譚棟, 文澤軍, 胡佳, 劉湛, 劉繼軍
(湖南科技大學(xué) 機(jī)械設(shè)備健康維護(hù)湖南省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,湖南湘潭 411201)
在水射流清洗中,射流基本參數(shù)的改變會影響清洗的效率。選擇的參數(shù)過小則不能徹底高效地清洗掉附著在基體表面的污垢,選擇的參數(shù)過大則會破壞掉基體結(jié)構(gòu),對產(chǎn)品造成損壞。而且清洗過程中過高的參數(shù)選擇對清洗所需要的成本要求也更高,所以一直以來,合理的清洗參數(shù)研究一直是研究的重點(diǎn)。射流的基本參數(shù)包括射流壓力、射流流量、流速、功率及反沖力等動(dòng)力學(xué)參數(shù)以及射流起始端長度、射流寬度等結(jié)構(gòu)參數(shù)。
目前,國內(nèi)外學(xué)者對水射流清洗方面的研究主要集中在射流清洗原理、射流參數(shù)優(yōu)化、射流噴嘴的參數(shù)優(yōu)化等方面。1974年日本學(xué)者Yanaida等[1]首先用幾何圖形描述了水射流的特征圖。捷克學(xué)者Hlavac等[2]曾推導(dǎo)出計(jì)算水射流在環(huán)境介質(zhì)中衰減的簡化模型;同時(shí)推導(dǎo)出了描述等價(jià)水射流結(jié)構(gòu)發(fā)展的關(guān)系式,并且推導(dǎo)出計(jì)算水射流橫斷面速度場的一組方程。Anirban等[3]在實(shí)驗(yàn)和數(shù)值模擬中確定了最佳的水射流清洗作業(yè),并在對射流壓力的模擬中得出射流周圍存在的氣體使得射流中心壓力沿軸線程線性衰減,其最佳射流距離為5倍射流直徑距離,26倍直徑外射流失去效果。薛勝雄[4]應(yīng)用Fluent軟件模擬的出結(jié)果指出射流周圍存在著真空,能使200MPa的工作壓力將射流速度提升到700~800 m/s,若射流的靶距能正好處于該加速區(qū)末端可以大大提高其打擊力,并且模擬得出最佳靶距為25 mm。Kunapom[5]研究了用3種不同類型的噴嘴(模糊射流噴嘴、扇形射流噴嘴、圓形射流噴嘴)來沖擊銀合金表面,評估其對表面特性的影響。陳玉凡[6]指出水射流對污垢的打擊力是通過射流的速度以及動(dòng)能來實(shí)現(xiàn)的,壓力為15~50 MPa內(nèi)能清洗城市排污管道和工礦企業(yè)物料輸送管道,熱交換器,硫酸鎂、冷凝器中的硅酸鹽等則需要100~150 MPa壓力才能清除。張?zhí)m芳[7]根據(jù)污垢的成分和特點(diǎn),結(jié)合高壓水射流沖蝕巖石的破碎機(jī)理,分析了兩類典型污垢的破碎機(jī)理,給出了高壓水射流清洗污垢的部分技術(shù)參數(shù)。Daniel等[8]經(jīng)過研究表明破碎坑的大小和形狀與高壓水射流的比長(射流長度與噴嘴直徑之比)和比壓(水流沖擊壓力與巖石抗壓強(qiáng)度的比值)有關(guān)。
本文在以上學(xué)者的研究基礎(chǔ)上,基于回歸正交組合試驗(yàn)對混凝土泵車水射流清洗參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。通過分析射流壓力、射流直徑、射流入射角度、靶距與清洗量之間的關(guān)系,構(gòu)建4個(gè)參數(shù)與清洗量之間的響應(yīng)面模型。以單位時(shí)間內(nèi)清洗量最大化為優(yōu)化目標(biāo),得出適用于廢舊混凝土泵車水射流清洗的一組最佳參數(shù),并用實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證其正確性。
在混凝土泵車再制造中的清洗作業(yè)中,水射流清洗頻繁應(yīng)用于清洗混凝土泵車表面所沉積的水泥積垢。水射流清洗作為近幾十年興起的一門技術(shù),以其高效無污染受到清洗行業(yè)的青睞。所謂高壓水射流清洗技術(shù),是將普通自來水通過加壓數(shù)百乃至數(shù)千個(gè)大氣壓,然后通過特殊的噴嘴(孔徑只有0.5~2.5 mm),以極高的速度(300~600 m/s)噴出的一股或多股能量高度集中的水流,該水射流以很強(qiáng)的沖擊動(dòng)能,連續(xù)作用在被清洗表面,從而使垢物剝離,達(dá)到清洗的目的。
水射流清洗裝置如圖1所示,其基本機(jī)構(gòu)參數(shù)分別有射流壓力P、射流直徑d、射流入射角度β、靶距l(xiāng),清洗量用污垢的重量表示。
圖1 混凝土泵車水射流清洗裝置
采用回歸正交組合試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法對水射流清洗射流直徑d、射流壓力P、入射角度β、靶距l(xiāng)等4個(gè)因數(shù)進(jìn)行正交設(shè)計(jì),四元二次回歸正交設(shè)計(jì)由25個(gè)試驗(yàn)點(diǎn)組成。m0是在中心點(diǎn)(0,…,0)處所做的實(shí)驗(yàn)次數(shù),本文取m0=1。查表的γ=1.414,確定各試驗(yàn)因素的上水平值、下水平值,各因素的零水平為變化間距。
表1 各因素水平編碼值
各因素水平編碼值見表1所示。根據(jù)回歸正交組合設(shè)計(jì)的要求,設(shè)計(jì)四元二次回歸正交組合設(shè)計(jì)方案如表2所示。運(yùn)用實(shí)驗(yàn)方法,測試單位時(shí)間內(nèi)清洗混凝土泵車風(fēng)冷器的清洗量。
根據(jù)回歸正交組合設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)矩陣計(jì)算表,可建立四元二次多項(xiàng)回歸方程為
根據(jù)結(jié)構(gòu)矩陣和計(jì)算表中的數(shù)據(jù),進(jìn)行回歸關(guān)系的顯著性檢驗(yàn),相關(guān)的F分布值為:
F檢驗(yàn)顯示:總回歸0.01顯著,說明射流壓力P,射流直徑d,入射角度β,靶距l(xiāng)與清洗量F之間存在顯著的回歸關(guān)系,其中 x1、x2、x3、x4、x1x2、x1x4、x2x4均達(dá)到 0.01 顯著,而互作 用 項(xiàng) x1x3、x2x3、x3x4均 不顯著。則式(1)可優(yōu)化為y=9.309+4.429x1+1.390x2+
由二次項(xiàng)中心公式可得
將式(3)帶入式(2)可得
表2 四元二次回歸正交組合設(shè)計(jì)方案表
將式(3)代入式(2),得射流參數(shù)對清洗效率影響的響應(yīng)面模型為
由射流參數(shù)對清洗效率影響的響應(yīng)面模型式(6)可以建立混凝土泵車水射流清洗優(yōu)化模型為:
運(yùn)用Matlab編程求出式(7)的極大值,相對應(yīng)的P、d、l、β的值就是優(yōu)化后的最佳值,該點(diǎn)參數(shù)值使得清洗量達(dá)到最大。計(jì)算結(jié)果可得 P=0.65、d=2.4、l=3.5、β=0.79,即射流壓力為65 MPa,射流直徑為2.4 mm,靶距為350 mm,入射角度為79°。
優(yōu)化模型求解得出的一組參數(shù)為P=65、d=2.4、l=350、β=79,原始參數(shù)為 P=50、d=2.0、l=22.0、β=90。經(jīng)過現(xiàn)場清洗實(shí)驗(yàn),獲得了優(yōu)化模型與原始模型下的混凝土泵車風(fēng)冷器上清洗量數(shù)據(jù)。
1)選取二塊重量為15 kg、尺寸為400 mm×250 mm×10 mm混凝土泵車上的風(fēng)冷器,編號為A和B,用濕的混凝土對其表面分別進(jìn)行均勻涂刷,涂刷厚度為(3±1)mm,稱其重量,晾干待用。
2)設(shè)定好而種不同參數(shù),靶距以及入射角度確定后將噴頭固定,采用50 mm/s的速度從上至下沖洗。風(fēng)冷器A表面用優(yōu)化前參數(shù)沖洗,風(fēng)冷器B表面用優(yōu)化后參數(shù)沖洗。相同時(shí)間(500 s)后清洗結(jié)束晾干稱其重量。具體清洗過程。
清洗500 s后風(fēng)冷器A、B表面如圖2所示。
由圖2可知兩種參數(shù)條件下水射流清洗均能有效地去除附著在混凝土泵車風(fēng)冷器上面的水泥污垢,然而B組實(shí)驗(yàn)的清洗更為干凈,效率更高。對A、B二組實(shí)驗(yàn)進(jìn)行定量分析,
表3 對比實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)
由表3可以得出A組實(shí)驗(yàn)被去除的污垢重量為 3.45 kg,B 組實(shí)驗(yàn)被去除的污垢重量為4.23 kg?;炷恋拿芏葹?.4×103kg/m3?;炷梁穸冉y(tǒng)一為3×10-3mm??梢杂?jì)算A組實(shí)驗(yàn)的去除風(fēng)冷器表面混凝土污垢面積為0.479 2 m2,B組實(shí)驗(yàn)的去除風(fēng)冷器表面混凝土污垢面積為0.587 5 m2。優(yōu)化后清洗的效率提高18%。
本文采用四元二次回歸正交組合試驗(yàn)設(shè)計(jì),分析射流壓力、射流直徑、射流入射角度、靶距作為影響混凝土泵再制造清洗量的四個(gè)因素,構(gòu)建了混凝土泵車再制造清洗量響應(yīng)面模型,以此為基礎(chǔ),建立了混凝土泵再制造水射流清洗優(yōu)化模型,運(yùn)用MATLAB軟件進(jìn)行了優(yōu)化,得到了以清洗量最大化為目標(biāo)的混凝土泵車再制造水射流參數(shù)優(yōu)化結(jié)果。最后,采用對比實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,優(yōu)化后清洗效率提高18%。
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