往复泵进液阀阀球运动特性研究及多目标优化

为了研究往复泵泵阀内阀球运动特性并优化其性能,借助动网格及UDF技术,对往复泵进液过程中阀球运动与泵阀流场进行耦合计算和试验验证,得到阀球运动规律,并分析阀球质量、阀导套导流孔结构以及阀套限位高度等对泵阀运动及性能的影响。为进一步优化模型,寻找到最优泵阀结构组合方案,提出构建径向基神经网络(RBFNN)代理模型,借助多目标粒子群(MOPSO)算法得到其Pareto最优解集的优化框架并验证分析。结果表明:阀球运动升程整体呈现先增大后减小的变化规律,受阀隙流速和液动力影响很大;阀球质量、阀导套导流孔对数以及阀套限位高度等与阀球最大升程和落座速度均存在非线性关系;基于RBFNN代理模型结合MOPSO算法寻找到最优组合模型,优化后阀球最大升程提高了8.12 mm,阀球落座速度减小了31.4%,优化效果显著。研究结果可为往复泵的优化设计提供参考。