基于RBF代理模型的调水过程优化研究

调蓄工程通过泵站调水过程中,需要通过合理的控制泵站启闭时间来调节水位,从而不断优化调水过程,但以往的优化方法效率低而且不易得到最优方案。为解决这一问题,本文以南水北调东线山东段南四湖下级湖为研究对象,基于径向基函数(Radial Basis Function,RBF)代理模型建立调水过程优化模型,得到了调水过程方案参数区间内的最优方案,并基于实际调水情况求得不同起调水位下的调水过程最优方案。首先根据调水过程方案参数区间自动选取80个调水过程方案样本,并利用一维二维耦合水动力模型算出每个方案的水位变化过程;其次采用RBF代理模型建立并验证调水过程方案与最高水位、最低水位的响应关系;最后基于RBF代理模型,以泵站工作总时间最短为目标,考虑水量平衡和水位约束建立优化模型,采用粒子群算法求解。研究结果表明,基于RBF代理模型的调水过程最优方案结果与耦合模型计算该方案结果的绝对水深误差不超过0.05 m,相对水深误差不超过0.99%,模型计算精度高。基于RBF代理模型的调水过程优化模型,求解得到调水过程参数区间内的最优方案,解决了传统方法在人为设定有限个方案内得到较优方案的局限性。

基于动态RBF代理模型与NSGA-Ⅱ算法的离心泵叶轮优化设计

传统离心泵多目标优化设计中,代理模型的预测精度随着Pareto前沿不断向前推进将逐渐降低,为改善离心泵多目标优化效果,提出一种基于动态RBF代理模型与NSGA-Ⅱ算法的离心泵叶轮优化方法,将生成的Pareto前沿解中部分最优样本添加到RBF样本集中,重新训练RBF代理模型,依据动态代理模型预测子代各样本的目标函数值.以MH48-12.5型离心泵为研究对象,选取叶片的进口安放角、出口安放角及叶片包角为优化变量,采用拉丁超立方抽样(LHS)构建代理模型初始样本空间,并以扬程和效率为优化目标进行多目标优化分析.结果表明:动态RBF代理模型多目标优化方法得到的Pareto前沿要大大优于静态代理模型方法结果,静态代理模型方法得到的Pareto前沿各点均被动态模型方法得到的Pareto前沿所支配;动态代理模型对前沿解的预测精度均大于静态代理模型;动态代理模型方法得到扬程最大点比原始设计高2.86%,比静态模型高1.03%;动态代理模型方法得到水力效率最高点比原始设计效率高4.36%,比静态模型高1.32%.

基于RBF代理模型的袋式除尘器清灰性能优化设计

针对袋式除尘器清灰系统性能优化设计中非线性和多参数耦合的问题,提出基于RBF代理模型的袋式除尘器清灰性能优化方法。以数值模拟为基础获取优化目标响应值。采用拉丁超立方试验设计控制清灰参数的设计空间,根据得到的试验数据建立清灰参数与响应值之间的RBF代理模型,并在此基础上采用遗传算法进行优化,得到距袋底1m处侧壁压力峰值最大的清灰参数组合。优化结果表明:距袋底1m处侧壁压力峰值由1.099kPa上升至2.294kPa,实现了对清灰性能的优化设计。

基于RBF代理模型和粒子群算法的水交换优化研究

良好的水交换对改善水环境、提高水域周边景观效果等具有十分重要的作用。而引水置换的方法对促进水交换效果显著,但利用数值模拟进行水交换研究耗时长、效率低,且人为改变参数的局限性大,不利于寻找最优的换水方案。为解决这一问题,基于径向基函数(简称RBF)代理模型建立水交换优化模型,并通过粒子群算法求最优解。以某人工岛游艇别墅区港池初拟方案为例,验证该方法的可行性和优越性。算例结果表明:(1)构建的基于RBF代理模型的水交换优化模型精度较高;(2)基于RBF代理模型的水交换优化模型计算1次所需时间量级为秒,而传统数值模拟计算的量级为小时;(3)通过粒子群算法,对建立的基于RBF代理模型的水交换优化模型求解,得到研究区域的最优换水方案。上述最优方案的结果与MIKE21水动力和对流扩散模型的计算结果相符。

基于RBF代理模型的旋流排沙渠道体型优化

为提升旋流排沙渠道的性能,根据体型结构与排沙效果的相关性,在模型试验和数值模拟的基础上,结合正交试验设计,分别以渠道的4个关键体型参数和2个关键水力参数为设计变量和目标函数,采用径向基函数(RBF)代理模型和非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)对旋流排沙渠道的体型进行优化.结果表明:本优化方法减少了数值计算的时间,有效提升了旋流排沙渠道的体型优化效率;当上游来流量为30 L/s时,优化体型的排沙耗水量较原体型减少15.4%,排沙洞典型断面的平均流速较原体型增大18.9%,且流态、流速和湍动能特性均优于原体型;两种体型均具有较高的截沙率,但优化体型显著减少了排沙洞内的泥沙淤积,当上游来流量为14.02 L/s时,排沙洞内的泥沙淤积量较原体型减少43.4%,从而在排沙洞内形成更有利于泥沙运动的水力条件.本结果可为旋流排沙渠道的设计及应用提供参考.

代理模型在水下航行体空泡压力预示的应用研究

文章基于径向基神经网络(Radial Basis Function,RBF)和Kriging代理模型方法分别对水下垂直发射航行体表面附着空泡闭合区压力预示模型进行了研究,首先分析了影响空泡闭合区压力变化的物理因素,通过代理模型方法建立了影响因素与空泡闭合区压力最大值和压力空间分布波形之间的数学模型,形成了空泡闭合区压力分布预示方法,而后针对典型工况开展预示结果与试验数据比对,表明RBF方法和Kriging方法均能较为准确地获取空泡闭合区压力特征,在有限子样条件下Kriging代理模型对空泡闭合区压力峰值预示精度更高。

基于改进FAHP的抑爆球注塑成型质量多目标优化

基于最优拉丁超立方对抑爆球注塑工艺参数在变量范围内抽样并仿真分析,选用预测结果与仿真结果基本一致的RBF代理模型作为多目标优化设计的代理模型。通过主效应分析发现,抑爆球体积收缩率和末端填充压力变化存在矛盾性。基于MIGA算法,以最小体积收缩率、末端填充压力和生产周期作为优化目标,完成多目标优化设计。提出一种解决多目标优化综合权重分配的改进FAHP方法,并且,得到注塑工艺参数优化权重分配,使目标优化效果显著提升。利用帕累托最优解得到最佳工艺参数组合并仿真求出最小体积收缩率为6.616%,最小末端填充压力为74.18 MPa,最短生产周期为17.04 s,分别减少了7.8%、7%和13.2%,并且,通过试验得到验证。

风电齿轮箱迷宫密封泄漏量分析及结构优化设计

为了分析某风电齿轮箱内迷宫密封各参数对泄漏量的影响,利用数值模拟和构建代理模型对迷宫密封的泄漏行为开展了研究。首先,根据风电齿轮箱三维实体模型构建了其迷宫密封三维流场模型;然后,基于FLUENT软件,通过单一变量法研究了迷宫密封泄漏量随进出口压力比、润滑液动力黏度、高速轴与低速轴的转速和迷宫密封的密封齿间隙的变化规律;最后,构建了径向基神经网络(RBF)代理模型,在该代理模型的基础上,在影响迷宫密封性能的因素中,选取了密封间隙、密封腔体高度和密封腔体宽度三个结构参数作为设计变量,以迷宫密封的最小泄漏量和出口最大速度为优化目标,使用非劣分层遗传算法(NSGA-Ⅱ)获得了最优解。研究结果表明:迷宫密封泄漏量受两个转轴的转速影响很小;泄漏量与进出口压力比、密封间隙成正比,而与润滑油动力黏度成反比;求得最优解对应的参数所对应泄漏量减小了47%,出口最大速度降低了36%,数值模拟与优化理论计算结果一致。该结果可为研究迷宫密封泄漏量的影响特性提供理论依据。

考虑工程约束的高可信度气动外形优化设计

实际气动设计中遇到的工程问题较为复杂,然而能够用于实际工程设计的高可信度气动外形优化设计工具较少。基于飞行器设计工程实际中的各种复杂气动约束和几何约束要求,集成高可信度非结构网格RANS方程求解器、弹簧比拟网格变形技术、FFD外形参数化、RBF代理模型、粒子群优化器,构建多设计点气动外形优化设计工具,并应用于先进低速层流翼型和高亚声速超临界机翼的气动外形优化设计中(包括单设计点和多设计点),进行考虑/不考虑气动约束和几何约束的气动外形优化设计分析。结果表明:多设计点气动外形优化设计工具有效,约束条件和智能优化器自动有效地引导了层流翼型和亚声速机翼外形的有利改变。

跨声速飞机高可信度多设计点多约束气动优化设计技术研究

本文目的是研究和开发工程实用的高可信度数值优化设计技术,并应用于先进跨声速飞机机翼的三维气动外形优化设计。本文综合应用了自由几何变形(FFD)几何外形参数化方法、弹簧比拟非结构网格变形方法、基于RANS方程的高可信度计算流体力学(CFD)分析方法、径向基函数(RBF)代理模型方法、粒子群寻优(PSO)方法等技术,分别对NASACRM模型、航空工业设计的W2机翼模型展开了单设计点和多设计点的三维气动外形优化设计。通过对单设计点优化设计后的CRM翼身组合体、双设计点优化设计后的W2机翼模型气动外形进行详细的气动分析,发现优化后的CRM翼身组合体、W2机翼模型相对初始外形气动性能得到显著改进,证实了数值优化设计技术应用于先进跨声速飞机机翼三维气动外形设计的有效性。同时证实了开发的数值优化设计技术和工具的正确性和实用性。

基于径向基代理模型与小生境遗传算法的铅铋反应堆堆芯智能优化

为解决铅铋反应堆多因素耦合影响下的复杂非线性多维优化问题,构建了基于径向基(RBF)代理模型预测、正交拉丁超立方抽样(OLHS)和小生境遗传算法(NGA)寻优的堆芯智能优化方法,开发了包含抽样、蒙卡程序耦合处理、堆芯参数预测寻优等功能的铅铋反应堆设计优化平台,并以堆芯最小燃料装载量为优化目标进行方案寻优验证。研究结果表明:RBF代理模型可准确快速地预测铅铋反应堆堆芯特性参数,与蒙卡程序计算值比较,其预测的堆芯有效增殖因子(k_(eff))相对误差在±0.1%以内;该智能优化方法应用于铅铋反应堆堆芯优化是可行的,能找到多因素共同变化约束下的最优目标方案,且极大缩减了设计方案的搜索计算时间。本研究建立的堆芯智能优化方法可为铅铋反应堆多物理、多变量、多约束耦合影响的优化设计提供思路。