夏仁康，仲梁維，洪 亮

（上海理工大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院，上海 200093）

0 引言

余熱鍋爐（Heat Recovery Steam Generator，HRSG）是一種復(fù)雜的熱工機(jī)械，廣泛應(yīng)用于冶金、石化、機(jī)械、玻璃、造紙等行業(yè)中［1］。節(jié)能余熱鍋爐設(shè)計(jì)是一項(xiàng)復(fù)雜繁瑣、可靠性和經(jīng)濟(jì)性要求很高的大型工程，目前普遍存在著對(duì)有經(jīng)驗(yàn)的設(shè)計(jì)師依賴性大、設(shè)計(jì)周期長(zhǎng)、知識(shí)重用性差等問題，能否快速開發(fā)出客戶所需的新產(chǎn)品，關(guān)系到企業(yè)的生存和發(fā)展。本文將知識(shí)工程（Knowledge－Based Engineering，KBE）的先進(jìn)技術(shù)理念應(yīng)用于余熱鍋爐的設(shè)計(jì)中，實(shí)現(xiàn)了對(duì)以往設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)及知識(shí)的繼承和重用［2］，綜合利用基于實(shí)例的推理、參數(shù)化設(shè)計(jì)等技術(shù)，結(jié)合知識(shí)庫中存儲(chǔ)的相關(guān)知識(shí)，開發(fā)出基于知識(shí)工程的余熱鍋爐智能設(shè)計(jì)系統(tǒng)。

1 基于KBE的余熱鍋爐智能設(shè)計(jì)系統(tǒng)

1.1 余熱鍋爐智能設(shè)計(jì)系統(tǒng)框架

以三維設(shè)計(jì)軟件SolidWorks 2012為開發(fā)平臺(tái)，通過ADO數(shù)據(jù)訪問接口訪問數(shù)據(jù)庫SQL Server 2008，采用VB.Net為開發(fā)工具，開發(fā)了余熱鍋爐智能設(shè)計(jì)系統(tǒng)。

圖1為余熱鍋爐智能設(shè)計(jì)系統(tǒng)框架。該系統(tǒng)分為3層，分別為用戶界面層、功能層和基礎(chǔ)資源層。位于頂層的用戶界面層搭建有良好的人機(jī)交互界面，可使用戶能實(shí)時(shí)地與系統(tǒng)進(jìn)行交流，從而引導(dǎo)用戶完成整個(gè)產(chǎn)品的設(shè)計(jì)過程；功能層主要包括方案設(shè)計(jì)模塊、參數(shù)化設(shè)計(jì)模塊、知識(shí)管理模塊和用戶管理模塊，將知識(shí)與方案設(shè)計(jì)模塊和參數(shù)化設(shè)計(jì)模塊進(jìn)行融合，使各模塊集成，實(shí)現(xiàn)以知識(shí)驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品設(shè)計(jì)的目的；基礎(chǔ)資源層包括實(shí)例庫、模型庫、規(guī)則庫、設(shè)計(jì)知識(shí)庫和數(shù)據(jù)庫。

圖1 余熱鍋爐智能設(shè)計(jì)系統(tǒng)框架

1.2 系統(tǒng)知識(shí)庫的構(gòu)建

余熱鍋爐智能設(shè)計(jì)系統(tǒng)知識(shí)庫［3］主要包括實(shí)例庫、規(guī)則庫、設(shè)計(jì)知識(shí)庫、模型庫和數(shù)據(jù)庫。構(gòu)建知識(shí)庫時(shí)，將這些知識(shí)進(jìn)行收集、整理、歸納成可用于解決設(shè)計(jì)問題的策略，以一定的形式放置在特定的文件或數(shù)據(jù)庫中，供用戶檢索和利用。本文主要研究余熱鍋爐的機(jī)械本體部分，包括鍋筒、省煤器、過熱器、蒸發(fā)器，其中省煤器、過熱器、蒸發(fā)器統(tǒng)稱為受熱面。余熱鍋爐知識(shí)庫結(jié)構(gòu)如圖2所示。

1.3 系統(tǒng)開發(fā)的關(guān)鍵技術(shù)

1.3.1 基于實(shí)例的推理技術(shù)

基于實(shí)例的推理（Case Base Reasoning，CBR）技術(shù)是從以往的成功設(shè)計(jì)中檢索出與當(dāng)前問題最為接近的實(shí)例作為問題的初始解，經(jīng)過對(duì)初始解實(shí)例的部分修改，使之滿足設(shè)計(jì)問題的要求［4］。在余熱鍋爐的設(shè)計(jì)過程中，為了實(shí)現(xiàn)對(duì)新問題的求解，用戶可通過輸入相關(guān)特征知識(shí)與實(shí)例庫中已有的舊實(shí)例進(jìn)行匹配，如結(jié)構(gòu)形式、余熱煙氣量、余熱煙氣溫度、額定蒸發(fā)量、額定蒸汽壓力、燃料類型等。本系統(tǒng)采用灰關(guān)聯(lián)分析方法計(jì)算新舊實(shí)例之間的相似度［5］，具體步驟如下：

（1）確定數(shù)據(jù)列。將舊實(shí)例的特征值作為參考數(shù)列Xi＝｛Xi（j），j＝1，2，…，k｝，新實(shí)例的特征值作為比較數(shù)列X0＝｛X0（j），j＝1，2，…，k｝。

圖2 余熱鍋爐知識(shí)庫結(jié)構(gòu)

（2）計(jì)算灰關(guān)聯(lián)系數(shù)。參考數(shù)列Xi與比較數(shù)列X0之間的關(guān)聯(lián)系數(shù)為：

其中：ρ為分辨系數(shù)，一般取ρ＝0.5。

根據(jù)式（1）可以求出X0與Xi的關(guān)聯(lián)系數(shù)：

（3）求灰關(guān)聯(lián)度。將比較數(shù)列在各特征值上的關(guān)聯(lián)系數(shù)作數(shù)學(xué)平均，即得到比較數(shù)列相對(duì)于參考數(shù)列的灰關(guān)聯(lián)度γ（X0，Xi）：

灰關(guān)聯(lián)度反映了比較數(shù)列與參考數(shù)列的相似程度，灰關(guān)聯(lián)度越大，相似度越高。在系統(tǒng)中，設(shè)定一定的閾值，當(dāng)灰關(guān)聯(lián)度大于閾值時(shí)，則可認(rèn)為新實(shí)例與舊實(shí)例匹配成功，從而得到新問題的近似解答，再結(jié)合設(shè)計(jì)人員的經(jīng)驗(yàn)人工干預(yù)調(diào)整參數(shù)后得到最終方案。新的設(shè)計(jì)方案經(jīng)過驗(yàn)證后可存儲(chǔ)為新實(shí)例，供新設(shè)計(jì)使用或參考。因此在運(yùn)行過程中，實(shí)例庫將逐漸增大，實(shí)例命中率必然提高，推理速度也會(huì)得到提高。

1.3.2 基于知識(shí)的參數(shù)化設(shè)計(jì)

參數(shù)化設(shè)計(jì)是面向系列化產(chǎn)品的動(dòng)態(tài)設(shè)計(jì)，即利用對(duì)象拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的共同特征進(jìn)行設(shè)計(jì)，通過對(duì)設(shè)計(jì)對(duì)象實(shí)際尺寸的局部驅(qū)動(dòng)來實(shí)現(xiàn)相似對(duì)象的柔性設(shè)計(jì)。利用參數(shù)化設(shè)計(jì)手段開發(fā)的專用產(chǎn)品設(shè)計(jì)系統(tǒng)可使設(shè)計(jì)人員從大量繁瑣的繪圖工作中解脫出來，大大提高設(shè)計(jì)速度并減少信息的存儲(chǔ)量。但是，傳統(tǒng)的參數(shù)化設(shè)計(jì)方法仍有許多不足之處［6］，例如在產(chǎn)品實(shí)際設(shè)計(jì)中存在著大量隱式表示的設(shè)計(jì)約束，傳統(tǒng)的參數(shù)化方法不能處理這些隱式約束，只能對(duì)變量進(jìn)行顯式約束。針對(duì)現(xiàn)有參數(shù)化方法的不足，結(jié)合余熱鍋爐設(shè)計(jì)的特點(diǎn)，把領(lǐng)域知識(shí)引入到余熱鍋爐參數(shù)化設(shè)計(jì)過程中，建立基于知識(shí)的余熱鍋爐三維參數(shù)化結(jié)構(gòu)模型，實(shí)現(xiàn)基于知識(shí)的尺寸驅(qū)動(dòng)和特征驅(qū)動(dòng)，大大提高了產(chǎn)品設(shè)計(jì)的效率。

2 基于KBE的余熱鍋爐設(shè)計(jì)流程

圖3為基于KBE的余熱鍋爐設(shè)計(jì)流程，主要分為總體方案設(shè)計(jì)和鍋爐本體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。首先獲取用戶需求，然后進(jìn)行余熱鍋爐的總體方案設(shè)計(jì)，方案設(shè)計(jì)流程分為4個(gè)子過程，分別為方案創(chuàng)造、方案分析、方案評(píng)價(jià)、方案調(diào)整［7］。其中方案創(chuàng)造是參考現(xiàn)有的成熟產(chǎn)品，構(gòu)造出能夠滿足設(shè)計(jì)需求的初始設(shè)計(jì)方案；方案分析是通過熱力計(jì)算、煙風(fēng)阻力計(jì)算、水循環(huán)計(jì)算、汽水阻力計(jì)算、強(qiáng)度計(jì)算等系列過程，揭示當(dāng)前方案的安全性、經(jīng)濟(jì)性、可靠性；方案評(píng)價(jià)是判斷方案分析中計(jì)算出來的數(shù)據(jù)是否滿足設(shè)計(jì)的要求，確保鍋爐達(dá)到額定的參數(shù)和出力以及選定的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)；方案調(diào)整是對(duì)評(píng)價(jià)不滿足設(shè)計(jì)要求的設(shè)計(jì)方案進(jìn)行調(diào)整修改，并重新進(jìn)行分析和評(píng)價(jià)，直至得到滿足設(shè)計(jì)要求的設(shè)計(jì)方案，完成總體方案設(shè)計(jì)。接下來進(jìn)行鍋爐本體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，結(jié)合總體設(shè)計(jì)方案確定鍋筒結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)及各級(jí)受熱面的布置設(shè)計(jì)。最后從系統(tǒng)的模型庫中依次選擇符合要求的部件模型，調(diào)入?yún)?shù)化建模環(huán)境中使用基于知識(shí)的參數(shù)化設(shè)計(jì)技術(shù)，自底向上完成零部件的詳細(xì)設(shè)計(jì)，自動(dòng)生成指導(dǎo)余熱鍋爐制造生產(chǎn)的二維圖紙及相關(guān)設(shè)計(jì)文檔。

圖3 基于KBE的余熱鍋爐設(shè)計(jì)流程

3 應(yīng)用實(shí)例

限于篇幅，這里僅以余熱鍋爐受熱面之一的過熱器為例對(duì)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)流程進(jìn)行說明。在進(jìn)行過熱器設(shè)計(jì)時(shí)，從系統(tǒng)方案庫中提取出過熱器設(shè)計(jì)特征，然后基于CBR推理技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)過熱器設(shè)計(jì)特征檢索匹配。表1列出了新實(shí)例和檢索到的參考實(shí)例的特征。基于檢索到的相似實(shí)例設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)，根據(jù)知識(shí)庫中的設(shè)計(jì)規(guī)則進(jìn)行管排數(shù)增減、修改橫向節(jié)距和縱向節(jié)距大小等結(jié)構(gòu)調(diào)整操作，修改后得到滿足設(shè)計(jì)需求的過熱器。

設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)確定之后，對(duì)其進(jìn)行參數(shù)化設(shè)計(jì)。打開SolidWorks軟件，點(diǎn)擊自定義菜單中的“余熱鍋爐參數(shù)化設(shè)計(jì)系統(tǒng)”，選擇“過熱器設(shè)計(jì)”，進(jìn)入過熱器設(shè)計(jì)界面，如圖4所示。在設(shè)計(jì)界面中輸入各部件設(shè)計(jì)參數(shù)，系統(tǒng)快速生成過熱器三維模型，如圖5所示。新設(shè)計(jì)完成后將設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)導(dǎo)入系統(tǒng)實(shí)例庫中，以便新產(chǎn)品設(shè)計(jì)檢索。

表1 過熱器方案實(shí)例檢索結(jié)果

圖4 過熱器設(shè)計(jì)系統(tǒng)參數(shù)化界面

4 結(jié)束語

本文開發(fā)的基于知識(shí)工程的余熱鍋爐智能設(shè)計(jì)系統(tǒng)有利于產(chǎn)品設(shè)計(jì)知識(shí)的積累和充分利用，減少設(shè)計(jì)錯(cuò)誤，縮短產(chǎn)品的設(shè)計(jì)周期。

圖5 系統(tǒng)生成的過熱器三維模型

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