基于遗传算法的离心泵叶片水力性能优化

建立了一种基于遗传算法的离心泵叶片型线水力性能优化方法.区别于传统优化方法,此方法通过CFD技术求解离心泵叶片的水力性能,以离心泵水力效率及理论扬程作为优化目标进行多目标优化.包含3个主要步骤: 基于蒙面法和三次B样条曲线的三维叶片型线参数化;基于NUMECA商用软件的计算域网格划分及流场求解;基于多目标遗传算法的全局优化.应用此方法对某单级单吸蜗壳离心泵水力性能进行了多目标优化,优化结果表明离心泵水力效率及理论扬程分别提高了0.35%和0.944%.     

基于遗传算法的离心泵叶片水力性能优化

建立了一种基于遗传算法的离心泵叶片型线水力性能优化方法。区别于传统优化方法,此方法通过CFD技术求解离心泵叶片的水力性能,以离心泵水力效率及理论扬程作为优化目标进行多目标优化。包含3个主要步骤: 基于蒙面法和三次B样条曲线的三维叶片型线参数化;基于NUMECA商用软件的计算域网格划分及流场求解;基于多目标遗传算法的全局优化。应用此方法对某单级单吸蜗壳离心泵水力性能进行了多目标优化,优化结果表明离心泵水力效率及理论扬程分别提高了     

基于遗传算法的摆线钢球行星减速器优化设计

提高效率、减少能源及材料消耗足现代社会机械设计的主旋律.为此,对摆线钢球行星减速器的效率及体积优化予以研究,提供理论依据,建立了体积和效率的多目标优化数学模型,并对分目标函数权重系数进行归一化处理,利用Matlab遗传算法工具箱进行优化计算.经过多次优化计算,取得优化参数及其体积和效率值.结果表明:构建在Matlab遗传算法工具箱基础之上的机械优化设计,其优化效果显著,操作方便.     

基于遗传算法的制造质量控制多目标的优化

根据零件加工过程的加工和测量能力,给出了制造质量控制多目标的优化数学模型.针对遗传算法的特点,提出了基于遗传算法的制造质量控制多目标的优化方法.算例计算结果表明,遗传算法在制造质量控制多目标的优化方面具有良好的应用前景.     

基于遗传算法的数字制造加工方案多目标优化

建立了基于遗传算法的多目标优化模型,将各种影响因素分为加工时间、加工成本和加工质量三大类.利用层次分析法建立分层评价阶梯树,根据客户对评价因素重要程度的不同需求确定权重,进行加工方案的选择和优化.将该方法应用于主轴箱的表面和孔加工过程中,实例表明多目标优化模型能够简单、有效、客观地根据对评价因素的不同要求选择出最优的加工方案.     

基于遗传算法的无人机多目标路径规划

研究了无人机在抢险救灾中的应用,通过构建路径规划模型来求解最优路径,模型以整个无人机飞行路径距离最短为目标,利用遗传算法对路径方案进行迭代优化,利用适应度函数在迭代过程中更新种群个体,使得算法能够趋向最优解,同时利用遗传变异操作防止算法陷入局部最优解。利用MATLAB对算法进行计算,并通过随机个体比较对方案进行了验证。案例结果表明:该模型能够在较短时间内得到最优解,提高了无人机的工作效率,为抢险救灾争取到了宝贵的时间。     

算法在多目标优化问题中的仿真应用

综合了PSO算法应用于求解多目标问题的一些思想,引入罚函数对约束条件进行处理,并利用均值的概念来计算选取PSO算法更新方程中的全局最优值,从而使算法在最优解的引导下,跳出局部最小值,更快地向Pareto最优解前沿收敛。压缩弹簧多目标优化设计实例证明了所提出算法的有效性。     

柔性凸轮曲线的NURBS表达与多目标遗传算法优化

NURBS曲线通过调整节点矢量、控制顶点位置和权因子能够优化曲线形状,因此利用NURBS曲线可以构造柔性的凸轮曲线.为了同时满足凸轮机构的运动学和动力学性能,建立了凸轮曲线的多目标优化模型,并提出一种集成精英保留策略、目标达到法选择策略和快速非支配排序算法的混合遗传算法,求解凸轮曲线的多目标优化模型.优化实例表明,该混合遗传算法可以有效解决多目标优化问题,获得综合特性良好的凸轮曲线.     

基于多目标遗传算法的水土资源优化配置研究

随着社会与经济的快速发展,水土资源合理配置问题已是当前热点。水土资源配置具有多目标性,选择合理可行的求解方法就成为该问题的研究重点。遗传算法是一种模拟生物自然选择与进化机制的全局性概率搜索算法,对解决此类优化计算问题具有独特的优越性,其中利用多目标遗传算法（MOGA）求解Pareto最优解集的方法已应用于诸多方面。本文根据可持续发展理论,以经济、社会和生态环境效益三者最优作为目标函数,建立约束条件,采用基于并列选择的多目标遗传算法构建水土资源配置模型,并以东台市为例进行研究,以达到水土资源充分与协调利用的目的。     

基于Pareto最优解的跨流域调水泵站多目标优化运行研究

【目的】探究跨流域调水泵站多目标优化运行。【方法】以泵站提水费用最小及站内机组间流量不均匀度最小为目标,以调水周期内各时段各机组叶片安放角为决策变量,本文建立了泵站多目标优化运行非线性数学模型,提出了基于Pareto最优解理论求解的多目标遗传算法。以南水北调东线源头江都4站为研究实例,考虑峰谷分时电价影响,开展了不同日均扬程及提水负荷下的典型计算分析。【结果】综合考虑泵站运行的安全性和经济性,在100%、80%、60%提水负荷下,江都4站最佳运行方案对应的每万m³提水费用较常规运行方案平均节约12.44%、14.26%和3.69%,机组间流量不均匀度相较于单独考虑经济运行目标的方案显著减少。【结论】新建立的模型能够有效降低泵站优化运行过程中的安全隐患。     

基于多目标模糊优化的低比转数多级自吸喷灌泵研究

在单级自吸离心泵基础上,提出了一种具有高自吸性能及优良外特性的多级自吸泵的自吸装置。基于多目标模糊优化设计,确定追求关死点扬程极大值、最大轴功率极小值的多目标优化模型,结合设计经验及工艺需求建立相关约束条件,并进行非线性极值求解,最后以最优解完成过流部件的水力优化设计。对多级自吸喷灌泵进行了外特性试验,发现原始模型泵的关死点扬程和最大轴功率分别为10.7 m和250.4 W,而新模型泵的关死点扬程和最大轴功率分别为13.3 m和189.6 W。     

轴流泵多目标优化正交试验

为了整体提高轴流泵的水力优化设计水平,找出影响轴流泵性能的主要几何参数,运用正交试验方法,以扬程、效率、轴功率和压力脉动作为试验评判指标,将综合频率分析法应用到轴流泵多目标优化设计中。基于L_9(3~4)正交表得到了9组方案,研究叶片数、翼型、轮毂比和叶片与导叶间距离对轴流泵的扬程、效率、轴功率和压力脉动的影响规律,并通过综合频率分析法确定了一组最佳试验方案。结果表明:该最佳试验方案在设计流量下,水流在叶轮及导叶段中的流态较好,水流流线顺畅,分布相对均匀;轴流泵模型在流量和扬程满足改型要求的同时,效率提高了5.7%;轴功率下降了1.21%;压力脉动系数降低了11%,验证了综合频率分析法在多目标正交优化中的可行性。     

基于遗传算法的轴向柱塞泵配流盘密封环结构多目标优化

为改善微小型轴向柱塞泵配流副润滑特性,对缸体进行受力分析,建立了配流副油膜润滑模型,以泄漏量、缸体倾覆角、粘性摩擦力矩为优化目标,采用多目标遗传算法(Non-dominated sorting genetic algorithm,NSGA-Ⅱ)对配流盘密封环结构参数进行了优化,包括配流盘密封环径向尺寸R1、R2、R3、...     

多工况高效无过载低比转数离心泵设计优化

为满足低比转数离心泵对多工况点效率和无过载特性要求,针对模型泵TS65-40-160,基于无过载理论进行设计优化,通过CFD分析内部流动分布规律,并采用快速成型模型试验进行对比分析。经过多方案改进得到较优方案2,该方案扬程在关死点、设计点以及最大流量点均高于设计要求;最高机组效率提高了14%,功率特性曲线出现了无过载趋势,在最大要求流量点48 m3/h处输入功率却未增大,且泵效率达到国家标准要求。经多方案CFD模拟和试验数据对比,证明模拟精度可满足模型优选要求。     

遗传算法在离心泵叶片优化设计中的应用

对遗传算法在流体机械优化设计中的应用现状作了较为全面的总结；提出了将遗传算法应用于离心泵叶片优化设计中，分析了遗传算法在离心泵优化设计中应用的可行性以及存在的问题；对离心泵优化设计的发展提出了一些新建议和尝试。     

基于BP神经网络的立式离心泵导叶与蜗壳优化设计

立式离心泵是大型灌溉和长距离调水工程的核心动力装备,单机配套功率能够达到40 MW级。为了降低立式离心泵的运行能耗,以效率指标为优化目标,基于BP(反向传播)神经网络模型与多岛遗传算法对其多个过流部件进行优化设计。考虑到各过流部件的匹配性,采用Plackett-Burman试验设计从导叶与蜗壳的10个设计参数中筛选出优化设计变量。运用最优拉丁超立方采样方法设计了106组方案,并搭建了立式离心泵自动数值模拟优化平台。基于BP神经网络模型构建了优化设计变量和优化目标之间的高精度非线性关系,最终通过多岛遗传算法得到导叶与蜗壳的最优参数组合。研究结果表明,运用SST k-ω湍流模型能够准确地预测立式离心泵的性能参数;BP神经网络是映射泵设计参数和性能参数间内在联系的有效方法;优化后模型设计工况下效率达到90.21%,较原始模型提高了3.61个百分点;优化后的导叶与蜗壳对立式离心泵设计工况和小流量工况下的性能影响更为显著;优化后导叶与其他过流部件匹配性提高,导叶与蜗壳内部流动特性得到明显改善。     

螺旋离心泵工作特性理论分析

螺旋离心泵具有独特的螺旋离心叶轮,这种叶轮使得螺旋离心泵较之于普通污水泵具有一系列的优点,从流体力学和泵的基本理论出发分析了螺旋离心泵的无堵塞性、调节性、能量性能、汽蚀性能等工作特性及其机理,为进一步研究其内部流动机理和新的设计方法提供借鉴。     

基于PIV测试的螺旋离心泵内部流动特性研究

为了研究螺旋离心泵内部流体流动机理,通过对螺旋离心泵改造和透明化处理,应用PIV测试技术,取螺旋离心泵轴截面和径向截面分阶段获得各截面上速度变化,进而得到各个截面上的流动信息,揭示螺旋离心泵内部流动状态。结果表明:整个轴向截面中,物理参量扰动大于径向截面,尤其在叶轮流道的轴截面,有明显的涡旋出现。在深入蜗壳的叶轮流道中,涡旋数量明显增加,这是因为该区域的流体方向在叶轮旋转和蜗壳使其变化过程中,同时受力分配促进了这种变化;在径向截面上,能明显看到速度方向和流线沿一个方向旋转,同时,流体均有由中心向外运动的趋势,这是叶轮螺旋段螺旋推进作用后又一个重要组成部分离心段的离心力作用决定的,叶轮的螺旋段螺旋推进作用和离心段的能量转换相互配合,构成了螺旋离心泵工作的过程。     

基于数值模拟的多级双吸式离心泵性能预测

以北赵引黄工程谢村站用多级双吸式离心泵为研究对象,基于雷诺时均的N-S方程,采用SSTk-ε湍流模型,压力速度耦合使用SIMPLEC计算,对泵内部流动进行了三维定常全流场湍流数值模拟,得到不同工况下该泵内部流动的速度矢量图等流场信息,在对其内部流动规律进行了定性分析的基础上,预测了泵的性能,并与现场测试结果进行了对比分析。分析结果表明,首级叶轮首级压水室以及次级叶轮次级压水室内流动较均匀;由于过渡流道的结构特点以及流动惯性,流体在首级压水室进入过渡流道时,在流道突然扩大区域形成了旋涡,旋涡区域大小与流量有关;预测扬程值与现场测试扬程吻合较好,预测扬程最大误差为2.7%,而预测的流量-水力效率曲线与现场测试流量-机组效率曲线变化趋势一致;水泵内部流动的数值模拟可为工程中泵设计阶段的性能预测和结构优化提供依据。