高压清洗车路面清洗性能与参数优化研究

摘要

高压清洗车是城市路面清洁、路面维护和防治环境污染的专用车辆.研究发现目前国内生产的高压清洗车存在许多问题,其中最重要的问题是高压清洗参数设置无依据,完全依靠设计者的经验来确定,行业和国家也没有相关的理论标准.导致无法确定清洗参数是否合适,无法最大限度的发挥清洗车的清洗能力.本文研究了高压清洗车清洗相关参数和清洗效果的关系,对清洗进行优化.充分利用水射流的清洗能力、优化清洗参数,对提高清洗生产率、清洗效果、节约能源和水资源有重要的意义,在影响水射流路面清洗性能的参数方面,主要研究了两类参数,分别为喷嘴相关参数和清洗过程相关参数.首先从喷嘴的内部结构方面研究了喷嘴结构对清洗的影响,采用了数值模拟的方法,并对喷嘴内部结构进行了改进.其次,研究了清洗过程参数对清洗质量的影响.主要采用实验的方法确定了清洗参数和清洗效果之间的关系,并建立了相应的关系模型,进行了效果预测,对清洗质量进行了优化.本文主要做了以下几项工作: 1)喷嘴内部形状对射流的影响和优化通过数值模拟的方法,研究了喷嘴内部结构对出口性能的影响.计算了喷嘴中心线和出口的速度和动压分布、对称面和出口的湍动能分布.模拟结果发现,喷嘴内部收缩过渡区域的结构对流场特性影响明显.收缩区的尺寸突变使出口的速度和动压降低、湍动能增加,影响了射流的性能.根据数值模拟的结果,对喷嘴内部结构进行了改进,改进后的喷嘴出口速度和动压提高、湍动能降低,提升了喷嘴性能. 2)使用纯水射流进行路面清洗实验通过实验的方法研究了清洗过程参数与清洗效果的关系.采用清洗率作为清洗效果的评价参数,应用图像处理的方法计算清洗率,得到了一套清洗效果的评价方法.经过实验,分别得到了清洗压力、喷嘴移动速度、靶距和喷嘴安装角度与清洗率的关系. 3)清洗参数与清洗率关系模型的建立和清洗率的预测清洗参数与清洗率的关系十分复杂,而且参数之间互相影响,无法直接建立数学模型.采用AI方法建立了清洗参数与清洗率的关系模型.首先采用模糊逻辑的方法,建立了基于模糊推理的清洗率预测模型.同时建立了基于ANFIS网络的清洗率预测模型;分别采用三角形和高斯函数进行了训练和预测,并与模糊推理系统的预测数据一起进行了比较.结果发现,三角形成员函数的ANFIS系统预测效果最佳. 4)射流路面清洗的优化研究研究了清洗总体性能的优化目标,包括效果、效率、能量和水量.分别建立了优化目标与优化参数的关系.根据模型的特点,采用了多目标遗传算法来对清洗系统进行优化.分析了优化结果,给出了几种合适的权重分配参数和相应的优化目标、优化参数的值,并进行了实验验证. 通过以上工作,本文首次对路面清洗效果和清洗相关参数的关系进行了研究,提出了清洗效果的评价方法.采用了人工智能方法建立了清洗参数和清洗效果的关系模型,并对清洗质量进行了优化.得到了合理选择清洗参数,优化路面清洗的完整方法.不但对路面清洗的高效、节能有重要的意义,而且对国内高压清洗车的设计也提供了重要的指导依据.

目录

文摘

英文文摘

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第一章绪论

1.1立题的意义

1.2国内外研究现状

1.2.1水射流清洗技术概述

1.2.2高压水射流清洗技术研究的进展及现状

1.2.3高压水射流清洗技术在应用方面的研究

1.2.4高压水射流清洗技术的研究总结及存在的问题

1.3主要研究内容

1.3.1研究目标

1.3.2研究内容

第二章喷嘴结构参数对清洗的影响及优化

2.1喷嘴内部结构对射流的影响

2.2喷嘴内部流场的数值模拟

2.2.1湍流建模

2.2.2近壁建模

2.2.3采用FLUENT软件进行喷嘴内部流场的数值计算

2.2.4模型及网格划分

2.2.5边界条件的设定

2.2.6数值计算过程

2.3计算结果及分析

2.3.1速度场分布

2.3.2湍动能分布

2.3.3动压分布

2.4喷嘴内部结构的改进方案

2.4.1改进结构的喷嘴内部速度场

2.4.2湍动能分布

2.4.3动压分布

2.5本章小结

第三章清洗参数与水射流路面清洗效果关系的实验研究

3.1路面清洗方法及覆层特点

3.2影响路面清洗效果的参数

3.3实验准备

3.3.1高速水射流基本结构

3.3.2清洗效果的评价参数

3.3.3图像处理方法计算清洗率

3.4实验原理及详细描述

3.5实验结果和分析

3.5.1清洗率和清洗压力之间的关系

3.5.2清洗率和移动速度之间的关系

3.5.3清洗率和靶距之间的关系

3.5.4清洗率和喷嘴安装角度

3.6讨论

3.7本章小结

第四章基于软计算技术的清洗率模型

4.1 AI技术进行路面清洗效率预测的理论基础

4.1.1模糊规则和模糊推理系统(Fuzzy Inference System)

4.1.2自适应神经模糊推理系统(ANFIS)

4.2基于模糊推理的路面清洗效率的建模与预测

4.2.1模糊推理模型的建立

4.2.2清洗率的预测

4.3清洗率的ANFIS系统预测模型的建立

4.3.1清洗率的ANFIS系统结构

4.3.2路面清洗效率ANFIS模型的混合学习算法

4.4基于MATLAB的ANFIS模型训练与仿真

4.4.1训练数据与验证数据

4.4.2 Matlab的路面清洗效率ANFIS预测结构

4.4.3实验数据的训练与验证过程

4.5训练结果分析

4.5.1训练批次对结果误差变化的影响

4.5.2成员函数的变化

4.5.3训练结果的比较及验证误差

4.5.4训练结果与模糊推理的预测结果比较

4.5.5模糊规则的自动获取及基于ANFIS的预测曲面

4.6本章小结

第五章多目标GA算法用于射流路面清洗的优化

5.1多目标优化与GA算法

5.1.1多目标优化

5.1.2 GA算法

5.2优化模型的建立

5.2.1优化目标

5.2.2目标函数

5.3路面清洗的GA优化过程

5.3.1编码

5.3.2基因的选择复制

5.3.3交叉

5.3.4变异

5.3.5运算过程举例

5.4优化算法在MATLAB中的实现

5.5优化结果分析

5.6实例应用

5.7本章小结

第六章总结与展望

6.1全文工作的总结

6.2本文创新点

6.3未来工作的展望

参考文献

致谢

攻读学位期间发表的学术论文