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基于多目标遗传算法和反向传播神经网络的调节阀流道结构优化

作者：吕家皓,吴欣,何磊. 日期：2023-12-26/span> 浏览：1023 查看PDF文档

基于多目标遗传算法和反向传播神经网络的调节阀

流道结构优化*

吕家皓,吴欣*,何磊

(杭州电子科技大学机械工程学院,浙江杭州 310018)

摘要:以往的研究中,只针对调节阀迷宫流道结构和内部流场特性进行了分析,但对迷宫流道抗空化性能和流通性能的优化设计较欠缺。为了满足阀门实际工程中的设计需求,迷宫式调节阀需要具有流道抗空化性能和流通性能。为此,提出了一种基于多目标遗传算法（MOGA）和反向传播神经网络（BPNN）的方法,对调节阀迷宫流道进行了结构优化,提高了迷宫流道的抗空化性能和流通性能。首先,基于对冲耗能原理和多级降压原理,设计了弧形对冲式迷宫流道,并建立了流体力学仿真计算的数学模型;然后,利用计算流体动力学（CFD）仿真软件,对模型进行了空化仿真,根据仿真的数据构建了BPNN代理模型,通过结合Sobol敏感度分析方法与代理模型,分析了迷宫流道各参数对仿真结果的影响,采用多目标遗传算法,优化了迷宫流道的结构;最后,搭建了实验测试平台,测量了迷宫流道的阻塞流曲线,对比分析了测试结果与仿真结果。研究结果表明:采用优化算法得到的迷宫流道最大流量由0.0876kg/s提高到0.1174kg/s,提高了34%;线性压差由762.163kPa提高到811.280kPa,提高了6%;优化的迷宫流道实际最大流量为0.1159kg/s,提高了33%;线性压差为819kPa,提高了7%。迷宫流道抗空化性能和流通性能同时得到了提高,证明了仿真的有效性和该方法的可行性。

关键词:液压控制阀;迷宫流道;抗空化性能;流通性能;反向传播神经网络;多目标遗传算法;计算流体动力学

中图分类号:TH137.5文献标识码:A文章编号:1001-4551(2023)12-1880-09

吕家皓,吴欣,何磊.基于多目标遗传算法和反向传播神经网络的调节阀流道结构优化[J].机电工程，2023,40（12）：1880-1888.
LV Jiahao, WU Xin, HE Lei.Optimization of control valve flow channel structure based on MOGA and BPNN[J].Journal of Mechanical & Electrical Engineering,2023,40（12）：1880-1888.