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龙图腾网获悉沈阳工业大学申请的专利一种激光清洗过程能耗建模与工艺参数优化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115016260B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210543768.8，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种激光清洗过程能耗建模与工艺参数优化方法是由姜兴宇;李家振;王弘玥;索英祁;刘同明;田志强;于沈虹设计研发完成，并于2022-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种激光清洗过程能耗建模与工艺参数优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种激光清洗过程能耗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。本发明的方法包括如下步骤：基于激光器系统、机器人系统、冷却系统以及除尘系统的能耗分析建立激光清洗过程能耗模型；搭建功率实时监测平台获取能耗模型试验参数；考虑能效、表面粗糙度以及表面含氧量因素建立面向能耗的激光清洗过程工艺参数优化模型；运用改进的狮群优化算法对模型进行求解；实例分析。本发明简单实用且在建模时充分考虑能耗和清洗质量，为激光清洗过程能耗优化提供良好的支持。

本发明授权一种激光清洗过程能耗建模与工艺参数优化方法在权利要求书中公布了：1.一种激光清洗过程能耗建模与工艺参数优化方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、基于激光系统、机器人系统、冷却系统以及除尘系统的能耗分析建立激光清洗过程能耗模型； S2、搭建功率实时监测平台获取能耗模型试验参数； S3、考虑能效、表面粗糙度以及表面含氧量因素建立面向能耗的激光清洗过程工艺参数优化模型； S4、基于改进狮群优化算法的激光清洗过程工艺参数优化模型求解； S5、实例分析， 步骤S1包括如下步骤： S6、构建装备总能耗模型：ET＝El+Er+Ea，式中：ET为激光清洗装备的总能耗；El为激光系统能耗；Er为机器人系统能耗；Ea为辅助系统的能耗； S7、构建激光系统能耗模型： 式中：Plw为激光系统待机功率；El为激光系统的能耗；Plc为激光器的运行功率；Pl为激光器的输出功率；tl为激光系统运行时间； S8、构建机器人系统能耗模型： Er＝Prw×tt-tr+Prwo×tr＝Prw×tt-Lvr+Prwo×Lvr，式中Prw为机器人待机功率；Prwo为机器人运行功率；tr为机器人运行时间；vr为机器人行进速度；L为清洗长度； S9、构建辅助系统的能耗模型：Ea＝Eco+Eep，式中Eco为冷却系统能耗；Eep为除尘系统能耗，冷却系统能耗可表示为： 式中Pcw为冷却系统待机功率；Pcwo为冷却系统运行功率；tt为冷却系统运行总时间；η为冷却系统吸收热量的效率；ρ为冷却水密度；v为冷却水流速；C为冷却水比热容，ΔT为冷却水温差，除尘系统能耗可表示为：Eep＝Pepw×tt-tep+Pepwo×tep，式中Pepw及Pepwo分别为除尘系统待机功率以及运行功率，tep为除尘系统的运行时间； S10、激光清洗过程总能耗模型： 步骤S2包括如下步骤： S11、搭建基于激光清洗装备的功率实时监控平台； S12、数据拟合得到激光器运行状态下的功率为：Plc＝683.4+2.685×n×f，式中n为单脉冲能量，f为脉冲频率； S13、获取机器人系统功率参数； S14、获取冷却系统功率参数值； S15、获取除尘系统工作功率值， 步骤S3包括如下步骤： S16、基于能耗模型建立能耗目标函数 S17、建立能效函数 S18、基于实验数据拟合表面粗糙度函数 Ra＝6.535-0.1292n-0.021f+0.00067n2； S19、基于实验数据拟合表面含氧量函数 Wto＝392.943+0.03399n2-0.0535v2-0.259f2-7.6515n+0.7805v-1.607f+0.0245nv+0.0845nf-0.2465vf S20、建立多目标优化函数模型 Fn,f,vr＝{minE,minRa,minWto,maxη} 步骤S4包括如下步骤： S21、基于改进狮群优化算法进行多目标优化； S22、基于熵权-TOPSIS法选取最优解。

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