技术特征：
1.一种激光清洗装备清洗过程低碳建模与工艺参数优化方法，其特征在于，包括以下步骤：s1：建立激光清洗工艺过程碳排放模型，搭建激光清洗过程碳排放实时监测平台；s2：应用回归拟合与激光清洗试验，获取碳排放模型参数；s3：以碳排放为目标，综合考虑粗糙度、含碳、氧量等质量目标，建立激光清洗多目标工艺参数优化模型；s4：提出基于协同进化框架多目标进化算法的激光清洗工艺参数优化模型求解算法；s5：实例分析。2.如权利要求1所述的激光清洗装备清洗过程低碳建模与工艺参数优化方法，其特征在于，步骤s1包括以下子步骤：s11：构建激光清洗过程时间模型t＝t
p
+t
w
+t
c
，式中，t为激光清洗总时间；t
p
为激光清洗前准备时间；t
w
为激光清洗子系统待机时间；t
c
为激光清洗子系统工作时间；s12：水冷子系统为单独工作系统，工作时间与其他子系统工作时间不同，水冷子系统工作时间为式中，t
cw
为水冷子系统工作时间；p
in
为激光输入功率；p
out
为激光输出功率；v
f
为冷却水流速；ρ为冷却水密度；δt为冷却水温差；c为冷却水比热容；s13：构建激光器子系统碳排放模型c
l
＝(p
l
×
t
w
+n
×
f
×
t
c
)
×
f
e
，式中，c
l
为激光器子系统碳排放；p
l
为激光器子系统待机功率；n为单脉冲能量；f为脉冲频率，n
×
f为激光器工作功率；f
e
为电能碳排放因子；s14：构建机器人子系统碳排放模型c
t
＝(p
t
×
t
w
+p
s
×
t
c
)
×
f
e
，式中，c
t
为机器人子系统碳排放；p
t
为机器人子系统待机状态功率；p
s
为机器人子系统工作功率；s15：构建除尘子系统碳排放模型c
d
＝p
d
×
t
c
×
f
e
，式中，c
d
为除尘子系统碳排放；p
d
为除尘子系统工作功率；s16：水冷子系统为独立工作的系统，因此，水冷子系统碳排放模型为c
cw
＝[p
cw
×
t
cw
+p
c
×
(t-t
cw
)]
×
f
e
，式中，c
cw
为水冷子系统碳排放；p
cw
为水冷子系统工作功率；t
cw
为水冷子系统工作时间；p
c
为水冷子系统待机功率；t为激光清洗设备总时间；s17：构建辅助子系统碳排放模型c
i
＝p
i
×
t
×
f
e
，式中，c
i
为辅助子系统碳排放；p
i
为辅助子系统工作功率；s18：构建激光清洗过程物耗碳排放模型c
m
＝(m
a-m
b
)
×
f
m
，式中，c
m
为物耗碳排放；m
a
为清洗前基材质量；m
b
为清洗后基材质量；f
m
为物料碳排放因子；s19：综上所述，整理得到激光清洗过程总碳排放模型如下：
s20：搭建激光清洗过程碳排放实时监测平台。3.如权利要求1或2所述的激光清洗装备清洗过程低碳建模与工艺参数优化方法，其特征在于，步骤s2包括下子步骤：s21：应用回归拟合与激光清洗实验，得到激光器输入与输出功率间的函数关系式p
in
＝2.846p
out
+605.5；s22：应用回归拟合与激光清洗实验，得到机器人系统功率与行进速度间的函数关系式p
s
＝1.323v
s
+662；s23：获取水冷子系统功率参数值；s24：获取除尘子系统功率参数值；s25：获取辅助子系统功率参数值。4.如权利要求3所述的激光清洗装备清洗过程低碳建模与工艺参数优化方法，其特征在于，步骤s3包括以下子步骤：s31：基于design expert软件，将数据拟合，构建粗糙度函数：式中，r
a
为粗糙度；p
out
为激光功率；v
s
为行进速度；v
p
为清洗速度；s32：基于design expert软件，将数据拟合，构建元素占比函数：s33：建立多目标优化模型f(p
out
,v
s
,v
p
)＝min{c
e
},{r
a
},{ω}式中，p
minout
为激光器输出最小功率；p
maxout
为激光器输出最大功率；v
mins
为激光器最小行进速度；v
maxs
为激光器最大行进速度；v
minp
为机器人最小清洗速度；v
maxp
为机器人最大清洗速度。
5.如权利要求4所述的激光清洗装备清洗过程低碳建模与工艺参数优化方法，其特征在于，步骤s4包括以下子步骤：s41：基于协同进化框架进化多目标复杂约束优化算法的多目标优化模型求解；s42：基于改进gra和topsis分析选取最优解。
技术总结
本发明涉及一种激光清洗装备清洗过程低碳建模与工艺参数优化方法，属于先进制造与自动化技术领域。其建立激光清洗工艺过程碳排放模型，搭建激光清洗过程碳排放实时监测平台；应用回归拟合与激光清洗试验，获取碳排放模型参数；以碳排放为目标，综合考虑粗糙度、含碳、氧量等质量目标，建立激光清洗多目标工艺参数优化模型，提出基于协同进化框架多目标进化算法的激光清洗工艺参数优化模型求解算法，获得最佳激光清洗工艺参数，实现绿色低碳的激光清洗工艺。旨在解决激光清洗过程中热量不完全吸收及电能不完全转化导致产生大量碳排放问题，在保证清洗质量基础上，有效降低激光清洗过程碳排放，对高端装备运维与再制造绿色高质量发展具有重要意义。展具有重要意义。展具有重要意义。
技术研发人员：索英祁 姜兴宇 田志强 吴超杰 王弘玥 李惠泽 宋真安 刘伟军
受保护的技术使用者：沈阳工业大学
技术研发日：2022.03.29
技术公布日：2022/8/5