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作者：李春东;周杨;曹丽英;白永强;王跃;
单位：内蒙古科技大学工程训练中心;内蒙古科技大学机械工程学院;内蒙古第一机械集团有限公司科研所;
摘要：试验旨在对饲料粉碎过程工艺参数进行优化设计，以提高粉碎机工作性能。试验以生产率、吨料电耗为优化目标，以主轴转速、筛网孔径、物料含水率、喂料量和回料管直径为优化变量，采用响应面试验原理（BBD）设计试验并构建数据集；基于反向传播神经网络算法（BPNN）和粒子群优化算法（PSO-BPNN）建立饲料粉碎过程工艺参数的多目标优化综合模型；结合快速精英多目标遗传算法（NSGA-Ⅱ）进行多目标寻优，得到Pareto解集；通过CRITIC-TOPSIS评价模型对符合实际生产要求的Pareto解集筛选。结果发现，经过PSO优化的BP神经网络算法误差指标更小、预测精度更高，粉碎机的生产率、吨料电耗、粒度的平均优化幅度分别达到了61.07%、38.58%、54.31%；目标寻优后粉碎机最佳工艺参数组合为主轴转速2 697 r/min、筛网孔径5.8 mm、物料含水率10%、喂料量19.3 kg/min、回料管直径67 mm。研究表明，经优化设计后，粉碎机生产率增加了5.92%，吨料电耗降低了2.29%。
关键词：锤片式粉碎机;;工艺参数;;多目标优化;;多目标决策
基金资助：内蒙古自治区自然科学基金资助（项目编号：2021MS05065、2022MS05030）;; 内蒙古自治区高等学校青年科技英才支持计划资助（项目编号：NJYT23046）
