结合响应面和改进粒子群对厂房烟尘浓度控制

蔡平, 殷雄, 余明俊, 漆启华, 姚道金

重庆理工大学学报(自然科学版) ›› 2024, Vol. 38 ›› Issue (12) : 224 -231.

重庆理工大学学报(自然科学版) ›› 2024, Vol. 38 ›› Issue (12) : 224 -231. DOI: CNKI:SUN:CGGL.0.2024-12-027

结合响应面和改进粒子群对厂房烟尘浓度控制

    蔡平, 殷雄, 余明俊, 漆启华, 姚道金
作者信息 +

Author information +
文章历史 +

摘要

为减少厂房正常工作时产生的高浓度烟尘对人体造成危害,提出一种基于响应面和改进粒子群的厂房烟尘浓度控制优化方法。首先,用单因素实验测定不同环境下的烟尘浓度,确定温度、气压、相对湿度和风速对烟尘浓度的影响。然后,采用Design Expert软件进行Box-Behnken实验设计,构建厂房环境因素对烟尘影响的实验设计方案,通过响应面分析得到烟尘与环境因素之间的拟合回归方程。最后,用改进的粒子群算法对烟尘与环境因素回归方程进行寻优,确定烟尘浓度最优控制方案。研究结果表明:温度、气压、相对湿度和风速对烟尘浓度的影响显著,烟尘浓度最小值为3.786 2 mg/m3,对应环境参数为温度26℃、气压970.2 hPa、相对湿度70%、风速1.25 m/s。通过控制厂房内温度、气压、相对湿度和风速,可将烟尘浓度控制在国标范围内,减少厂房高浓度烟尘对作业人员身体造成的危害。

关键词

烟尘浓度 / Box-Behnken实验设计 / 粒子群 / 响应面分析

Key words

引用本文

引用格式 ▾
蔡平, 殷雄, 余明俊, 漆启华, 姚道金. 结合响应面和改进粒子群对厂房烟尘浓度控制[J]. 重庆理工大学学报(自然科学版), 2024, 38(12): 224-231 DOI:CNKI:SUN:CGGL.0.2024-12-027

登录浏览全文

4963

注册一个新账户 忘记密码

参考文献

基金资助

国家自然科学基金地区基金项目(52365003);; 江西省重点研发计划项目(20212BBE51010);; 江西省主要学科学术和技术带头人培养项目(20232BCJ23027);; 江西省自然科学基金项目(20232BAB214045);; 国家重点研发计划项目(2022YFC3302205);; 中央高校基本科研业务费专项(2023RC38)

AI Summary AI Mindmap

197

访问

0

被引

详细

导航
相关文章

AI思维导图

/