基于近似模型的对辊散煤联合制样设备破碎机齿形优化设计_周敬.pdf

煤矿机械Coal Mine MachineryVol.44 No.5May.2023第44卷第5期2023年5月doi:10.13436/j.mkjx.2023050410引言对原煤样展开多阶段破碎工作属于煤炭制样领域的必要操作，完成这一工作所需要的设备是对辊散煤联合制样设备破碎机，破碎机的破碎性能与齿形结构息息相关。为提升破碎机的破碎性能，需研究破碎机齿形优化方法。文献5利用离散元法优化振动破碎机，通过离散元软件模拟破碎机工作过程，通过二次回归正交旋转矩阵，构造破碎性能的多元回归模型，优化振动破碎机，该方法可有效优化振动破碎机，具备较佳的优化可靠性，提升振动破碎机的破碎性能。文献6利用离散元法模拟破碎机工作过程，优化立轴冲击式破碎机，采用该方法优化后的破碎机可显著提升破碎率。上述2种方法均需利用离散元法模拟破碎机工作过程，在模拟时需要大量的破碎机参数，耗费时间较长，模拟精度较低。迭代均值组合近似模型是以各种近似模型加权组合的方式获取准确率最高的组合近似模型，既加快了计算速度，又确保了近似模型构建精度。为此设计基于近似模型的对辊散煤联合制样设备破碎机齿形优化方法，合理优化齿形，提升散煤破碎质量。基于近似模型的对辊散煤联合制样设备破碎机齿形优化设计周敬（河北省产品质量监督检验研究院，石家庄050000）摘要：为合理优化对辊散煤联合制样设备破碎机齿形，获取最佳齿形结构参数，提升散煤破碎质量，设计基于近似模型的对辊散煤联合制样设备破碎机齿形优化方法。以最高散煤破碎质量为目标函数，齿高与齿顶宽等齿形结构参数为设计变量，建立对辊散煤联合制样设备破碎机齿形优化模型；利用融合柯西变异和反向学习的改进麻雀算法，求解齿形优化模型，获取最高散煤破碎质量值，以及对应的齿形优化结构参数。实验证明：该方法可有效优化齿形结构参数；在不同破碎层数与不同散煤粒度时，应用该方法优化齿形后，可有效提升散煤破碎压缩比，即提升散煤破碎质量。关键词：近似模型；对辊散煤；联合制样设备；破碎机；齿形优化；改进麻雀算法中图分类号：TD451文献标志码：A文章编号：1003 0794（2023）05 0128 05Optimization Design of Crusher Tooth Shape for Counter Roll Bulk CoalCombined Sample Preparation Equipment Based on Approximate ModelZhou Jing（Hebei Institute of Product Quality Supervision and Inspection,Shijiazhuang 050000，China）Abstract:In order to reasonably optimize the tooth shape of the crusher of the counter roll bulk coalcombined sampling preparation equipment,obtain the best tooth shape structural parameters andimprove the crushing quality of bulk coal,the tooth shape optimization method of the crusher of thecounter roll bulk coal combined sampling preparation equipment based on the approximate model wasdesigned.Taking the highest bulk coal crushing quality as the objective function and the tooth structureparameters such as tooth height and tooth top width as the design variables,the tooth shapeoptimization model of the crusher of the counter roll bulk coal combined sample preparation equipmentwas established.Using the improved sparrow algorithm combining Cauchy variation and reverselearning,the tooth shape optimization model is solved to obtain the highest bulk coal crushing qualityvalue and the corresponding tooth shape optimization structural parameters.Experiments show that thismethod can effectively optimize the structural parameters of tooth profile;when the number of crushinglayers and particle size of bulk coal are different,the method can effectively improve the crushingcompression ratio of bulk coal,that is,improve the crushing quality of bulk coal.Key words:approximate model；counter-roll bulk coal；combined sample preparation equipment；crusher；tooth shape optimization；improved sparrow algorithm128第44卷第5期Vol.44 No.5基于近似模型的对辊散煤联合制样设备破碎机齿形优化设计周敬1对辊散煤联合制样设备破碎机齿形优化方法（1）对辊散煤联合制样设备破碎机齿形优化模型对辊散煤联合制样设备破碎机齿形对于该设备的破碎性能非常重要，齿形结构参数直接影响优化效果。在齿形结构参数中寻找敏感参数，剔除不敏感参数，可确保对辊散煤联合制样设备破碎机齿形优化的稳定性与可靠性。本文选择的敏感齿形结构参数为齿高h、齿根弧角度a、轴向齿间距n与齿顶宽d，以最高散煤破碎质量为目标函数，建立对辊散煤联合制样设备破碎机齿形优化模型，以h、a、n、d为优化模型的设计变量，利用融合柯西变异和反向学习的改进麻雀算法求解该模型，获取最优散煤破碎质量，得到对应的齿形优化结构参数。利用迭代均值组合近似模型，结合齿形优化后的结构参数，建立对辊散煤联合制样设备破碎机迭代均值组合近似模型，通过模拟计算获取目标散煤破碎质量，并与优化的散煤破碎质量对比。若两者差距较小，代表优化的齿形结构参数是可靠的；若两者差距较大，那么将该组齿形结构参数作为样本数据，继续优化求解，不断迭代，到输出可靠的齿形优化结构参数为止。设定f为散煤破碎质量目标函数，X=h，a，n，d为设计变量，对辊散煤联合制样设备破碎机齿形优化模型max f（X）X=h，a，n，d30 mmh250 mm50a60144 mmn160 mm150 mmd170 m|m（1）求解目标函数的最佳值，就是散煤破碎质量的最大值，以及与最大值相应的每个设计变量的取值，即齿形结构参数值。（2）对辊散煤联合制样设备破碎机齿形优化模型求解利用融合柯西变异与反向学习的改进麻雀算法，求解对辊散煤联合制样设备破碎机齿形优化模型。令每只麻雀均代表散煤破碎质量与对应的设计变量X，通过Sin混沌初始化麻雀算法的种群，其表达式xm+1=Sin2xmm=1，2，M-1xm1xm|0（2）式中M种群规模；xm第m只麻雀；自映射系数。麻雀集合矩阵即散煤破碎质量与对应的齿形结构参数设计变量X=x1，x2，xN（3）动态自适应权重（4）式中t迭代次数；tmax最大迭代次数。设定xi，j为第i只麻雀在第j维的位置，则发现者位置更新公式xi，j=xi，j（fj，g-xi，j）uR2STxi，juR2ST（5）式中R2预警系数，R20，1；ST安全系数，ST0.5，1.0；u随机数，u0，1；步长调整系数；fj，gt代第g只麻雀的全局最佳适应度。设定k-1，1为随机系数，xbest为麻雀最佳位置，xworst为麻雀最差位置，则改进的侦查预警麻雀更新公式xi，j=xbest+k（xi，jxbest）fifgxbest+k（xworstxbest）fi=fg（6）式中fi、fg第i只、第g只麻雀的适应度。在麻雀算法内添加反向学习策略，令麻雀可更好地寻找最佳解xbest（t）=xub+u（xlb-xbest（t）xi，j（t）=xbest（t）+B（xbest（t）-xbest（t）（7）信息交换控制参数B=tmax-ttmax()（8）式中xbest（t）最佳解的反向解；xub、xlb麻雀位置的上下限；修正系数。一维柯西分布概率密度p（y）=s（s+y2）y（-，+）（9）式中s柯西分布概率密度函数；y常数。在麻雀算法内添加柯西变异策略，获取xi，j=xbest（t）+p（y）c（0，1）xbest（t）（10）式中c（0，1）标准柯西分布。为加强改进麻雀算法求解齿形优化模型的寻优效果，更新麻雀位置时，结合反向学习策略与柯西变异策略，通过选择概率P确定选择某个策略展开目e-e21ttmax()-21ttmax()e+e21ttmax()-21ttmax()=tt+1tttttttt+1ttttt+1tt+1tt129第44卷第5期Vol.44 No.5基于近似模型的对辊散煤联合制样设备破碎机齿形优化设计周敬标麻雀位置更新，概率P=-exp1-ttmax()+（11）式中调整参数。选择概率设定阈值，若P，则利用式（7）更新目标麻雀位置，若P，则利用式（10）更新目标麻雀位置。在目标麻雀位置更新后，添加贪婪规则，对比分析新旧位置的适应度值，判断麻雀位置是否需要更新，贪婪规则xbest=xi，jf（xi，j）f（xbest）xbestf（xi，j）f（xbest）（12）改进麻雀算法求解对辊散煤联合制样设备齿形优化模型的具体步骤：步骤1参数初始化，设置种群规模M，即散煤破碎质量及对应的齿形结构参数的取值范围，利用式（2）初始化麻雀种群；步骤2求解每只麻雀的f（x），计算最佳与最差适应度值，与对应的麻雀位置；步骤3在适应度值较优的麻雀内，选择少量麻雀当成发现者，通过式（5）更新发现者位置；步骤4剩下的麻雀当成跟随者，更新跟随者位置xi，juexp xworst-xi，ji2()iM2xz+|xi，j-xz|At（AAt）1LiM2|（13）步骤5任意选择少量麻雀当成警戒者，利用式（6）更新警戒者位置；步骤6依据P选择目前最佳解的扰动策略，获取新解；步骤7通过式（12）判断麻雀位置是否需要更新；步骤8衡量算法是否达到tmax，若达到tmax，输出最佳解，即对辊散煤联合制样设备破碎机的散煤破碎质量，以及对应的齿形结构优化参数X；若未达到tmax，返回至步骤2。（3）对辊散煤联合制样设备破碎机的近似模型依据求解获取的优化齿形结构参数，利用迭代均值组合近似模型，建立对辊联合制样设备破碎机模型。组合近似模型的响应公式ye（X）=Ni=1wi（X）yi（X）（14）式中ye对辊联合制样设备破碎机组合近似模型的预测结果；N近似模型数量；wi第i个近似模型的权重；yi对辊联合制样设备破碎机近似模型的预测结果。利用最小化均方误差，令各种类型的近似模型完成组合，均方误差MSE=Vy（X）-y（X）dXQ=wTCw（15）式中Q采样空间大小；y（X）真实对辊散煤联合制样设备破碎机数据；y