面向绿色制造的船舶建造车间环境质量分析与评价

发布时间：2017-10-10 21:37

  本文关键词：面向绿色制造的船舶建造车间环境质量分析与评价

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【摘要】：绿色制造是一个综合考虑环境影响和资源消耗的现代制造模式,在产品的整个生命周期中,对环境的影响极小,消耗的资源较少。船舶建造车间污染是船舶的整体建造过程中污染最为严重的一部分。一方面,车间环境的质量状况直接关系到车间内生产工人的健康安全问题。另一方面,船舶建造过程中车间内有害物质的排放是造成大气环境污染的源头之一。因此从绿色制造的角度来讲,对于车间环境质量状况做出评价在倡导零污染的当下社会显得尤为重要。粉尘、噪声以及有害气体是船舶建造车间内主要的污染因子,造成这些污染的主要生产工艺有焊接工艺、打磨工艺、切割工艺。不同的生产工艺所产生的粉尘量、噪声大小和有害气体量是不同的。因此,分别分析焊接工艺、打磨工艺、切割工艺所产生粉尘浓度大小、有害气体浓度大小、噪声大小以及这三项污染因子在船舶建造车间内的变化规律显得尤为重要。针对船舶建造车间污染情况,本文将从以下三个方面展开研究：1、现场测量某船厂管加工车间与钢加工车间粉尘浓度大小,分析焊接工位粉尘浓度大小及其变化情况；分析车间整体区域粉尘浓度大小随工艺设备工作时间增加而变化的规律；分析粉尘浓度大小随距地面垂直距离变化而变化的规律。2、现场测量某船厂管加工车间与钢加工车间噪声大小,分析切割工位、焊接工位、打磨工位噪声大小及不同工艺工位噪声大小差别情况；分析管加工车间与钢加工车间整体区域噪声大小变化规律。3、现场收集某船厂管加工车间与钢加工车间内污染气体,经检测,分析工位(焊接工艺)以及车间整体区域有害气体浓度大小以及变化情况。4、依据国家对于车间内相应污染因子的规定标准,对船舶建造车间内环境质量等级进行划分。基于BP神经网络,建立车间内环境质量评价模型,并结合某船厂生产车间内所测得的粉尘浓度、噪声大小、污染气体浓度数据,对船舶建造车间环境质量等级进行评定。
【关键词】：绿色造船 粉尘污染 噪声污染 一氧化碳污染 车间环境质量评价
【学位授予单位】：大连理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U673
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 1 绪论8-15
• 1.1 研究背景8
• 1.2 绿色制造的介绍8-11
• 1.2.1 绿色制造的提出8-9
• 1.2.2 绿色制造的概念9-10
• 1.2.3 绿色制造理论引入船舶建造车间环境质量评定体系10-11
• 1.3 绿色制造的国内外研究现状11-12
• 1.4 研究内容及创新12-13
• 1.5 研究方法13-15
• 2 船舶建造车间粉尘污染的来源、测量实验与变化规律分析15-26
• 2.1 粉尘污染的主要来源15
• 2.2 粉尘浓度的测量实验15-19
• 2.2.1 仪器的选用15-16
• 2.2.2 实验方案的布置16-19
• 2.3 焊接工位粉尘浓度大小变化规律分析19-21
• 2.4 车间整体区域粉尘浓度大小变化规律分析21-25
• 2.4.1 同一测量点粉尘浓度随工作时间增加而变化的规律21-23
• 2.4.2 粉尘浓度随距地面高度增加而变化的规律23-25
• 2.5 本章小结25-26
• 3 船舶建造车间噪声污染的来源、测量试验与变化规律分析26-34
• 3.1 噪声污染的主要来源26
• 3.2 噪声大小的测量实验26-29
• 3.2.1 仪器的选用26-28
• 3.2.2 实验方案的布置28-29
• 3.3 典型工位噪声大小分析29-32
• 3.3.1 焊接工位噪声大小比较分析29-30
• 3.3.2 切割工位噪声大小比较分析30-31
• 3.3.3 打磨工位噪声大小比较分析31
• 3.3.4 不同工艺工位噪声大小比较分析31-32
• 3.4 车间整体区域噪声大小分析32-33
• 3.4.1 管加工车间噪声整体水平大小分析32-33
• 3.4.2 钢加工车间噪声整体水平大小分析33
• 3.5 本章小结33-34
• 4 船舶建造车间有害气体污染的主要来源、气体收集与浓度大小分析34-38
• 4.1 一氧化碳污染的主要来源34
• 4.2 污染气体的收集实验34-36
• 4.2.1 仪器的选用34-35
• 4.2.2 实验方案的布置35-36
• 4.3 管加工车间和钢加工车间重点工艺工位一氧化碳浓度大小分析36-37
• 4.4 本章小结37-38
• 5 基于BP神经网络船舶建造车间环境质量评价38-52
• 5.1 BP神经网络理论38-41
• 5.1.1 BP神经网络概念的介绍及其特点38
• 5.1.2 BP神经网络学习算法——最速下降BP法38-41
• 5.2 数据来源与整理41-42
• 5.3 BP神经网络建模42-52
• 5.3.1 训练样本准备42-48
• 5.3.2 网络层数的确定48
• 5.3.3 输入层节点数的确定48-49
• 5.3.4 隐含层节点数的确定49
• 5.3.5 输出层节点数的确定49
• 5.3.6 网络训练过程49-51
• 5.3.7 网络评价51-52
• 6 论文总结与展望52-53
• 参考文献53-55
• 致谢55-57
• 附件57-58

【参考文献】

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本文编号：1008787