[发明专利]基于DOE实验的燃烧器性能参数优化方法有效
| 申请号: | 201811423308.1 | 申请日: | 2018-11-27 |
| 公开(公告)号: | CN111241650B | 公开(公告)日: | 2023-04-14 |
| 发明(设计)人: | 陈焕耀 | 申请(专利权)人: | 宁波方太厨具有限公司 |
| 主分类号: | G06F30/20 | 分类号: | G06F30/20 |
| 代理公司: | 宁波诚源专利事务所有限公司 33102 | 代理人: | 徐雪波;孙盼峰 |
| 地址: | 315336 浙江省*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 基于 doe 实验 燃烧 性能参数 优化 方法 | ||
1.基于DOE实验的燃烧器性能参数优化方法,其特征在于,包括如下步骤1~步骤9:
步骤1,将燃烧器作为分析对象,确定该燃烧器的一阶相邻部件,并将确定的该燃烧器的所有一阶相邻部件作为影响燃烧器性能参数的干扰因子集合;其中,所述一阶相邻部件为处于该燃烧器外部且连接该燃烧器的部件;所述燃烧器性能参数包括烟气含量以及与该烟气含量相对应的能效值;
步骤2,构建燃烧器的P图,并根据燃烧器的P图找到影响燃烧器性能参数的输入源、输出参数目标值以及影响燃烧器性能参数的控制因子集合;其中,所述燃烧器的控制因子集合指代位于燃烧器内部且影响该燃烧器性能参数的所有部件的尺寸参数集合;
步骤3,根据所述干扰因子集合,确定该燃烧器做DOE实验时的甲类实验因子以及根据所述控制因子集合,确定该燃烧器内的可实际加工制作部件参数作为乙类实验因子;其中,所述甲类实验因子为处于所述干扰因子集合内且其数据可调整的干扰因子;
步骤4,根据预设风险优先系数模型,计算各乙类实验因子的风险优先系数值,并选取风险优先系数值大于预设阈值的乙类实验因子作为筛选后乙类实验因子;其中,所述预设风险优先系数模型如下:
RPN(c)=S(c)·O(c)·D(c);
其中,RPN(c)表示乙类实验因子c的风险优先系数值,S表示乙类实验因子c发生偏离时,对燃烧器性能参数产生不利影响的严重程度级别值;O表示乙类实验因子c发生偏离时的发生概率值;D表示对乙类实验因子c的控制程度级别值;
步骤5,根据所述甲类实验因子和所述筛选后乙类实验因子,启动燃烧器,执行预设组数的燃烧器性能参数优化实验,得到各组实验所对应的燃烧器性能参数实验值;其中,所述燃烧器性能参数实验值包括烟气含量实验值以及与该烟气含量实验值相对应的能效实验值;
步骤6,利用模型拟合方法对所得各组燃烧器性能参数实验值做拟合结果分析,并计算各筛选后乙类实验因子对燃烧器性能参数优化实验结果的影响度以及得到各筛选后乙类实验因子所对应的P值;将P值<0.05的筛选后乙类实验因子作为影响燃烧器性能参数的显著因子,并预测所述燃烧器具有最佳性能参数时所对应的甲类实验因子和乙类实验因子;其中,所述燃烧器具有最佳性能参数指代燃烧器具有最低烟气含量值且具有最高能效值;
步骤7,将燃烧器具有最佳性能参数时所对应的甲类实验因子和乙类实验因子作为令燃烧器具有最佳性能参数时的最优实验因子组合,并将所得最优实验因子组合作用到另一燃烧器样品,得到该燃烧器样品的燃烧器性能参数实际值;其中,所述燃烧器样品性能参数实际值包括该燃烧器样品的烟气含量实际值以及与该烟气含量实际值相对应的能效实际值;
步骤8,判断所得燃烧器样品性能参数实际值与步骤6中所述燃烧器的最佳性能参数值之间的对应误差均位于允许范围时,则将所述最优实验因子组合作为令后续燃烧器具有最佳性能参数时所对应的因子组合,停止执行燃烧器性能参数优化实验;否则,转入步骤9;
步骤9,重新确认乙类实验因子,直到所得燃烧器样品性能参数实际值与步骤6中所述燃烧器的最佳性能参数值之间的对应误差均位于允许范围时,则将所述最优实验因子组合作为令后续燃烧器具有最佳性能参数时所对应的因子组合,停止执行燃烧器性能参数优化实验。
2.根据权利要求1所述基于DOE实验的燃烧器性能参数优化方法,其特征在于,在步骤6中,利用JMP软件分别执行所述模型拟合方法以及预测所述燃烧器具有最佳性能参数时所对应的甲类实验因子和乙类实验因子。
3.根据权利要求1所述基于DOE实验的燃烧器性能参数优化方法,其特征在于,所述一阶相邻部件与所述燃烧器之间的连接关系为物理连接或者通信连接。
4.根据权利要求3所述基于DOE实验的燃烧器性能参数优化方法,其特征在于,与所述燃烧器为物理连接的一阶相邻部件为通气管、阀体、底盘、面板、基座和锅支架。
5.根据权利要求1所述基于DOE实验的燃烧器性能参数优化方法,其特征在于,所述干扰因子集合至少包括有供气压力、燃烧器的外部环境风速、燃烧器的外部环境温度和燃烧器的外部环境湿度的任意一种。
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