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    提高葉片結(jié)構(gòu)適用性的打葉參數(shù)優(yōu)化研究

    2020-05-20 03:30:34姬榮占許強(qiáng)徐少懷
    安徽農(nóng)業(yè)科學(xué) 2020年9期
    關(guān)鍵詞:正交設(shè)計(jì)方差分析

    姬榮占 許強(qiáng) 徐少懷

    摘要 [目的]研究不同框欄開口形狀與尺寸、打輥轉(zhuǎn)速、物料流量對(duì)打葉質(zhì)量的影響與貢獻(xiàn)率,探索提高葉片結(jié)構(gòu)適用性的優(yōu)化打葉參數(shù)組合。[方法]以河南煙葉為分析對(duì)象,采用正交試驗(yàn)設(shè)計(jì),利用直觀分析、方差分析、SSR檢驗(yàn)、因素貢獻(xiàn)度分析等分析方法對(duì)試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。[結(jié)果]在試驗(yàn)范圍內(nèi),各因素對(duì)葉片結(jié)構(gòu)影響的主次順序?yàn)榭驒?、物料流量、轉(zhuǎn)速,較優(yōu)水平的打葉參數(shù)組合為一打六邊形框欄組合、物料流量12 000 kg/h和打輥轉(zhuǎn)速35 Hz。[結(jié)論]利用正交設(shè)計(jì)試驗(yàn)方法進(jìn)行打葉參數(shù)優(yōu)化,可減少試驗(yàn)次數(shù),快速實(shí)現(xiàn)“降大提中控碎去?!钡哪康?,為滿足卷煙工業(yè)企業(yè)對(duì)打后葉片結(jié)構(gòu)需求變化提供了技術(shù)支持。

    關(guān)鍵詞 葉片結(jié)構(gòu);正交設(shè)計(jì);方差分析;SSR檢驗(yàn);因素貢獻(xiàn)度分析

    Abstract [Objective]To learn about the influences and the contribution rates of different shapes of frame,intensities and material flow on threshing quality. To explore the optimum combination of threshing parameters for improving the applicability of strip structure. [Method]We designed orthogonal test to study the relationship between threshing quality and main process parameters in the process of threshing based with tobacco leaves in Henan Province. The data were analyzed by means of intuitive analysis,variance analysis,SSR test and factor contribution analysis. [Result]In the test range,the order of the influence of each factor on the strip structure was frame bar,material flow rate and rolling speed.And the optimal level of the combination of threshing parameters was a dozen hexagon frame combination,material flow 12 000 kg/h and rolling speed 35 Hz. [Conclusion]The efficiency can be improved by using an orthogonal test design to optimize the threshing parameters,and achieve the test purpose of reducing largesized strips,increasing mediumsized strips ,controlling fragmentation and stem ratio,which provided technical support to meet the needs of cigarette industry enterprises for the change of strip structure.

    Key words Strip structure;Orthogonal design;Variance analysis;SSR test;Factor contribution analysis

    在中式卷煙制絲工藝需求的推動(dòng)下,需要打葉復(fù)烤行業(yè)提供復(fù)烤后片煙形狀均勻、邊緣規(guī)整,中片比率高的原料才能最大限度地滿足卷煙工業(yè)企業(yè)的需求變化[1-4]。在打葉去梗的過程中,影響葉片結(jié)構(gòu)與葉中含梗率的因素較多,如潤葉水分、溫度、打葉框欄開口形狀與尺寸、打輥轉(zhuǎn)速、風(fēng)分頻率及物料流量等[5-8]。目前,研究多是基于單因數(shù)輪換法進(jìn)行的,研究過程試驗(yàn)次數(shù)較多,得到較優(yōu)的參數(shù)組合相對(duì)困難,同時(shí)基于多個(gè)因數(shù)的研究報(bào)道仍然較少。

    該研究利用正交設(shè)計(jì)方法,以一打框欄開口形狀與尺寸、一打打輥轉(zhuǎn)速及物料流量為試驗(yàn)因素,探討了各因素對(duì)打后葉片結(jié)構(gòu)及葉中含梗率的影響規(guī)律,以期探索滿足“降大提中控碎去梗”的優(yōu)化參數(shù)組合,提高煙葉適用性,降低工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)成本[9]。

    1 材料與方法

    1.1 材料、儀器與方法

    1.1.1 材料。2016年,河南三門峽云煙87 C3F。

    1.1.2 儀器。12 000 kg/h仿MacTavish臥式打葉機(jī)、取樣桶、電子臺(tái)秤、電子溫度計(jì)、布拉本德烘箱、葉片振動(dòng)分選篩、葉含梗檢測(cè)機(jī)等儀器。

    1.1.3 檢測(cè)方法。過程質(zhì)量的取樣、檢測(cè)均參照行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)方法(YC/T 146)執(zhí)行。

    1.1.4 分析方法。直觀分析、方差分析、SSR檢驗(yàn)、基于純偏差平方和的因素貢獻(xiàn)度分析[10]。

    1.2 試驗(yàn)設(shè)計(jì)

    設(shè)置物料流量、框欄開口形狀與尺寸、打輥轉(zhuǎn)速3個(gè)試驗(yàn)因素,框欄開口形狀與尺寸設(shè)置2水平,物料流量、打輥轉(zhuǎn)速設(shè)置3水平,按L9(34)正交表設(shè)計(jì)開展不同打葉參數(shù)對(duì)葉片結(jié)構(gòu)影響試驗(yàn),因素水平設(shè)置見表1。

    2 結(jié)果與分析

    2.1 各試驗(yàn)指標(biāo)方差分析和因素貢獻(xiàn)率分析

    通過表2試驗(yàn)結(jié)果與表3方差分析和貢獻(xiàn)率分析結(jié)果可知:

    (1)大片率(>25.40 mm):C檢驗(yàn)結(jié)果P=0.704,即打輥轉(zhuǎn)速對(duì)大片率無顯著影響,且MSC=0.67小于誤差MSe=1.70,所以考察合并誤差項(xiàng)后的A′和B′。A′和B′檢驗(yàn)結(jié)果均為P<0.01,即框欄和物料流量均對(duì)大片率有顯著影響,而框欄和物料流量對(duì)大片率變異的貢獻(xiàn)率分別為79.99%、16.40%,所以因素的主次為框欄、物料流量。

    (2)中片率(12.70~25.40 mm):C檢驗(yàn)結(jié)果P=0.901,即打輥轉(zhuǎn)速對(duì)中片率無顯著影響,且MSC=0.07小于誤差MSe=0.66,也就是該因素對(duì)中片率的影響作用已經(jīng)小于誤差,將其并入誤差項(xiàng),所以只考察合并誤差項(xiàng)后的A′和B′。A′檢驗(yàn)結(jié)果P<0.01,即框欄對(duì)中片率有顯著影響,B檢驗(yàn)結(jié)果P<0.05,即物料流量對(duì)中片率有顯著影響,框欄和物料流量對(duì)中片率變異的貢獻(xiàn)率分別為87.81%、8.04%,所以因素的主次為框欄、物料流量。

    (3)碎末率(<2.36 mm):C檢驗(yàn)結(jié)果P=0.694,即打輥轉(zhuǎn)速對(duì)碎末率無顯著影響,且MSC=0.000 1小于誤差MSe=0.000 4,所以只考察合并誤差項(xiàng)后的A′和B′。A′和B′檢驗(yàn)結(jié)果均為P<0.01,即框欄和物料流量均對(duì)碎末率有顯著影響,而框欄和物料流量對(duì)碎末率變異的貢獻(xiàn)率分別為35.63%、59.44%,所以因素的主次為物料流量、框欄。

    (4)葉中含梗率:A檢驗(yàn)結(jié)果P<0.05,即框欄對(duì)含梗率有顯著影響,B檢驗(yàn)結(jié)果P=0.273,即物料流量對(duì)含梗率無顯著影響,C檢驗(yàn)結(jié)果P=0.148,即打輥轉(zhuǎn)速對(duì)含梗率變異無顯著影響,框欄對(duì)含梗率變異的貢獻(xiàn)率為43.95%,物料流量和打輥轉(zhuǎn)速對(duì)含梗率變異的貢獻(xiàn)率小于試驗(yàn)誤差帶來的影響,所以影響含梗率的因素為框欄(表4)。

    通過各試驗(yàn)指標(biāo)方差分析和因素貢獻(xiàn)率分析明確了試驗(yàn)因素對(duì)各指標(biāo)影響的顯著性及因素主次(表4)。

    2.2 確定各因素優(yōu)水平 通過表5可確定各指標(biāo)的因素優(yōu)水平情況(表6),框欄因素方面:在降大片、提中片、降低葉含梗方面宜采用六邊形框欄,其他指標(biāo)為菱形框欄;物料流量方面:中片為高中流量較好、大片為高流量較好;碎末為中低流量較好、含梗率為高低流量為好,其他指標(biāo)均為低流量較好;打輥轉(zhuǎn)速方面:采用低轉(zhuǎn)速的各指標(biāo)均與高中轉(zhuǎn)速無明顯差異。

    進(jìn)一步探索綜合評(píng)分分值的因素方差分析和貢獻(xiàn)率,通過表8和圖1可知,由于C檢驗(yàn)結(jié)果P=0.935,即打輥轉(zhuǎn)速對(duì)綜合評(píng)分分值無顯著影響,且MSC=0.07小于誤差MSe=0.32,所以只考察合并誤差項(xiàng)后的A′和B′。A′檢驗(yàn)結(jié)果P<0.01,即框欄對(duì)綜合評(píng)分分值有顯著影響,B檢驗(yàn)結(jié)果P=0.093<0.1,即物料流量對(duì)綜合評(píng)分分值有顯著影響,而框欄和物料流量對(duì)綜合評(píng)分分值變異的貢獻(xiàn)率分別為93.40%、2.81%,所以因素的主次為框欄、物料流量。參考各因素水平均值和變化趨勢(shì)圖可確定因素優(yōu)水平為A1B3C,即六邊形框欄、12 000 kg/h物料流量和高中低打輥轉(zhuǎn)速頻率,與綜合評(píng)分分值最高的試驗(yàn)9的參數(shù)基本一致。

    3 結(jié)論

    在試驗(yàn)范圍內(nèi),研究確定了影響打后葉片結(jié)構(gòu)因素的主次順序?yàn)榭驒凇⑽锪狭髁考按蜉佫D(zhuǎn)速,得到了優(yōu)化參數(shù)組合為一打六邊形框欄、物料流量12 000 kg/h和打輥轉(zhuǎn)速頻率35 Hz,此條件下能夠較好地實(shí)現(xiàn)“降大提中控碎去?!钡拇蛉~工藝?yán)砟睢?/p>

    將正交設(shè)計(jì)試驗(yàn)方法運(yùn)用于打葉復(fù)烤的打葉參數(shù)優(yōu)化,可減少試驗(yàn)次數(shù),提高工作效率,快速得到較優(yōu)的打葉參數(shù)組合,提高打后葉片適用性,進(jìn)一步滿足工業(yè)企業(yè)對(duì)煙葉原料的需求。

    參考文獻(xiàn)

    [1] 劉利鋒,王花俊,朱曉牛,等.不同打葉參數(shù)對(duì)打葉質(zhì)量的影響[J].安徽農(nóng)業(yè)科學(xué),2009,37(24):11519-11520,11531.

    [2] 李伯恒,戴永生,彭黎明,等.打輥轉(zhuǎn)速設(shè)定與打葉質(zhì)量關(guān)系的研究[J].煙草科技,2005(1):39-41,44.

    [3] 李躍鋒,姜煥元,劉志平,等.煙葉溫度和含水率與打葉質(zhì)量的關(guān)系[J].煙草科技,2005(2):5-6,18.

    [4] 楊志偉,侯讀成,李寶劍,等.可變式打葉機(jī)框欄:CN201020129620.2[P].2011-04-27.

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    [6] 李曉,張亞明,謝永軍,等.煙葉復(fù)烤線打葉框欄的技術(shù)改進(jìn)[J].鄭州輕工業(yè)學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2011,26(1):26-29.

    [7] 劉其聰,夏正林,羅登山.影響打葉質(zhì)量的因素分析與降低煙葉損耗[J].煙草科技,1998(3):3-5.

    [8] 李燕,徐文杰.煙草打葉段加工質(zhì)量改善與工藝參數(shù)優(yōu)化方法研究[J].輕工科技,2012(9):122-123,153.

    [9] 許強(qiáng),胡宗玉,李少鵬,等.基于正交設(shè)計(jì)的云南煙葉打葉技術(shù)研究[J].江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué),2019,47(21):263-266.

    [10] 章文波,陳紅艷. 實(shí)用數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析及SPSS12.0應(yīng)用[M].北京:人民郵電出版社,2006.

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