基于遺傳算法的多目標優(yōu)化在三偏心蝶閥設計中的應用

2013-11-19 焦萬均 成都工業(yè)學院機電工程系

  將基于遺傳算法的多目標優(yōu)化引入三偏心蝶閥設計過程,根據(jù)產(chǎn)品性能要求可以選擇最合理的設計參數(shù)使2個相互沖突的主要設計目標(起閉性能指示角,力矩)同時達到最優(yōu)。且整個過程使用軟件完成,使設計人員擺脫繁重的重復計算勞動,設計過程中經(jīng)驗的因素進一步減少,將優(yōu)化設計思想進引入產(chǎn)品設計過程。

  密封和起閉性能是三偏心碟閥的2個主要設計目標,但這2個目標相互沖突,且與幾個基本設計參數(shù)有關。為了使產(chǎn)品具有更佳的性能,需要找出一組設計參數(shù),使密封和起閉性能同時達到最優(yōu)。本文采用基于遺傳算法的多目標優(yōu)化算法,找出關于密封和起閉性能在限定范圍內的帕累托最優(yōu)線,在這條線上的每一個點都是在選定某一目標后這2個目標的最佳組合,同時可以得出這個最佳組合所對應的唯一的一組設計參數(shù),即帕累托最優(yōu)線,為合理選擇設計參數(shù)提供了科學依據(jù)。

1、參數(shù)分析

  密封和起閉性能2個設計目標,可以用起閉性能指示角θ和起閉力矩T描述。θ的計算,與圓錐角、圓錐軸線傾角φ、密封副半徑Rd、軸向偏心c、徑向偏心e、碟板厚度b等參數(shù)有關。正流狀態(tài)時只考慮開閥力矩T0,逆流時為使關閉可靠應考慮外加力矩T1,則:

基于遺傳算法的多目標優(yōu)化在三偏心蝶閥設計中的應用

  其中E為密封圈寬度;f為摩擦系數(shù);p為介質對碟板的壓力;K為計算得到的系數(shù)。

4、實例

  如圖2所示,在對話框中輸入6個向量X,遺傳10代。輸入完畢后點擊“確定”按鈕,系統(tǒng)調用程序進行后臺處理。運算結果如圖3所示,圖3(a)是在各參數(shù)的取值范圍內任意輸入的6個向量X對應的6個點(θ,T),圖(b)是經(jīng)過遺傳算法優(yōu)化處理后得到的6個點。可以看出,這6個點近似構成一條從左至右下降的帕累托最優(yōu)線。這條線上的每一個點對應一個向量X,這些向量X已經(jīng)被存儲起來,可以根據(jù)產(chǎn)品性能需要,選取一個向量作為設計參數(shù)。綜上所述,可知:原本在一定取值范圍內的任取的任一向量經(jīng)過遺傳算法的優(yōu)化運算后,該向量所包含的兩個參數(shù)值能夠自行運算調整至設計所需的理想數(shù)值上。

運算演示對比

圖3 運算演示對比

5、結語

  本文提出了將基于遺傳算法的多目標優(yōu)化引入工程設計的思想,并將其應用到3偏心碟閥密封面設計中。把設計目標抽象為2個目標參數(shù)θ與T,對這2個參數(shù)進行優(yōu)化,并用軟件來實現(xiàn)整個過程,免除了人工繁瑣的計算,進一步減少了設計中的經(jīng)驗因素。