面向綠色制造的滌綸低彈絲生產關鍵工藝參數優化

邵景峰　李寧　 袁玉樓

摘要： 為了實現滌綸低彈絲生產過程綠色低碳制造，文章以加彈工藝為研究對象，提取關鍵工藝參數并考慮實際約束條件，構建以滌綸低彈絲韌度最大、碳排放最小及能量效率最高為綜合目標的多目標優化模型。采用信噪比與改進綜合賦權的灰色關聯分析相結合的方法，將模型優化從多目標向單目標轉化;通過Box-Behnken Design試驗設計獲取試驗數據，基于響應曲面法建立灰色關聯度與關鍵工藝參數之間的二階響應模型，進而應用遺傳算法對優化模型進行求解。最后，通過算例驗證與分析，結果表明該模型更為合理地優化了滌綸低彈絲生產過程中的關鍵工藝參數，在保證纖維質量的同時使碳排放量較傳統工藝條件下降低了3.81%，提高了能源利用效率。

關鍵詞： 工藝參數優化;滌綸低彈絲;綠色制造;碳排放核算;紡織生產

中圖分類號： TS102.522;TQ340.69

文獻標志碼： A 文章編號： 10017003（2020）12004108

引用頁碼： 121107 DOI： 10.3969/j.issn.1001-7003.2020.12.007（篇序）

Optimization of key process parameters for polyester drawn textured yarn orientedto green manufacturing

SHAO Jingfeng1， LI Ning1， YUAN Yulou2

（1.School of Management， Xian Polytechnic University， Xian 710048， China; 2.Xianyang Textile Group Co.， Ltd.， Xianyang 712000， China）

Abstract： In order to realize green and low carbon manufacturing of polyester drawn textured yarn（P-DTY）， the texturing process was selected as the research object， and the key process parameters were extracted. Besides， the actual constraints were considered to establish a multi-objective optimization model with the maximum toughness， the minimum carbon emission and the maximum energy efficiency of P-DTY as the comprehensive objective. The model optimization was transformed from multi-objective to single objective by combining signal-to-noise ratio and grey correlation analysis with improved comprehensive weighting. Then， Box-Behnken Design was used to obtain test data， and a second-order response model between the gray correlation degree and key process parameters was established based on the response surface method. Further， genetic algorithm was applied to solve the optimization model. Finally， the results of example verification and analysis show that the model is more reasonable， because it optimized the key process parameters in the production process of P-DTY， which can reduce the carbon emission by 3.81% and improve energy use efficiency under the precondition of ensuring fiber quality， compared with the traditional process.

Key words： process parameter optimization; polyester low elastic yarn; green manufacturing; carbon emission accounting; textile production

提倡節能減排以實現人類社會可持續發展的目標指引，綠色制造綜合考慮資源與環境耦合效應引領現代制造業向“綠色、智能、高效、服務”的方向積極發展開來[1]。《紡織工業“十三五”發展規劃》[2]指出，中國經濟發展進入新常態，紡織工業發展環境和形勢正發生深刻變化，要從建設生態文明新高度推動紡織工業節能減排，發展低碳、綠色、循環紡織經濟以推動行業轉型升級，實現到2020年紡織單位增加值能耗累計下降18%的綠色發展目標[2]。在滌綸低彈絲（draw texturing yarn，DTY）的生產加工過程中，企業更加關注強、伸度，卷縮性等具有代表性的質量特征，同時針對能耗、能源利用效率及碳排放加以考慮。因此，合理構建能耗與產品質量之間關系，優化關鍵工藝參數，對實現滌綸低彈絲綠色制造具有重要意義。

近年來，隨著資源環境問題的日益嚴峻，綠色制造成為國內外學者研究的熱點，Deif[3]提出了一種新的綠色制造模式的系統模型，通過工業案例對系統模型進行了驗證分析;Ahn等[4]從可持續發展的角度出發，在節約能源和材料及探索新技術方面對綠色制造及其應用進行了展望;Dornfeld等[5]討論了綠色技術的基本要求，確保其有效應用的方法和工具，并對其影響進行了測量。在此基礎上，數據驅動技術結合綠色制造隨之應用開來：Alay等[6]利用綠色制造相關方法對紡織工業中的抗菌針織物進行了改進，并限制生產全過程的有害排放，具有良好的試驗效果;Singh等[7]采用人工蜂群算法對綠色制造單元的加工過程進行建模并對工藝參數進行了優化，提高了加工過程的綠色度;Zhang等[8]提出了一種基于IIPG模塊的綠色制造通用參考模型，細化了不同產業領域綠色制造一般模式和總體框架;Jagadish等[9]基于模糊邏輯模型的減法聚類構建綠色制造過程決策支持系統，用于GM過程參數的預測和優化，通過驗證分析，提高了GM過程的效率和性能。

中國學者分別從不同角度出發，針對制造業過程參數優化，結合綠色制造技術進行了一系列的研究。比如，基于生命周期與碳排放評價，文笑雨等[10]建立了兼顧效率指標和綠色指標的多目標柔性工藝規劃數學模型，在保證生產效率的同時減少制造過程中的碳排放量;潘建新[11]針對降低干切削過程中二氧化碳排放量的問題，運用響應曲面法優化加工參數，顯著降低了能耗和碳排放。在具體的紡織工業生產實踐過程中，郭橋生等[12]通過對假捻變形機進行技術改造，研究工藝條件變化對纖維織物風格的影響，進而提出一種新型節能聚酯纖維DTY的生產工藝，通過驗證，起到了明顯的節能效果;吳金亮等[13]通過優化DTY加工中牽伸比、網絡壓力、變形溫度及超喂率等生產工藝，得到了高彈性、蓬松度良好、網絡均勻的滌綸纖維;魏艷紅等[14]通過對捻系數、牽伸倍數等紡紗工藝進行優化，確定最優工藝。隨著研究方法逐漸趨于智能化，智能優化算法越來越受到學者們的關注，張國祥等[15]融合粒子群算法與人工魚群算法，構建最小加工時間和最小碳排放量為目標函數的多目標切削參數優化模型，結果表明該融合算法具有較高的精度和較好的收斂性;顧敏明等[16]提出一種熱定型過程參數優化方法，基于粒子群算法對溫度值進行尋優，實現了降低能耗的有效性;詹欣隆等[17]提出一種改進的非支配排序萬有引力搜索算法，通過對銑削加工低碳多目標參數優化模型進行求解，為面向綠色制造的工藝參數優化提供了一種新的思路。

綜上，國內外學者結合綠色制造技術，針對制造過程中工藝參數尋優進行了相關研究，但鮮有綜合考慮產品質量、能量效率及工藝過程對環境的影響（如加工過程碳排放）。為此，本文充分考慮綠色低碳生產，以紡織工業滌綸低彈絲加彈工藝為研究對象，以關鍵工藝參數（如加工速度、熱箱溫度等）為優化變量，構建最大DTY韌度、最小碳排放量及最大能量效率的多目標優化模型，并對優化模型進行求解。

1 滌綸低彈絲多目標優化建模

1.1 確定關鍵工藝參數優化指標

結合文獻[12-13]，并在文獻[18]的研究基礎上展開分析，可見滌綸低彈絲加彈生產過程中涉及眾多工藝參數（如紡絲溫度、羅拉轉速、冷卻條件等），并且參數間存在耦合關系而相互制約。為此，本文在前期研究基礎上，確定影響能耗、碳排放量及產品質量特征值的工藝參數集合為關鍵工藝參數，從而在確定生產條件后，影響優化目標的關鍵工藝參數則為：加工速度（Vl2）、牽伸比（B）、第一熱箱溫度（Th1）、第二熱箱溫度（Th2）、油輪轉速（Vo）、油尺高度（Ho）。

1.2 確定優化目標

在筆者前期研究的基礎上[18]，結合文獻[19]同時將能量效率[20]引入模型當中進行分析，進而確定綜合評價目標為滌綸低彈絲韌度最大，碳排放量最低及能量效率最高。基于此，本文選取DTY韌度（Zbs）、碳排放量（Cce）及能量效率（ηee）為優化目標，模型可表示為：

1.2.1 滌綸低彈絲韌度表征

在反映滌綸低彈絲質量特征的指標中，纖維的斷裂強度及伸度作為代表性考量值，而在考慮DTY品質時，卻不能將單一指標的優劣程度作為衡量DTY成品質量好壞的因素。因此，結合文獻[19]并在此基礎上，將滌綸低彈絲韌度，即強度與伸度乘積的一半作為綜合評價指標來評估滌綸低彈絲的品質性能，通常DTY韌度值愈高愈好，韌度高的纖維耐磨耐折、內在質量好。

1.2.2 滌綸低彈絲加彈碳排放核算

在文獻[18]的基礎上，分析得到DTY加工過程中的碳排放主要表征為能源碳排放（Cee）、物料碳排放（Coe）及工藝碳排放（Cne），其中能源碳排放（Cee）主要為電能消耗轉化的碳排放，具體包括加彈機的變形拉伸、羅拉傳動、排煙及卷繞成型裝置的動力消耗，還有電輔熱系統的電能消耗。因此，采用式（2）進行電能消耗碳排放核算，即：

式中：Cme為各設備中電動機的電能消耗碳排放量，Cre為各設備電輔熱時對應的電能消耗碳排放量。

Cme可采用式（3）進行計算，即：

式中：fe為電能對應的碳排放系數，kg/（kW·h）;Mi為各設備電動機電能消耗，kW·h;smi和tmi為設備開啟和停轉的時間，h;Pmi為各設備部件運轉時的實際功率，kW。

Cre可采用式（4）進行計算，即：

式中：Ri為各設備電輔熱電能消耗，kW·h;rri為電輔熱加熱絲的條數;Pri為電輔熱加熱絲加熱時的實際功率，kW;Tri為電輔熱加熱絲的加熱時長，h。

物料碳排放（Coe）主要表征為上油系統上油時的DTY油劑消耗量，可采用式（5）進行計算，即：

式中：fo為DTY油劑對應的碳排放系數;Vo為上油輪轉速，r/min;co為單位輪轉的油劑消耗量，L;to為上油時長，h。

工藝碳排放（Cne）主要表征為DTY加彈過程中產生的油劑廢氣排放量Nnmhc，可采用式（6）進行計算，即：

式中：fg為油劑廢氣對應的碳排放系數;λ為以油劑廢氣排放形式的比例;k為油劑含量，以每噸POY絲為單位，m3/t;Go-poy為POY絲的消耗量，以單位時間計算，t/h。

綜上，可得整個加彈過程的碳排放指示量Gtotal，即：

式中：fi為各能源分別對應的碳排放系數;Ei為各能源消耗量。

1.2.3 加彈能量效率

文獻[20]提到：在機械加工過程中，傳統的能量效率、能量利用率及能量“投入-產出”之間的比能效率均可表征能量效率。在此基礎上，分析得到DTY加彈過程中加彈機耗能主要是機械傳動和熱箱加熱兩部分組成，加彈能效比函數可由式（8）表示，即：

式中：Emd為DTY機機械傳動帶來的電能消耗量，kW·h;Ehb為DTY機熱箱加熱帶來的電能消耗量，kW·h;Etotal為單臺DTY機的電能總消耗量，kW·h。

1.3 確定約束條件

DTY加彈過程中，關鍵工藝參數變量的取值界限受加工過程中的實際條件及經驗限制[13，18]，并且第二熱箱溫度小于第一熱箱溫度，各設備電動機功率不能大于其主電機額定功率，即：

2 分析方法

2.1 信噪比

信噪比（signal-to-noise ratio，S/N）在參數優化中占有重要位置，常用于作為評價質量特征值的關鍵指標，由其設計的評價指標具有強穩健性且產品質量特征值不易受干擾[20]。通常信噪比對于質量特征量有望大趨向和望小趨向的要求，考慮到滌綸低彈絲韌度及能量效率越大越好，因此應用信噪比的望大趨向，即：

碳排放量應用信噪比的望小趨向，即：

式中：每組試驗重復次數由n表示;第i次試驗數值由i表示，工藝目標值由yi表示。

2.2 改進綜合賦權的灰色關聯度分析

在滌綸低彈絲關鍵工藝參數多目標優化過程中，灰色關聯度分析法（grey relation analysis，GRA）首先確定原始數據矩陣，然后對數據作歸一化處理，以消除不同量綱間的差異性，進而計算與理想參考值之間的灰色關聯系數，最后得到灰色關聯度的計算結果[20]，操作步驟如下：

1）確定原始數據矩陣。將每組試驗數據序列進行編碼，分別代表DTY韌度、碳排放量、能量效率的原始數據序列，其中i（i=1，2，3）為指標;j（j=1，2，3，…，54）為試驗序號，構造原始數據矩陣Xi（j），即：

2）數據無量綱化處理。消除原始數據序列間因量綱不同而引起的計算復雜，采用式（13）和式（14）進行數據規范化處理，即：

指標具有望大趨向時，采用式（13）轉換：

指標具有望小趨向時，采用式（14）轉換：

式中：xi（j）為原始數據;Yi（j）為規范化數據。

3）數據差序列轉化。采用式（15）計算規范化數據序列間的數據差Δi（j），其中理想數據參考列用x0i表示，即：

4）確定灰色關聯系數。采用式（16）計算灰色關聯系數fi（j），其中φ為分辨系數，φ∈[0，1]，一般φ取0.5，即：

5）綜合賦權確定指標權重。早在20世紀90年代，Diakoulaki提出CRITIC賦權法，其基本思想是用標準差表征指標間的對比強度及用相關系數衡量指標間的沖突性來挖掘原始數據信息，以此作出科學評價[21]。但隨著科學研究的推進，相關研究表明，數據的變異程度由標準差映射卻存在大誤差與低準確性的缺點，并且因解構性不足將偏離具有差異水平原型的平均差，相反而言平均差在反映數據變動程度上更加客觀全面[21]。因此以平均差代替標準差改進CRITIC賦權法，用cj表示，即：

式中：平均差由j表示，指標之間的相關系數由ri（j）表示。

用熵權法彌補數據間的離散性，與改進的CRITIC賦權法相結合以獲取組合權重，從而達到更加完善的賦權效果，采用式（18）進行計算，最終的組合權重用wj表示，即：

6）確定灰色關聯度。采用式（19）得到灰色關聯度g（j），其中wi表示綜合權重，即：

應用灰色關聯分析方法，以信噪比修正后的原始數據作為試驗數據處理以得到各指標的灰色關聯度。將關鍵工藝參數與DTY韌度、碳排放量及能量效率之間的關聯轉化為關鍵工藝參數與灰色關聯度之間的關聯，進而擬合兩者之間的函數關系式，實現將DTY韌度最大、碳排放最低和能量效率最高的多目標優化向灰色關聯度最大的單目標優化轉化。

3 關鍵工藝參數優化

3.1 試驗因素區間確定及編碼

在1.1節的基礎上，將影響優化目標的關鍵工藝參數（Vo，Vl2，B，Ho，Th1，Th2）作為響應曲面優化模型的試驗因子，并確定試驗因子區間，如表1所示。

在表1中，由于不同的試驗因子量綱不同，因此需要對試驗因子區間進行水平編碼變換以消除影響，經變換操作后如表2所示。

3.2 響應曲面法試驗設計分析

響應曲面法（response surface methodology，RSM）是利用合理的試驗設計，借助數學及統計學技術，采用多項式回歸方程來擬合因素與響應值之間的函數關系，通過對回歸方程定量地分析各因素對響應值的影響，并考慮因素間交互耦合機理尋求最優參數組合，適用于解決非線性數據處理的相關問題[22-23]。

試驗過程中考慮的因素相對較多，經過對試驗因子進行水平編碼處理，可構建6因素3水平的DTY-RSM分析模型。基于此，借助Design Expert軟件，采用BBD（box-behnken design）進行試驗設計[23]。該方法為響應曲面試驗設計中最常用的設計方法之一，進而獲取54組3水平的試驗數據進行試驗，并利用式（2）～（7）核算不同工藝參數組合下1 h內DTY加彈過程的碳排放量，利用式（8）計算DTY加彈能量效率值ηee，利用式（10）和式（11）對試驗數據進行信噪比處理，結果如表3所示。

將表3的數據代入式（12）～（19）得到DTY韌度、碳排放量及能量效率值經規范化處理后信噪比數據，同時得到各指標的灰色關聯系數，如表4所示。灰色關聯度的計算公式如式（20）所示，即：

3.3 多目標優化響應曲面模型構建

RSM所擬合的預測模型連續，并考慮了隨機誤差，因其擁有在試驗條件尋優過程中可以連續對試驗的各個水平進行分析的特點，較優于只能對孤立試驗點進行分析的正交試驗設計[20-22]，其二次多項式回歸模型為：

式中：變量個數由c表示;xa、xb為第a個、第b個設計變量;回歸系數分別由θo、θa、θaa、θab表示，誤差由β表示。

DTY加彈生產關鍵工藝參數對優化目標的影響不只體現在單工藝效應，優化目標同樣受參數間的耦合效應及二次效應制約。基于此，結合表3及表4數據，借助Design Expert軟件的BBD試驗擬合得到油輪轉速（x1）、加工速度（x2）、牽伸比（x3）、油尺高度（x4）、第一熱箱溫度（x5）、第二熱箱溫度（x6）六因素對灰色關聯度的最小二乘估計的二階響應曲面模型，即：

g=0.65-0.025x1-0.046x2-0.01x3-0.001 532x4-0.064x5-0.037x6+0.001 606x1x2-0.019x1x3-0.01x1x4+0.024x1x5+0.014x1x6-0.008 82x2x3+0.004 581x2x4+0.004 098x2x5+0.003 513x2x6+0.002 407x3x4-0.012x3x5+0.008 082x3x6-0.008 609x4x5-0.000 031 54x4x6-0.009 359x5x6+0.016x21+0.013x22+0.007 099x23+0.006 068x24+0.029x25+0.003 322x26（22）

3.4 關鍵工藝參數交互作用效應分析

通過對二階響應曲面回歸模型的方差分析，各工藝參數對灰色關聯度的影響程度不同，其中油輪轉速、加工速度及第一、第二熱箱溫度具有顯著影響（P<0.000 1），同時，上述因素之間的交互作用效應明顯，具有較強的耦合作用。比如，由圖1可知，油輪轉速及加工速度取低值時灰色關聯度取高值;由圖2可知，加工速度與第一熱箱溫度取低值時灰色關聯度取高值;由圖3可知，油輪轉速與第一熱箱溫度取低值時灰色關聯度取高值，而灰色關聯度表征DTY韌度、碳排放量及加彈能量效率之間的耦合關系。基于此作推斷假設：進行綜合評價時在保證DTY質量品質的前提下，關鍵工藝參數值的設定保持低值狀態將更有效地降低碳排放量及提高能量效率。

3.5 關鍵工藝參數遺傳算法優化

根據前文理論分析，要使綜合優化目標達到最優，即DTY韌度最大、碳排放量最低及能量效率最高，則灰色關聯度越大越好。同時，基于3.4節的分析基礎上作出推斷假設，為實現進一步驗證，通過MATLAB R2018b軟件編寫遺傳算法（genetic algorithm，GA）程序對關鍵工藝參數繼而進行尋優，算法流程如圖4所示。設置種群規模200，采用輪盤賭選擇方式，交叉概率0.8，變異概率0.2，根據優化目標和約束條件，定義二次回歸函數的負值作為適應度函數（-g），隨機初始化種群，使用雙精度實數編碼染色體產生新個體，對新個體進行篩選評估，最終調整獲取最優個體值[19]，可得到一組最佳優化參數，即：油輪轉速（Vo）=0.4 r/min，加工速度（Vl2）=500 m/min，牽伸比（B）=1.7，油尺高度（Ho）=260 mm，第一熱箱溫度（Th1）=175 ℃、第二熱箱溫度（Th2）=145 ℃，算法迭代過程如圖5所示。

4 模型驗證分析

檢驗回歸模型的顯著性，結果如表5所示。其中，平方和由SS表示，自由度為df，均方由MS表示，統計量為F，顯著性概率為P。

二階響應曲面回歸模型判定系數R2=0.931 2，修正判定系數R2Adj=0.859 8。由表5可知，顯著性概率P<0.000 1<0.05，并且進一步驗證試驗數據的可靠性進行殘差分析。由圖6殘差概率分布可以看出，數據點基本逼近在一條直線上，說明所建立的二階響應面回歸模型具有良好的擬合性能，回歸模型具有顯著性，能表示不同工藝參數下的灰色關聯度。

在咸陽紡織企業試驗平臺將優化參數（PCo）與傳統參數（PCt）、優選參數（PCs）得到的結果進行比較分析，其中傳統參數（PCt）為本企業現有參數，即：（Vo）=0.5 r/min，加工速度（Vl2）=600 m/min，牽伸比（B）=1.55，油尺高度（Ho）=180 mm，第一熱箱溫度（Th1）=195 ℃、第二熱箱溫度（Th2）=150 ℃。而優選參數（PCs）則是對試驗數據進行灰色關聯分析進而通過響應曲面模型預測得到的最佳條件，即：油輪轉速（Vo）=0.4 r/min，加工速度（Vl2）=525 m/min，牽伸比（B）=1.67，油尺高度（Ho）=226 mm，第一熱箱溫度（Th1）=176 ℃、第二熱箱溫度（Th2）=154 ℃，在此基礎上搭載MATLAB仿真試驗平臺，測算不同工藝參數組合下綜合優化目標的各個響應值，驗證優化方法的可行性及有效性。具體試驗結果對比值如表6所示。

由表6中的試驗結果對比表明，優化參數得到的結果在碳排放量與能量效率表現上更佳，其中碳排放量分別降低了3.81%和0.43%，能量效率分別提高了2.43%和0.23%，在DTY韌度上優化參數及優選參數得到的結果較低于傳統參數。究其原因：考慮到碳排放量與能量效率比重在綜合目標優化過程中占比要大于DTY韌度，因此在進行關鍵工藝參數尋優時側重于減小碳排放量與提高能量效率，但優化參數得到的DTY韌度值損失量較小，仍滿足要求。

關鍵工藝參數值優化對比顯示，優化以DTY韌度、碳排放和能量效率為代表的綜合目標，在符合實際約束條件下，應選擇油輪轉速、加工速度及第一、第二熱箱溫度保持在相對低值，最終獲得了DTY韌度、碳排放和能量效率折中最優的DTY關鍵工藝參數集，以此降低加彈生產過程碳排放量、提高能量效率、減少能源消耗。

5 結 論

憑借碳足跡理論分階段確立了滌綸低彈絲加彈工藝的碳排放測算過程，采用信噪比與改進綜合賦權的灰色關聯度分析方法建立綠色工藝評估指標之間的關聯矩陣，根據影響程度大小賦予單指標權重，將多目標優化問題向單目標優化問題實現轉化。在此基礎上，應用響應曲面法進行BBD試驗設計，構建滌綸低彈絲關鍵工藝參數與綜合優化目標之間的回歸函數，并對參數間交互效應進行了分析與推斷，進而運用遺傳算法進一步對關鍵工藝參數尋優，獲得了在約束范圍內的最優參數組合。最后，通過模型驗證與分析，所構建的優化模型能夠實現對關鍵工藝參數值的優化，有助于獲取合理的制造與環境協調優化的工藝參數組合，改善滌綸低彈絲加工過程的綠色性，在保證產品質量的同時降低過程碳排放，提高能源利用效率。

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收稿日期： 20200409; 修回日期： 20201106

基金項目： 中國紡織之光科技教育基金會應用基礎研究項目（J201508）;中國紡織工業聯合會指導性計劃項目（2016076）;陜西省教育廳服務地方科學研究項目（16JF009）;陜西省重點研發計劃項目（2017GY-039）;西安市科技計劃項目（2017074CG/RC037（XAGC005））;西安工程大學研究生創新基金項目（chx2020021）

作者簡介： 邵景峰（1980），男，教授，博士，主要從事智能信息處理的研究。