针对极群组破碎分离水力旋流器参数化研究

针对废旧铅酸电池极群组破碎后的铅膏与其他杂质分离问题,构建了固-液分离旋流器中液固两相流的湍流模型。揭示固-液分离旋流器溢流管的深入长度、溢流管管壁厚度、排砂口直径与预分离区域高度对分离性能的影响规律,利用正交试验对比进行了分析与研究。通过对正交试验设计方法进行对比分析,得出排砂口直径对旋流器分离效率影响最大,预分离区域高度次之,而溢流管管壁厚度最小。选择最优参数,建立旋流器数值模型,分析杂质体积分布情况,利用Fluent重新计算得到铅膏杂质的分离效率达到89.03%。建立优化后的旋流器实验样机,将得平均分离效率与数值仿真结果进行对比,最终相对误差较小,仿真模型合理。     

蓄电池回收的翻转上线机构设计与研究

提出了一种实用性和可操作性较强的机构设计方法:首先,根据问题描述用作图法初定六连杆翻转上线机构,将设计要求转化成约束条件和优化目标,构建其优化设计参数化虚拟样机,依据六连杆翻转机构是基础的四杆机构串联双杆组机构组成,将变量矩阵分解为两组耦合度较小的矩阵,再分别以两组矩阵为设计变量采用Adams/View和Adams/Insight联合优化设计,将生成的计算空间导出到Excel优选出6组设计方案,利用灰色关联决策选出最优方案,从优化前后性能参数对比表可知,该优化方法效果是明显的。     

应用神经网络和粒子群算法的振动式分选机参数优化研究

针对废旧铅酸蓄电池回收预处理工艺中极群分离问题设计了振动式分选机,并应用椭圆基神经网络近似模型和粒子群算法研究了振动式分选机参数优化问题。首先,以降低质量、降低应力和提高第3阶固有频率为目标,利用灵敏度分析获得影响程度最高的结构参数;其次,采用具有最高拟合度的椭圆基神经网络构建试验设计样本的最佳近似模型,并采用优化效果更佳的粒子群算法进行数值优化;最后,对优化前后的结构进行可靠性分析。结果表明:优化后结构质量降低了9.7%,最大等效应力降低了36.7%,第3阶固有频率提高了12.9%,结构可靠度提高了5.9%。