机械加工系统节能降噪型综合任务分配模型及其应用

柳铁非

（河源技师学院，河源 517000）

如何在机械制造过程中，节省资源消耗并减少环境影响，是目前社会普遍关注的问题[1]。近年来，国内外围绕这一问题制定了一系列机械制造标准和规定，逐步规范了机械制造过程中的环境保护行为。机械制造产业在国民经济中占有很大比例，汽车、家电等行业均离不开机械制造产业，而在相关设备制造过程中，能耗和噪声污染就是机械制造系统对环境最为突出的影响表现。

1 机械加工系统节能降噪工作的现实意义

加工系统是机械制造系统的基础组成部分，主要完成设备加工任务。机械加工系统通常由机床、夹具、工具以及工件等部件组成，机床是机械加工系统的主要部件。根据机械加工系统中机床的数量，机械加工系统可分为单机机械加工系统和多机机械加工系统，而在实际生产过程中，机械加工系统可以是一台机床、一个制造单元、一个车间或者一条生产线。

能量消耗和噪声是伴随机械加工的两个基本物理现象，只要加工任务开始，就意味着大量的能源消耗，同时伴随着产生噪音的出现，不仅影响工人的身心健康，而且会对工作人员的语言交流能力、生理功能产生影响。而在机械加工系统中，机床是能源消耗和噪声污染产生的主要部件，所以想要降低机械加工系统的能源消耗和噪音污染，就必须优化机床设计，或者直接购买新机床，但会导致成本增加。

在实际生产中，机械加工系统能源消耗和噪声污染不仅与机床有关，而且与机械加工技术也有关系。机械加工系统往往由多套机床组成，加工系统生产任务包含多项工件，因此要想降低能源消耗和噪音污染，应充分考虑机床与工件以及机床之间的连接，优化机械加工工艺要求，实现降低机械加工系统的能耗和噪音污染的目的。

2 新时期机械加工系统节能降噪的具体操作方法

绿色制造是以降低资源消耗和环境污染为主要目标的现代制造模式，它是人类社会可持续发展战略在现代制造业中的体现，也是世界工业化国家机械制造产业的主要技术发展目标。机械加工系统的生产过程不仅有大量能源消耗，还会排放污染物，如本文提到的噪音污染，给工作人员职业健康及安全造成影响[2]。所以，如何降低制造过程中的能源消耗和环境污染是机械绿色制造的主要内容。

2.1 确定数据

首先要确定好机床机械加工系统在不同转速下的具体参数，包括空载功率、建立机床的速度、空载噪音、旋转速度等，并对上述的数据建立数据库。机械加工系统的加工过程是非常复杂的，通过上述参数确定，机械加工系统将原材料或半成品转换成不同形状、尺寸的成品，在这个过程中，不同参数会改变具体的工艺，使能源消耗以及噪声排放量存在差异。因此通过数据调整，可以有效降低能源消耗与噪声污染。

2.2 优化加工工艺

目前，国内外众多学者对机械加工系统的能源消耗和噪声排放问题进行了大量的研究，从产品设计和工艺方法方面提出了良好的解决方法。从优化加工工艺角度来看，能够通过较少的投资，取得较好的节能减排效果。企业可以根据各机床能耗特性和噪声特性的差异，对具体生产过程设置不同加工工艺要求，并进行合理的测试。通过对机床和工件之间的调度和安排，得出最优组合方案，这样就可以达到明显的节能效果，对机械加工系统的降噪工作也会有所帮助。

2.3 建立合理的加工系统模型

要根据机械加工的过程中的各种数据，对工件加工速度和相应的处理时间进行分析，再根据机空载功耗矩阵和等效连续空载噪声矩阵，详细的计算工件的加工效率[3]。最后根据最优调度方案，建立机械加工系统过程的数学模型，得出最优节能、降噪调度方案。

3 机械加工系统节能降噪型综合任务分配模型的应用

3.1 综合任务分配模型建立的思想

在机械加工系统资源属性和环境属性的基础上，建立起面向绿色制造加工系统的优化调度总体模型。首先，要建立机械加工系统总体模型基本框架，该框架主要由绿色制造的资源环境属性分析和调度模型分析两部分组成；其次，对资源环境属性进行分析，建立起完整的调度方法，实现资源环境属性优化目标。

另外，通过构建机械加工系统理想模型和应用模型，组建起多模型层次结构框架，可以实现面向绿色制造的调度模型设计目标[4]。其中，最常见的一种方法就是引入资源环境系数矩阵，将各种资源环境优化目标集成到调度模型中，然后建立相应的应用模型。

3.2 综合任务分配模型的应用——遗传算法

遗传算法是一种模拟达尔文进化自然选择和遗传生物进化过程的综合型计算模型，通过模拟自然进化过程来搜索最优解的方法。在机械加工系统综合任务分配问题处理中，利用遗传算法可以快速查找问题可能存在的解集，而每一种解法均是由一个基因编码组成（个体是具有一定数目的，但通常不唯一）。每个个体解集实际上都是一个实体，由于模拟机械加工系统综合任务分配问题的基因编码工作非常复杂，学者倾向于对整体编码过程进行简化。所以在机械加工系统综合任务分配模型中，利用遗传算法进行数据分析求得的解，都是最优解的近似解，也成为“近似最优解”。由“近似最优解”产生的新解决方案集解码后，就可以用于机械加工系统综合任务分配模型当中。

例如利用遗传算法，对机械加工系统综合任务分配问题中的加工时间、加工质量、加工任务参数、加工成本、加工优先级以及加工工艺参数进行处理，最终得到不同的“基因”子集，而机械加工系统综合任务分配问题中结构设计、机床成本、噪音性能、机床空闲时间、机床质量、辅助装备、切削溶液耗量和能耗特征等是约束基因编码重组的约束条件，两者都是机械加工系统综合任务分配问题中的各种问题的组成。通过遗传算法，程序计算出所有的可能情况，然后在这些可能情况中寻找最优解。

4 结语

随着科学技术的飞速发展，机械加工行业也取得了前所未有的发展，经济全球化更是提升了机械加工技术的发展速度。目前，我国的机械加工行业加工精度和误差控制都已经能够满足各种行业的要求，但仍旧存在很多难题，需要相关人员投入大量时间精力进行研究和探讨，例如上述提到的能源节约以及噪音污染控制问题。总之，本文对机械加工系统的能耗问题和噪音问题进行了相应的研究，并且通过计算机编程技术对机械加工系统综合任务分配问题进行优化，希望可以为我国机械加工产业实现绿色制造做出贡献。