[发明专利]一种熔体直纺涤纶长丝熔体输送工艺

说明书

技术领域

本发明涉及一种熔体直纺涤纶长丝熔体输送工艺，特别是涉及一种带有多目标优化的熔体直纺涤纶长丝熔体输送工艺，具体是一种采用带精英策略的非支配排序遗传算法（NSGA-II）以及对其拥挤度计算与筛选的改进的熔体直纺涤纶长丝熔体输送工艺。

背景技术

涤纶长丝当前用量大，使用范围广，广泛应用于衣着及工业制品等众多领域。我国是涤纶的生产大国，已有发展较成熟的生产工艺，产品性能优越。但随着国外细旦、超细旦纤维等新品种的生产技术的发展，对我国涤纶长丝的工艺优化和新品种研发的要求也不断提高。

在涤纶长丝的生产过程中，熔体输送是纺丝的先行准备环节，为纺丝提供基础原料。作为纺丝原料的熔体，其性能指标对纺丝成品品质有着重要的影响。由于熔体输送过程模型十分复杂，有数十个参数对熔体起到不同程度的影响，包括环境参数、设备参数、工艺参数等等。同时，最终生成的熔体有着多项性能指标，包括熔体的压强、温度、特性粘度等等，这些性能之间相互影响，相互牵连，关系复杂。因此，熔体输送的工艺优化是一个复杂的多目标优化问题。

目前对涤纶长丝的工艺优化往往凭生产经验，缺乏相关的理论指导，工艺优化方法不足以满足日益增长的产品性能需求。本发明是在二十世纪六十年代Ziabicki、Kase和Matsuo等人研究的熔体输送机理模型的基础上，引入智能算法对熔体输送过程进行优化，对其实际生产具有一定的指导作用，有着良好的应用前景。

在众多用于多目标优化的智能算法中，与各种方法相比，NSGA-II有着解集均匀分布、多目标均衡考虑、计算速度较快等优势。

发明内容

本发明的目的是针对目前涤纶长丝的工艺调整往往凭生产经验，缺乏相关的理论指导，在线调试工艺需要生产线停产并且容易造成废品，带来较大的经济损失等情况，提出一种采用带精英策略的非支配排序遗传算法以及对其拥挤度计算与筛选的改进的熔体直纺涤纶长丝熔体输送工艺。本发明将NSGA-II运用在涤纶长丝的熔体输送工艺优化上，提出一种带有智能工艺优化的熔体输送工艺。同时，本发明对拥挤度计算与筛选进行了改进。

本发明的技术方案是：一种熔体直纺涤纶长丝熔体输送工艺，所述的熔体直纺涤纶长丝熔体输送工艺的工艺路线为终聚釜输出熔体后通过传输管道和增压泵，经计量泵进入纺丝组件，所述的熔体直纺涤纶长丝熔体输送工艺包括热媒循环温度调节步骤；

并且，对所述的熔体直纺涤纶长丝熔体输送工艺采用带精英策略的非支配排序遗传算法进行工艺优化，具体优化步骤为：

a．采用熔体进入纺丝组件处的压强、温度和特性粘度三个参数作为优化目标；工艺参数采用熔体输送过程中的流量、大循环热媒温度、小循环热媒温度、增压泵容积和计量泵容积作为可调工艺；采用管道长度、管道内径、聚合温度、聚合粘度和聚合压强作为不可调工艺；现场采集所述的优化目标和所述的工艺参数的实际数据。

b．依据所述的优化目标和所述的工艺参数的实际数据，根据稳态流体流动的原理进行机理建模。熔体直纺涤纶长丝的输送过程主要为：终聚釜→增压泵→熔体过滤→纺丝箱体→针型阀→计量泵→纺丝组件→喷丝板。熔体输送设备组件主要包括输送管道、增压泵以及纺丝箱体中的针型阀、计量泵和其他纺丝组件。主要建立管道模型、增压泵模型、计量泵模型以及纺丝组件模型4个模型（例如参考文献：蒋汉雄.细旦涤纶长丝熔体直纺工程模拟研究[D].东华大学,2011）；模型体现优化目标与工艺参数之间的关系，以优化目标作为输出，工艺参数作为输入，其中可调工艺参数作为优化计算中的自变量，不可调工艺参数采用实际数据作为系统固定参数。

c．将所得机理模型转化为适应度函数：将所述机理建模的模型计算输出的优化目标与期望的优化目标进行比较并取绝对值，作为适应度；3个优化目标有3个对应的适应度，为便于观察优化结果，将3个适应度结合成一个三维向量，放在同一个坐标空间中；

d．采用带精英策略的非支配排序遗传算法进行多目标优化计算。优化计算过程为：采用5个可调工艺参数作为个体的5个基因，设置交换率、变异率、种群数量和最大进化代数，同时初始化种群；采用遗传算法，进行遗传运算，并计算每个个体的适应度；对所得种群进行非支配排序并计算拥挤度；对种群进行筛选与淘汰。

e．在实际生产设备上采用优化所得到的5个可调工艺参数，进行生产指导，得到期望的熔体出口处压强、温度和特性粘度。

该算法将智能的遗传进化算法，结合Pareto多目标优化理论，能够计算求得Pareto多目标最优解，实现多个目标的同时优化，优化结果准确，计算速度较快。