龔云峰，周自強(qiáng)，張翔燕

（1.江蘇華宏科技股份有限公司，江蘇江陰221116 2.常熟理工學(xué)院機(jī)械工程學(xué)院，江蘇常熟215500 3.江蘇省機(jī)電產(chǎn)品循環(huán)技術(shù)重點(diǎn)建設(shè)實(shí)驗(yàn)室，江蘇常熟215500）

基于粒子群算法的車身破碎料參數(shù)優(yōu)化研究

龔云峰1，周自強(qiáng)2，3，張翔燕3

（1.江蘇華宏科技股份有限公司，江蘇江陰221116 2.常熟理工學(xué)院機(jī)械工程學(xué)院，江蘇常熟215500 3.江蘇省機(jī)電產(chǎn)品循環(huán)技術(shù)重點(diǎn)建設(shè)實(shí)驗(yàn)室，江蘇常熟215500）

為提高報(bào)廢汽車破碎物料中廢鋼鐵的利用率，需要按照合理的參數(shù)對(duì)報(bào)廢汽車的車身包塊進(jìn)行破碎，以降低破碎設(shè)備的能耗，因此提出基于粒子群算法的破碎物料參數(shù)優(yōu)化研究。通過(guò)EDEM仿真模擬破碎物料堆積過(guò)程，求出破碎物料堆的孔隙率，建立廢鋼鐵最優(yōu)破碎半徑求解模型，運(yùn)用粒子群算法求解最優(yōu)破碎物料尺寸。

報(bào)廢汽車；EDEM；粒子群優(yōu)化；破碎參數(shù)

隨著汽車工業(yè)的發(fā)展，中國(guó)成為世界第三大汽車制造國(guó)，據(jù)相關(guān)機(jī)構(gòu)預(yù)測(cè)，至2020年，我國(guó)的年報(bào)廢汽車數(shù)量將達(dá)到600萬(wàn)輛。報(bào)廢汽車數(shù)量的急劇增加，伴隨而來(lái)的是報(bào)廢汽車大量堆積造成的土地浪費(fèi)以及對(duì)周圍環(huán)境的威脅，而且報(bào)廢汽車本身含有大量的金屬與非金屬資源，如果直接丟棄而不進(jìn)行有效的回收利用，將會(huì)造成嚴(yán)重的資源浪費(fèi)，故對(duì)報(bào)廢汽車進(jìn)行拆解、破碎和分選對(duì)環(huán)境保護(hù)、資源回收、節(jié)能減排有著重要的意義。在報(bào)廢汽車破碎過(guò)程中，若廢鐵破碎物過(guò)大，在熔爐內(nèi)不能充分熔解，未熔解的廢鐵堆積在熔爐底部，長(zhǎng)此以往，則需對(duì)熔爐底部進(jìn)行定期清理，不僅降低了廢鋼鐵的利用率，并且在清理底部堆積物的過(guò)程中也消耗大量的人力、物力；若廢鐵破碎物過(guò)小，雖然能充分熔解，但在破碎過(guò)程中要消耗過(guò)多能量。由此可見，最優(yōu)尺寸的破碎物料在降低能耗與提高廢鐵利用率方面有著重要的意義。目前，國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)還沒有關(guān)于破碎物料參數(shù)優(yōu)化方面的研究。

1 報(bào)廢汽車車身包塊破碎物料的孔隙率分析

報(bào)廢汽車通過(guò)打包、破碎、分選形成破碎物料，破碎物料由皮帶輸送機(jī)輸出并堆積形成物料堆，如圖1所示?？紫堵始次锪现g的孔隙體積與堆積空間體積之比，是一個(gè)重要的顆粒堆積參數(shù)，但在顆粒堆積研究中，由于孔隙率是無(wú)規(guī)則的，計(jì)算比較麻煩，故采用EDEM模擬破碎物料的堆積過(guò)程，得到孔隙率。

顆粒堆積，簡(jiǎn)單地講就是把顆粒放置在某個(gè)有限空間里，并且在堆積過(guò)程中不發(fā)生形變。而球體顆粒由于其球體本身的簡(jiǎn)單性以及在科學(xué)研究、工程實(shí)踐乃至日常生活中大量的應(yīng)用背景，成為顆粒堆積研究中被研究最多的對(duì)象。故將仿真進(jìn)行簡(jiǎn)化，選取錐體有限空間，建立呈正態(tài)分布球體的隨機(jī)堆積仿真。

仿真建立的球體模型與工程實(shí)際中廢鋼鐵破碎物的形狀存在差距，故球體密度不能簡(jiǎn)單地認(rèn)為等同于鋼鐵密度，球體密度與鋼鐵密度之間存在密度的轉(zhuǎn)換關(guān)系。通過(guò)在廢鋼鐵破碎物料現(xiàn)場(chǎng)的不斷測(cè)量與計(jì)算，得出球體與廢鋼鐵密度之間的平均轉(zhuǎn)換比例，即：ρ球=ηρ鐵，其中：η=0.25。

由于顆粒隨機(jī)堆積，故設(shè)置球體大小符合正態(tài)分布，數(shù)學(xué)期望值即為球體半徑r，球體以3 m/s速度下落，直到填滿體積為1 m3錐體。由于在物料的破碎與分選過(guò)程中，直徑大于85 mm的破碎物料即為特大料，要進(jìn)行人工破碎，而直徑小于20 mm的非金屬物料要進(jìn)行填埋，故最佳破碎尺寸在20～85 mm。分別選取半徑r=15，20，25，…，50 mm的球體顆粒進(jìn)行顆粒堆積仿真，得到相應(yīng)球體半徑下的孔隙體積。圖2為半徑分別為15 mm，50 mm時(shí)顆粒的隨機(jī)堆積情況，表1為不同顆粒半徑隨機(jī)堆積下的孔隙體積。

圖2 球體隨機(jī)堆積情況

用MATLAB對(duì)表1中離散點(diǎn)進(jìn)行曲線擬合，得到孔隙率準(zhǔn)與球體半徑r的數(shù)學(xué)關(guān)系，孔隙率：

2 廢鋼鐵最佳破碎半徑求解模型的建立

為使廢鋼鐵破碎物的熔融程度達(dá)到最大化，建立廢鋼鐵破碎物最佳半徑求解模型如下。

表1 球體半徑與顆?？傮w積

2.1 目標(biāo)函數(shù)

式中：r為破碎物料半徑。

2.2 堆密度約束

針對(duì)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)GB4223-004，規(guī)定汽車破碎料的堆密度≥1 100 kg/m3，即：

式中：ρ堆—堆密度；

V—廢鋼鐵破碎物料堆的體積，設(shè)V=1 m3；

2.3 體積約束

廢鋼鐵破碎物料體積與物料間縫隙體積總和等于物料堆總體積，即：

2.4 決策變量約束

根據(jù)工程實(shí)際中報(bào)廢汽車的破碎與分選，大于85 mm的破碎物料即為特大料，要進(jìn)行人工破碎，故上限不超過(guò)80 mm，同時(shí)20 mm以下破碎物料中的非金屬物料要進(jìn)行填埋，故破碎物料半徑范圍為：10 mm≤r≤40 mm

3 基于粒子群算法的破碎參數(shù)優(yōu)化

粒子群算法是一種群搜索算法，假設(shè)在一個(gè)D目標(biāo)搜索空間中，群體中的第i（i=0，1，…，N）個(gè)粒子位置可以表示為一個(gè) D 維矢量 Xi=（xi1，xi2，…，xiD）T，同時(shí)用Vi=（vi1，vi2，…，viD）T，i=0，1，…，N，表示第 i個(gè)粒子的飛行速度，用以更新粒子所在的位置。用Pi=（pi1，pi2，…，piD）T表示第i個(gè)粒子自身搜索到的最好點(diǎn)，即個(gè)體歷史最優(yōu)位置，記 Pg=（pg1，pg2，…，pgD）T為當(dāng)前種群所搜索到的最好點(diǎn)，即種群的全局歷史最優(yōu)位置。

各粒子根據(jù)以下公式來(lái)更新其速度和位置：

式中：i=0，1，…，N；j表示粒子的第 j維；k 表示迭代次數(shù)，λ 為慣性系數(shù)，取值為（0，1）；c1，c2為加速常數(shù)，一般在（0，2）之間取值，c1用來(lái)調(diào)整自身粒子的最佳位置飛行的步長(zhǎng)，c2用來(lái)調(diào)整粒子向全局最好位置飛行的步長(zhǎng)；r1，r2為取值在（0，1）之間的隨機(jī)數(shù)。

粒子就在解空間內(nèi)不斷跟蹤個(gè)體極值與全局極值進(jìn)行搜索，直到達(dá)到規(guī)定的最大迭代次數(shù)或達(dá)到最小的誤差標(biāo)準(zhǔn)位置，圖3為粒子群優(yōu)化算法流程圖。

圖3 粒子群優(yōu)化算法流程圖

在此用隨機(jī)數(shù)代表破碎物料顆粒的半徑，該算法的基本過(guò)程如下。

步驟1：產(chǎn)生（0.015，0.05）之間的隨機(jī)數(shù)粒子，計(jì)算當(dāng)前顆?？傮w積；

步驟2：判斷是否滿足體積約束，若滿足則判斷是否滿足堆密度約束，滿足則記錄粒子位置；

步驟3：若不滿足體積約束，則轉(zhuǎn)至步驟1。

運(yùn)算結(jié)果如圖4所示，最佳尺寸半徑為0.036 m，即36 mm。

圖4 MATLAB求解結(jié)果

4 結(jié)論

為了提高廢鋼鐵的利用率，研究了基于粒子群算法的破碎物料參數(shù)的優(yōu)化方法。運(yùn)用EDEM軟件模擬破碎物料的堆積過(guò)程，并求出物料堆的孔隙率。建立廢鋼鐵最佳破碎尺寸的求解模型，運(yùn)用粒子群算法對(duì)其進(jìn)行求解。最優(yōu)破碎尺寸的求解大大提高了廢鋼鐵的利用率，對(duì)節(jié)約資源和環(huán)境保護(hù)具有重要意義。

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Research on parameters optimization of car body crusher based on particle swarm optimization

GONG Yunfeng1,ZHOU Ziqiang2,3,ZHANG Xiangyan3
（1.Jiangsu Huahong Technology Co.,Ltd,Jiangyin 221116,China;2.School of Mechanical Engineering,Changshu Institute of Technology,Changshu 215500,China;3.Jiangsu Province Key Laboratory of Mechanical and Electrical Products Recycling Technology,Changshu 215500,China）

In order to improve the utilization ratio of scrap iron and steel in the shredding material of the body of End-of-life vehicles,it is necessary to determine the optimized parameter in order to reduce the energy consumption of the crushing equipment.Therefore,this paper puts forward the parameter optimization study of shredding material based on particle swarm optimization.With the software of EDEM,the crushing material accumulation process is simulated.The porosity of the broken material pile is also obtained,and the optimal fracture radius model of waste steel is established.In the end,the particle swarm algorithm for optimization is used to solve the optimal shredding material size.

ELV;PSO algorithm;shredding parameter

X734.2

A

1674-0912（2017）06-0031-03

2017－04－09）

江蘇省科技支撐（工業(yè)部分）計(jì)劃項(xiàng)目資助（BE2013060）

龔云峰（1964-），男，工程師，主要從事報(bào)廢汽車拆解方面的研究和設(shè)備的開發(fā)設(shè)計(jì)工作。