基于响应面法的报警器上盖注塑工艺优化

为降低某报警器上盖注塑的翘曲变形,课题组在分析不同尺寸浇口的翘曲量和剪切力结果后,选用了较优的1.3 mm浇口。在此基础上建立了响应面方案,对工艺参数进行优化。选择注塑时间、保压时间和保压压力为优化参数,以翘曲量为响应目标,利用Moldflow进行模拟,结合Design Expert软件对方案结果进行分析,利用回归方程拟合预测值。得到了最优工艺参数为:注塑时间1.5 s,保压时间9.6 s,保压压力70 MPa。根据最优方案获得了合格的产品,证明了优化结果的可靠性。     

基于响应面法的地震仪调整平台结构优化

为便于实现地震仪调整平台的无人化安装及其水平度的调节，课题组采用响应面法对调整平台进行结构轻量化的设计。在对地震仪调整平台进行静力学分析以及结构参数化基础上，借助参数敏感度分析获得影响其质量、最大等效应力和最大位移形变的关键参数；利用二次多项式响应面法对调整平台进行相关响应面拟合；并采用MOGA遗传算法全局寻优；对优化前后的调整平台各指标进行对比分析。结果表明：优化后最大等效应力降低41%、薄弱方向的最大位移形变下降5.6%,同时质量降低了12.8%。该响应面优化设计不仅达到轻量化的效果，又提升了装置刚度和强度。     

细纱机锭子优化设计及可靠性分析

利用有限元分析软件ANSYS Workbench对细纱机锭子进行静、动态特性分析。根据分析结果,以锭杆与锭尾长度、锭盘直径尺寸为设计变量,以锭子响应点最大振幅为优化目标,采用六西格玛设计方法对锭子进行可靠性优化设计。结果表明:优化后锭子响应点最大振幅减小了36.7%,最大振幅小于0.2mm的可靠度达到95.3%。对锭子过盈配合进行可靠性分析,验证了锭子公差配合与精度等级选用的合理性。     

小麦脱皮机转子的轻量化设计

针对脱皮机转子的受力特点与工作要求,以转子结构参数作为输入变量,转子在工作载荷下的最大变形量、固有频率、最大应力为状态变量,以转子的设计重量为目标函数,采用响应面法和中心复合设计方法对转子进行轻量化设计。设计的试验涉及150个样本点(组)的数值计算,筛选得到了3个复合状态变量约束的优化候选点。通过该方法,在保证结构强度、刚度以及整机动态稳定性的条件下,转子最大可减重73.6kg,与原结构相比质量减少了35.16%,其最大应力降低了12 MPa。说明轻量化设计方法可在满足机器性能的前提下显著降低脱皮机转子的质量。     

梳棉机回转盖板关键尺寸参数的优化分析

探讨梳棉机回转盖板关键尺寸参数的优化方法。基于Pro/E与AWE协同仿真优化的思想,在Pro/E中建立梳棉机回转盖板的三维参数化模型,通过相关接口技术导入AWE中进行刚度、强度和模态的分析,选择回转盖板关键尺寸和最大变形、应力为输入输出参数,对回转盖板进行参数优化,并得到最优值为盖板加强筋长1 531mm,高度64mm,宽度19mm。认为:优化后的回转盖板尺寸参数可明显提高盖板刚度、强度和动态性能,其结构设计更有利于提高梳棉机的产量和质量。     

响应面分析法优化缬草中黄酮类化合物的提取工艺

本文以产自贵州地区的缬草为实验材料,以乙醇为浸提试剂,探究缬草中黄酮类化合物的提取工艺。方法:在乙醇浓度、料液比、浸提温度和浸提时间四个单因素实验基础上,采用响应面设计方法优化提取工艺参数。结果表明:最佳提取工艺为乙醇浓度53.0%,料液比1∶29 g/m L,浸提温度73℃,浸提时间2.6 h。在此条件下,实际得到的黄酮类化合物得率为2.133%,与理论提取率相比较,其RSD为3.5%。结论:响应面法优化的缬草中黄酮类化合物提取工艺稳定,具有可靠性。     

响应面法优化酸面团馒头的加工工艺

通过响应面试验设计对酸面团馒头加工工艺进行优化。通过单因素试验、Plackett-Burman试验和最陡爬坡试验筛选出发酵时间、发酵温度、加面碱量为显著影响因素以及最佳响应区域,采用Box-Behnken设计进行响应面试验,以酸面团馒头感官评分为响应值得到最佳工艺参数。各因素对酸面团馒头感官评分的影响顺序为:发酵温度发酵时间加面碱量,最佳工艺条件为:发酵时间4.25 h,发酵温度30℃,加面碱量1.0%。响应面法可以较好地对酸面团馒头加工工艺进行优化。     

响应面优化碱提棉籽蛋白的工艺条件

采用先酸洗除杂再碱提和响应面设计法优化棉籽蛋白提取工艺。用单因素试验考察了碱提棉籽蛋白的工艺参数,采用响应面分析法对pH、提取温度和提取时间等主要工艺参数进行了优化,优化后最佳提取工艺条件为:pH=11.57、提取温度60.59℃、提取时间2.03 h,在此条件下棉籽蛋白提取率为80.22%,蛋白纯度90.63%。经平行试验,在最佳工艺条件下,棉籽蛋白平均提取率为80.37%,试验结果与响应面优化预测结果较吻合,说明响应面优化得到的工艺条件准确可靠。     

陇西特色荞粉传统生产工艺参数优化及消化特性研究

为推动甘肃陇西特色小吃“荞粉”的快速发展，文章以陇西荞粉传统制作方法为基础，结合淀粉糊化凝胶成型的基本原理，根据食品工厂化生产的基本要求，系统探讨陇西荞粉关键工艺参数(荞麦糁粒度、料液比、熟化时间、灭菌时间)对其品质的影响，通过响应面优化最适工艺参数。最终得到陇西荞粉工艺条件：荞麦糁粒度0.80 mm、料液比1:7.0、熟化时间470 s、灭菌时间23.5 min。经过重复试验验证，陇西荞粉的硬度238.42 gf、弹性21.48 mm、感官评分90.32分、菌落总数0.87 lg cfu/g，采用响应面Box-Behnken优化得到陇西荞粉最适工艺参数基本准确。通过消化特性实验显示，与市售样品相比，该优化工艺可以降低陇西荞粉的水解指数与血糖生成指数预测值，从而降低陇西荞粉的血糖生成指数(GI值)。该实验方案在优化陇西荞粉关键工艺参数的同时，提高了陇西荞粉的功能特性，为陇西荞粉的工业化应用提供数据支撑。     

响应面法优化玉米淀粉啤酒辅料挤压工艺

为了提高挤压玉米淀粉辅料啤酒麦汁的收得率,采用响应面法优化玉米淀粉挤压工艺参数,以物料含水率、模孔直径、套筒温度、螺杆转速为影响因素,以麦汁收得率为响应值,采用四因素五水平二次正交旋转组合设计实验。优化得到玉米淀粉的最佳挤压工艺参数为:物料含水率为18%、模孔直径为10 mm、套筒温度为64℃、螺杆转速为180 r/min。此条件下得到的麦汁收得率为78.82%,并通过验证试验证明了回归模型的可靠性。     

基于蚁群算法的高大平房仓装仓工艺研究

为了解决目前高大平房仓机械化粮食入库存在的装仓机移动困难、装仓效率低、装仓量不高的难题,提供了一种适用于高大平房仓的机械化装仓工艺。通过在中储粮直属库实地调研,分析了装仓工艺优化的相关参数,考虑装仓体积、粮面平整度和仓内作业工位数提出了装仓工艺的多目标优化数学模型,基于蚁群算法确定了装仓工艺的优化算法流程及其相关参数,最后针对30×24 m^2高大平房仓,利用MATLAB编程进行装仓工艺仿真,得到了采用移动式装仓机的最优装仓工艺,仿真结果表明该工艺符合人工装仓习惯,装仓量、粮面平整度与利用该工艺的实际装仓结果基本相同,减少了装仓工位数和装仓机搬动次数,有利于提高作业效率和减少人工劳动强度。     

基于改进NSGA-Π算法的新型引纬机构的参数优化

为了得到椭圆齿轮曲柄摇杆新型引纬机构的最佳参数,以剑头加速度变化最小和等腰梯形加速度规律为目标,以满足引纬工艺和机构运动性能要求为约束条件,建立了该机构的优化模型,该模型为高维带约束的非线性多目标优化模型。结合适应性不可行度和精英保留非劣排序遗传算法(NSGA-Π),提出改进优化算法,编写辅助优化程序,得到一组最佳参数,并对该组参数下的引纬机构进行运动分析和比较。结果表明该优化算法能有效地解决多目标非线性约束优化问题。     

基于响应面法的静电纺丝制备壳聚糖/聚氧化乙烯的工艺参数优化

为了对静电纺丝过程工艺参数进行优化,改善壳聚糖(CS)/聚氧化乙烯(PEO)纳米纤维膜的机械性能,选取CS与PEO质量配比、电压、接收距离作为优化参数,抗拉强度和伸长率作为响应性能指标,按照Box-Benhnken(BBD)设计实验,采用响应曲面分析的方法,建立相对应的预测回归模型并进行方差分析。利用残差概率图进行可靠性验证后,得出了各参数对机械性能影响的显著性及其交互作用对膜的影响。利用Design-Expert软件的Optimization模块优化后得到了各工艺参数间的最优组合:CS与PEO质量配比8︰2、电压15.5 kV、接收距离9.88 cm。     

响应面法在静电纺丝中的应用

响应面法是一种解决多变量问题的统计方法,论述了响应面法的基本理论、试验设计和建模优化流程。将响应面法应用于存在非线性规律的多影响因素的静电纺丝过程,可以寻求最优工艺参数,有效地预测纤维直径,对静电纺丝工艺参数的控制、设备制造和产业化具有重要意义。     

响应面法优化鸡肉复合调味料的制作工艺

以直观的感官评价法为评价指标,结合Box-Behnken响应面优化法研究复合调味料的制作工艺。以鸡肉风味基料为原料,搭配香辛料、鲜味剂、香菇粉等配料制备鸡肉复合调味料。在单因素试验的基础上,分析影响复合调味料的各种因素,并采用Plackett-Burman设计对各影响因素进行显著性分析,筛选出重要的影响因素。然后采用最陡爬坡试验逼近最大响应区域,确定响应面优化试验中心点,以感官评分为评价依据,结合Box-Behnken设计响应面,探讨重要影响因素对复合调味料感官品质的影响,确定重要参数的最佳水平。试验结果表明:鸡肉风味基料、香辛料、温度为主要影响因素,通过响应面及岭脊分析确定参数值分别为70.40g、4.27g、96.4℃,预测综合得分为8.806分,实际得分为8.7分,模型可靠。     

微波杀虫工艺条件的优化

以储粮害虫及稻谷为实验对象,采用不同微波功率、稻谷微波加热温度及缓苏时间对试虫致死率、稻谷爆腰增率、食味值进行研究,综合响应面分析法与满意度函数进行工艺操作参数优化。结果表明：微波缓苏操作的实际最优工艺参数为：微波功率5.4 kW、微波加热温度59.7 °C、缓苏时间2.45 h,此时满意度函数值为最大0.866。经检验,最佳工艺参数进行优化的满意度与理论预测值无显著差异(P＞0.05),优化结果可靠有效,为稻谷中微波杀虫的应用提供一定的参考价值。     

MD1200-YJ码垛机器人大臂的多目标轻量化设计

建立了MD-1200YJ型码垛机器人大臂的有限元模型,通过模态试验验证有限元模型的准确性;通过考虑动力学因素的静力学分析、约束模态分析、振动响应试验、频率响应分析,确定以质量最小、第一和二阶固有频率最大、最大位移最小、最大应力最小为优化目标,以结构参数为设计变量,以设计变量的边界条件为约束条件,利用Box-Behnken和RSM方法建立目标函数的近似模型,并利用NSGA-Ⅱ算法求得最优解。结果表明,前两阶固有频率提高,结构刚度和振动稳定性提高,降低振动对零部件疲劳损害影响以及最大应力和位移均在允许范围内的情况下,质量减轻了11.3%,验证了该轻量化设计方法的有效性。     

Enhanced Production of Iranian Kefir Grain Biomass by Optimization and Empirical Modeling of Fermentation Conditions Using Response Surface Methodology

This study focused on the optimization of key process parameters for maximizing kefir grain biomass yield using statistical methodology. A response surface methodology (RSM) was developed to describe the effects of whey lactose and yeast concentrations, temperature and pH on increases in kefir grain biomass using cheese whey as a fermentation medium. Initially, one factor at a time was applied to evaluate the effect of different nitrogen sources. The results showed that the concentration of yeast extract significantly influenced the biomass increase. Then, a 2⁴ full-factorial central composite design was used to optimize the process conditions. By using multiple regression analysis, the experimental data were fitted to a second-order polynomial model. RSM analysis indicated good correlation between experimental and predicted values. The most suitable combination of variables for higher biomass increase (76.13%) was 88.4 and 21.3 g/l, 5.2, and 20 °C for concentration of whey lactose, concentration of yeast extract, pH, and temperature, respectively. At these optimal conditions, biomass increased by 81.34%, which was close to the amount predicted by the model.     

响应面法优化超声波强化提取薏苡仁酯

采用超声波强化溶剂提取法提取薏苡仁酯,在单因素试验基础上,利用响应面法对提取工艺参数进行优化研究。建立料液比、超声时间、超声温度与薏苡仁酯得率之间的数学模型,通过典型性分析得出最优工艺条件为料液比1:10(g/mL)、超声时间50min、超声温度50℃、超声功率300W、超声频率20kHz,在此条件下,薏苡仁酯得率为5.798%。     

基于人工神经网络的黑米花色苷提取的研究

目的:建立黑米花色苷提取的人工神经网络模型,得到最佳提取工艺参数。方法:正交实验与人工神经网络相结合,利用正交实验获得的数据作为神经网络的训练样本,建立输入为实验因素参数,输出为花色苷提取率的神经网络模型;采用人工神经网络模拟和预测黑米花色苷提取的最佳条件和提取率。结果:黑米花色苷最佳提取条件,提取液乙醇/水/盐酸体积比为55:45:0.5,温度50℃,固液比为1:10(g/mL),提取时间为1h,提取次数为4次。结论:人工神经网络模型准确预测花色苷提取率,且得到最佳提取条件下花色苷提取率为3.944%,高于正交实验的3.740%,将神经网络与正交实验结合用于实验条件优化可以缩短优化实验参数的时间,获得比正交实验更优化的实验条件。