基于响应面模型与遗传算法的空气喷涂工艺参数优化

为提高空气喷涂漆膜厚度的均匀性，提出一种基于响应面模型和遗传算法结合的优化方法。以铁板为基材，以漆料黏度、喷涂距离、喷枪移动速率、雾化气压、扇面气压和流量气压作为影响某白色聚氨酯面漆均匀度(即厚度标准差)的主要工艺参数，按正交实验法获取实验样本数据，得到关于漆膜厚度和均匀度的多项式回归响应面模型。然后运用遗传算法，以一定漆膜厚度为约束，对均匀度响应面模型进行寻优求解，并与正交实验喷涂结果进行对比。结果发现，喷涂工艺参数优化后的漆膜均匀度提高了6%～33%。运用响应面模型与遗传算法对漆膜均匀度进行单目标优化，提高了优化效率和漆膜均匀度，为之后的机器人喷涂工艺参数设置提供了有效的优化方法。