具多个质量特性的印染生产过程参数优化研究

吴政治　李劲　李洪

摘要：为了改变印染厂依靠老师傅经验进行参数设置的现状，本文通过响应面法与遗传算法相结合来找出印染参数最优解。先利用响应面法建立质量特性与工艺参数间的回归函数关系，接着将其数学转换成总期望函数单一测量指标，并作为遗传算法中的适应值函数，最后通过遗传算法寻优来求出工艺参数的最优解。通过本文的研究，最终获得了最优的参数组合。

关键词：印染；多质量特性；响应面法；遗传算法；期望函数

中图分类号：TP301

文献标志码：B

文章编号：1009-265X（2017）02-0054-05

Abstract：This research combinate response surface method and genetic algorithm to optimize the result of printing and dyeing. At first establish the regress relation between quality characteristics and process parameters， and then converts multiquality characteristics to single index by expected function. Serving as fitness function of genetic algorithm， the index will find optimal solution of the process parameter by the genetic algorithm. Through the research we finally find a best solution of printing and dyeing.

Key words：Dyeing and Finishing； multiquality characteristics； response surface method； genetic algorithm； expectation function

目前，依靠老師傅个人经验进行加工生产仍然是国内印染企业普遍存在的现象，如果能构建一套标准的工艺参数设置，以实验的最优参数组合作为标准，可以不必仅依靠老师傅经验，也可使新员工在操作上有所依据，进而降低印染布料未达客户标准的情况发生。

臧勇等[1]分析了国内纺织品标准化领域存在的问题，对衡量印染产品质量的主要检测项目进行了介绍、分析，论述了检测项目的分类、实施依据、主要内容等；黄彩虹等[2]建立了印染外观质量和内在质量综合评价指标体系，提出印染质量综合评分法，并通过印染质量实例的评价，验证所建评价体系的可行性；Daneshvar等[3]以田口试验法应用在印染生产中，以绿色孔雀石做为印染原料，针对印染过程找出影响因子有：温度、pH值、着色时间、染剂浴比等，期望找出此染料的最好着色效果与优化参数组合。

多位学者的研究表明[48]，结合响应面法与遗传算法对企业生产过程参数进行优化，能得到较好的效果，但该方法应用于印染过程参数优化的研究还比较少。因此，本文将响应面法与遗传算法相结合来求解多质量特性的印染参数优化问题，以期能得到最优参数。

1研究方法

1.1研究流程

本文以浙江某印染厂锦纶的印染过程为研究对象。以绵纶布料的染色特性制定染剂与助剂处方，并将收集的实验数据按图1流程进行实证研究。

分四个阶段对印染业具多个质量特性的生产过程进行参数优化：第一阶段为收集相关实验数据；第二阶段使用响应面法建立自变量与质量特性间的回归模型，并将回归方程式转换成总期望函数作为遗传算法的适应值函数；第三阶段利用正交表实验进行演算法的参数设计，以得到遗传算法的最优参数设置值；第四阶段运用遗传算法将前述的适应值函数做为判断染色体的标准，经复制、交叉与变异的反复运算，获得隐藏于各个质量因子间的最优参数组合，并得到接近全域的最优解。

1.2应用响应面法建立回归模型

应用响应面法建立自变量与质量特性间的回归模型，并为一阶与二阶模型做适合性检验，最后将获得的回归方程式通过总期望函数转换成单一衡量指标，总期望函数为Di（x）=[（d1（1）d2（2）…dm（m））]1m，其中，Di（x）为第i个自变量的总期望函数值，di（i）为第i个质量特性的个别期望函数值，m为质量特性个数。

可分为以下几个步骤：

a）决定合适的实验设计配置。

b）建立适配一阶回归模型。

c）一阶回归模型的适合性检验。根据统计方法中的复判定系数（R2）、调整后判定系数（R2a）来检验回归模型中自变量与质量特性之间的相关程度。当R2值越接近1，表示回归模型中质量特性与自变量间相关程度较高。

d）二阶回归模型的适合性检验。根据中央复合设计实验的原理，将原本的实验数据加上轴点实验进行补充实验，并将实验结果输入DesignExpert软件，即可得二阶回归模型。

1.3正交实验获取遗传算法的参数设置值

首先，确认影响遗传算法运算的参数以及是否有无交互作用，并决定各因子的水平数，选择适当的正交表[9]，再根据正交表的配置进行实验以决定各因子的最优水平。

1.4运用遗传算法进行生产过程参数优化

将前述步骤中的多个质量特性的回归模型利用总期望函数转换成单一的测量指标，并作为遗传算法中的适应值函数。接着，通过遗传算法的复制、交叉与变异等不断反复，获得隐藏在质量因子间的最优参数组合。

2结果与讨论

2.1实例研究

通过与印染工程师讨论确定各因子水平与质量特性，表1、表2与表3为各因子与质量特性说明及水平组合。

使用正交表对表3中的4因子与水平进行实验设计，并将结果输入到DesignExpert软件中，从而获得了一阶函数。

2.2响应面法进行因子与质量特性分析

利用中央复合设计原理，对2.1中的实验增加轴点实验，相应各因子水平如表4所示，实验设计如表5所示。将所获得的实验结果输入到DesignExpert软件中，获得了二次函数。

通过判定系数发现一阶函数与二阶函数均符合标准，故本文列出二阶函数，Y1和Y2分别表示色差值与pH值的质量特性回归式，且R2为自变量（X）对质量特性（Y）总变异可解释的程度，自变量对质量特性（Y1）的解释变异达87.3%；自变量对质量特性（Y2）的解释变异达92.9%，其调整后R2也均符合标准范围。

2.3正交表实验与遗传算法

当利用响应面构建因子与质量特性关系后，再使用遗传算法来寻找输入参数间的最优组合，然而遗传算法寻优过程中，不同母体大小、交叉率、变异率等参数设置也会影响解的质量。因此本文通过正交实验衡量遗传算法中（A）母体大小、（B）交叉率、（C）变异率，各使用3种不同的水平大小，如表7。

2.4实验结果

利用上述遗传算法设置因子的水平组合，并使用全因子实验（共27次），进化迭代设为100次，结果当母体大小为30（水平3）、交配率为0.8（水平3）、突变率为0.6（水平3）时，所得结果最好。因此以此最佳水平组合反复进行10次遗传算法运算所得结果如表8所示。

由表9可知，在95%的置信区间下（0.672 9，0.690 3）的宽度相当紧密，表明此遗传算法具有再现性及较高的稳健性。

本研究利用总期望函数作为遗传算法的适应值函数，得到的最优参数分别为：均染剂1.173 mL，染色酸1.903 mL，着色温度96.137 3 ℃，染色浴比1∶20。

3结论

本文结合响应面法与遗传算法有效解决印染企业的多质量特性优化问题。首先，通過响应面法得到影响因子与质量特性间的回归方程式，并找出各因子与质量特性的关系；接着将总期望函数作为遗传算法的适应值函数；最后利用遗传算法的运算能力找出最优解，进而获得参数最优解。可将参数的最优解直接套入实际生产中，使印染企业构建一套标准的参数设置，将使工厂不再依靠测试得到合适的参数设置，从而使印染参数设置更加快捷、合理。

参考文献：

[1] 臧勇，金晓东，孙兴梅.印染产品标准发展及质量要求[J].北京服装学院学报（自然科学版），2014（2）：21-27.

[2] 黄彩虹，金福江，吴逢铁.运用层次分析法的印染质量综合评价方法[J].华侨大学学报（自然科学版），2009，30（1）：30-33.

[3] DANESHVAR N， KHATAEE A R， RASOULIFARD M H， et al. Biodegradation of dye solution containing Malachite Green： Optimization of effective parameters using Taguchi method[J]. Journal of Hazardous Materials， 2007，143（1-2）：214-219.

[4] HASAN K， TUNCAY E. Efficient warpage optimization

of thin shell plastic parts using response surface methodology and genetic algorithm[J]. Int J Adv Manuf Technol， 2006，27（5）：468-472.

[5] WANG J， WAN W. Optimization of fermentative hydrogen production process using genetic algorithm based on neural network and response surface methodology[J]. International Journal of Hydrogen Energy， 2009，34（1）：255-261.

[6] 文艺，钟文，柳玉起.冲压成形过程中拉延工艺参数的优化设计[J].塑性工程学报，2013，20（3）：31-36.

[7] 王宪成，郭猛超，胡俊彪，等.高原环境柴油机准维燃烧模型参数优化研究[J].汽车工程，2013，35（2）：111-115.

[8] 周长江，刘亚辉，吴长德.基于响应面法的平缝机刺布挑线机构动平衡优化[J].湖南大学学报（自然科学版），2013，40（8）：64-68.

[9] 茆诗松，周纪芗，陈颖.试验设计[M].2版.北京：中国统计出版社，2012.

（责任编辑：唐志荣）