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水泵葉輪的自動化選擇:數(shù)理化

閱讀:375發(fā)布時間:2009-6-5

 水泵葉輪的自動化選擇:數(shù)理化
發(fā)布時間:2007-6-10 14:25:08
來自: ---

 

    通常,給定工況下*水泵葉輪的設(shè)計(jì)和選擇是比較困難的,意大利Industrie Saleri Italo公司的水泵專家Massimo Antonini在本文描述了一種數(shù)學(xué)建模方法,使葉輪的設(shè)計(jì)和選擇實(shí)現(xiàn)了自動化。 {TodayHot}
         
        葉輪水泵的核心部件,是工作效率的主要影響素。在特定工況下,如果葉輪設(shè)計(jì)不好就會在泵入口和葉片處產(chǎn)生水力損失和間隙損失。
        
        許多一維模型都可以對這類損失進(jìn)行估算;zui的模型包括Pfleiderer et al.1、Japikse et al.2, 3、Tuzson4, 5、 Stepanoff 6和 Neumann7。還有許多研究8-12或多或少地在上述模型的基礎(chǔ)上提出了一些水泵設(shè)計(jì)的程序。 {HotTag}
         
        這些模型的主要局限在于它們的模擬性:優(yōu)化過程不能從這些模型著手進(jìn)行。計(jì)算流體力學(xué)(CFD:computational fluid dynamics)模擬技術(shù)解決了這一難題。這一技術(shù)可通過Navier Stokes偏微分方程算法對流量分布進(jìn)行計(jì)算。優(yōu)化過程仍是一個關(guān)鍵程序,很難使其自動化。設(shè)計(jì)者通常先要進(jìn)行嘗試和測試,然后根據(jù)結(jié)果修正幾何尺寸以改進(jìn)流量分布,并重復(fù)試驗(yàn)。這一迭代過程反復(fù)進(jìn)行,直到設(shè)計(jì)者認(rèn)為第i步的結(jié)果是理想的(與設(shè)計(jì)者自身經(jīng)驗(yàn)有關(guān))。
         
圖1:數(shù)據(jù)點(diǎn)分布格柵圖

        有些研究13還建議,每一個幾何參數(shù)的作用分析應(yīng)建立在多變量分析(主成分分析)的基礎(chǔ)上。作者使用不同的幾何參數(shù)重復(fù)進(jìn)行計(jì)算流體力學(xué)模擬(CFD),并研究了每一個因素的影響。這些研究使設(shè)計(jì)者只需分析少量的幾何參數(shù),減小了手動優(yōu)化過程的規(guī)模,從而縮短了優(yōu)化時間(迭代次數(shù))。
        
        zui近幾年,該程序有了很大改進(jìn),這要?dú)w功于多目標(biāo)優(yōu)化軟件的開發(fā)。該軟件使用了遺傳算法和爬山法、并行結(jié)構(gòu)和帕累托(Pareto)邊界等理論,使一般的CFD軟件(一般是設(shè)計(jì)工具)可以自動運(yùn)行。優(yōu)化者利用CFD軟件,可以逐步改進(jìn)葉輪的幾何尺寸直到獲得*化的幾何結(jié)構(gòu)14, 15。
        
        近些年,基于不同理念的一些新優(yōu)化方法得以開發(fā); Zangeneh16-18是其中的典型代表。這一方法與以前不同,或者更確切地說是“逆向的”:先葉片載荷,然后使用3D逆向設(shè)計(jì)法計(jì)算出相應(yīng)的葉片幾何尺寸。優(yōu)化者可以修改決定葉片載荷的一些參數(shù),因此優(yōu)化過程比以前更容易。
        
        手動和自動優(yōu)化過程都存在很多困難。觀察結(jié)果表明,記錄優(yōu)化過程中出現(xiàn)的新知識是必要的。對水泵設(shè)計(jì)者來說,如果優(yōu)化過程是一項(xiàng)日常工作,這一問題就尤為重要。大部分設(shè)計(jì)優(yōu)良的葉輪可以重新使用。因此問題是:如何在使用過程中進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)呢?
        
        主要方法是利用水泵的實(shí)驗(yàn)曲線。這些曲線代表了特定轉(zhuǎn)速下壓力-流速之間的關(guān)系(如圖2b)。這組曲線在壓力-流速-轉(zhuǎn)速組成的三維空間中是一個曲面。該曲面必須與客戶所要求的特定流速、壓頭和轉(zhuǎn)速相比較。
         
 

        曲面的數(shù)學(xué)擬合
        
        如果我們想使選擇過程自動化,就有必要使用數(shù)學(xué)模型對曲面進(jìn)行擬合。這組流速-轉(zhuǎn)速-壓力點(diǎn)需用函數(shù)p = f(Q, n)來建模。
        
        對曲面分布數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行擬合的數(shù)學(xué)方法有很多種;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)19,nurbs(非均勻有理B樣條)和B樣條擬合法20只是其中的一部分。我們選擇了zui近提到的一種方法的修正版,因?yàn)榍嬉子趶?fù)制,且演算非???。
        
        該方法以Lee et al.21提出的多級B樣條擬合(MBA)算法為基礎(chǔ);利用其控制網(wǎng)格Φ(見圖1)定義的均勻B樣條三次函數(shù)對曲面進(jìn)行擬合。詳細(xì)數(shù)學(xué)過程見方框1。
        
        該演算法的第二個特性是多級性。給定網(wǎng)格,就可以對擬合函數(shù)進(jìn)行計(jì)算。擬合函數(shù)在點(diǎn)xc, yc(流速和轉(zhuǎn)速)會返回一個誤差。然后我們使用第二個更精密的網(wǎng)格(第二級),它可以對前面的誤差、以及期望輸出值與前面定義的函數(shù)得到的估算值之間的差值進(jìn)行擬合。函數(shù)模型由兩次擬合值建成。隨著擬合級數(shù)的增加,邊際誤差減少,不過同樣擬合函數(shù)的復(fù)雜性也增加了。
        
        上述方法的軟件執(zhí)行結(jié)果如圖2所示。
        
        必須強(qiáng)調(diào)的是,通過改變起始網(wǎng)格的尺寸(m x n)和級數(shù),我們得到了不同的結(jié)果。圖3特別顯示了平均方差隨級數(shù)的變化過程和由該演算法所獲得的zui終曲線。
        
        該算法效率特別高,因?yàn)樗梢院芸燧敵銎谕慕Y(jié)果:使用大約40個分布點(diǎn),m=n=3的網(wǎng)格和六級演算,不到1秒鐘就可以對曲面進(jìn)行*地模擬。該方法的第二個優(yōu)點(diǎn)是擬合誤差非常低。如點(diǎn)的平均誤差,以壓力為例,低于10-5 bar。
        
        選擇過程
        
        曲面建模完成后,選擇zui合適的水泵就非常容易了。用戶給出所需的工況點(diǎn);特別是流速和轉(zhuǎn)速值是使用多級B樣條擬合(MBA)算法對泵進(jìn)行第i步數(shù)學(xué)建模的輸入值。輸出值(壓力)由數(shù)學(xué)函數(shù)計(jì)算并同期望壓力值作比較;如果兩者之間的差值在泵的特定界限之內(nèi),泵就被選定。如果情況相反,選擇過程就需改進(jìn):對轉(zhuǎn)速和流速的鄰近值進(jìn)行檢驗(yàn),軟件自動判別壓力是否處于某個范圍之內(nèi)。選擇過程zui終會以列表的方式對可能適用的水泵葉輪給出一個明確的結(jié)果(見圖4)。
        
        結(jié)論:水泵葉輪設(shè)計(jì)過程中的困難決定了需要重新利用過去那些項(xiàng)目中所獲得的知識。也就是說,有必要使用以前所設(shè)計(jì)的葉輪的性能曲線,選擇新泵也需從這些葉輪的曲面著手;因此有必要進(jìn)行數(shù)學(xué)建模以使選擇標(biāo)準(zhǔn)自動化。選擇過程完成后,設(shè)計(jì)者既可以選擇所推薦的葉輪(工作到此完成),也可以對選擇軟件所推薦的葉輪幾何尺寸進(jìn)行手動或自動地修改和優(yōu)化。優(yōu)化過程會很快,因?yàn)槠鹗嫉膸缀纬叽缫逊浅=咏谕?,所以只需幾步迭代即可完?.


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