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申请/专利权人：江西泰德工程有限公司

摘要：本发明公开了一种基于鲸鱼算法的粘胶纤维黄化优化方法，具体涉及电数字数据处理领域。收集黄化反应搅拌器上的扭矩数据，建立数学模型来计算最佳搅拌器输出功率，获取粘胶纤维黄化反应的相关数据与参数，并引入二硫化碳的使用量、纤维素黄酸脂的酯化度、黄化反应时间作为约束条件，构建黄化参数的多目标优化模型，使用改进鲸鱼算法进行迭代计算，输出最优参数配置。

主权项：1.一种基于鲸鱼算法的粘胶纤维黄化优化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：将纤维素与碱液混合置于黄化反应釜内，在碱化后的纤维素中加入二硫化碳；S2：在黄化反应釜内的搅拌器上安装扭矩传感器，在碱纤维素无流动条件下进行零点校准，黄化反应开始后，使用扭矩传感器采集搅拌器上的扭矩数据，基于搅拌器上的扭矩数据与搅拌器的输出功率构建数学模型，通过模型计算出当前检测到搅拌器扭矩数据时的最佳搅拌器输出功率；S3：收集粘胶纤维黄化反应的历史参数和运行参数，包括：碱纤维素的甲纤量、黄化温度、pH值、黄化机真空度；并引入二硫化碳的使用量、纤维素黄酸脂的酯化度、黄化反应时间作为约束条件；S4：构建粘胶纤维黄化过程参数的多目标优化模型，使用多目标鲸鱼算法对黄化过程参数模型进行迭代计算，求解出黄化过程参数的多目标优化模型的最优解，给出优化参数的配置方案，所述迭代计算步骤如下：S41：根据上述需要求解的目标参数生成d维空间，并生成N个鲸鱼位置，当前最佳鲸鱼个体的位置为（），鲸鱼个体的位置为（），则鲸鱼个体在最佳鲸鱼个体的影响下的下一个位置的计算公式如下： ， ， ， ，其中表示空间坐标的第k个分量，为当前个体与随机个体间的距离，和为系数向量，a是收敛因子，随着迭代次数的增加，从2至0线性递减，和中都是0至1之间的随机数；S42：当前鲸鱼个体以螺旋式的方式向当前最佳鲸鱼个体靠近进行位置的更新；S43：在迭代计算过程中引入自适应惯性权重w作为自适应参数，将鲸鱼个体的适应度按升序排序，将全部鲸鱼平分为两部分并分别求平均适应度和，其中，将当前鲸鱼个体的适应度分别与和比较，将惯性权重分类如下：（1）w取值为（0.8,1.2）之间的随机数；（2）w以50%的概率取为（0.3,0.6）或（1.3,1.6）之间的随机数；（3）w取值为1；S44：在迭代计算中引入Levy飞行策略增强鲸鱼个体的全局搜索能力；S45：引入二次插值法增强鲸鱼个体的局部搜索方法；S5：根据步骤S4的方法计算出最终的最优参数配置，并检查所输出的参数配置是否满足步骤S3中的二硫化碳的使用量、纤维素黄酸脂的酯化度、黄化反应时间的约束条件；若不满足，则继续重复步骤S4重新进行迭代计算。

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