李兵,李為寧,宋揚(yáng)揚(yáng),孫長(zhǎng)應(yīng)
1. 安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)工學(xué)院,安徽 合肥 230036;2. 安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)茶樹生物學(xué)與資源利用國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,安徽 合肥 230036;3. 安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)茶與食品科技學(xué)院,安徽 合肥 230036
人工炒制珠茶是在傾斜的炒鍋中進(jìn)行的,雙手在鍋中翻炒,主要依靠手心向上的轉(zhuǎn)動(dòng)及向下的重壓進(jìn)行,向上的轉(zhuǎn)動(dòng)可使茶葉拋揚(yáng)以利于水分散發(fā),而向下的重壓可加大茶葉物料的內(nèi)摩擦力以利于茶葉成形[1]。雙鍋曲毫機(jī)是加工珠茶的關(guān)鍵裝備,其加工的綠茶緊結(jié)顯毫,色澤翠綠[2]。其原理是運(yùn)用弧形炒板模擬手工炒制的過(guò)程,從機(jī)構(gòu)學(xué)的角度分析,是運(yùn)用曲柄搖桿機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)類似于手工炒制珠茶向上拋揚(yáng)茶葉和向下重壓茶葉成形的兩個(gè)關(guān)鍵動(dòng)作。
蟻群算法是人們受到自然界中真實(shí)的螞蟻群體行為的啟發(fā)而提出的智能仿生算法,屬于隨機(jī)搜索算法,最早由意大利學(xué)者Dorigo M提出[3-4]。蟻群算法與粒子群算法、遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法等是利用仿生學(xué)原理應(yīng)用于計(jì)算機(jī)算法。與傳統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計(jì)算法相比,由于蟻群算法充分利用正反饋原理,后期具有較快的收斂速度。初期主要應(yīng)用于路徑規(guī)劃問(wèn)題[5-9]、調(diào)度問(wèn)題[10]、TSP問(wèn)題[11]等領(lǐng)域,近年來(lái)在機(jī)械優(yōu)化設(shè)計(jì)領(lǐng)域也得到充分重視[12-15]。本文通過(guò)蟻群算法對(duì)雙鍋曲毫機(jī)的關(guān)鍵設(shè)計(jì)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì),以提高工藝性能、生產(chǎn)效率及成茶品質(zhì)。
雙鍋曲毫機(jī)最早出現(xiàn)于安徽省黃山市,主要用于黃山松蘿、涌溪火青等顆粒形茶葉的做形工序,其原理是利用電炒鍋代替柴火鍋,以電機(jī)帶動(dòng)的弧形炒板以一定角度范圍的擺動(dòng)來(lái)模擬人手炒制珠茶的過(guò)程,其結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)圖如圖1所示,左側(cè)為俯視圖,右側(cè)為側(cè)視圖。機(jī)器主要由減速電機(jī)、主動(dòng)帶輪、從動(dòng)帶輪、左右對(duì)稱布置的電炒鍋、曲柄、連桿、搖桿、炒板支架、炒板及溫控裝置等組成,關(guān)鍵技術(shù)參數(shù)見表1。其工作過(guò)程為:減速電機(jī)帶動(dòng)主動(dòng)帶輪轉(zhuǎn)動(dòng),通過(guò)皮帶傳動(dòng)帶動(dòng)從動(dòng)帶輪,并帶動(dòng)與從動(dòng)帶輪共軸安裝的曲柄勻速轉(zhuǎn)動(dòng),進(jìn)而通過(guò)曲柄搖桿機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)弧形炒板的擺動(dòng),搖桿與炒板支架通過(guò)平鍵聯(lián)接,從而帶動(dòng)固定在炒板支架上的弧形炒板擺動(dòng),推動(dòng)茶葉在炒鍋中翻炒,在炒板及鍋壁的擠壓作用下,茶葉之間內(nèi)摩擦力加大,茶葉卷曲并逐步形成球狀,在炒板進(jìn)程的前半行程,炒板為加速度增加的加速運(yùn)動(dòng),對(duì)茶葉的擠壓作用明顯,翻茶作用較弱;在炒板進(jìn)程的后半行程,炒板為加速度減小的加速運(yùn)動(dòng),對(duì)茶葉的擠壓作用相對(duì)減弱,且在炒板進(jìn)程時(shí),茶葉速度達(dá)到最大值;當(dāng)炒板回程時(shí),茶葉失去炒板支承,此時(shí)茶葉只受鍋底支持力及重力的作用,茶葉在鍋中做類似于拋體運(yùn)動(dòng),由于下部與鍋底接觸的茶葉速度較大,在空中留滯時(shí)間相對(duì)于上部茶葉較長(zhǎng),上部茶葉迅速落入鍋底,而原先下部的茶葉落在了上方,從而實(shí)現(xiàn)了翻茶。
圖1 雙鍋曲毫機(jī)結(jié)構(gòu)圖Fig. 1 Structure diagram of double-pan roasting machine
表1 雙鍋曲毫機(jī)主要技術(shù)參數(shù)Table 1 Main design parameters of double-pan roasting machine
目前雙鍋曲毫機(jī)多靠經(jīng)驗(yàn)設(shè)計(jì),炒板傳動(dòng)角較小,運(yùn)動(dòng)性能不佳,存在運(yùn)動(dòng)卡滯及較大振動(dòng)及噪音,影響成品茶品質(zhì)。
蟻群的覓食行為是一種集體行為并通過(guò)信息正反饋進(jìn)行,最終結(jié)果為引導(dǎo)蟻群尋找到1條由巢穴到食物源的最短路徑。螞蟻在所經(jīng)過(guò)的路徑上留下?lián)]發(fā)性的分泌物(信息素),其他螞蟻在覓食的過(guò)程中能夠感知這種信息素的存在與濃度,向信息素濃度高的方向移動(dòng),信息素濃度較高則會(huì)吸引較多的螞蟻,此路徑的信息素濃度會(huì)更高同時(shí)螞蟻更多,以致形成正反饋,最終引導(dǎo)蟻群找到最優(yōu)路徑[11-12]。對(duì)于函數(shù)優(yōu)化問(wèn)題,設(shè)目標(biāo)函數(shù)為:
在初始尋優(yōu)區(qū)間[a,b]內(nèi)的 m等分處設(shè) m個(gè)人工螞蟻,其轉(zhuǎn)移概率可用下式表示:
式中Δτj:本次循環(huán)邊界ij信息量的增量;Q為正常數(shù)(0<Q<10 000);ρ:揮發(fā)系數(shù)(0<ρ<1);Lj:本次循環(huán)走的路徑長(zhǎng)度。
蟻群算法程序流程如圖2,由于運(yùn)用正反饋,搜索過(guò)程較快收斂,更易逼近最優(yōu)解,單一個(gè)體通過(guò)釋放信息素來(lái)改變周圍的環(huán)境,個(gè)體間通過(guò)環(huán)境進(jìn)行間接地通訊,以利于每個(gè)個(gè)體感知周圍環(huán)境的實(shí)時(shí)變化。算法采用分布式計(jì)算方式,提高了算法的計(jì)算能力和運(yùn)行效率。啟發(fā)式的概率搜索方式不容易陷入局部最優(yōu),易于尋找到全局最優(yōu)解。
雙鍋曲毫機(jī)的傳動(dòng)機(jī)構(gòu)是曲柄搖桿機(jī)構(gòu),如圖3所示,搖桿與炒板支架共軸安裝,實(shí)現(xiàn)炒板在一定角度范圍內(nèi)的搖擺來(lái)實(shí)現(xiàn)炒茶,屬平面四桿機(jī)構(gòu),由于是利用機(jī)構(gòu)來(lái)模擬人工炒茶的過(guò)程,與其他通用四桿機(jī)構(gòu)在設(shè)計(jì)上有所不同,除了考慮到機(jī)構(gòu)的運(yùn)動(dòng)學(xué)特性外,還要滿足炒茶工藝的要求,如炒板擺角、擺速等。為避免產(chǎn)生過(guò)多碎茶,要求炒板運(yùn)動(dòng)平順,不能有卡滯、振動(dòng),所以對(duì)機(jī)構(gòu)的最小傳動(dòng)角具有較高的要求,優(yōu)化設(shè)計(jì)數(shù)學(xué)模型以最小傳動(dòng)角最大化為目標(biāo)函數(shù),通過(guò)建立約束條件加以約束來(lái)滿足制茶工藝要求。
雙鍋曲毫機(jī)多采用Ⅰ型曲柄搖桿機(jī)構(gòu),其桿長(zhǎng)滿足lAB2+lAD2<lBC2+lCD2,當(dāng)曲柄與機(jī)架重疊共線時(shí)有最小傳動(dòng)角[16]。
圖2 蟻群算法程序流程圖Fig. 2 Program flow chart of ant colony algorithm
圖3 曲柄搖桿機(jī)構(gòu)示意圖Fig. 3 Schematic diagram of crank rocker mechanism
γmin=δmin<180°-δmax,此時(shí)機(jī)構(gòu)的最小傳動(dòng)角為[17]:
式中:lAB:曲柄長(zhǎng)度(mm);lBC:連桿長(zhǎng)度(mm);lCD:搖桿長(zhǎng)度(mm);lAD:機(jī)架桿長(zhǎng)度(mm);δmax:連桿搖桿最大夾角(o);γmin:最小傳動(dòng)角(o)。
雙鍋曲毫機(jī)的其中機(jī)架桿長(zhǎng)度為320 mm,則設(shè)計(jì)參數(shù)有:
目標(biāo)函數(shù)的建立主要能夠反應(yīng)機(jī)構(gòu)的運(yùn)動(dòng)性能,避免較大的摩擦或機(jī)構(gòu)運(yùn)動(dòng)卡滯、振動(dòng)與噪音,應(yīng)尋求最小傳動(dòng)角最大化。故目標(biāo)函數(shù)為:
曲柄搖桿機(jī)構(gòu)的約束條件主要有:
曲柄搖桿機(jī)構(gòu)存在條件:
lAB+lAD<lBC+lCD
lAB+lCD<lAD+lBC
lAB+lBC<lCD+lAD
lAB<lBC
lAB<lCD
lAB<lAD
雙鍋曲毫機(jī)要求搖桿擺角為90~110o之間,以完成炒茶動(dòng)作,則通過(guò)作圖法可知:200<lAB<250,333<lBC<459,292<lCD<380。
優(yōu)化設(shè)計(jì)數(shù)學(xué)模型標(biāo)準(zhǔn)化為:
g1(x)=x1+320-x2-x3<0
g2(x)=x1-320+x3-x2<0
g3(x)=x1-320+x2-x3<0
g4(x)=x1-x2<0
g5(x)=x1-x3<0
g6(x)=x1-320<0
g7(x)=x12+3202-x22-x32<0
g8(x)=200-x1<0
g9(x)=x1-250<0
g10(x)=333-x2<0
g11(x)=x2-459<0
g12(x)=292-x3<0
g13(x)=x3-380<0
運(yùn)用 Matlab語(yǔ)言編制了蟻群算法的雙鍋曲毫機(jī)曲柄搖桿機(jī)構(gòu)的優(yōu)化設(shè)計(jì)程序,并在intel Pentium Dual E2220,RAM為4 G的PC上運(yùn)行,對(duì)雙鍋曲毫機(jī)的曲柄長(zhǎng)度lAB、連桿長(zhǎng)度lBC、搖桿長(zhǎng)度lCD等進(jìn)行了計(jì)算,程序運(yùn)行結(jié)果如圖4。
為了驗(yàn)證結(jié)果的正確性,在安徽省宣城市華陽(yáng)茶機(jī)有限公司進(jìn)行了驗(yàn)證試驗(yàn),試驗(yàn)原料為含水率為 65%炒青揉捻葉 140 kg,進(jìn)行 10次試驗(yàn)取平均值,每次投葉7 kg,在優(yōu)化前后的雙鍋曲毫機(jī)進(jìn)行炒茶試驗(yàn),當(dāng)茶葉含水率為20%時(shí)出鍋。主要考查優(yōu)化設(shè)計(jì)前后雙鍋曲毫機(jī)的珠茶成形率、振動(dòng)引起的噪音及碎茶率的測(cè)定,以上指標(biāo)與雙鍋曲毫機(jī)的運(yùn)動(dòng)性能相關(guān),優(yōu)化前后試驗(yàn)樣機(jī)如圖5所示,優(yōu)化前后成品茶如圖6所示。
珠茶成形率的測(cè)定:在雙鍋曲毫機(jī)正常工作一個(gè)作業(yè)工序(40 min)后,人工分揀出珠茶合格品稱重,重復(fù)10次取平均值,珠茶成形率按下式進(jìn)行計(jì)算:
式中,ξZ為雙鍋曲毫機(jī)珠茶成形率;Wfx為分揀后不合格品質(zhì)量(g);We為茶樣總質(zhì)量(g)。
圖4 計(jì)算程序運(yùn)行結(jié)果Fig. 4 The running results of computing program
噪音的測(cè)定:采用fluke 945噪音計(jì),按照機(jī)器噪音測(cè)量標(biāo)準(zhǔn)(DIN 45635-61-1990)進(jìn)行測(cè)量,試驗(yàn)結(jié)果見表2。
碎茶率的測(cè)定:按照標(biāo)準(zhǔn) GB/T 8311—2013進(jìn)行測(cè)量,稱取茶葉試樣100 g,倒入篩孔直徑1.25 mm的碎茶篩進(jìn)行篩分,測(cè)量篩下碎茶質(zhì)量,并按下式進(jìn)行計(jì)算。
式中,δ:碎茶率;m1:篩下碎茶質(zhì)量(g);m:茶葉試樣質(zhì)量(g)。
驗(yàn)證試驗(yàn)結(jié)果如表2所示。當(dāng)機(jī)構(gòu)的最小傳動(dòng)角較小時(shí)會(huì)出現(xiàn)運(yùn)動(dòng)卡滯現(xiàn)象,造成振動(dòng)及噪音加大,炒板對(duì)茶葉在制品的沖擊作用加大,出現(xiàn)過(guò)多碎茶。優(yōu)化后雙鍋曲毫機(jī)的最小傳動(dòng)角增加,其運(yùn)動(dòng)平順性改善,振動(dòng)及噪音減小,同時(shí)成品茶質(zhì)量有所提高。
表2 雙鍋曲毫機(jī)關(guān)鍵參數(shù)優(yōu)化結(jié)果Table 2 Optimization parameters of double-pan roasting machine
圖5 優(yōu)化前后試驗(yàn)樣機(jī)Fig. 5 Experimental prototype before and after optimization
圖6 優(yōu)化前后茶樣Fig. 6 Tea samples before and after optimization
雙鍋曲毫機(jī)是珠茶加工的關(guān)鍵裝備,傳統(tǒng)以經(jīng)驗(yàn)法或類比法進(jìn)行相關(guān)傳動(dòng)機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì),振動(dòng)噪音較大,影響機(jī)具的可靠性與耐久性。本文以雙鍋曲毫機(jī)的最小傳動(dòng)角最大化為設(shè)計(jì)目標(biāo),以運(yùn)動(dòng)學(xué)關(guān)鍵參數(shù)為設(shè)計(jì)參數(shù),建立了優(yōu)化設(shè)計(jì)模型,利用 Matlab編制了基于蟻群算法的優(yōu)化設(shè)計(jì)程序,并進(jìn)行了驗(yàn)證試驗(yàn),優(yōu)化結(jié)果表明,曲柄長(zhǎng)度200 mm,連桿長(zhǎng)度333 mm,搖桿長(zhǎng)度 310 mm,機(jī)架桿長(zhǎng)度 320 mm時(shí),與優(yōu)化前相比,最小傳動(dòng)角由 14.6o增加到21.1o,噪音由75 dB減小到70 dB,珠茶成形率由84%增加到92%,碎茶率由8.6%下降到7.2%,本研究可以為相關(guān)茶葉機(jī)械設(shè)計(jì)提供理論借鑒。