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        基于NSGA-II的渦旋壓縮機(jī)動(dòng)平衡優(yōu)化

        2020-03-30 06:44:44胡兆穩(wěn)
        化工機(jī)械 2020年1期
        關(guān)鍵詞:方根值離心力動(dòng)平衡

        李 浩 胡兆穩(wěn)

        (合肥工業(yè)大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院)

        符 號(hào) 說(shuō) 明

        Fas——軸向密封力;

        Fcb——1 號(hào)平衡塊套筒部分離心力;

        Fcd——?jiǎng)颖P(pán)基底離心力;

        Fce——1 號(hào)平衡塊扇形部分離心力;

        Fcm——非標(biāo)軸承離心力;

        Fcse——?jiǎng)颖P(pán)齒部離心力;

        Fdw——3 號(hào)平衡塊離心力;

        Fuw——2 號(hào)平衡塊離心力;

        lxx——相應(yīng)的距離;

        Mz——自轉(zhuǎn)力矩;

        R——滾珠孔中心半徑;

        rb——?jiǎng)颖P(pán)回轉(zhuǎn)半徑;

        θj——第j個(gè)滾珠孔中心與動(dòng)盤(pán)中心連線和動(dòng)靜盤(pán)中心連線的夾角。

        渦旋壓縮機(jī)是一種新型容積式壓縮機(jī), 具有效率高、能耗低、零部件少、結(jié)構(gòu)緊湊、運(yùn)行平穩(wěn)及可靠性高等優(yōu)點(diǎn),廣泛應(yīng)用于制冷、動(dòng)力工程等領(lǐng)域[1,2]。 但其驅(qū)動(dòng)主軸為偏心曲軸,慣性離心力和氣體力將影響主軸的受力平衡和軸承受力的大?。?]。因此, 渦旋壓縮機(jī)轉(zhuǎn)子組件中添加配重以平衡慣性力及其力矩,保證機(jī)器穩(wěn)定安全運(yùn)行[4,5]。

        張曉君和張波以平衡塊的基本參數(shù)為設(shè)計(jì)變量,以軸承受力為優(yōu)化目標(biāo),通過(guò)仿真完成了優(yōu)化過(guò)程[6]。但以上平衡方法未考慮氣體力作用,平衡并不完善,可能會(huì)導(dǎo)致主軸軸承受力和機(jī)架振動(dòng)增大。 王訓(xùn)杰和李海生通過(guò)優(yōu)化平衡塊基本尺寸、 軸承的安裝尺寸等提高了動(dòng)平衡綜合性能,但涉及到的一些尺寸修改較困難[7]。 此外,優(yōu)化主軸的動(dòng)平衡為一多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題。 何亞銀等以運(yùn)動(dòng)副反力、輸入扭矩等的加權(quán)和構(gòu)造目標(biāo)函數(shù),通過(guò)仿真找到一種求解機(jī)構(gòu)動(dòng)平衡的方法[8]。但由于目標(biāo)函數(shù)的權(quán)重系數(shù)依賴于決策者選取,具有一定的主觀性。 目前,智能優(yōu)化算法在解決此類(lèi)問(wèn)題中得到了廣泛的應(yīng)用,該算法通過(guò)模擬某一自然現(xiàn)象或過(guò)程建立起來(lái), 具有高度并行、自組織、自學(xué)習(xí)及自適應(yīng)等特征,為解決復(fù)雜問(wèn)題提供了一種新途徑[9]。其中,帶精英策略的非支配排序遺傳算法(NSGA-II),在此類(lèi)多目標(biāo)動(dòng)平衡優(yōu)化問(wèn)題得到了廣泛的應(yīng)用。

        綜合考慮以上因素之后,在考慮氣體力作用下,首先建立了受力模型,找出影響動(dòng)平衡性能的指標(biāo),找到易于修改,影響顯著的尺寸,并通過(guò)NSGA-II 找到這些尺寸的一組Pareto 最優(yōu)解,按照優(yōu)化后的結(jié)構(gòu)尺寸建立動(dòng)力學(xué)仿真模型,以Adams 進(jìn)行仿真驗(yàn)證,實(shí)現(xiàn)了對(duì)渦旋壓縮機(jī)傳動(dòng)系統(tǒng)動(dòng)平衡的綜合優(yōu)化。

        1 受力分析

        1.1曲軸受力分析

        轉(zhuǎn)子組件上的不平衡力最終由兩個(gè)軸承來(lái)承擔(dān),曲軸受力模型如圖1 所示。

        圖1 曲軸受力模型

        主軸承所受徑向、切向力分別為:

        副軸承所受徑向、切向力分別為:

        作用在曲軸前端的徑向、切向力分別為:

        根據(jù)氣體力計(jì)算公式[3]計(jì)算徑向氣體力、切向氣體力和軸向氣體力。 由于切向氣體力Ft是一個(gè)變化值,為了方便平衡,以其有效值進(jìn)行計(jì)算,在轉(zhuǎn)速n=3000r/min 的工況下, 功率P=1.162kW,計(jì)算出切向氣體力Ft的有效值:

        此模型中采用滾珠防自轉(zhuǎn)機(jī)構(gòu),共有6 個(gè)滾珠,根據(jù)滾珠防自轉(zhuǎn)機(jī)構(gòu)的受力特點(diǎn)[10],在一個(gè)回轉(zhuǎn)周期中,只有半周滾珠受力。 當(dāng)?shù)竭_(dá)受力半周期時(shí),第j個(gè)滾珠的受力Qj為:

        1.2機(jī)架受力分析

        轉(zhuǎn)子系統(tǒng)中的不平衡力最終會(huì)作用到機(jī)架,而機(jī)架上的力會(huì)直接作用在外部,引起振動(dòng)與噪聲。 對(duì)機(jī)架進(jìn)行受力分析,如圖2 所示。

        機(jī)架所受徑向、切向不平衡力和不平衡力矩(以副軸承位置處為回轉(zhuǎn)中心)分別為:

        圖2 機(jī)架受力模型

        對(duì)于這些不平衡力和力矩,目前較理想的方法是采用廣義平衡[11]的方法,即在一定的轉(zhuǎn)速范圍內(nèi)同時(shí)兼顧氣體力和離心力,通過(guò)配重減少主副軸承的載荷、機(jī)架的支反力和傾覆力矩。

        2 優(yōu)化流程

        多目標(biāo)優(yōu)化中各個(gè)優(yōu)化目標(biāo)之間相互制約,不會(huì)存在使所有目標(biāo)函數(shù)同時(shí)達(dá)到最大或最小的最優(yōu)解,只能根據(jù)設(shè)計(jì)需求尋求非劣解,即從Pareto 解集中選取最佳解[12]。 帶精英策略非支配排序遺傳算法(NSGA-II)于 2002 年由 Deb K 等[13]提出,相較于傳統(tǒng)遺傳算法,具有計(jì)算復(fù)雜度低、無(wú)需用戶指定共享參數(shù)及采用精英保留機(jī)制等優(yōu)點(diǎn)。

        2.1優(yōu)化函數(shù)設(shè)計(jì)

        本模型由于前期的設(shè)計(jì)已經(jīng)確定了大部分結(jié)構(gòu)尺寸,綜合易于修改和可操作的要求,通過(guò)調(diào)整1 號(hào)平衡塊的安裝位置,2、3 號(hào)兩平衡塊的厚度和安裝位置, 找到這5 個(gè)參數(shù)的一組優(yōu)化解,來(lái)達(dá)到優(yōu)化動(dòng)平衡,進(jìn)而減小振動(dòng)的目的。

        2.1.1優(yōu)化變量設(shè)計(jì)

        由于優(yōu)化過(guò)程是通過(guò)改變1 號(hào)平衡塊的位置和2、3 號(hào)平衡塊的厚度、位置來(lái)進(jìn)行的,因此將三者的徑向和切向分力作為優(yōu)化參數(shù),即:

        2.1.2優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)

        轉(zhuǎn)子組件的不平衡力直接作用在軸承。 因此,將軸承的支承力大小作為優(yōu)化目標(biāo)。 為方便計(jì)算,將每個(gè)力表示成兩個(gè)分力合成的形式,即

        2.1.3約束條件

        1 號(hào)平衡塊總離心力不改變,即:

        由于結(jié)構(gòu)尺寸限制,2 號(hào)平衡塊厚度變化范圍為 [0,17],3 號(hào)平衡塊厚度變化范圍為[0,18],2、3 號(hào)平衡塊各自中心距離兩軸承的距離之和不變。

        由于1 號(hào)平衡塊的套筒存在一偏心,與曲軸通過(guò)兩個(gè)切向定位,因此并不能只單純旋轉(zhuǎn)1 號(hào)平衡塊來(lái)改變其周向位置, 需要旋轉(zhuǎn)整個(gè)曲軸。因此,曲軸前端和非標(biāo)軸承的合力與分力比例關(guān)系與1 號(hào)平衡塊保持一致。

        2.2優(yōu)化過(guò)程

        步驟一,設(shè)置種群規(guī)模M=200,最大迭代次數(shù)T=100,交叉概率Pc=0.9,變異概率Pm=0.1,最大遺傳代數(shù)N=500。

        步驟二,種群初始化。 通過(guò)隨機(jī)數(shù)的方法產(chǎn)生在指定范圍內(nèi)的初始種群(Ntn)(t為迭代次數(shù),n為遺傳代數(shù))。

        步驟三,計(jì)算目標(biāo)函數(shù)值f1和f2,按照支配排序規(guī)則確定個(gè)體所在非劣層(A1,A2,…,An),并計(jì)算個(gè)體的擁擠度距離。

        步驟四,在種群中任意選擇兩個(gè)個(gè)體,首先比較其非劣層序號(hào),選擇非劣層序號(hào)小的。 若兩者非劣層號(hào)一樣,則比較其擁擠度距離,選擇距離大的。 若兩個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)都一致,則從中隨機(jī)選擇一個(gè)。 被選擇的個(gè)體組成一優(yōu)良父代種群,種群規(guī)模為M。

        步驟五,對(duì)父代進(jìn)行交叉、變異操作,產(chǎn)生子代種群(種群規(guī)模M),并計(jì)算子代個(gè)體對(duì)應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)值。 合并父代和子代(合并后種群規(guī)模為2M)。按照支配排序規(guī)則確定個(gè)體所在非劣層,并計(jì)算個(gè)體的擁擠度距離。

        步驟六,產(chǎn)生下一代種群,執(zhí)行Ntn+1=Ntn+1∪Ai, 直到|Ntn+1|+|Ai|≥M并從當(dāng)前的 Ai中選擇擁擠度距離最大的M-|Ntn+1|個(gè)加入Ntn+1。

        步驟七, 判斷是否滿足遺傳代數(shù)終止條件(n>N),若不滿足,返回步驟三,若滿足,則執(zhí)行Q=Q∪Nt100。

        步驟八,判斷是否滿足迭代次數(shù)終止條件(t>T),若不滿足,返回步驟一,若滿足,則輸出Q。

        步驟九,對(duì)群體Q中的個(gè)體計(jì)算目標(biāo)函數(shù)值,并按照支配排序規(guī)則確定個(gè)體所在非劣層(A1,A2,…,An),并計(jì)算個(gè)體的擁擠度距離。 找出在第1 非劣層的所有個(gè)體, 按照擁擠度距離由大到小進(jìn)行排序。

        2.3優(yōu)化結(jié)果

        根據(jù)尋優(yōu)過(guò)程,在Matlab 中編程,運(yùn)行之后會(huì)得到一組Pareto 最優(yōu)解。 該解集中各解向量具有非劣性,即對(duì)兩目標(biāo)函數(shù)f1、f2在該解集中,對(duì)于任意一解向量X1,不存在另一個(gè)解向量X2,同時(shí)滿足[14]:

        結(jié)構(gòu)優(yōu)化參數(shù)見(jiàn)表1 (以圖1 中所示力的方向?yàn)檎较颍?/p>

        表1 結(jié)構(gòu)優(yōu)化參數(shù)表

        根據(jù)優(yōu)化后的結(jié)構(gòu)參數(shù),確定2 號(hào)平衡塊厚度為 17mm,右平衡塊厚度為 18mm。 且 1、2、3 號(hào)平衡塊的安裝位置從左到右如圖3 所示。

        圖3 平衡塊安裝位置示意圖

        3 仿真分析

        以上通過(guò)理論分析和優(yōu)化算法確定了一組Pareto 最優(yōu)解, 僅僅獲得這組數(shù)據(jù)是不夠的。 目前,與虛擬樣機(jī)技術(shù)相結(jié)合的多體動(dòng)力學(xué)方法在動(dòng)力學(xué)研究方面有著廣泛的應(yīng)用[15]。 利用Adams進(jìn)行多體動(dòng)力學(xué)分析,可以驗(yàn)證由NSGA-II 算法所得的優(yōu)化解的正確性。

        3.1建立模型

        使用SolidWorks 建立轉(zhuǎn)子組件的三維模型(圖4), 保存為.xt 的格式導(dǎo)入 Adams 中建立模型。

        3.2施加約束與載荷

        按照實(shí)際工作狀態(tài)在相應(yīng)的零部件之間施加約束與載荷見(jiàn)表2。

        圖4 轉(zhuǎn)子組件三維模型

        表2 轉(zhuǎn)子系統(tǒng)零部件之間的約束關(guān)系

        3.3仿真結(jié)果

        優(yōu)化前后的兩軸承支撐力在一個(gè)運(yùn)轉(zhuǎn)周期內(nèi)的仿真變化情況如圖5 所示。 優(yōu)化目標(biāo)前后結(jié)果對(duì)比見(jiàn)表3。

        圖5 軸承支撐力變化圖

        表3 優(yōu)化目標(biāo)前后結(jié)果

        由優(yōu)化目標(biāo)前后的結(jié)果對(duì)比可以看出:

        a.仿真結(jié)果與理論結(jié)果偏差較小,主軸承力幅值最大偏差4.7%,均方根值最大偏差4.0%,副軸承力幅值最大偏差5.4%, 均方根值最大偏差4.9%。 這也證明了提出的理論模型的正確性,可快速、方便地實(shí)現(xiàn)動(dòng)平衡優(yōu)化。

        b.主軸承支撐力優(yōu)化前的最大幅值為1 036N, 均方根值為730N; 優(yōu)化后最大幅值為727N,均方根值為505N。 通過(guò)優(yōu)化,主軸承最大幅值降低了29.8%,均方根值降低了30.8%。

        c.副軸承支撐力優(yōu)化前最大幅值為307N,均方根值為217N;優(yōu)化后最大幅值為277N,均方根值為194N。 通過(guò)優(yōu)化,副軸承最大幅值降低了9.02%,均方根值降低了10.6%。

        4 結(jié)論

        4.1分析現(xiàn)有模型存在的不足, 按照理論分析,算法尋優(yōu),仿真驗(yàn)證的步驟對(duì)轉(zhuǎn)子系統(tǒng)做了系統(tǒng)的優(yōu)化。 理論結(jié)果與仿真結(jié)果具有較好的契合度,為進(jìn)一步優(yōu)化奠定了基礎(chǔ)。

        4.2優(yōu)化前后都顯現(xiàn)出距離動(dòng)渦盤(pán)近的主軸承受力幅值與均方根值都要大于距離動(dòng)渦盤(pán)遠(yuǎn)的副軸承,為主副軸承的選擇提供了依據(jù)。

        4.3在對(duì)其未施加氣體力的優(yōu)化前進(jìn)行仿真時(shí),可看到平衡效果較好,但在考慮氣體力時(shí),平衡性能則非常不理想,因此,通過(guò)配重的方式對(duì)渦旋壓縮機(jī)進(jìn)行動(dòng)平衡時(shí),氣體力必須要考慮。

        4.4通過(guò)調(diào)整平衡塊的周向位置和幾何尺寸,可以將主副軸承負(fù)載控制在需要的范圍之內(nèi)。

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