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        基于MATLAB 遺傳算法工具箱的離心泵多目標(biāo)優(yōu)化

        2020-07-12 02:56:44王全玉張志華
        關(guān)鍵詞:優(yōu)化

        曾 紅,王全玉,張志華

        (遼寧工業(yè)大學(xué) 機(jī)械工程與自動(dòng)化學(xué)院,遼寧 錦州 121001)

        離心泵作為一種通用機(jī)械,在生產(chǎn)生活中成為了不可或缺的一部分。離心泵發(fā)展至今,對(duì)于目前離心泵存在的使用效率低、能量損失嚴(yán)重、抗汽蝕性能差、運(yùn)行不穩(wěn)定等問題,眾多學(xué)者都在探究離心泵結(jié)構(gòu)優(yōu)化方法。何希杰等[1-4]以離心泵效率最高、汽蝕余量最小和曲線無駝峰作為目標(biāo)函數(shù)建立數(shù)學(xué)模型,使用MATLAB 遺傳算法并編寫程序?qū)﹄x心泵進(jìn)行優(yōu)化;黃思等[5]利用損失極值法,以總損失功率作為第一分目標(biāo)函數(shù),將汽蝕余量最小作為第二分目標(biāo),消除駝峰性能曲線作為第三分目標(biāo)對(duì)離心泵葉輪參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化;王幼民[6]、劉小民[7]、董敏[8]、張雪嬌[9]等人通過建立不同的目標(biāo)函數(shù),使用遺傳算法對(duì)離心泵重要參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,建立優(yōu)化模型,通過對(duì)比優(yōu)化之后離心泵的性能有了較為顯著的提升。

        本文設(shè)置離心泵能量損失、汽蝕余量和性能曲線無駝峰三個(gè)目標(biāo)函數(shù),使用MATLAB 遺傳算法工具箱對(duì)離心泵葉輪參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,本文選取對(duì)離心泵水利設(shè)計(jì)影響較大的變量:葉片進(jìn)、出口寬度b1和b2、葉輪進(jìn)、出口直徑D1和D2、葉輪進(jìn)口、出口安放角β1、β2、葉片數(shù)Z,其它經(jīng)驗(yàn)參數(shù)可根據(jù)經(jīng)驗(yàn)查閱資料選取。

        1 建立目標(biāo)函數(shù)

        1.1 能量損失目標(biāo)函數(shù)

        離心泵在運(yùn)行時(shí)的能量損失主要包括容積損失、機(jī)械損失和水力損失三部分,用以下式子表示:

        式中:Pm為容積損失;Pv為機(jī)械損失;Ph為容積損失;單位為W。

        1.1.1 容積損失

        離心泵的容積損失包括密封環(huán)漏失損失、級(jí)問漏失損失和平衡機(jī)構(gòu)漏失損失三部分,其中密封環(huán)漏失損失在離心泵中最常見。

        式中:ρ為泵輸送液體的密度,kg/m3;g為重力加速度,m/s2;Q 為液體泄漏[10],m3/s;Ht為泵的理論揚(yáng)程[11],m。

        式中:ψ2為出口滑移系數(shù);Z葉片數(shù);Qt泵的理論流量,m3/s;n轉(zhuǎn)速,r/min。

        1.1.2 機(jī)械損失

        離心泵的機(jī)械損失主要包括克服軸承和密封裝置的摩擦損失[12]Pm1、液體與葉輪摩擦損失Pm2。

        式中:u2為葉輪出口圓周速度,m/s;η為機(jī)械損失。

        1.1.3 水力損失

        液體流經(jīng)葉輪等過流部件時(shí)有摩擦損失,而且液體流動(dòng)速度的大小和方向變化時(shí)有沖擊損失,這部分損失為水力損失。

        由公式(3)~(6)得離心泵最小能量損失目標(biāo)函數(shù)為:

        1.2 汽蝕余量目標(biāo)函數(shù)

        泵的汽蝕余量[11]公式為:

        式中:ψ1為進(jìn)口滑移系數(shù);ηv為;ns為比轉(zhuǎn)速。

        由上式可知,第二分目標(biāo)函數(shù)離心泵汽蝕余量為:

        1.3 駝峰曲線目標(biāo)函數(shù)

        離心泵在小流量工況下運(yùn)行易產(chǎn)生駝峰現(xiàn)象,使離心泵運(yùn)行不穩(wěn)定,由離心泵理論揚(yáng)程公式Ht可以看出,隨著流量的增大,揚(yáng)程逐漸降低,呈單調(diào)下降趨勢(shì),由于各種能量的損失,實(shí)際H-Q 曲線并不成單調(diào)性,即出現(xiàn)了駝峰現(xiàn)象;H-Q 曲線的斜率越大,離心泵越不容易發(fā)生駝峰現(xiàn)象,離心泵H-Q 曲線斜率可表示成以下式子:

        式中:θ為揚(yáng)程與流量夾角;P為中間常數(shù)[13];

        式中:S為靜矩;

        將(11)、(12)帶入(10)可以得到離心泵駝峰曲線目標(biāo)函數(shù)為:

        1.4 統(tǒng)一目標(biāo)函數(shù)

        將公式(7)、(9)、(13)整理得:

        優(yōu)化總目標(biāo)函數(shù)為minF(x),其中為分目標(biāo)函數(shù)作單目標(biāo)優(yōu)化時(shí)的最小值;ζi為各分目標(biāo)函數(shù)的加權(quán)系數(shù),本文按照文獻(xiàn)[14]取ζ=[0.5978 0.2281 0.1741]T。加權(quán)系數(shù)使多目標(biāo)優(yōu)化問題轉(zhuǎn)換成單目標(biāo)優(yōu)化問題,總目標(biāo)函數(shù)為:

        2 約束條件

        使用遺傳算法工具箱進(jìn)行優(yōu)化時(shí),變量的范圍對(duì)優(yōu)化過程非常重要,對(duì)于需要優(yōu)化的葉輪參數(shù),給出約束條件如下:

        3 遺傳算法優(yōu)化

        遺傳算法(GA)[15]由Holland 教授在20 世紀(jì)60年代提出,其原理模擬生物自然進(jìn)化的方法。遺傳算法工具箱GUI 界面,交互式操作界面極大地簡(jiǎn)化了遺傳算法的使用流程,建立適應(yīng)度函數(shù)、設(shè)置變量的取值范圍。本文以流量Q=100 m3/h=0.0278 m3/s,揚(yáng)程H=80 m,轉(zhuǎn)速n=2 900 r/min 為例,變量取值范圍見表1。

        表1 優(yōu)化參數(shù)取值范圍

        設(shè)置遺傳算法工具箱GUI 界面參數(shù),得到優(yōu)化結(jié)果見表2。

        通過表2 計(jì)算可以得出,離心泵的效率提升了2.8%,優(yōu)化之后離心泵能量損失較原模型減少,汽蝕余量顯著降低,離心泵性能提升明顯。

        表2 優(yōu)化結(jié)果對(duì)比

        4 數(shù)值模擬驗(yàn)證

        使用CFturbo 建立優(yōu)化前后的離心泵計(jì)算域模型,通過PumpLinx 后處理軟件得到離心泵的流量-效率曲線,PumpLinx 軟件在設(shè)計(jì)邊界條件時(shí)不同于其他CFD 軟件,該軟件定義入口壓力和出口流量。圖1 是優(yōu)化之后的離心泵計(jì)算流體域三維模型圖。

        圖1 流體域三維模型

        選取離心泵5 個(gè)工況點(diǎn)進(jìn)行數(shù)值模擬,圖2 為離心泵優(yōu)化前后效率對(duì)比圖,從流量-效率曲線可以看出,優(yōu)化之后的模型效率較優(yōu)化之前有明顯的提高,說明遺傳算法工具箱對(duì)離心泵的優(yōu)化具有很強(qiáng)的實(shí)用性。

        圖2 優(yōu)化前后效率對(duì)比

        5 結(jié)論

        (1)將離心泵能量損失、汽蝕余量、曲線無駝峰等問題聯(lián)系起來,建立能量損失最小、汽蝕余量最小和曲線無駝峰目標(biāo)函數(shù)的優(yōu)化數(shù)學(xué)模型。

        (2)使用遺傳算法工具箱,對(duì)離心泵性能影響較大的葉輪參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,優(yōu)化結(jié)果可靠,且避免了局部尋優(yōu)。

        (3)優(yōu)化模型通過與原模型對(duì)比,離心泵能量損失和汽蝕余量下降明顯,同時(shí)通過數(shù)值模擬得到了流量-效率揚(yáng)程曲線,離心泵效率提升了2.8%,遺傳算法在離心泵優(yōu)化方面具有很好的實(shí)用性。

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