基于烟丝特性和卷制原理的卷烟机最佳回丝量计算模型

为确定卷烟机最佳回丝量,根据烟支卷制原理,结合烟支重量、规格、密度和平准盘凹槽规格、卷烟机吸丝道导轨规格等因素建立了卷烟机最佳回丝量计算模型。通过实例验证,该模型推算出的卷烟机回丝量是合适的,不仅能提供满足烟支质量要求的烟丝量,而且能最大程度减少因回丝量过大造成的烟丝造碎,降低烟支含末率,提升产品质量。该模型确定卷烟机最佳回丝量的方法实施方便,且不受卷烟机机型、烟支规格、原辅材料等因素限制,具有一般适用性。     

基于灰度共生矩阵算法的新型散包检测

目的 解决传统亮度、色彩等检测方法不能有效检测出烟包(尤其背景为白色的烟包)有无油封包裹的问题。方法 在传统检测方法的基础上,增加基于灰度共生矩阵算法的检测方法进行散包检测,通过对新型散包检测硬件架构设计、硬件隔离设计、相机优化、数学建模、灰度共生矩阵特征值提取、最优解等处理,采用基于灰度共生矩阵算法的新型散包检测方法能实现烟包散包检测精度的提升,有效检测出烟包(尤其浅色烟包)有无油封包裹的情况,降低无油封包裹烟包流入下道工序的风险。结果 基于灰度共生矩阵算法的新型散包检测方法能有效提升烟包的散包检测精度,散包烟包的检出剔除率≥99.9%。结论 基于灰度共生矩阵算法的新型散包检测方法能有效提升烟包的散包检测精度,尤其对浅色烟包有无油封包裹情况效果提升明显。     

基于烟丝分布特征的卷烟硬度预测模型

研究了烟支中段填充系数与测量卷烟硬度时的径向压缩量的关系,建立了压缩量与烟丝填充系数和烟支直径的回归模型,进而对卷烟硬度进行预测。结果表明:模型拟合优度>98%、测试集的标准化均方误差为0.6,相对误差均值为3.7%,模型预测误差远远小于指标正常波动范围及产品技术标准规定的允差范围,模型预测效果较好,同时模型适用于各种规格的卷烟,可以应用于实际生产中的卷烟硬度预测。     

基于MARS的卷烟吸阻和通风预测模型

通过对卷烟吸阻、通风率的原理分析找出相关的影响因子,结合大量丰富的不同规格和原辅料特性的卷烟数据,利用多元自适应回归样条(MARS)方法建立了卷烟吸阻、通风预测模型。结果表明,吸阻预测模型的标准化均方误差为0.276,绝对误差平均值为37.5Pa;纸通风预测模型的标准化均方误差为0.184,绝对误差平均值为0.91%;滤嘴通风预测模型的标准化均方误差为0.044,绝对误差平均值为1.27%,模型预测效果较好。     

基于烟丝填充值的卷烟重量设计模型研究

为设计合理的卷烟重量,以烟丝填充值为基础,结合卷烟规格、滤棒重量、卷烟纸规格、接装纸规格和平准盘规格建立卷烟重量设计模型。结果表明:(1)根据该模型设计的卷烟重量生产出的成品烟支具有适宜的硬度及符合范围要求的物理指标;(2)卷烟感官质量评价得分达到设计要求,而且评吸过程中未出现燃烧锥掉落、烟支空松等质量问题。该模型设计的卷烟重量既能保证成品卷烟的物理指标和感官质量,又能尽量减少烟丝的消耗。