DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 试验及结果分析 将提出的MCEM算法与CEM算法、ACE算法和RX算法进行比较，来验证提出算法的优越性。实验中所用高光谱数据来自美国RIT (Rochester Institute of Technology， RIT)大学的高光谱目标检测项目。高光谱图像大小为280 *800，包含126个波段，光谱范围为400~2500 nm。高光谱图像全景如图2所示。 4.1. 成高光谱试验 截取图2中右下角200 *200区域的绿色森林区作为背景，如图3所示。数据集中存在一白色色汽车标准光谱。白色汽车如图4所示。我们选取几处绿色区域的光谱求取平均值，作为绿色背景光谱。我们把背景光谱和汽车标准光谱按一定的比例线性混合，并加入噪声作为伪装目标。伪装目标光谱合成公式如下： t = ( c a r + n * b a c ) / ( n + 1 ) + s a (8) car为汽车的标准光谱，bac为背景光谱，sa为噪声，通常为高斯白噪声。此处我们取n = 6。目标植入坐标分别为(50， 50)、(50， 100)、(50， 150)、(100， 50)、(100， 100)、(100， 150)、(150， 50)、(150， 100)、(150， 150)。背景光谱、汽车标准光谱和伪装目标光谱如图5所示。 图1. MCEM算法流程图 图2. 高光谱全景图 图3. 绿色区域 图4. 白色汽车 图5. 目标、背景归一化后光谱 分别使用RX算法、ACE算法、CEM算法和MCEM算法对目标进行检测。检测结果如图6所示。从图6中我们可以看到，因为伪装目标光谱与背景光谱相似度极高，达到了0.99，以至于RX算法完全不能识别出目标；而ACE算法优于RX算法，但目标埋没于背景中，对于目标检测的作用不大。CEM算法对背景有着较好的抑制能力，目标光谱的输出结果均高于背景值，但是因为自相关矩阵的计算中涉及到目标光谱，因此目标也受到了抑制，而有些背景反而得到增强，一些背景的输出值甚至超过了0.2。提出的CEM算法对背景有很好的抑制效果，同时增强了目标。 图6. 四种算法的检测结果 相比接受器操作特性(Receiver Operating Characteristic， ROC)曲线来说，ROC曲线下面积(Area Under roc Curve， AUC)值能更好地衡量算法的性能。AUC值越大，表示算法检测效率越高。AUC值可以更好地定性显示算法检测能力大小。为更好地定量分析算法的优劣性，我们使用AUC值和算法运行时间来评判算法的优劣性。 表1为图6对应算法检测结果的AUC值和算法运行时间。算法的AUC值与图6检测结果一致，四种算法的检测效果由好到坏依次为：MCEM算法、CEM算法、ACE算法和RX算法。MCEM算法结果明显优于CEM算法，虽然MCEM算法需要更多时间，但MCEM算法能有效地抑制背景，消耗一定的时间从而提高检测精度是有意义的。 Table 1 Comparisons of algorithmic performanc RX算法 CEM算法 ACE算法 MCEM算法 AUC 0.999974942 0.999974981 0.999974968 0.999974986 运行时间 0.933461 1.271415 1.462738 1.716750 表1. 算法性能对比图 4.2. 真实高光谱试验 在图2中，我们截取含有目标的区域，如图7所示。目标为一黄色织物，如图8所示。 图7. 目标所在区域图 图8. 黄色织物目标 为验证算法的有效性，分别使用ACE、CEM、未加对数算子的MCEM和MCEM算法对图像进行目标检测。目标检测结果如图9所示。 由图9可以看出，ACE算法可以对背景进行有效地抑制，但是目标附近的像元也被极大地增强，因此ACE算法识别出的目标点比实际的目标点面积大。CEM算法可以有效地识别目标，并有效地限制背景输出，但是有些背景像元点输出明显高于周围像元输出。而未加对数算子的MCEM算法检测结果与CEM算法检测结果，几乎一模一样。说明不增加对数算子的MCEM算法对单个目标的识别效果与CEM算法相比，没有得到有效地改善。而MCEM算法检测结果对CEM中的突出点也有较好地抑制。与传统算法相比，MCEM算法对单个目标的检测也有不错的性能。在该实验中，各算法的AUC值和运行时间如表2所示。 图9. 各算法目标检测结果图 Table 2 Comparisons of algorithmic performanc ACE算法 CEM算法 未加对数算子的MCEM算法 MCEM算法 AUC 0.9978 0.9984 0.9984 0.9986 运行时间 0.365457 0.304341 0.342657 0.368282 表2. 算法性能对比图 由表2可知，CEM算法运行时间少于ACE算法，而CEM算法AUC值大于ACE算法的AUC值，可看出在该实验中，CEM算法优于ACE算法。未加对数算子的MCEM算法AUC值与CEM算法AUC值相同，但其运行时间明显高于CEM算法，故未加对数算子的MCEM算法对小目标的识别效果比CEM算法差。MCEM算法的运行时间大于CEM算法运行时间，但MCEM算法AUC值高于CEM算法的AUC值，即MCEM算法消耗更多的时间来保证算法的检出率，同时降低算法的虚警率，这对我们来说是可以接受的。
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user: 5. 结论 本文通过光谱重排、一阶微分增大光谱的差异性，寻找疑似目标，从而改善自相关矩阵，并通过加入对数算子抑制背景，极大提高了目标检测准确性，同时也保证了算法对大面积目标和小目标检测的实用性。但该算法还有一定的局限性：一、该算法需要以目标光谱为基准对数据进行重排，因此对目标光谱的要求较高，然而目标光谱有时很难得到。二、该算法通过光谱重排、一阶微分增大相似光谱的差异性，当通过上述步骤后，还是无法降低目标光谱和背景光谱的相似度时，该算法效果不明显。
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user: 摘 要 主蒸汽隔离阀执行机构的空气减压阀在核电厂运行期间易出现卡涩现象，严重影响核电厂机组的稳定运行。本文通过对减压阀工作原理和运行受力状态进行分析，发现造成阀门卡涩的原因有阀门结构缺陷、设计选型不当、制造精度低、配合间隙大、耐磨性能差。为了彻底解决减压阀卡涩问题，采用新型空气减压阀代替原阀门，并对新阀进行了结构分析和性能试验，结果表明替代阀门结构设计合理、关键部件选材合适、各项性能优异，且消除了阀门卡涩隐患，能够代替原阀门执行安全功能，保证了主蒸汽隔离阀的稳定运行，具有广泛推广价值。 关键词 :空气减压阀，卡涩，原因分析，替代 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 核电厂主蒸汽隔离阀(简称“MSIV”)分别位于压水堆核电厂三根主蒸汽管道上，用于正常工况和主蒸汽管线破裂事故下主蒸汽管线的隔离，为电厂系统运行提供安全控制。主蒸汽隔离阀包括阀门本体、驱动机构及控制系统三大部分，其中驱动机构是主蒸汽隔离阀的可靠性保障，MSIV空气减压阀位于驱动机构的油回路，主要为驱动机构的气动油泵提供气源，驱动气动泵以维持驱动机构的油压使主蒸汽隔离阀保持开启位置。 目前国内外对核电厂MSIV快关时间的研究较为广泛，但对MSIV驱动机构各部件的缺陷分析和运维情况研究较少 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] 。某核电厂MSIV执行机构空气减压阀在电厂日常运行中，多次因阀门卡涩导致压力调节不稳定，影响到设备正常运行。核电厂通常采用在线更换阀门和更换活塞材质的方式进行处理，但不能从根本上解决卡涩问题 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] 。 本文通过对空气减压阀的卡涩原因进行分析，提出了采用新型号空气减压阀以代替原阀门的策略，并对新型阀门的关键性能进行试验验证，以确保新型阀门的可靠性，保证主蒸汽隔离阀满足其应有的功能，保证核电厂的安全稳定运行。
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user: 2. MSIV空气减压阀功能和运行原理 2.1. MSIV空气减压阀结构及功能介绍 MSIV空气减压阀为活塞式减压阀，其结构如图1所示。 MSIV空气减压阀的功能是将上游压缩空气减压至系统所需压力，在输入压力范围(0.78~1.0 MPa)及相应的流量范围内，使输出空气压力稳定在0.32~0.38 MPa，给MSIV驱动机构的气动油泵提供气源，驱动气动油泵以维持驱动机构的油压，使MSIV保持在开启位置。 2.2. 工作原理 减压阀的工作原理分为减压和稳压两部分，减压过程是通过弹簧自动平衡介质压力从而调整阀瓣开度，对流体介质产生局部阻力节流，将进口的高压力降至所需要合适的出口压力。稳压过程是利用弹簧力与出口压力的平衡保持出口压力不变。 为了直观描述MSIV空气减压阀的工作原理，以下将结合阀门在减压和稳压阶段中的受力分析进行说明。受力简图如图2所示。 图1. MSIV空气减压阀结构示意图 图2. MSIV空气减压阀受力示意图 由于阀芯外部与内部面积基本相同，且减压阀后压力基本相同，所以减压后的空气作用在阀芯上的力与减压后的空气作用在阀芯内部的力这两个力互相抵消。F r1 和F r2 均为部件运动时产生的摩擦阻力，此外，该摩擦力分为动摩擦力和静摩擦力，在减压阀减压调节中和稳压阶段下F 阻 并不相同。因摩擦阻力的方向不确定所以在图2中未注明方向。 减压阶段： 通过顺时针旋转调节螺钉，使减压阀的调节弹簧产生压缩，调节弹簧产生的推力F 1 直接作用在活塞上，这个推力使活塞、阀瓣向下运动，并克服滑动部件产生的动摩擦力(F 阻 ) 、阀瓣弹簧压缩弹力(F 2 )、进口压力对阀瓣形成的压力(F 3 )、出口压力对活塞的作用力(F 4 )，从而打开减压阀阀瓣，使阀前介质经过阀瓣流向阀后。该阶段受力分析方程如下： 进气减压时： F 1 > F 2 + F 3 + F 4 + F 阻 (1) 稳压阶段： 当阀后压力升高到一定程度时，这个推力与预调的弹簧力平衡。当阀后压力(F 4 )继续升高时，这个推力将大于预调的弹簧力，推动活塞向上运动，阀门阀瓣在阀瓣弹簧压缩弹力(F 2 )作用下向上运行，从而关闭减压阀阀瓣。此时减压阀下游的空气通过阀门固定架上的排气孔释放到空气中，直至下游压力降低至设定值后活塞回到原位置并停止排气。该阶段受力分析方程如下： 定值稳压时： F 1 + F 阻 = F 2 + F 3 + F 4 (2) 排气泄压时： F 1 + F 阻 < F 2 + F 3 + F 4 (3) 从减压阀的工作原理看，减压阀活塞下的介质压力与调节弹簧的压缩弹力始终处于动态平衡状态，活塞的上下运动带动阀杆上下运动，阀瓣的开度处于动态变化，是一个动平衡过程。从减压阀工作原理的受力分析，可以直观的判断影响阀门稳定运行的因素有：调节弹簧的力学性能、滑动部件之间产生的摩擦力。
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user: 3. MSIV空气减压阀卡涩原因分析 某核电厂MSIV空气减压阀在机组1个换料周期内发生过12次卡涩问题。此外，调查中还发现，该型号MSIV空气减压阀在国内外其他核电厂内均存在阀门压力失调故障。选取某核电厂多组曾出现卡涩的阀门为研究对象，根据该型号空气减压阀的设计结构，制造工艺、运行状态等进行分析，以确定阀门卡涩的原因。 3.1. 结构设计分析 MSIV空气减压阀采用单弹簧式调压，对该调节弹簧进行性能测试(图3)知，该调节弹簧刚度K约为200 N/mm，现场实测活塞有效直径为D 0 ，假设活塞上部压差变化为ΔP，弹簧位移变化率为Δξ，则有： 图3. 调节弹簧加载性能曲线图 Δ ξ = K × Δ P π × ( D 0 2 ) 2 (4) 根据式(4)可知，活塞上部压差与弹簧变形的变化率Δξ为1.45 bar/mm。即调节弹簧较小的压缩量会引起较大的压力变化。初步判定该减压阀选取弹簧刚度偏大、活塞调节行程短。 此外，核电厂在日常运行期间，MSIV空气减压阀因设备厂房温度、驱动机构油回路异常等原因需快速调节稳压，对减压阀灵敏度要求较高。而活塞式减压阀的特点为耐压能力高、行程长、无附加刚度、阻尼大、灵敏度低。所以MSIV空气减压阀采用活塞式减压阀，在设计选型上并非是最优的选择。 3.2. 制造工艺分析 MSIV空气减压阀采用单一主弹簧进行调压，该结构简单，制造方便。通过对该主弹簧进行性能分析，如图4所示，发现在加压和减压过程中弹簧变形曲线不重合，且减压过程中弹簧曲线存在明显的弯折状，表现出在一定载荷范围内的非线性特征，弹簧的调节性能较差。从减压阀工作过程中受力平衡公式(1)~(3)知，主弹簧弹力(F 1 )的不稳定性，会严重影响到空气减压阀的压力调节性能。 图4. 新型空气减压阀结构图 减压阀活塞滑动部分的制造精度会直接影响阀门的调节性能，选取多组曾短时间(1个月)出现卡涩的阀门为研究对象，对活塞与活塞缸的的外形尺寸进行测量发现，活塞与活塞缸配合间隙范围在0.17~0.28 mm，测量数据如表1所示。查询阀门设计手册活塞式减压阀相同位置公差配合要求为H11/h11，从测量数据来看，减压阀活塞滑动部分配合公差数值大。阀门活塞滑动部分间隙变化范围大，活塞抗偏斜能力差，活塞一旦偏斜则棱角部位与缸体内壁易产生点线接触式摩擦，导致活塞与气缸壁的摩擦阻力(F r1 )增大。根据减压阀工作过程中的受力平衡公式(1)~(3)知，摩擦阻力(F 阻 )增大，会直接影响到空气减压阀的压力运行性能。 Table 1 Dimension measurement data table for piston and piston cylinder of pressure reduction valv 说明 阀门1组 阀门2组 阀门3组 阀门4组 阀门5组 阀门6组 活塞上部间隙配合值(mm) 0.28 0.22 0.21 0.15 0.19 0.20 活塞下部间隙配合值(mm) 0.17 0.17 0.20 0.19 0.18 0.15 公差配合要求H11/h11 最大间隙值为：0.124 mm 表1. 减压阀活塞与活塞缸尺寸测量数据表 此外，通过对减压阀其他部件外形尺寸的测量发现，弹簧座双垫片、活塞圆凸台与主弹簧之间的配合间隙大，通过现场实测的间隙数据对减压阀各部件组合装配分析知，该空气减压阀门抗倾斜能力差。在阀门调节过程中会造成顶杆作用力轴线与弹簧座双垫片、弹簧不能同心，最终对活塞产生偏斜力矩，并且一旦开始偏斜就无法自找正。 3.3. 运行状态分析 MSIV空气减压阀活塞和活塞缸均采用铝合金材料，该材料质量轻、易加工，但耐磨性和耐腐蚀性较差。对现场已投运3~6月减压阀进行拆检发现，在阀门活塞与活塞缸交界处出现明显磨痕，所以采用铝合金材质进行设计，容易导致阀门因缸体磨损导致卡涩的问题。 3.4. 小结 根据上述分析，MSIV空气减压阀压力调节不稳或活塞卡涩原因为减压阀结构设计选型不当、制造精度低、配合间隙大、耐磨性能差。
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user: 4. 改进措施 国外核电厂对此同型号MSIV空气减压阀的卡涩处理方法包括：1) 砂纸打磨并润滑活塞、缸体；2) 更换新整阀备件；3) 将该空气减压阀内部的活塞材质替换为质地较软的材料等。上述方法可以一定程度的缓解卡涩现象，但无法完全将故障消除。本文采用新型阀门替代原型号空气减压阀，从设计参数、结构设计、特性参数等方面分析新型阀门的优越性。 4.1. 设计参数 新型MSIV空气减压阀采用与原型号阀门相同的设计参数，在阀门的上下游接口尺寸、外形尺寸、重量等方面与现有阀门基本相同，适用于某核电厂MSIV阀门设计选型要求，详细参数对照如表2所示。 Table 2 Design input and output number of new and old valve 名称 工作介质 最高工作温度℃ 最低工作温度℃ 重量kg 接口尺寸 安装空间 最大进口压力 出口压力范围 原阀门 压缩空气 79 −17 小于2 3/4寸 满足 17 bar.g 0.7~8.9 bar.g 新型阀门 压缩空气 74 −40 小于 3/4寸 满足 30 bar.g 2.7~7.6 bar.g 设计要求 空气 60 0 2 3/4寸 满足 10 bar.g 3.0~4.2 bar.g 表2. 新旧阀门的设计输入输出数 4.2. 结构设计与工作原理 新型MSIV空气减压阀采用膜片式结构设计，根据上文阀门卡涩原因分析知，该减压阀的运行要求调节灵敏度高、调节行程短、调节压力范围属于中压范围。所以采用隔膜式的减压阀能够有效适应核电站主蒸汽隔离阀中的高频空气调节工作。 新型MSIV空气减压阀结构见图4。新型减压阀阀芯和阀座采用黄铜材料，提高了阀芯与阀座的耐磨性，避免了长时间运行产生磨损痕迹而引起的卡涩。此外，在新型阀门还设置了限位凸台和定位槽来定位弹簧，并配合导向槽来控制弹簧压板的移动方向和移动幅度，避免了调节过程中因受力不均出现的位置偏差，从而避免了空气减压阀传感机构偏移卡涩，这能有效保障空气减压阀调节的稳定性和可靠性。 新型MSIV空气减压阀属于直接作用式薄膜弹簧减压阀，主要由调节弹簧、膜片、阀座、阀瓣等零件组成。当阀门下游出口侧压力增加，膜片向上运行，阀门开度减小，流速增加，压降增大，阀后压力减小；当出口侧压力下降，膜片向下运动，阀开度增大，流速减小，压降减小，阀后压力增大。阀后的出口压力始终保护与整定调节螺母整定的恒压。 4.3. 新型空气减压阀基本性能及在线运行性能验证 为了验证新型空气减压阀的运行性能，按照GB/T 12245-2006《减压阀性能试验方法》标准对新型阀门进行基本性能的测试，测试项目包括壳体试验、密封试验、调压试验、流量试验、流量特性试验、压力特性试验、连续运行试验能。基本性能测试结果见表3所示，可以看出新型阀门各项基本性能均能满足性能指标要求。 Table 3 New valve performance test report dat 试验项目 性能试验 密封性试验 连续试验 壳体试验 压力调节试验 流量负载特性试验 压力负载特性试验 测试指标 采用4.5 MPa 保压10 min， 观察泄漏量 在压力范围上、 下调节是否有 跳动、卡死 偏差不大于20% 不大于10% 0.6 MPa 压缩空气， 保压10 min 减压阀使出口 压力为0.353 MPa， 阀门动作次数10万次 试验结果 泄漏量为0 运行正常 9.38%~10.48% 0% 无泄漏 拆检无异常 表3. 新阀门性能实验报告数据 为进一步验证新型MSIV空气减压阀的可靠性，对其中一台主蒸汽隔离阀执行机构的空气减压阀进行在线换型验证。 图5给出了该空气减压阀替代前后的运行情况。从图5可以看出，替代前原型号空气减压阀的出口压力值在3.0~3.9 bar (表压)间波动，而替代后新型号空气减压阀的出口压力值波动范围为3.5~3.6 bar (表压)，波动范围由0.9 bar降低至0.1 bar，说明替代后阀门运行性能远远优于原型号阀。 图5. MSIV空气减压阀压力运行对比图
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user: 5. 结论 本文通过对空气减压阀关键部件的结构设计特征、材料特性、受力特征及运行状态进行分析，总结了空气减压阀卡涩及压力调节不稳的根本原因。提出了采用新型阀门进行替代的方案，并对新型阀门设计参数、结构特征、运行参数等进行分析，论证了新阀门的综合性能优于旧阀门，可以彻底解决主蒸汽隔离阀执行机构空气减压阀卡涩问题，为电厂重要设备运行提供安全保障。 本文所使用的新型号空气减压阀性能优越，具有广泛的工程推广应用价值。
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user: 摘 要 本文以A公司服务器零部件为研究对象，研究了服务器零部件仓库的货位分配优化问题。分析了服务器零部件货位分配优化原则，结合A公司实际情况建立多目标货位分配优化数学模型，对遗传算法进行了算子设计，最后运用Matlab软件实现模型的求解，得出可行的货位优化方案，验证了所设计的遗传算法的有效性，对同类问题的解决具有参考意义。 关键词 :零部件仓库，货位优化，遗传算法 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 目前，服务器制造行业中大部分企业都采用的是人工作业的仓库进行存储，存储的零部件种类繁多，数量庞大，体积差异明显，并且对存储条件有较高的要求，这些特点对零部件的货位分配及拣货作业提出了更高的要求，根据这些特点选择科进行合理的货位分配是提高仓库运作效率的关键。而目前大部分服务器制造企业在在分配货位方面做的都不够完善，其系统在分配货位时大多没有综合考虑零部件自身的特点以及周转率等、相关性等因素，这就使得了出入库时间长、相关货品存储距离较远，导致拣货效率低等问题，进而影响了生产效率。 当前关于货位优化模型的研究，主要有单目标货位优化模型和多目标货位优化模型两种。 Van [ 1 ] 在自动拣货系统的货位优化研究中，基于分类存储策略，以拣货时间最短为目标构建了单目标货位优化模型，并运用遗传算法进行求解，通过对拣货时间进行效果分析，验证了该方法有效的减少了拣货时间。罗键等 [ 2 ] 为了提高自动化立体仓库小车存取效率，以自动拣货小车拣货时间最短为目标函数，建立了单目标系统货位优化的数学模型，并基于离散粒子群算法实现了货位分配的优化，有效地缩短小车拣货时间。李珍萍 [ 3 ] 以人工拣选仓库或配送中心某一段时期内的历史订单为研究对象，建立了以人工订单拣选作业导致的人体能耗最小为目标的单目标货位优化模型，并利用贪婪算法对其进行快速求解，并验证了该方法能有效降低人工劳动强度，提高劳动效率。 Muppani [ 4 ] 将货物的存储空间与货物周转率的比值放入货位分配模型中，以存储和拣选成本最低建立模型，并运用遗传算法进行求解，并验证了优化后的货位分配结果比原货位分配方式更优。Mantel [ 5 ] 提出面向订单的货位指派方法，对一定周期的订单进行分析，在穿越拣选策略的条件下，考虑货品周转率和相关性，以拣货时间最短和同类物品距离最近为目标，将该问题抽象成线性整数规划模型，并用遗传算法求解上述模型。李霞 [ 6 ] 以自动化立体仓库为研究对象，对其货品的货位分配进行优化研究，考虑货架稳定性和出库频率，建立从入库、出库到倒库三个阶段的多目标动态货位优化模型，采用基于权重系数变换法的多目标遗传算法求解模型，并对仿真结果进行分析讨论，验证了算法的有效性。张子才 [ 7 ] 研究自动化仓库货位优化问题，提出了一种新的货位优化方法，综合考虑货物周转率及相关性因素，建立了多目标货位优化问题解析模型，并lingo优化工具进行了仿真分析。仿真分析结果表明，所提出的货位优化方案极大地提高了仓库的存储效率及存储利用率。郭有俊 [ 8 ] 根据电子元器件分销商区域配送中心的特点，运用聚类算法对元器件进行分析，并在此基础上构建了货位优化数学模型，运用贪婪算法进行求解，用实例证明优化后的储位分配方法可以以缩短拣货人员在货物拣取时的行走距离和作业时间，提高配送中心的作业效率。祖巧红 [ 9 ] 以立体仓库库存为研究对象，研究了货位分配优化问题。分析了汽车零部件货位布局优化原则，建立多目标货位分配优化数学模型，运用Matlab软件实现模型的求解，得出可行的货位优化方案。最后结合实例进行多目标货位优化数学模型求解及应用，并以三维仿真图形展示了优化效果，验证了所设计的遗传算法的有效性。夏云飞 [ 10 ] 以S企业零部件存储区为主要研究对象，对该公司的货分配问题，出货量以及出货频次为依据，运用EIQ分析法对零部件进行了ABC分类，优先将A类货品存放在离出库口较近的位置，B类其次，C类最后，从而使得整体出库时间达到最短。并以拣货时间最少，相关性大零部件距离最短、优化前后货物移动距离最小建立了多目标货位优化模型。并通过设计遗传算法多模型进行求解，对比了迭代前后货物距出入口的距离，证明了该方法的有效性。 无论是自动化立体仓库还是非自动化立体仓库，主要以拣货时间最短，货架稳定性最好，该作业能耗最低，相关性大的零部件离散度最小为目标，进行模型构建。单目标货位优化模型以其中一个为目标进行模型构建，多目标则考虑两个以上的目标进行建模。目前关于货位优化单目标及多目标数学模型的求解算法的研究较为丰富，主要有以下几种：遗传算法、改进的遗传算法、贪婪算法、嵌套分区算法、萤火虫算法、混合粒子群算法等，应用最广的是遗传算法。本文拟建立多目标货位优化模型，并运用遗传算法对A公司零部件仓库的货位分配进行优化。
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user: 2. 企业背景 A公司是一家大型生产企业，主要从事服务器及网络设备的生产制造，A公司零部件仓库占地约2000平方米，存储的零部件主要有IC类、PCB类、电容、电阻、连接器五大类，零部件种类繁多，数量庞大，体积差异明显。目前，A公司零部件仓库采用的是定位存储的存储策略，将五个大类零部件按照金额分为贵重物品、普通物品和低价物品三类，并将其分别存放在三个区域。仓库零部件以整箱的方式存放在4层搁板式货架上，经实地调查了解到仓库每个货架的长、宽、高分别为4 m × 1 m × 2 m，每个货架共有四层五列，共有货位26，000个，每个货位按照字母和数字的组合来编码。A公司零部件仓库布局见图1： 图1. A公司零部件仓库布局图 目前，零部件是纯人力拣货，采用摘果式拣货法进行作业，生产组根据生产计划在系统中提出物料领用需求，物料组的人审核需求，审核无误后打印出领料单交到仓管员手中，仓管员再把订单分配给拣货员，捡货员收到领料单上有计算机提供的货位信息，拣货员根据计算机的提示，把领料单上的零部件捡取出来，并且集中放到暂存区，等待运送到生产线上。A公司零部件仓库拣货作业流程见图2。 在货位分配方面，仓库各个区域的货位是拣货员根据经验进行分配的，仓库的出入库作业由捡货员手动完成。通过对仓库实地调研发现其在运作过程中存在拣货效率低、货架稳定性差的问题。对于拣货效率低的原因进行分析发现，导致该问题的主要原因有以下两点：首先，很多拣选频次高的零部件被存储在离出入库台较远的位置；其次，同一个领料单中的零部件相隔较远。对于货架稳定性差的原因进行分析发现，很多体积较大的零部件货位被分配在货架的高层，这样的货架整体重心就会偏高，使得货架稳定性差。 由此可见，导致拣选效率低、货架稳定性差的原因归根结底是货位分配不合理。因此，迫切需要对仓库进行货位优化，以实现仓库的高效运作。 图2. A公司零部件仓库拣货作业流程
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user: 3. 多目标货位优化模型的构建 3.1. 模型假设及符号说明 3.1.1. 模型假设 在进行货位优化的实施过程中，应该考虑到一些客观的约束条件例如应该满足货位的数量、货位大小、货物尺寸等等这些条件。在本文的模型建立过程中，主要有以下约束条件： 1) 货位的数量都是固定的，不能超过原有的排、列、层数，当货物入库的时候，必须是在有货位的情况下，并且入库的货物应小于等于货位数。 2) 决策变量的限制，即货位坐标必须为整数。 3.1.2. 符号说明 根据A公司零部件仓库的实际情况，设仓库的货架总共具有X列、Y层、Z排，将存储位置为r列，s层，排t的货物记为(r， s， t) ( r = 1 ， 2 ， ⋯ ， x ;   s = 1 ， 2 ， ⋯ ， y ;   t = 1 ， 2 ， ⋯ ， z )，记(0， 0， 0)为出库台的位置。记离出入口最近的为第一排，离出入库最近的一列为第一列，离地面最近的一层为第一层，每个货位的长、宽、高分别为L，W，H。模型中设计的其他参数如下： 1) D i ——零部件i到出入口的距离； 2) n ——共有n种零部件； 3) p i ——货物i的周转率； 4) M i ——零部件i的质量； 5) u ——设备与仓库地面的摩擦系数； 6) g ——重力加速度； 7) y i ——零部件i所在的层数； 3.2. 模型构建 3.2.1. 目标函数的构建 本文研究的公司配送中心分拣区的货位优化问题属于人工作业的仓库，所以需要优化的目标是要提高工作效率，解决的是空间利用率，保证仓库货架的安全性。在进行货位优化主要追求的目标就是需要缩短作业时间，减少工作人员的能量消耗，提高空间利用率，提高货架的承受能力和稳定性。此外，从人工学的角度来考虑，货物的质量也对拣选作业的效率产生影响，人体耗能少，相应的工作效率会得到提高，所以，减少人体的能量消耗，对提高整个仓库的作业效率也是至关重要的。所以本文在时间目标、空间目标、安全目标的基础上，还考虑了人体耗能最小为目标，建立货位优化模型目标。 1) 要提高仓库拣货作业效率，应减短货物拣选时工作人员的行走距离。假设仓库有n件货物需要进行拣选操作，其中货物i的移动距离为横向、纵向和垂直距离之和那么最小化距离表达如下： D ( r ， s ， t ) = min ∑ i = 1 n r i ∗ L + s i ∗ H + t i ∗ W (1) 假设工作人员在拣选作业的时候速度是匀速行驶的，并且在x，y，z方向的速度分别是 v x ， v y ， v z ，并假设 v x ， v y ， v z = 1 : 3 : 1 。拣选时间最优表达式为： f 1 ( r ， s ， t ) = min ∑ i = 1 n ( r i ∗ L / v x + s i ∗ H / v y + t i ∗ W ) / v z (2) 2) 为了提高空间利用率，对周转率高的货物，应该放置在离出入库较近的地方，综合以上两点，拣选时间最优的表达式如下： f 2 ( r ， s ， t ) = min ∑ i = 1 n p i ( r i ∗ L / v x + s i ∗ H / v y + t i ∗ W / v z ) (3) 3) 为了保证货架承载受力均勾，所有的货物进行放置的时候都需要考虑货位的承受能力，将重量大的货物放在下面，货物轻的放置在上面的原则来存放货物。货架的稳定性与重心密切相关，货架的重心越小，稳定性越高，所以构造目标函数，使得重心最小，表达如下： f 3 ( r ， s ， t ) = min ∑ i = 1 n p i ( M i ∗ y i ∗ H ) / ∑ i = 1 n M i (4) 4) 拣选作业的效率，还和人体的耗能息息相关，A公司仓库零部件的拣选作业中，基本都靠人工作业，所以人体的耗能最小也可以提高作业效率到达优化的目标。以人工拣选领料单作业导致人体耗能最小为目标，表达式如下： f 4 = min ∑ i = 1 n u M i ∗ g ( r i ∗ L + s i ∗ H + t i ∗ W ) (5) 3.2.2. 约束条件 该仓库共有z排货架，每排货架有x列y层货位，得到货位优化的空间约束条件为： 1) 1 ≤ r ≤ x 2) 1 ≤ s ≤ y 3) 1 ≤ t ≤ z 其中r，s．t为整数。
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user: 5. 结论 根据上述表格可得出，经过一定次数的迭代后，目标都得到了一定的优化，所以货位优化对于A公司零部件仓库提高作业效率，减少运营成本具有重大的意义。由此可见，根据一定的货位分配原则和货物存储策略对货位进行优化，在一定程度上对零部件仓库提升作业效率和降低运营成本起到重要的作用。 由上述对货位优化的结果进行分析可知，在经过具体的货位优化的时候，往往会由于仓库的规模较大而出现需要待优化货位过多的问题，经过对比分析，运用遗传算法可以有效的求解A公司货位优化的多目标组合模型，对于存在同样问题的企业具有借鉴意义。
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user: 摘 要 静态溶液辅助激光抛光过程中，激光加工工艺参数对抛光效果有很大影响。采用光纤脉冲激光器(波长为1064 nm，脉冲宽度为100 ns)对Custom 455不锈钢表面进行抛光实验研究，用田口正交实验的方法，对影响抛光效果的参数包括平均功率、扫描间隔、扫描速度、扫描次数4个参数设计实验方案，并对抛光后试件表面粗糙度变化及形貌进行比较。通过Minitab进行方差分析，结果发现原始表面粗糙度会影响抛光效果，且存在最佳抛光效果的工艺参数：扫描速度为11 mm/s，扫描次数为6次，平均功率为12 W，扫描间隔为0.1 mm。在此工艺参数下可使粗糙度下降80%，得到更好的抛光效果。 关键词 :激光技术，静态溶液，光纤纳秒脉冲激光，田口正交实验法，表面抛光 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 激光抛光作为一种非接触加工的新型加工技术，有传统抛光技术无法比拟的优点，近年来被广泛的应用于航空、医疗等领域。随着激光技术的发展，很多研究学者对激光复合抛光进行了研究，主要针对不同类型激光器与化学液、电化学、超声等方法的加工进行分析 [ 1 ] 。 自20世纪90年代以来国内外许多专家学者已经对金刚石薄膜、高分子聚合、陶瓷、半导体、光学元件等材料进行了大量抛光实验研究 [ 2 ] 。Ranoz [ 3 ] 等采用Nd:YAG激光和CO 2 激光将金属表面粗糙度Ra由7.0 μm~9.0 μm降到1.4 μm~2.1 μm。Temmler [ 4 ] 等考察了连续激光和脉冲激光扫描速度和功率对粗糙度减少量的影响，使粗糙度降低了60%左右。经国内外实验研究发现，在空气中，采用脉冲宽度较小的激光器抛光金属材料时可得到较低的粗糙度和较好的表面质量，但使用红外激光器抛光对材料的热作用更明显，只能用于粗抛光 [ 5 ] 。研究表明，采用静态溶液辅助激光抛光的方法可以减少红外激光器抛光时的热作用，在激光抛光中辅以化学液的化学效应和冷却效应，可以达到更好的抛光效果。因此，本文提出了静态溶液辅助激光抛光医用不锈钢的实验研究，进一步探索不同影响因素对其抛光效果的影响规律，从而对参数进行优化，进一步提高抛光效果。 抛光效果主要以抛光后材料的表面质量作为重要的评判指标，因此，选择抛光的工艺参数非常重要。实验采用日本统计学专家田口玄一(Genichi Taguchi)创立了基于正交实验的“田口方法(Taguchi methods)”，通过较少的实验量进行完整的参数研究，引入信噪比(signal to noise ratio，简写为S/N)降低不可控制因素对实验的影响 [ 6 ] [ 7 ] 。该方法近年来在航空、环境、矿业、机械工程等领域得到广泛应用 [ 8 ] 。 本文利用田口正交实验法设计实验方案，通过对实验结果进行分析，研究影响静态溶液辅助激光抛光抛光效果的主要因素，并对实验结果进行优化。
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user: 2. 光纤脉冲激光不锈钢表面作用 静态溶液辅助激光抛光是利用脉冲激光聚焦到溶液中的金属表面，在金属与溶液的交界面产生热–力学效应使材料表面发生变形，同时结合溶液的冷却和热化学作用，使金属表面平整。 2.1. 热效应和力效应分析 当高能量、短脉冲激光透过溶液后聚焦到金属表面时，溶液与金属的交界面上，激光被吸收的功率密度分别造成了金属材料和溶液的升温，应该包括金属和溶液两个方面，即： I = I m + I 1 (1) 其中：I m 为金属材料吸收的激光功率密度部分，I l 为溶液吸收的激光功率密度部分 [ 9 ] 。 对于激光照射溶液与材料界面温度分布可认为：1) 由于纳秒脉冲激光的热渗透深度很小，激光光斑中心处的热传导遵循一维模型；2) 波长在红外波段的激光在溶液中的传输衰减主要以吸收为主(λ = 1064 nm)，在分析纯试剂配置的溶液中溶液浓度对激光衰减影响微弱，衰减特性与纯水相当 [ 10 ] 。由于覆盖在材料表面的溶液厚度只有3 mm，可忽略溶液对激光吸收的能量损失。3) 固液交界面处溶液和金属的温度相同 [ 11 ] 。 由于激光能量在空间上为高斯分布，时间上为矩形脉冲，因此激光辐照部位的温度为： 0 ≤ t ≤ t o n T ( z ， t ) = 2 A I m β m λ m [ t e r f c z 4 β m t − t − t o n e r f c z 4 β m ( t − t o n ) (2) t > t o n T ( 0 ， t ) = 2 A I m β m λ m [ t − t − t o n ] (3) 其中：t on 为激光脉冲宽度脉冲；A为材料表面吸收率；λ m 为金属的热导率 [ 12 ] 。 根据上式可得到金属表面温度随时间的变化规律，其温度在激光辐照的纳秒脉冲内急剧升温，当脉冲能量结束后又快速下降，到几百度后下降速度逐渐变慢。由于激光的高能量密度、高升温率的作用特点(其热流密度高达MW/m 2 量级，温度变化10 7 K/s以上)，导致近金属表面的溶液温度过热，瞬间产生气泡并沸腾，又称快速瞬态核化沸腾 [ 11 ] 。 激光透过溶液在聚焦区域内生成等离子体，由于液体的不可压缩性，在溶液与金属界面上膨胀的等离子体受到液体的限制，对金属表现出明显的冲击波力学效应，对金属表面材料进行去除。 2.2. 溶液化学效应分析 试件浸在较低浓度的H 2 SO 4 溶液中，当激光透过化学液聚焦到试件表面时，激光照射的光斑区域钝化膜被去除，露出基体部分在光化学和热化学作用下发生反应，而其他没有被激光照射的区域则在钝化膜的作用下不会发生化学反应。
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user: 3. 实验条件及实验方法 实验主要从激光器参数对加工后效果进行评估，将抛光后试件表面粗糙度作为实验指标。本文采用型号DSX-510 Olympus显微镜对试件表面形貌进行观察，并测量表面粗糙度，基于Origin、Minitab等软件对数据进行处理，分析影响抛光效果的主要因素及其影响规律。 3.1. 实验条件 实验中采用卡本特公司生产的Custom455不锈钢，该材料为马氏体时效硬化不锈钢，由于其有较高的强度和耐腐蚀性，常被用于医疗、船舶、航天等方面，材料化学成分如表1所示。相较于陶瓷材料，不锈钢导热性好，熔点高，其热物理性能参数如表2所示。 Table 1 Chemical composition of stainless steel custom 455 (wt% C Mn Si Cr Ni P S Cu Mo Ti Nb Fe ≤0.05 ≤0.50 ≤0.50 11.0~12.5 7.5~9.5 ≤0.04 ≤0.03 1.5~2.5 ≤0.5 0.8~1.4 0.1~0.5 余下 表1. Custom 455不锈钢化学成分(质量分数，%) Table 2 Thermal physical parameters of custom 455 stainless stee 密度ρ/(g.cm -3 ) 热导系数K/(W.m −1 .K −1 ) 热膨胀系数(10 −6 K) 比热容(J.g −1 .K −1 ) 7.78 18~24.7 10.6~12 0.45 表2. Custom 455不锈钢热物理参数 实验中采用的激光设备为IPG光纤激光器，如图1。激光通过扫描振镜、溶液将光斑聚焦到试件表面，利用激光对材料的热作用进行加工。激光器脉宽为100 ns，波长为1064 nm，平均功率200 W，重复频率为200 kHz。相较于传统的Nd:YAG激光器，光纤激光器在功率改变时，无论是平顶模式还是高斯模式，光斑直径始终保持稳定如一。同时，脉冲频率更高，参数的实时调节性能也更强 [ 13 ] 。 图1. 静态溶液辅助激光抛光实验平台 实验具体参数设定如表3所示，H 2 SO 4 溶液浓度为8%，液面到材料表面高度2 mm，加工试件处于焦点位置，抛光尺寸为3.0 mm × 3.0 mm。 Table 3 Orthogonal experiments pla 参数 水平1 水平2 水平3 A 扫描速度v/(mm·s − 1 ) 5 8 11 B 扫描间隔Δ/mm 0.02 0.06 0.10 C 平均功率P/W 10 12 14 D 扫描次数T 2 6 10 表3. 正交实验方案 试件I、试件II实验前表面用抛光机抛光，之后用激光器对试件表面粗加工，之后放入酒精中超声清洗15 min、吹干，除去表面油污等杂质。图2所示激光粗加工后的试件表面形貌，图2(a)为粗糙度Ra为0.513 μm时表面形貌，图2(b)为粗糙度Ra为1.832 μm时表面形貌。 图2. 激光粗加工后试件表面形貌；(a) Ra = 0.513 μm，(b) Ra = 1.832 μm 3.2. 实验方法 对于确定的试件表面，影响抛光效果的因素有激光脉冲能量、扫描间隔以及扫描次数，影响脉冲能量的参数是平均功率、扫描速度、离焦量。在激光能量与脉冲宽度不变时，激光扫描速度和重复频率决定了材料表面单位面积单位时间平均吸收的光能，影响抛光效果 [ 6 ] 。当激光扫描速度低于5 mm/s时，激光对金属没有抛光作用，反而使金属表面粗糙度升高，表面烧灼作用明显。当扫描速度过高时，几乎没有抛光效果。激光的平均功率过低或过高时，激光和化学对金属材料的作用不明显或过分烧灼。 本实验采用田口正交试验的方法进行实验研究，设计L 9 (3 4 )四因素三水平正交表，实验结果如表4所示。实验时未考虑各因素的交互作用。 Table 4 L9(34) Orthogonal experimental arrangements and result 序号 参数 Ra (μm) ΔRa (μm) 信噪比 v/(mm·s −1 ) Δ/mm P/W T I II I II I II 1 5 0.02 10 2 0.222 1.684 0.291 0.148 13.073 −4.526 2 5 0.06 12 6 0.287 1.655 0.226 0.177 10.842 −4.376 3 5 0.10 14 10 0.276 1.288 0.237 0.544 11.182 −2.198 4 8 0.02 12 10 0.261 1.439 0.252 0.393 11.667 −3.161 5 8 0.06 14 2 0.322 1.409 0.191 0.423 9.843 −2.978 6 8 0.10 10 6 0.315 1.766 0.198 0.066 10.033 −4.940 7 11 0.02 14 6 0.247 0.665 0.266 1.167 12.146 3.544 8 11 0.06 10 10 0.332 0.642 0.181 1.19 9.577 3.849 9 11 0.10 12 2 0.376 0.663 0.137 1.169 8.496 3.570 表4. L 9 (3 4 )正交实验安排和实验结果
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user: 4. 结果与讨论 4.1. 信噪比与均值分析 信噪比(Signal-to-noise ratio)特征函数可分为望大特性、望小特性和望目特性。在本实验研究中，粗糙度越小，表面点蚀和熔渣越少，抛光效果越好，因此试验中采用望小特性，其信噪比为： η = − 10 lg ( 1 n ∑ i = 1 n y i 2 ) (4) 式中：n为重复次数(n = 3)；y i 为实验的表面粗糙度。平均响应值的计算公式 [ 14 ] 为： x ¯ = ∑ i = 1 n y i n (5) 用Minitab对表4实验结果进行分析处理，抛光后表面粗糙度信噪比(S/N)与平均响应值见图3，当原始表面粗糙度低时(I)，扫描间距对表面粗糙度影响最明显；当原始表面粗糙度高时(II)，扫描速度对表面粗糙度影响最明显。根据田口正交分析，信噪比越高，输出的性能评价指标越优。 图3. 不同原始表面的粗糙度与均值响应；(a) 各因素水平信噪比(I)，(b) 各因素水平信噪比(II)，(c) 各因素水平均值响应(I)，(d) 各因素水平均值响应(II) 利用直观分析法，根据表4得出的信噪比和平均响应的分析法见表5、表6。对于试件I，初始表面粗糙度低为0.513 μm，静态溶液辅助激光对试件表面抛光只能降低0.2 μm左右，对实验结果影响的主次顺序为扫描间隔 > 扫描速度 > 平均功率 > 扫描次数，各水平的最佳组合为B 1 A 1 C 3 D 2 ；对于试件II抛光后表面粗糙度最高降低70%左右，对实验结果影响的主次顺序为扫描速度 > 扫描次数 > 平均功率 > 扫描间隔，各水平的最佳组合为A 3 D 3 C 3 B 2 。 Table 5 Signal-to-noise ratio and mean response (I 水平 信噪比 平均响应 v/(mm·s -1 ) Δ/mm P/W T v/(mm·s −1 ) Δ/mm P/W T 1 11.699 12.295 10.895 10.471 0.2617 0.2433 0.2897 0.3067 2 10.515 10.087 10.335 11.007 0.2993 0.3137 0.3080 0.2830 3 10.073 9.010 11.057 10.809 0.3183 0.3223 0.2817 0.2897 Δ 1.626 2.391 0.722 0.537 0.0567 0.0790 0.0236 0.0237 排秩 2 1 3 4 表5. 信噪比与均值响应(I) Table 6 Signal-to-noise ratio and mean response (II 水平 信噪比 平均响应 v/(mm·s −1 ) Δ/mm P/W T v/(mm·s −1 ) Δ/mm P/W T 1 −3.7004 −1.3815 −1.8725 −1.3118 1.5423 1.2627 1.3640 1.2520 2 −3.6931 −1.1683 −1.3225 −1.9241 1.5380 1.2353 1.2523 1.3620 3 3.6542 −1.1895 −0.5443 −0.5034 0.6567 1.2390 1.1207 1.1230 Δ 7.3546 0.2132 1.3281 1.4207 0.8857 0.0273 0.2433 0.2390 排秩 1 4 3 2 表6. 信噪比与均值响应(II) 4.2. 方差分析 根据直观分析法得出最优加工参数，但是无法分析导致实验结果存在差异的原因。由于实验重复次数低，用Minitab方差分析实验结果时将影响最小的因素作为误差项，试件I、II方差分析结果见表7、表8。在显著性水平为0.1时，P的值小于0.1时，扫描间隔对响应有显著影响，如表7，分析其原因可知，当能量过大；在显著性水平为0.01时，P的值小于0.01时，扫描速度对响应有显著影响，如表8。分析其变化原因可知，当抛光速度较小或扫描间隔过小时，激光扫描线重叠率过高，能量累积严重，对不锈钢表面造成烧蚀严重；而当扫描速度过大或扫描间隔过大时，激光能量累积不足，反而使抛光效果降低。 Table 7 Variance analysis table of surface roughness (I 自由度 方差SS (×10 −3 ) 均方差MS (×10 −3 ) F P Sig. A 2 4.9909 2.4954 5.59 0.152 - B 2 11.2629 5.6314 12.60 0.074 √ C 2 1.0936 0.5468 1.22 0.450 - 误差 2 0.8936 0.4468 总计 8 18.2409 表7. 表面粗糙度方差分析表(I) Table 8 Variance analysis table of surface roughness (II 自由度 方差SS (×10 −3 ) 均方差MS (×10 −3 ) F P Sig. A 2 1.5612 0.7806 1182.11 0.001 √ C 2 0.0890 0.0445 67.40 0.015 - D 2 0.085 9 0.0429 65.01 0.015 - 误差 2 0.0013 0.0007 总计 8 1.7374 表8. 表面粗糙度方差分析表(II) 4.3. 最优参数的预测与验证 根据对信噪比和均值响应分析，当原始表面粗糙度低时，抛光只能降低。对于试件II， η = η ¯ + ( η ¯ A 3 − η ¯ ) + ( η ¯ B 2 − η ¯ ) + ( η ¯ C 3 − η ¯ ) + ( η ¯ D 3 − η ¯ ) = η ¯ A 3 + η ¯ B 2 + η ¯ C 3 + η ¯ D 3 − 2 η ¯ (6) 其中， η ——最优条件下的信噪比； η ¯ A 3 ——A因素3水平下的信噪比； ——B因素3水平下的信噪比； η ¯ C 3 ——C因素3水平下的信噪比； η ¯ D 3 ——D因素3水平下的信噪比； η ¯ ——测得的9组信噪比的数据均值 [ 13 ] 。 通过计算最终求得： η = 3.6542 − 1.1683 − 0.5443 − 0.5034 + 2 × 1.6619 = 4.762 。 根据望小特性，计算公式(6)预测最优条件下的粗糙度为0.578 μm。通过实验验证，不锈钢原始表面粗糙度为1.832 μm，在A 3 B 2 C 3 D 3 条件下测得0.510 μm。最优条件下抛光前后表面形貌见图4。 图4. 最优条件下抛光前后表面形貌图
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user: 5. 结论 1) 静态溶液辅助激光抛光效果与原始表面形貌有关，当原始表面粗糙度低时，实验参数对抛光效果影响不大；当原始表面粗糙度高时，抛光效果明显； 2) 原始表面粗糙度高时，通过对信噪比响应和方差分析，得出扫描速度对表面粗糙度影响最大，其次是扫描次数、平均功率和扫描间隔； 3) 当扫描速度为11 mm/s，扫描次数为6次，平均功率为12 W，扫描间隔为0.1 mm时，可使表面粗糙度降到0.51 μm，得到更好加工效果。
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user: 摘 要 随着物联网技术的不断发展，智能家居等概念已经被越来越多的人所知道。基于此设计了基于WIFI的智能手机遥控灯光系统，整个系统主要由手机客户端和灯光控制电路两部分组成，手机客户端用来实现用户需要的界面功能，如灯光的模拟开关按键及延时关闭等。灯光控制电路利用WIFI模块接收手机控制信号，实现对电灯的基本开关操作。 关键词 :智能手机，单片机，WIFI，遥控 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 互联网已经成为世界各国着重发展的重要产业，并已成为衡量一个国家综合国力发展的标志。物联网作为其衍生产业，也得到了迅猛的发展。物联网中最具代表性的产业便是智能家居 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] ，本文所设计的基于WIFI的智能手机遥控灯光系统即智能家居中的一部分。 本文重点研究内容为ESP8266 WIFI模块的通信及STC15L204EA单片机控制功能的实现过程，以及智能手机上的APP应用开发。硬件电路主要由四个部分组成：WIFI无线模块ESP8266、STC15L204EA单片机、继电器、实体开关。最后，应用易安卓开发环境实现可视化的操作界面与相应程序功能，完成手机客户端APP的开发。
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user: 2. 系统通信端的设计 系统终端和手机客户端之间的通信是由手机客户端安装的APP和串口WIFI模块ESP8266实现的，具体实现过程如图1所示。 图1. 通信系统结构 整个通信过程由以下两个部分组成：无线WIFI网络，它是用来实现手机客户端和系统控制终端之间的通信，整个网络由串口WIFI模块发起；异步串口通信，用来实现串口WIFI模块与STC单片机之间的数据有效传递，该过程是通过ESP8266自带的串口和STC15L204EA单片机编程实现的模拟串口来实现的。 串口WIFI模块ESP8266的集成度非常高，运行是完全靠自身功能来实现的，并且提供了完整的WIFI网络独立运行模式，同样也可以当做slave为其他的Host服务 [ 5 ] [ 6 ] ，具体结构如图2所示。 WIFI模块ESP8266串口的工作模式有两种，数据透传和AT指令，在对模块进行控制实现通信过程中主要是使用这两种模式。数据透传模式的实现过程是当WIFI模块接收到手机客户端发送的数据后，直接将数据复制到ESP8266的外部内存缓存区中。当数据接收工作结束时，缓冲区中的数据被复制到UART串口缓存区中以便触发串口来发送中断。而中断指令的函数会把接收到的数据发送到控制系统以便实行整体控制。其流程如图3所示。AT指令模式是专门用来实现对模块参数配置，AT指令的接收过程和数据透传模式时接收数据的过程是相同的。 图2. ESP8266结构图 图3. 数据透传模式流程图
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user: 3. 系统控制端的设计 系统控制端的功能实现是通过STC15L204EA单片机来完成的，系统硬件框架如图4所示。首先，STC单片机将接收到ESP8266WIFI模块通过串口转发过来的具体指令信息，然后对指令内容进行具体的解析。若符合控指命令则单片机将会输出相应的控制电平控制继电器的通断从而实现控制灯光开关的功能。 图4. 控制端通信结构 在本系统中，STC15L204EA主要用于串口数据的收和发并同时对从WIFI模块接收到的具体指令信息进行相应的处理，即解析数据中的相应指令并生成输出相应的控制信号。STC15L204EA实现系统控制的软件流程大致为以下如几个过程：发送WFI模块初始化指令；接收数据；解析数据并输出相应的控制；控制灯光、继电器、完成延时关闭功能。具体程序执行结构如图5所示： 图5. 单片机程序结构 STC单片机在本设计中有三个功能：发送初始化指令给WIFI模块、接收并解析指令数据、控制信号的产生。其中第三个功能控制信号的产生最关键的就是控制逻辑的设计。在本设计中不仅可以通过手机遥控灯具和插座的开关，还可以通过实体按键来同时实现开关的操作。要想实现手机与实体按键同时控制开关操作，具体为手机端使用开关控制逻辑，实体按键采用取反逻辑。将实体按键设置在STC单片机的I/O口处，编写程序判断按键是否被按压，被按压则进行开关指令的取反。实现了实体按键的软件取反操作。
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user: 4. 智能手机端应用程序的设计 手机应用程序主要实现可视化的操作界面，通过安卓软件编程实现用户通过手机发送相应的控制指令给系统的控制端。通过易语言来编写程序，开发环境为易安卓，该环境是对谷歌simple语言编程工具的一个国有化编程环境 [ 7 ] [ 8 ] ，利用Basic语法对安卓应用程序进行编写。 设计的应用程序有三个模块：引导界面、控制主界面、延时关闭服务。其中主界面是应用程序的主要功能模块，界面的结构如图6所示。 图6. 控制主界面设计 设计完界面后，还需要编写按键事件的程序，其界面上不同按键被单机所实现的功能各不相同，程序事件可分为TCP连接事件的改变过程与按键开关控制改变过程，其中TCP连接事件负责发送连接指令并连接模块显示连接状态。 延时关闭程序采用在手机软件端用易语言编程实现，由于在编程时于主线程中添加延时程序便会导致在整个延时期间主线程界面无法响应任何操作。所以加入了后台服务程序，在服务中进行延时操作，然后利用广播将灯光关闭信息返回到主线程中实现延时关闭操作。延时服务与主线程中的广播具体易语言程序如图7所示。 图7. 延时程序示意图
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user: 5. 系统功能实现结果 系统终端实物如图8所示，整个终端由恒压电源模块、接收及控制电路板、继电器模块三个部分组成。其中，接收及控制模块是终端的核心，完成数据的收发解析及控制电平的产生。电源方面则有AC-DC 5 V恒压源和DC-DC 3.3 V稳压模块组成。5 V电源用于给单片机、继电器供电；3.3 V电源则用于给WIFI模块提供电源。经测试，无墙壁阻挡情况下的最远控制距离为100 m，有墙壁阻挡情况下的最远通信距离为60 m。 图8. 单个照明设备控制状态图 图9为多个照明设备的控制结果，对于用户来说，智能照明系统光有单个灯光的控制是不能满足实用要求的，因此验证了两个电灯的情况。 图9. 多个照明设备控制状态图
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user: 6. 结论 本文设计的基于WIFI的智能手机遥控灯光系统是智能家居系统的一个典型案例，通过WIFI模块所创建的一个小型的局域网络，利用手机客户端及控制端设备同时加入到该局域网中实现数据的互传与控制功能。并最终实现了通过手机客户端对家庭内部的多盏照明设备以及插座进行无线管理控制，并且能够实现定时关闭功能。