤纶纺丝的应用。
附图说明
图1是工艺方法结构框图
图2是优化计算流程图
图3是系统验证结果
图4是设定目标的优化结果
具体实施方式
下面结合具体实施方式，进一步阐述本发明。应理解，这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。此外应理解，在阅读了本发明讲授的内容之后，本领域技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等价形式同样落于本申请所附权利要求书所限定的范围。
本发明的一种熔体直纺涤纶长丝熔体输送工艺，所述的熔体直纺涤纶长丝熔体输送工艺的工艺路线为终聚釜输出熔体后通过传输管道和增压泵，经计量泵进入纺丝组件，所述的熔体直纺涤纶长丝熔体输送工艺包括热媒循环温度调节步骤；
并且，对所述的熔体直纺涤纶长丝熔体输送工艺采用带精英策略的非支配排序遗传算法进行工艺优化，工艺方法结构框图如图1所示，具体优化步骤为：
a．采用熔体进入纺丝组件处的压强、温度和特性粘度3个参数作为优化目标；工艺参数采用熔体输送过程中的流量、大循环热媒温度、小循环热媒温度、增压泵容积和计量泵容积作为可调工艺；采用管道长度、管道内径、聚合温度、聚合粘度和聚合压强作为不可调工艺；现场采集所述的优化目标和所述的工艺参数的实际数据；
b．依据所述的优化目标和所述的工艺参数的实际数据，根据稳态流体流动的原理进行机理建模，所述的机理建模包括建立管道模型、增压泵模型、计量泵模型以及纺丝组件模型；所述的模型体现熔体输送优化目标与工艺参数之间的关系，以优化目标作为输出，工艺参数作为输入，其中可调工艺参数作为优化计算中的自变量，不可调工艺参数采用实际数据作为系统固定参数；
c．将所得机理模型转化为适应度函数：将所述机理建模的模型计算输出的优化目标与期望的优化目标进行比较并取绝对值，作为适应度；3个优化目标有3个对应的适应度，为便于观察优化结果，将3个适应度结合成一个三维向量，放在同一个坐标空间中；
d．采用带精英策略的非支配排序遗传算法进行多目标优化计算。优化计算流程图如图2所示，具体过程为：采用5个可调工艺参数作为个体的5个基因，设置交换率、变异率、种群数量和最大进化代数，同时初始化种群；采用遗传算法，进行遗传运算，并计算每个个体的适应度；对所得种群进行非支配排序并计算拥挤度；对种群进行筛选与淘汰。
e．在实际生产设备上采用优化所得到的5个可调工艺参数，进行生产指导，得到期望的熔体出口处压强、温度和特性粘度。
如上所述的一种熔体直纺涤纶长丝熔体输送工艺，所述的带精英策略的非支配排序遗传算法中，对其拥挤度计算与筛选的改进包括以下步骤：
a．计算种群中某个个体i的拥挤度时，将种群投影在某一个目标函数轴上，记落在以个体i为中心的一定范围内的个体集合为个体i在该目标上的拥挤参考点集；范围的选取为种群在该目标上的最大值与最小值之差除以种群数量，即均匀分布时的个体间隔距离；
b．取所有目标上的拥挤参考点集的交集，作为个体i的有效拥挤点集，然后计算个体i到其有效拥挤点集内其他个体间的水平距离，并结合成个体i的拥挤度；其中水平距离采用欧式距离，并记个体i与其所有的有效拥挤点的水平距离的最小值为主拥挤度，次小值为次拥挤度；没有有效拥挤点的个体，主次拥挤度均记为无穷大；
c．遍历种群中所有个体的主拥挤度，取其中的最小值对应的两个点，比较他们的次拥挤度，淘汰次拥挤度较小的一个；
d．更新与被淘汰点有拥挤关系的点的主次拥挤度；
e．返回c，直到筛选剩余个体数量等于种群数量。
实施例1
为了验证方法的有效性，根据一组现场实测数据，对系统进行检验。当满足一组实测的数据：流量：G0=15.72t/d、大循环温度：Ts1=278℃、小循环温度：Ts2=269℃、增压泵容积：vl1=0.067dm3、计量泵容积；vl2=0.12dm3时，系统输出的压强：P=20.98MPa、温度：T＝276.1℃、特性粘度：IV＝0.671dl/g。因此，用P=20.98MPa、T＝276.1℃、IV＝0.671dl/g作为优化目标，则三个目标在约束范围内至少存在一个解，能够满足三个目标的适应度同时收敛于零点。
设定交叉率0.8，变异率0.3，种群数量20，经过100代进化计算，运行结果如图3所示。由图中可以看出，计算结果能够准确有效地收敛于原点，证明该方法有效。
实施例2
设定一个新的优化目标，观察本方法的优化情况。选取优化目标为：压强：P=22MPa，温度：T＝280℃，特性粘度：IV＝0.675dl/g，其他参数不变，约束条件采用一组实际生产中实测数据的±10%，经100次进化运算后，所有解均为Pareto最优解。运行过程及结果如图4所示。从图中可以看出，由于目标间存在冲突或受到约束条件约束，不存在一个最优解同时满足所有目标达到最优，但得到的Pareto最优解最终集中分布在最前端的一个曲面上。
Claims (2)
1.一种熔体直纺涤纶长丝熔体输送工艺，其特征是：所述的熔体直纺涤纶长丝熔体输送工艺的工艺路线为终聚釜输出熔体后通过传输管道和增压泵，经计量泵进入纺丝组件，所述的熔体直纺涤纶长丝熔体输送工艺包括热媒循环温度调节步骤；
并且，对所述的熔体直纺涤纶长丝熔体输送工艺采用带精英策略的非支配排序遗传算法进行工艺优化，具体优化步骤为：
a．采用熔体进入纺丝组件处的压强、温度和特性粘度3个参数作为优化目标；工艺参数采用熔体输送过程中的流量、大循环热媒温度、小循环热媒温度、增压泵容积和计量泵容积作为可调工艺；采用管道长度、管道内径、聚合温度、聚合粘度和聚合压强作为不可调工艺；现场采集所述的优化目标和所述的工艺参数的实际数据；
b．依据所述的优化目标和所述的工艺参数的实际数据，根据稳态流体流动的原理进行机理建模，所述的机理建模包括建立管道模型、增压泵模型、计量泵模型以及纺丝组件模型；所述的模型体现熔体输送优化目标与工艺参数之间的关系，以优化目标作为输出，工艺参数作为输入，其中可调工艺参数作为优化计算中的自变量，不可调工艺参数采用实际数据作为系统固定参数；
c．将所得机理模型转化为适应度函数：将所述机理建模的模型计算输出的优化目标与期望的优化目标进行比较并取绝对值，作为适应度；3个优化目标有3个对应的适应度，为便于观察优化结果，将3个适应度结合成一个三维向量，放在同一个坐标空间中；
d．采用带精英策略的非支配排序遗传算法进行多目标优化计算。优化计算过程为：采用5个可调工艺参数作为个体的5个基因，设置交换率、变异率、种群数量和最大进化代数，同时初始化种群；采用遗传算法，进行遗传运算，并计算每个个体的适应度；对所得种群进行非支配排序并计算拥挤度；对种群进行筛选与淘汰。
e．在实际生产设备上采用优化所得到的5个可调工艺参数，进行生产指导，得到期望的熔体出口处压强、温度和特性粘度。
2.根据权利要求1所述的一种熔体直纺涤纶长丝熔体输送工艺，其特征在于，所述的带精英策略的非支配排序遗传算法中，对其拥挤度计算与筛选的改进包括以下步骤：
a．计算种群中某个个体i的拥挤度时，将种群投影在某一个目标函数轴上，记落在以个体i为中心的一定范围内的个体集合为个体i在该目标上的拥挤参考点集；范围的选取为种群在该目标上的最大值与最小值之差除以种群数量，即均匀分布时的个体间隔距离；
b．取所有目标上的拥挤参考点集的交集，作为个体i的有效拥挤点集，然后计算个体i到其有效拥挤点集内其他个体间的水平距离，并结合成个体i的拥挤度；其中水平距离采用欧式距离，并记个体i与其所有的有效拥挤点的水平距离的最小值为主拥挤度，次小值为次拥挤度；没有有效拥挤点的个体，主次拥挤度均记为无穷大；
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| C02 | Deemed withdrawal of patent application after publication (patent law 2001) | ||
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20121212 |