基于人工蜂群算法的高速變螺距分件供送螺桿優化設計

李全來

(北京工商大學材料與機械工程學院，北京 100048)

基于人工蜂群算法的高速變螺距分件供送螺桿優化設計

李全來

(北京工商大學材料與機械工程學院，北京 100048)

高速變螺距分件供送螺桿是包裝機械中供送系統的重要基礎構件，是整個設備的咽喉。研究提出用人工蜂群算法優化螺桿結構參數，高速變螺距分件供送螺桿優化模型以螺桿螺旋線總長最小為優化目標，以螺旋線最大圈數為設計變量，以供送過程中螺桿對包裝容器保持有阻擋作用，以及加速度的最大變化率小于預定值為約束條件。結果表明，經過人工蜂群算法優化后獲得的最優螺旋線最大圈數能有效減小高速變螺距分件供送螺桿的長度，為高速變螺距分件供送螺桿參數的合理選取提供了依據。

變螺距；分件供送螺桿；人工蜂群算法；優化

Abstract： High speed variable pitch timing screw is an important foundation component of feeding system in packaging machinery. It is the throat of the whole equipment. In this paper, the artificial bee colony algorithm is employed to optimize the structure parameters of the screw, providing a basis for the design of maximum number of circles. The high speed variable pitch timing screw optimization model takes the minimum total length of the variable pitch screw helix as the optimization goal, with maximum number of helix circles as design variables, the plugging effect on the packaging container is kept, as well as the rate of acceleration change is no more than the predetermined value as the constraint conditions. The results show that the maximum numbers of helix circles obtained by artificial bee colony algorithm can effectively reduce the total length of variable pitch timing screw. It is useful for the reasonable selection of high speed variable pitch timing screw structure parameters.

Keywords： variable pitch; timing screw; artificial bee colony algorithm; optimization

高速變螺距分件供送螺桿(簡稱為高速供送螺桿)是高速灌裝機、充填機、貼標機、封口機等包裝機械中供送系統的重要零件，其轉速一般為250～550 r/min或更高[1]79。其主要功能是根據預定的工藝要求，將呈規則或不規則排列的成批剛性包裝容器，沿著既定的路線，按照規定的間距，以所需的狀態和速度供送到主機包裝工位[2-3]。在此過程中，高速供送螺桿可以使包裝容器增距、減距、變速等[1]79-84。隨著工業化水平的不斷提高，人們對包裝機械的生產效率和自動化程度提出了更高的要求[4-5]。合理設計高速供送螺桿結構參數可以有效減少供送過程中的沖擊、振動和卡滯現象，可以獲得緊湊的螺桿結構，提高供送的穩定性和可靠性，從而提高包裝機械的生產效率和自動化水平[6]。

目前中國高速供送螺桿主要依賴進口，有關高速供送螺桿優化設計理論的研究較少，制約了螺桿供送性能的提高。高永緒[7]按勻速-變加速-勻加速運動規律設計了三段式高速供送螺桿。趙靜等[8]研究表明在三段式高速供送螺桿的勻加速段包裝容器間有干涉，為此修正了勻加速段螺旋線方程。李軍霞等[9]在三段式高速供送螺桿的基礎上增加了減加速度段，設計了四段式高速供送螺桿，消除螺桿末端加速度的突變，減小供送過程中的剛性沖擊。章建浩[10]為減小包裝容器進入高速供送螺桿時對螺桿產生的沖擊力，提高供送的穩定性，在等速段之前添加了減速段。各段螺旋線的最大圈數是高速供送螺桿的重要結構參數之一。通常采用類比法參考已有的高速供送螺桿選取各段螺旋線的最大圈數，這使螺桿的螺旋線總長較大。章建浩[10]用復合型法優化各段螺旋線的最大圈數，使供送螺桿的螺旋線總長較小。但是傳統優化方法收斂速度慢，易陷入局部最優，不能有效獲得最優的螺旋線最大圈數，限制了螺桿高速供送性能的提高。

人工蜂群算法是近十年來迅速發展起來的一種模仿蜜蜂采蜜行為的元啟發式群智能優化算法。與遺傳算法[11-12]、人工神經網絡[13]、粒子群算法[14]等優化方法相比，具有結構簡單、控制參數少、魯棒性強等優點，而且在每次迭代中都進行全局和局部搜索，能有效避免算法陷入局部最優[15]57-58。為了在滿足生產能力和供送穩定可靠的條件下有效選取螺旋線最大圈數，獲得緊湊的螺桿結構，本研究提出用人工蜂群算法對螺旋線最大圈數進行約束優化，為高速供送螺桿的優化設計提供依據。

1 高速供送螺桿的螺旋線參數

針對圓柱形剛性包裝容器的高速供送螺桿進行優化。由勻速—變加速—等加速—變加速構成的4段組合式螺桿適合高速供送，可以實現供送過程中螺桿與輸送鏈帶的平穩銜接[12]。第1段為勻速段，采用等螺距螺旋線，使進入螺桿工作區的包裝容器勻速、平穩運動，減少包裝容器的“陡振”現象。第2段為變加速段，該段為勻速段和等加速段之間的過渡段，使包裝容器的加速度由零逐漸增加到等加速段要求的加速度，避免因加速度突變導致的沖擊現象[1]79-84。第3段為等加速度，星形撥輪位于螺桿的末端，其節距通常大于高速供送螺桿入口段相鄰兩個包裝容器的中心距，用等加速度規律設計該段變螺距螺旋線，逐漸增大相鄰包裝容器的間距。第4段為余弦變加速段，使高速供送螺桿末端包裝容器加速度值為零，以減小包裝容器對星形撥輪的沖擊[9]。

勻速段供送加速度a1、供送速度v1、軸向位移H1分別為：

(1)

式中：

s01——勻速段螺距，與包裝容器主體部位的圓弧半徑和兩相鄰包裝容器主體部分的外廓間距有關，mm；

z1——等速段螺旋線圈數；

n——高速供送螺桿的轉速，r/min。

正弦變加速段供送加速度a2、供送速度v2、軸向位移H2分別為：

(2)

式中：

a——高速供送螺桿的最大供送加速度，mm/s2；

z2，Z2——分別為正弦變加速段螺旋線圈數和最大圈數。

等加速段供送加速度a3、供送速度v3、軸向位移H3分別為：

(3)

式中：

z3——等加速段螺旋線的圈數。

余弦變加速段供送加速度a4、供送速度v4、軸向位移H4分別為：

(4)

式中：

Z3——余弦變加速段的螺旋線最大圈數；

z4，Z4——分別為余弦變加速段螺旋線圈數和最大圈數。

在高速供送螺桿的末端，供送速度為:

(5)

同時在高速供送螺桿的末端，包裝容器應與星形撥輪速度同步，即供送速度與星形撥輪的節圓線速度相等[1]81，即

v4|z4=Z4=u輪。

(6)

星形撥輪的節圓線速度u輪可表達為[1]81：

(7)

式中：

Cb——星形撥輪節距，mm。

故聯立式(5)～(7)可得高速供送螺桿的最大供送加速度a為[1]83：

(8)

將各段螺旋線最大圈數分別代入式(1)～(4)可得高速供送螺桿的4段螺旋線總長H為：

H=H1|z1=Z1+H2|z2=Z2+H3|z3=Z3+H4|z4=Z4

(9)

式中：

Z1——等速段的螺旋線最大圈數。

在供送過程中，包裝容器受到輸送鏈帶的摩擦推力作用而前進。高速供送螺桿起隔擋作用，對包裝容器的前進產生阻力[10]。忽略包裝容器和高速供送螺桿螺旋面間摩擦力的影響，在水平方向上包裝容器只受輸送鏈帶的摩擦推力F帶和高速供送螺桿的阻力F桿作用，包裝容器的加速度為[10]：

(10)

式中：

fd——包裝容器與輸送鏈帶之間的摩擦系數。

將式(8)代入式(10)并整理得：

(11)

在正弦和余弦變加速度段，加速度的變化率J1和J2分別為：

(12)

(13)

加速度的最大變化率分別為J1max和J2max分別為：

(14)

(15)

(16)

(17)

2 高速供送螺桿螺旋線最大圈數的優化

2.1 優化模型的建立

由式(9)可知，優選各段螺旋線的最大圈數可以獲得較為緊湊的螺桿結構。在高速供送螺桿設計過程中，多用類比法選取各段螺旋線的最大圈數，這使得設計出的螺旋線總長較大，高速供送螺桿的慣量也較大，剛性較小。通過建立高速供送螺桿螺旋線最大圈數的數學優化模型，用人工蜂群算法尋找最優的螺旋線的最大圈數。

該優化模型以高速供送螺桿螺旋線總長H最小為優化目標，優化目標函數為式(9)。本優化問題的設計變量為螺旋線的最大圈數。Z1是保證包裝容器順利導入高速供送螺桿的經驗值，與包裝容器形狀和質量有關，而對式(11)、(16)和(17)均無影響，因而不作為優化模型的設計變量。Z2、Z3、Z4對式(11)、(16)和(17)均有影響，選為優化模型的設計變量，可用向量表達為Z=[Z2,Z3,Z4]T。在供送過程中設計變量應滿足式(11)、(16)和(17)，同時Z2、Z3、Z4表示正弦加速段、等加速段、余弦加速段螺旋線的最大圈數，均應為正數，這構成了優化模型的6個約束條件。綜上，高速供送螺桿螺旋線最大圈數優化問題的數學優化模型可以表示為：

maxH(Z)

(18)

2.2 基于人工蜂群算法的螺旋線最大圈數優化

人工蜂群(Artificial Bee Colony Algorithm，ABC)算法是由土耳其學者Karaboga在2005年提出的一種新型元啟發式群體智能模型。它通過模擬自然界中蜜蜂群體尋找優良蜜源的過程求解優化問題[15]16-19[17]。ABC算法具有結構簡單、控制參數較少、收斂速度快、魯棒性強等優點。

ABC算法中蜜源代表優化問題的候選解。蜜源的質量即為解的質量，用適應度函數值衡量。適應度函數值越大說明蜜源質量越高。在ABC算法中，蜜蜂分為采蜜蜂(Employed bees)、觀察蜂(Outlookers)和偵查蜂(Scouts)三類。采蜜蜂與其采集的蜜源一一對應，記錄了當前正在采集的蜜源信息，并將此信息與觀察蜂分享。同時采蜜蜂在當前蜜源附近搜索更優蜜源，并替換當前蜜源。觀察蜂根據采蜜蜂分享的蜜源信息，按照某種策略選擇一個蜜源，在該蜜源鄰域進行采集，搜索更優蜜源，記錄更優蜜源的信息，替換原蜜源信息。若某蜜源連續多次未被替換，則相應的采蜜蜂或觀察蜂放棄該蜜源，并轉化為偵察蜂。偵察蜂在搜索空間內隨機尋找新蜜源，供其他蜜蜂采集[15]47-62[17]。

ABC算法優化螺旋線最大圈數的優化步驟：

(1) 初始化種群參數：生成N個蜜源，每個蜜源都是一個三維向量，代表設計變量Z的一個候選解。第i個蜜源Xi可表示為Xi=[x1i,x2i,x3i]T, 其中x1i，x2i，x3i分別為Z2，Z3，Z4的候選值。

Xi的第j維分量xji可由式(19)獲得[15]47-62[17]：

(19)

式中：

R1——[0,1]之間的隨機數；

蜜蜂與蜜源一一對應，故將蜜蜂總數也設置為N，觀察蜂和偵查蜂數量均為N/2，即Nemp=Nout=N/2[15]53[17]。蜂群最大迭代次數MaxCycle，蜜源停留最大限制搜索次數limit。蜜源未被連續更新次數trial值置0。

將設計變量Z的候選解Xi代入式(18) 中的約束條件，判斷是否符合約束，若不符合則按式(19)重新生成蜜源，直至符合約束條件。

(2) 計算蜜源質量：將Xi代入式(18)中的目標函數，計算目標函數值，并通過式(20)計算該蜜源的適應度函數值fit(Xi)[15]47-62[17]。

(20)

根據適應度函數值的大小對蜜源排序，適應度函數值大的前Nemp個蜜源是采蜜蜂的采集蜜源。

(3) 采蜜蜂鄰域搜索：采蜜蜂在蜜源Xi鄰域搜索更優蜜源時，隨機選擇該蜜源的某一維j，并在適應度函數值大的前Nemp個蜜源中隨機選擇另一蜜源Xk(k∈[1,Nemp])，根據式(21)計算出更新后的蜜源newXi的第j維分量newxji[15]47-62[17]。

newxji=xji+2(R2-0.5)(xji-xjk)，

(21)

式中：

R2——[0,1]之間的隨機數。

若newxji≤0，則不符合設計變量均為正數的約束條件，按式(21)重新生成。新蜜源的其他維分量保持不變。按式(20)計算適應度函數值。將newXi代入式(18)，計算g1、g2和g3，按式(22)計算新蜜源newXi的約束違反檢查函數值[18]。

CV(newXi)=max[0,g1(newXi)]+max[0,g2(newXi)]+max[0,g3(newXi)]。

(22)

若新蜜源符合約束條件，則該蜜源為可行解，約束違反檢查函數值為0，否則為非可行解，約束違反檢查函數值為一個正值。

選用直接比較法判斷newXi和Xi的優劣。如果2個蜜源均為可行解，適應度函數值高的蜜源優于適應度函數值低的；如果一個蜜源為可行解，另一個為非可行解，可行解優于非可行解；如果它們都為非可行解，約束違反檢查函數值小的蜜源優于約束違反檢查函數值大的。如果原蜜源沒有被新蜜源代替，trial值增加1。反之，trial值置0。

(4) 觀察蜂鄰域搜索：根據式(23)計算觀察蜂Xt(t∈(Nemp,N])選中采蜜蜂的采集蜜源Xi的概率[15]52[17]。

(23)

生成0～1的隨機數R3。如果R3

newxjt=xji+2(R4-0.5)(xji-xjk)，

(24)

式中：

R4——[0,1]之間的隨機數。

與步驟(3)類似，若newxjt≤0，則不符合設計變量均為正數的約束條件，按式(24)重新生成。新蜜源newXt的維分量保持不變。按式(20)計算適應度函數值；按式(22)計算新蜜源newXi的約束違反檢查函數值，根據步驟(3)中的判斷標準確定是否更新蜜源，以及trail值是否增加。

(5) 判斷所有蜜源的trial值，放棄trial值大于limit的蜜源。與之相對應的采蜜蜂或觀察蜂轉化為偵查蜂，根據式(19)在搜索空間內隨機產生新蜜源。如果蜜源不符合約束條件，則重新隨機生成，直至符合約束條件為止。計算該蜜源的適應度函數值。

(6) 記錄當前最優蜜源，iter+1。

(7) 轉回第(3)步，直至iter>MaxCycle，輸出最優蜜源Xopt即為優化問題的最優解Zopt。

圖1為ABC算法優化螺旋線最大圈數的流程圖。

圖1 人工蜂群算法流程圖

3 優化結果及分析

選用蜜源數量N為50，即生成了50個設計變量的候選解。蜜蜂總數也為50，采蜜蜂數量為25，最大迭代次數Maxcycle為100，蜜源停留最大限制搜索次數limit為5。包裝容器與輸送鏈板之間的摩擦系數fd為0.215 mm，螺桿的轉速n為250 r/min，星形撥輪的節距Cb為125 mm，勻速段螺桿螺距s01為60 mm。勻速段最大圈數為1。

經過Matlab編程計算，得出算法收斂情況見圖2。

優化后各段螺旋線最大圈數為Z2opt=1.51，Z3opt=2.88，Z4opt=1.25，高速供送螺桿四段螺旋線的總長Hopt=420.35 mm。與采用類比法設計時選用的Z2=2，Z3=3，Z4=2，H=590.52 mm相比，高速供送螺桿的螺旋線總長度減小了28.8%。優化后高速供送螺桿的供送加速度、速度和位移曲線見圖3。由圖3可知，在供送過程中，包裝容器的速度逐漸增大，位移逐漸增加，加速度無突變，不存在剛性沖擊。因此人工蜂群算法能有效優化高速供送螺桿螺旋線的總長，為高速供送螺桿各段螺旋線最大圈數的選取提供依據。

4 結論

(1) 建立了高速變螺距分件供送螺桿螺旋線最大圈數的優化模型。優化目標函數為螺旋線總長最小，設計變量為螺旋線的最大圈數，約束條件包括螺旋線最大圈數為正數，供送過程中螺桿對包裝容器保持有阻擋作用，以及包裝容器加速度的最大變化率不大于預定值。

圖2 人工蜂群算法迭代收斂過程

圖3 優化后高速供送螺桿的加速度、速度和位移曲線

(2) 本研究提出用人工蜂群算法求解高速變螺距分件供送螺桿優化模型。用適應度函數和約束違反檢查函數評價解的優劣。通過采蜜蜂、觀察蜂和偵察蜂的分工合作搜索最優螺旋線最大圈數。

(3) 用人工蜂群算法優化后，高速變螺距分件供送螺桿螺旋線總長減小28.8%，而且在供送過程中包裝容器無加速度突變，能實現平穩供送，為高速變螺距分件供送螺桿參數的合理選取提供了依據。

[1] 黃穎為. 包裝機械結構與設計[M]. 北京: 化學工業出版社, 2007.

[2] 趙靜, 張金, 支雷, 等. 基于UG的變距供送螺桿數控編程研究[J]. 紅河學院學報, 2015, 13(5): 40-42.

[3] 周為, 趙靜, 張金. 變距供送螺桿參數化設計[J]. 赤峰學院學報: 自然科學版, 2014, 30(10): 24-26.

[4] 余劍武, 舒新, 羅紅, 等. 灌裝機中弧面凸輪建模與造型研究[J]. 食品與機械, 2016, 32(6): 77-82.

[5] 吳錦虹, 林楚平. 全自動自立袋充填旋蓋機送袋機構及灌裝閥的改進[J]. 食品與機械, 2015, 31(6): 117-119, 168.

[6] 萬久遠. 特種供送螺桿關鍵技術研究[D]. 秦皇島: 燕山大學, 2015: 1-7.

[7] 高永緒. 變螺距供送螺桿的原理與計算[J]. 包裝與食品機械, 1993, 11(2): 18-20.

[8] 趙靜, 張金, 査新龍, 等. 變距供送螺桿數學模型的研究[J]. 鹽城工學院學報: 自然科學版, 2014, 27(4): 37-41.

[9] 李軍霞, 姚云峰, 史榮. 分件供送變螺距螺桿螺旋線形式的探討[J]. 包裝工程, 2009, 30(11): 50-52.

[10] 章建浩. 高速分件供送螺桿裝置的優化設計[J]. 包裝與食品機械, 1990(Z1): 29-33.

[11] 郭廣頌, 陳良驥. 一種綜合咖啡智能拼配方法研究[J]. 食品與機械, 2017, 33(3): 195-198.

[12] 王娟, 李同杰, 姚智華, 等. 行星齒輪減速器均載性能動態的優化設計[J]. 食品與機械, 2016, 32(2): 71-74.

[13] 王小勇, 李兵, 曾晨. 茶葉理條工藝的人工神經網絡優化[J]. 食品與機械, 2016, 32(1): 103-105, 153.

[14] 劉靜, 管驍, 易翠平. 近紅外光譜技術結合支持向量機對食用醋品牌溯源的研究[J]. 食品與機械, 2016, 32(1): 38-40, 52.

[15] 江銘炎, 袁東風. 人工蜂群算法及其應用[M]. 北京: 科學出版社, 2014.

[16] 鐘昌清, 張永林. 高速分件供送螺桿的模態分析[J]. 包裝工程, 2014, 35(3): 69-73.

[17] KARABOGA D, BASTURK B. On the performance of artif-icial bee colony (ABC) algorithm[J]. Applied Soft Computing, 2008, 8(1): 687-697.

[18] 畢曉君, 王艷嬌. 約束多目標人工蜂群算法[J]. 吉林大學學報: 工學版, 2013, 42(2): 397-403.

Optimization of high speed variable pitchtiming screw based on artificial bee colony algorithm

LI Quan-lai

(School of Materials Science and Mechanical Engineering, Beijing Technology and Business University, Beijing 100048, China)

10.13652/j.issn.1003-5788.2017.08.015

北京市教育委員會科技發展計劃面上項目(編號：KM201510011005)；北京工商大學兩科基金培育項目(編號：19008001273)

李全來(1982—)，男，北京工商大學講師，博士。 E-mail: liquanlai@th.btbu.edu.cn

2017—02—07