[发明专利]基于响应面法及多目标遗传算法的山茶油液压压榨方法

权利要求书

1.一种基于响应面法及多目标遗传算法的山茶油液压压榨方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

(1)依次改变压榨温度、压榨时间、压榨压力及山茶籽含水量对山茶籽样本进行单因素试验，以获得不同压榨温度下的出油率及压榨单位质量山茶籽的能耗、不同压榨时间下的出油率及压榨单位质量山茶籽的能耗、不同压榨压力下的出油率及压榨单位质量山茶籽的能耗、以及不同山茶籽含水量下的出油率及压榨单位质量山茶籽的能耗；

(2)根据所得到的结果进行试验设计，其中以压榨温度、压榨压力、压榨时间和山茶籽含水量为自变量，以出油率和能耗为响应值分别建立多元二次回归方程；基于得到的所述多元二次回归方程，将最大出油率和最小能耗作为多目标优化问题以进行多目标搜索，由此确定最佳压榨温度、最佳压榨时间、最佳压榨压力及最佳山茶籽含水量；

(3)在所述最佳压榨温度下，采用所述最佳压榨压力对含水量为所述最佳山茶籽含水量的山茶籽进行液压压榨，其中压榨时长为所述最佳压榨时间。

2.如权利要求1所述的基于响应面法及多目标遗传算法的山茶油液压压榨方法，其特征在于：步骤(2)中建立的多元二次回归方程分别为：

Y₁＝-4.85089+0.296045A+0.93585B+0.895394C+2.03717D+0.001271AB-0.00265AC-0.014815AD-0.000352BC-0.034476BD+0.019074CD-0.001419A²-0.012569B²-0.012335C²-0.198292D²；

Y₂＝0.89576-0.012427A-0.019977B-0.024061C-0.078933D+0.000054AB+0.000553AC+0.000314BC-0.000578BD+0.000911CD+0.000074A²+0.00026B²-0.000036C²+0.004639D²；

式中，A为压榨温度；B为压榨压力；C为压榨时间；D为山茶籽含水量；响应值Y₁、Y₂分别为出油率和能耗。

3.如权利要求2所述的基于响应面法及多目标遗传算法的山茶油液压压榨方法，其特征在于：该多目标优化问题的数学表达式为：

Min F(x)＝(f₁(x)，f₂(x))

式中，f₁(x)和f₂(x)分别表示能耗和出油率，且分别采用得到的多元二次回归方程来表示，x_i是第i个因素，x_i^l是第i个因素的取值下限，x_i^u是第i个因素的取值上限，其中，x₁表示压榨温度A；x₂表示压榨压力B；x₃表示压榨时间C；x₄表示山茶籽含水量D。

4.如权利要求1-3任一项所述的基于响应面法及多目标遗传算法的山茶油液压压榨方法，其特征在于：所述最佳压榨温度为40℃～85℃。

5.如权利要求1-3任一项所述的基于响应面法及多目标遗传算法的山茶油液压压榨方法，其特征在于：所述压榨温度为40.16℃；所述压榨压力为44MPa；所述压榨时间为39.9min；所述山茶籽含水量为0.06％。

6.如权利要求1-3任一项所述的基于响应面法及多目标遗传算法的山茶油液压压榨方法，其特征在于：所述最佳压榨压力为10MPa～35MPa。

7.如权利要求1-3任一项所述的基于响应面法及多目标遗传算法的山茶油液压压榨方法，其特征在于：所述压榨温度为40℃；所述压榨压力为44.9MPa；所述压榨时间为39.9min；所述山茶籽含水量为0.02％。