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    重庆时时彩过年放假: 基于遗传算法的高温高压离心式叶轮多学科优化方法.pdf

    关 键 词:
    基于 遗传 算法 高温 高压 离心 叶轮 学科 优化 方法
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    摘要
    申请专利号:

    CN201611050738.4

    申请日:

    2016.11.25

    公开号:

    CN106777526A

    公开日:

    2017.05.31

    当前法律状态:

    实审

    有效性:

    审中

    法律详情: 实质审查的生效IPC(主分类):G06F 17/50申请日:20161125|||公开
    IPC分类号: G06F17/50; G06N3/08 主分类号: G06F17/50
    申请人: 江苏大学
    发明人: 朱荣生; 卢永刚; 付强; 王秀礼; 司翔宇; 邱伟峰
    地址: 212013 江苏省镇江市京口区学府路301号
    优先权:
    专利代理机构: 代理人:
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    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201611050738.4

    授权公告号:

    |||

    法律状态公告日:

    2017.06.23|||2017.05.31

    法律状态类型:

    实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明涉及离心泵的优化设计,公开了一种基于遗传算法优化的高温高压的极限工况下运行的离心式叶轮的多学科设计方法。本发明将高温高压离心式叶轮的优化流程??榛?,??橐晃谝糯惴ǖ乃ι杓颇??,??槎贑FD技术的CFD计算???,??槿诙我糯呕牧鞴倘锐詈霞扑隳??,??樗氖窍低秤呕??,其中水力设计???、CFD计算???、流固热耦合??樗炒蜗嗔?,前一个??榈募扑憬峁魑笠桓瞿?榧扑愕某跏继跫?,并将CFD计算??楹土鞴倘锐詈夏?榧扑憬峁魑低秤呕?榈氖淙?,分析两个??橄嗷プ饔貌男餍в竦孟低痴遄钣沤?。

    权利要求书

    1.基于遗传算法的高温高压离心式叶轮多学科优化方法,所述离心式叶轮主要由前盖
    板、叶片和后盖板三部分组成,其特征在于,将高温高压离心式叶轮的优化流程??榛?,
    ??橐晃谝糯惴ǖ乃ι杓颇??,
    ??槎贑FD技术的CFD计算???,
    ??槿诙我糯呕牧鞴倘锐詈霞扑隳??,
    ??樗氖窍低秤呕??,
    其中水力设计???、CFD计算???、流固热耦合??樗炒蜗嗔?,前一个??榈募扑憬峁?br />作为后一个??榧扑愕某跏继跫?,并将CFD计算??楹土鞴倘锐詈夏?榧扑憬峁魑低?br />优化??榈氖淙?,分析两个??橄嗷プ饔貌男餍в竦孟低痴遄钣沤?,包括以下
    设计步骤:
    步骤1:结合多工况水力设计方法、低气蚀、不等扬程水力设计方法设计叶轮的主要结
    构参数,设定高温高压离心式叶轮主要结构参数的约束范围,包括设计参数Ⅰ叶轮出口直径
    D2、设计参数Ⅱ叶轮包角设计参数Ⅲ叶片进口安放角β1、设计参数Ⅳ叶片出口安放角β
    2、设计参数Ⅴ叶轮出口宽度b2五个系统变量x1、x2、x3、x4、x5,每个系统变量对应7种设计
    方案;
    步骤2:基于遗传算法的杂交、自然选择以及突变的思想,首先将对每个系统变量进行
    编码,每一个设计参数对应7种设计方案,每个方案分别用3位无符号二进制整数来表示,公
    式如下:
    <mrow> <mi>X</mi> <mo>=</mo> <mfenced open = "{" close = "}"> <mtable> <mtr> <mtd> <msub> <mi>x</mi> <mn>1</mn> </msub> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <msub> <mi>x</mi> <mn>2</mn> </msub> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <msub> <mi>x</mi> <mn>3</mn> </msub> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <msub> <mi>x</mi> <mn>4</mn> </msub> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <msub> <mi>x</mi> <mn>5</mn> </msub> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> <mo>=</mo> <mfenced open = "{" close = "}"> <mtable> <mtr> <mtd> <mn>1</mn> </mtd> <mtd> <mn>2</mn> </mtd> <mtd> <mn>3</mn> </mtd> <mtd> <mn>4</mn> </mtd> <mtd> <mn>5</mn> </mtd> <mtd> <mn>6</mn> </mtd> <mtd> <mn>7</mn> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mn>1</mn> </mtd> <mtd> <mn>2</mn> </mtd> <mtd> <mn>3</mn> </mtd> <mtd> <mn>4</mn> </mtd> <mtd> <mn>5</mn> </mtd> <mtd> <mn>6</mn> </mtd> <mtd> <mn>7</mn> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mn>1</mn> </mtd> <mtd> <mn>2</mn> </mtd> <mtd> <mn>3</mn> </mtd> <mtd> <mn>4</mn> </mtd> <mtd> <mn>5</mn> </mtd> <mtd> <mn>6</mn> </mtd> <mtd> <mn>7</mn> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mn>1</mn> </mtd> <mtd> <mn>2</mn> </mtd> <mtd> <mn>3</mn> </mtd> <mtd> <mn>4</mn> </mtd> <mtd> <mn>5</mn> </mtd> <mtd> <mn>6</mn> </mtd> <mtd> <mn>7</mn> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mn>1</mn> </mtd> <mtd> <mn>2</mn> </mtd> <mtd> <mn>3</mn> </mtd> <mtd> <mn>4</mn> </mtd> <mtd> <mn>5</mn> </mtd> <mtd> <mn>6</mn> </mtd> <mtd> <mn>7</mn> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> <mo>=</mo> <mfenced open = "{" close = "}"> <mtable> <mtr> <mtd> <mn>001</mn> </mtd> <mtd> <mn>010</mn> </mtd> <mtd> <mn>011</mn> </mtd> <mtd> <mn>100</mn> </mtd> <mtd> <mn>101</mn> </mtd> <mtd> <mn>110</mn> </mtd> <mtd> <mn>111</mn> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mn>001</mn> </mtd> <mtd> <mn>010</mn> </mtd> <mtd> <mn>011</mn> </mtd> <mtd> <mn>100</mn> </mtd> <mtd> <mn>101</mn> </mtd> <mtd> <mn>110</mn> </mtd> <mtd> <mn>111</mn> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mn>001</mn> </mtd> <mtd> <mn>010</mn> </mtd> <mtd> <mn>011</mn> </mtd> <mtd> <mn>100</mn> </mtd> <mtd> <mn>101</mn> </mtd> <mtd> <mn>110</mn> </mtd> <mtd> <mn>111</mn> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mn>001</mn> </mtd> <mtd> <mn>010</mn> </mtd> <mtd> <mn>011</mn> </mtd> <mtd> <mn>100</mn> </mtd> <mtd> <mn>101</mn> </mtd> <mtd> <mn>110</mn> </mtd> <mtd> <mn>111</mn> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mn>001</mn> </mtd> <mtd> <mn>010</mn> </mtd> <mtd> <mn>011</mn> </mtd> <mtd> <mn>100</mn> </mtd> <mtd> <mn>101</mn> </mtd> <mtd> <mn>110</mn> </mtd> <mtd> <mn>111</mn> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> </mrow>
    然后,将五个系统变量均任取一个对应的设计方案,组成表现型X,然后将表现型X转换
    为15位无符号二进制数,就形成了个体的基因型;
    步骤3:建立高温高压离心式叶轮的初始种群,任取种群规模为8,每个个体可通过随机
    方法产生,如(011101101011,101011011100,011100111001,111001011101,010101001011,
    100011011110,010101111001,101001011001),遗传算法中以个体适应度的大小来评定各
    个个体的优劣程度,从而决定其遗传机会的大小,而在高温高压离心式叶轮的设计中以求
    函数最大值为优化目标,可通过CFD计算结果直接利用效率的目标函数值作为个体的适应
    度,然后进行选择运算,然后进行交叉运算,然后进行变异运算,以水力性能为优化目标,对
    新一代群体进行优胜略汰的评价选择,对群体再进行一轮选择、交叉、变异运算之后可得到
    新一代的8个最优群体,然后进入步骤4;
    步骤4:采用商业CFD模拟软件将步骤3中选出的8种最优方案进行热流场的计算分析,
    得到的计算结果,进入步骤5;
    步骤5:对该离心式叶轮和轴结构进行三维建模,采用有限元分析软件对叶轮及轴系结
    构进行基于有限元的热力学分析,并将步骤4中的热流场计算结果中的流固接触面的压力
    信息导入并施加在叶轮结构上,分析叶轮的应力应变分布情况并进行综合评估,遴选出4种
    最优方案;当高温工况下叶片变形超过设计要求时,叶片厚度增加原叶片厚度的0.08至
    0.15倍,当叶片变形远优于要求规定的变形量时,叶片厚度减小原叶片厚度的0.05至0.09
    倍;将4种最优方案叶片厚度进行调整后,重新进入步骤4进行泵的热流场计算,直至优化厚
    度后叶片最大变形超过设计要求指标的8%,然后进入步骤5;
    步骤6:将最终4种最优方案的泵水力性能、叶轮结构的有限元安全特性、泵气蚀性能三
    方面进行综合评估,考虑的指标重要性依次是:叶轮结构的有限元安全特性>泵气蚀性能>
    泵水力性能,并构建该特种离心泵系统多学科优化目标函数的数学模型,得到1种最优方
    案。
    2.根据权利要求1中所述的基于遗传算法的高温高压离心式叶轮多学科优化方法,其
    特征在于,步骤1中,首先给出高温高压离心泵的初始解,包含叶轮的进出口直径、叶片包
    角、叶片出口宽度、叶片进出口安放角、叶片厚度,系统变量的初始条件由以下约束确定:
    <mrow> <msub> <mi>D</mi> <mn>2</mn> </msub> <mo>=</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>0.019</mn> <msup> <msub> <mi>n</mi> <mi>s</mi> </msub> <mn>0.493</mn> </msup> <mo>+</mo> <mn>90.21</mn> <msup> <msub> <mi>n</mi> <mi>s</mi> </msub> <mrow> <mo>-</mo> <mn>0.48</mn> </mrow> </msup> <mo>)</mo> </mrow> <mo>&CenterDot;</mo> <mroot> <mfrac> <mi>Q</mi> <mi>n</mi> </mfrac> <mn>3</mn> </mroot> <mo>;</mo> <msub> <mi>n</mi> <mi>s</mi> </msub> <mo>&le;</mo> <mn>300</mn> <mo>;</mo> </mrow>
    D1=(0.51~0.87)·D21;
    <mrow> <msub> <mi>b</mi> <mn>2</mn> </msub> <mo>=</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>0.75</mn> <mo>~</mo> <mn>1.06</mn> <mo>)</mo> </mrow> <mo>&CenterDot;</mo> <mroot> <mfrac> <mi>Q</mi> <mi>n</mi> </mfrac> <mn>3</mn> </mroot> <mo>;</mo> </mrow>

    <mrow> <mfenced open = "{" close = "}"> <mtable> <mtr> <mtd> <mrow> <msub> <mi>&beta;</mi> <mn>1</mn> </msub> <mo>=</mo> <mn>16</mn> <mo>~</mo> <mn>28</mn> <mo>,</mo> </mrow> </mtd> <mtd> <mrow> <msub> <mi>n</mi> <mi>s</mi> </msub> <mo>&le;</mo> <mn>120</mn> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <msub> <mi>&beta;</mi> <mn>1</mn> </msub> <mo>=</mo> <mn>24</mn> <mo>~</mo> <mn>36</mn> <mo>,</mo> </mrow> </mtd> <mtd> <mrow> <msub> <mi>n</mi> <mi>s</mi> </msub> <mo>&GreaterEqual;</mo> <mn>120</mn> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> <mo>;</mo> </mrow>
    β2=(1.12~1.32)·β1;
    z=4~7;
    式中:
    D2—叶轮出口直径,mm;
    ns—泵比转速,
    Q—泵流量,m3/h;
    n—泵转速;
    D1—叶轮进口直径,mm;
    b2—泵叶片出口宽度,mm;
    —叶轮叶片包角,
    β1—叶片进口安放角,
    β2—叶片出口安放角,
    z—叶轮叶片数。
    3.根据权利要求1中所述的基于遗传算法的高温高压离心式叶轮多学科优化方法,其
    特征在于:步骤3中,所述选择运算,是把当前群体中适应度较高的个体按某种规则或模型
    遗传到下一代群体中,一般要求适应度较高的个体将有更多的机会遗传到下一代群体中;
    所述交叉运算,是遗传算法中产生新个体的主要操作过程,它以某一概率相互交换某
    两个个体之间的部分染色体;
    所述变异运算,是对个体的某一个或某一些基因座上的基因值按某一较小的概率进行
    改变,它也是产生新个体的一种操作方法。
    4.根据权利要求1中所述的基于遗传算法的高温高压离心式叶轮多学科优化方法,其
    特征在于:步骤6中,所述多学科优化目标函数的数学模型由以下公式确定:
    <mrow> <mi>min</mi> <mi> </mi> <mi>F</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>X</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <munderover> <mo>&Pi;</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>n</mi> </munderover> <mfrac> <mn>1</mn> <mrow> <mi>f</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>x</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mo>/</mo> <mi>f</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>x</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mn>0</mn> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> </mfrac> <mo>;</mo> </mrow>
    其中,F(X)是多学科评价指数,f(xi)代表第i学科的评价指数,f(xi0)代表第i学科的技
    术要求指数。

    说明书

    基于遗传算法的高温高压离心式叶轮多学科优化方法

    技术领域

    本发明涉及离心泵的优化设计,具体是一种基于遗传算法优化的高温高压的极限
    工况下运行的离心式叶轮的多学科设计方法。

    背景技术

    近年来一些大型高温高压多级离心泵在世界各国都向大容量、高转速、高效率、可
    靠性、低噪声及自动化等方向发展。目前高温高压多级离心泵的需求量越来越大,然而国内
    对大型工业用泵的研制难以取得突破,大部分依赖于进口。高温高压离心泵的设计涉及到
    流体力学、材料力学、结构力学和热力学等多个学科,比如消防泵、超超锅炉给水泵、核电站
    上充泵都属于高温高压多级离心泵。传统的设计方法往往对每个子系统(学科)单独优化,
    企图将几个最优的子系统组合成一个也是最优的大系统。这种设计方法忽视工程系统内部
    各子系统间的相互关系,从而不能满足工程技术发展的需要。一方面,结构、动力、控制等学
    科的理论不断完善,计算能力的飞速发展使得设计人员能够建立更复杂的数学模型、分析
    更详细的构形、提高分析结果的精度,比如采用有限元法进行结构分析,利用计算流体力学
    进行流场分析等等,但上述进步基本上是发生在特定的学科或子系统的范围内,并没有为
    总体设计带来什么直接的益处。与各学科或子系统理论蓬勃发展形成强烈对比的是,长期
    以来,泵类流体机械的设计总体设计方法的发展一直停滞不前,其理论落后、方法陈旧,虽
    然这些理论和方法在过去数十年发挥了极其重要的作用,为我国泵行业的发展做出了巨大
    的贡献,但是它们忽视工程系统中各学科之间的耦合效应、不能充分利用学科的发展成果、
    与工程设计组织形式不一致。本发明主要是基于遗传优化算法提供一种基于流体力学、材
    料力学、结构力学和热力学四个学科的高温高压泵叶轮的水力设计方法,通过采用先进的
    CFD技术和有限元分析技术以及建立的多学科优化的数学模型对高温高压离心泵的叶轮进
    行设计与优化。

    发明内容

    本发明的目的:提供一种基于流体力学、材料力学、结构力学和热力学四个学科的
    高温高压泵叶轮的水力设计方法,通过对设计方案的多学科评估,在保证泵的水力性能优
    于设计指标的情况下,使泵的安全特性最佳。

    为实现上述目的,基于遗传算法对高温高压离心式叶轮进行优化,本离心式叶轮
    主要工作在高温高压的极限工况下,其主要由前盖板、叶片和后盖板三部分组成,其特征在
    于,将高温高压离心式叶轮的优化流程??榛?,??橐晃谝糯惴ǖ乃ι杓颇??,模
    块二为基于CFD技术的CFD计算???,??槿诙我糯呕牧鞴倘锐詈霞扑隳??,
    ??樗氖窍低秤呕??,其中水力设计???、CFD计算???、流固热耦合??樗炒蜗嗔?,前一
    个??榈募扑憬峁魑笠桓瞿?榧扑愕某跏继跫?,并将CFD计算??楹土鞴倘锐詈夏??br />计算结果作为系统优化??榈氖淙?,分析两个??橄嗷プ饔貌男餍в竦孟低痴?br />最优解,包括以下设计步骤:

    步骤1:结合多工况水力设计方法、低气蚀、不等扬程水力设计方法设计叶轮的主
    要结构参数,设定高温高压离心式叶轮主要结构参数的约束范围,包括设计参数Ⅰ叶轮出口
    直径D2、设计参数Ⅱ叶轮包角设计参数Ⅲ叶片进口安放角β1、设计参数Ⅳ叶片出口安放
    角β2、设计参数Ⅴ叶轮出口宽度b2五个系统变量x1、x2、x3、x4、x5,每个系统变量对应7种设
    计方案;

    步骤2:基于遗传算法的杂交、自然选择以及突变的思想,首先将对每个系统变量
    进行编码,每一个设计参数对应7种设计方案,每个方案分别用3位无符号二进制整数来表
    示,公式如下:


    然后,将五个系统变量均任取一个对应的设计方案,组成表现型X,然后将表现型X
    转换为15位无符号二进制数,就形成了个体的基因型;

    如X=(x1,x2,x3,x4,x5)=(2,3,1,6,5),所对应的编码为010011001110101;

    步骤3:建立高温高压离心式叶轮的初始种群,任取种群规模为8,每个个体可通过
    随机方法产生,如(011101101011,101011011100,011100111001,111001011101,
    010101001011,100011011110,010101111001,101001011001),遗传算法中以个体适应度的
    大小来评定各个个体的优劣程度,从而决定其遗传机会的大小,而在高温高压离心式叶轮
    的设计中以求函数最大值为优化目标,可通过CFD计算结果直接利用效率的目标函数值作
    为个体的适应度,然后进行选择运算,然后进行交叉运算,然后进行变异运算,以水力性能
    为优化目标,对新一代群体进行优胜略汰的评价选择,对群体再进行一轮选择、交叉、变异
    运算之后可得到新一代的8个最优群体,然后进入步骤4;

    步骤4:采用商业CFD模拟软件将步骤3中选出的8种最优方案进行热流场的计算分
    析,得到的计算结果,进入步骤5;

    步骤5:对该离心式叶轮和轴结构进行三维建模,采用有限元分析软件对叶轮及轴
    系结构进行基于有限元的热力学分析,并将步骤4中的热流场计算结果中的流固接触面的
    压力信息导入并施加在叶轮结构上,分析叶轮的应力应变分布情况并进行综合评估,遴选
    出4种最优方案;当高温工况下叶片变形超过设计要求时,叶片厚度增加原叶片厚度的0.08
    至0.15倍,当叶片变形远优于要求规定的变形量时,叶片厚度减小原叶片厚度的0.05至
    0.09倍;将4种最优方案叶片厚度进行调整后,重新进入步骤4进行泵的热流场计算,直至优
    化厚度后叶片最大变形超过设计要求指标的8%,然后进入步骤5;

    步骤6:将最终4种最优方案的泵水力性能、叶轮结构的有限元安全特性、泵气蚀性
    能三方面进行综合评估,考虑的指标重要性依次是:叶轮结构的有限元安全特性>泵气蚀性
    能>泵水力性能,并构建该特种离心泵系统多学科优化目标函数的数学模型,得到1种最优
    方案。

    步骤1中,首先给出高温高压离心泵的初始解,包含叶轮的进出口直径、叶片包角、
    叶片出口宽度、叶片进出口安放角、叶片厚度,系统变量的初始条件由以下约束确定:


    D1=(0.51~0.87)·D21;




    β2=(1.12~1.32)·β1;

    z=4~7;

    式中:

    D2—叶轮出口直径,mm;

    ns—泵比转速,

    Q—泵流量,m3/h;

    n—泵转速;

    D1—叶轮进口直径,mm;

    b2—泵叶片出口宽度,mm;

    —叶轮叶片包角,。;

    β1—叶片进口安放角,。;

    β2—叶片出口安放角,。;

    z—叶轮叶片数;

    步骤3中,所述选择运算,是把当前群体中适应度较高的个体按某种规则或模型遗
    传到下一代群体中,一般要求适应度较高的个体将有更多的机会遗传到下一代群体中;

    所述交叉运算,是遗传算法中产生新个体的主要操作过程,它以某一概率相互交
    换某两个个体之间的部分染色体;

    所述变异运算,是对个体的某一个或某一些基因座上的基因值按某一较小的概率
    进行改变,它也是产生新个体的一种操作方法。

    步骤6中,所述多学科优化目标函数的数学模型由以下公式确定:


    其中,F(X)是多学科评价指数,f(xi)代表第i学科的评价指数,f(xi0)代表第i学科
    的技术要求指数。

    本发明的有益效果:

    本发明能在保证泵的水力性能、气蚀性能、可多工况运行的情况下,使泵的安全特
    性最佳,更可靠。

    附图说明

    图1是本发明一个实施例的叶轮简图;a-轴面图,b-平面图;

    图2是叶轮的平面投影简图;

    图3是本发明多学科优化设计的流程图;

    附图标记说明:

    1-前盖板,2-叶片,3-后盖板,叶轮出口直径D1,叶轮出口直径D2,叶轮出口半径R1,
    叶轮出口半径R2,叶轮包角Φ,叶片进口安放角β1,叶片出口安放角β2,叶轮出口宽度b2。

    具体实施方式

    图1和图2是本发明一个实施例的叶轮及其几何参数表示的简图,图3是本发明多
    学科优化设计的流程图,基于遗传算法对高温高压离心式叶轮进行优化,本离心式叶轮主
    要工作在高温高压的极限工况下,其主要由前盖板、叶片和后盖板三部分组成,其特征在
    于,将高温高压离心式叶轮的优化流程??榛?,??橐晃谝糯惴ǖ牡乃ι杓颇??,
    ??槎贑FD技术的CFD计算???,??槿诙我糯呕牡牧鞴倘锐詈霞扑隳?br />块,??樗氖窍低秤呕??,其中水力设计???、CFD计算???、流固热耦合??樗炒蜗嗔?,
    前一个??榈募扑憬峁魑笠桓瞿?榧扑愕某跏继跫?,并将CFD计算??楹土鞴倘锐詈?br />??榧扑憬峁魑低秤呕?榈氖淙?,分析两个??橄嗷プ饔貌男餍в竦孟低?br />整体最优解,包括以下设计步骤:

    步骤1:结合多工况水力设计方法、低气蚀、不等扬程水力设计方法设计叶轮的主
    要结构参数,设定高温高压离心式叶轮主要结构参数的约束范围,包括设计参数(一)叶轮
    出口直径D2、设计参数(二)叶轮包角Φ、设计参数(三)叶片进口安放角β1、设计参数(四)叶
    片出口安放角β2、设计参数(五)叶轮出口宽度b2五个系统变量,每个系统变量对应7种设计
    方案;

    步骤2:基于遗传算法的杂交、自然选择以及突变的思想,首先将对每个系统变量
    进行编码,每一个设计参数对应7种设计方案,每个方案分别用3位无符号二进制整数来表
    示,公式如下:


    然后,将五个系统变量均任取一个对应的设计方案,组成表现型X,然后将表现型X
    转换为15位无符号二进制数,就形成了个体的基因型;

    如X=(x1,x2,x3,x4,x5)=(2,3,1,6,5),所对应的编码为010011001110101;

    步骤3:建立高温高压离心式叶轮的初始种群,任取种群规模为8,每个个体可通过
    随机方法产生,如(011101101011,101011011100,011100111001,111001011101,
    010101001011,100011011110,010101111001,101001011001),遗传算法中以个体适应度的
    大小来评定各个个体的优劣程度,从而决定其遗传机会的大小,而在高温高压离心式叶轮
    的设计中以求函数最大值为优化目标,可通过CFD计算结果直接利用效率的目标函数值作
    为个体的适应度,然后进行选择运算,然后进行交叉运算,然后进行变异运算,以水力性能
    为优化目标,对新一代群体进行优胜略汰的评价选择,对群体再进行一轮选择、交叉、变异
    运算之后可得到新一代的8个最优群体,然后进入步骤4;

    步骤4:采用商业CFD模拟软件将步骤3中选出的8种最优方案进行热流场的计算分
    析,得到的计算结果,进入步骤5;

    步骤5:对该离心式叶轮和轴结构进行三维建模,采用有限元分析软件对叶轮及轴
    系结构进行基于有限元的热力学分析,并将步骤4中的热流场计算结果中的流固接触面的
    压力信息导入并施加在叶轮结构上,分析叶轮的应力应变分布情况并进行综合评估,遴选
    出4种最优方案;当高温工况下叶片变形超过设计要求时,叶片厚度增加原叶片厚度的0.08
    至0.15倍,当叶片变形远优于要求规定的变形量时,叶片厚度减小原叶片厚度的0.05至
    0.09倍;将4种最优方案叶片厚度进行调整后,重新进入步骤4进行泵的热流场计算,直至优
    化厚度后叶片最大变形超过设计要求指标的8%,然后进入步骤5;

    步骤6:将最终4种最优方案的泵水力性能、叶轮结构的有限元安全特性、泵气蚀性
    能三方面进行综合评估,考虑的指标重要性依次是:叶轮结构的有限元安全特性>泵气蚀性
    能>泵水力性能,并构建该特种离心泵系统多学科优化目标函数的数学模型,得到1种最优
    方案。

    步骤1中,首先给出高温高压离心泵的初始解,包含叶轮的进出口直径、叶片包角、
    叶片出口宽度、叶片进出口安放角、叶片厚度,系统变量的初始条件由以下约束确定:


    D1=(0.51~0.87)·D21;




    β2=(1.12~1.32)·β1;

    z=4~7;

    步骤6中,所述多学科优化目标函数的数学模型由以下公式确定:


    其中,F(X)是多学科评价指数,f(xi)代表第i学科的评价指数,f(xi0)代表第i学科
    的技术要求指数。

    关于本文
    本文标题:基于遗传算法的高温高压离心式叶轮多学科优化方法.pdf
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