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      基于差分進(jìn)化算法的樅樹(shù)型葉根測(cè)量數(shù)據(jù)處理方法

      2012-07-02 10:48:10巫志華范小平
      東方汽輪機(jī) 2012年2期
      關(guān)鍵詞:樅樹(shù)葉根型線

      巫志華 范小平

      (東方汽輪機(jī)有限公司,四川 德陽(yáng),618000)

      0 引言

      透平葉片葉根的形式對(duì)葉片的整體強(qiáng)度振動(dòng)特性有很大的影響。樅樹(shù)形葉根以其良好的承載特性和強(qiáng)度適應(yīng)性而在燃?xì)廨啓C(jī)及蒸汽輪機(jī)葉片設(shè)計(jì)中得到廣泛的應(yīng)用,尤其是在負(fù)荷較高,載荷比較復(fù)雜的透平級(jí)中,如透平末級(jí),這類(lèi)葉根的應(yīng)用就更為普遍,但其尺寸精度要求比較高。在葉片的強(qiáng)度振動(dòng)分析中,首先需要得到包括葉根在內(nèi)的葉片型線數(shù)據(jù),實(shí)際上,在很多情況下,原始的設(shè)計(jì)型線數(shù)據(jù)是無(wú)法得到的,如對(duì)進(jìn)口原裝機(jī)組葉片的力學(xué)性能分析,這就需要采用一定的方法進(jìn)行測(cè)繪處理得到型線后才能進(jìn)行相應(yīng)的分析。由于樅樹(shù)型葉根的型線相對(duì)比較復(fù)雜,測(cè)量數(shù)據(jù)相對(duì)比較多,采用的數(shù)據(jù)處理方法對(duì)在同一精度范圍內(nèi)的測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行合理的處理將對(duì)分析結(jié)果的可信度有直接的影響。

      已有大量的文獻(xiàn)和專(zhuān)著對(duì)測(cè)量數(shù)據(jù)處理的理論與方法進(jìn)行了研究和分析[1]。測(cè)量數(shù)據(jù)的處理在數(shù)學(xué)上通常表述為最優(yōu)問(wèn)題的求解。本文針對(duì)某一大功率汽輪機(jī)末級(jí)動(dòng)葉的測(cè)繪,對(duì)該動(dòng)葉的五齒樅樹(shù)型葉根測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,結(jié)合樅樹(shù)型葉根的結(jié)構(gòu)特點(diǎn),建立了一種合理的最優(yōu)問(wèn)題求解模型,并采用差分進(jìn)化算法進(jìn)行求解,以解決此類(lèi)葉根測(cè)量數(shù)據(jù)的處理問(wèn)題。

      1 樅樹(shù)型葉根測(cè)量數(shù)據(jù)處理的數(shù)學(xué)模型

      1.1 樅樹(shù)型葉根的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)

      圖1是一種典型的五齒樅樹(shù)型葉根母線形式,也是本文測(cè)繪的葉根所采用的結(jié)構(gòu)形式,實(shí)際的葉根由母線通過(guò)旋轉(zhuǎn)或者沿指定方向的軸線延伸就可以得到。葉根母線上每個(gè)工作齒,由工作面、非工作面及由工作面到非工作面的過(guò)渡結(jié)構(gòu)組成。工作面和非工作面通常由直線組成,而過(guò)渡結(jié)構(gòu)則采用圓弧—直線—圓弧連接,實(shí)際上,過(guò)渡結(jié)構(gòu)也可以采用其他的形式。出于對(duì)力學(xué)性能要求的保證,在樅樹(shù)型葉根的設(shè)計(jì)和制造中,對(duì)工作面的加工要求要比非工作面的嚴(yán)格,而且工作面間的公差尺寸及間隙控制是非常嚴(yán)格的,這也意味著從測(cè)量數(shù)據(jù)在工作面的傾角及節(jié)距的一致性方面能夠反映出測(cè)量的準(zhǔn)確程度。本文所用到的測(cè)繪數(shù)據(jù)中,反映工作面特征的數(shù)據(jù)的一致性就非常好,因此可以采用簡(jiǎn)單的方法就確定了工作面的傾角和節(jié)距。以下的數(shù)學(xué)模型中就把工作面的傾角和節(jié)距作為約束條件進(jìn)行處理的。

      圖1 五齒樅樹(shù)型葉根型線圖

      1.2 數(shù)學(xué)模型的建立

      對(duì)葉根的測(cè)量是在三坐標(biāo)測(cè)量?jī)x上實(shí)現(xiàn)的,在固定z坐標(biāo)條件下,對(duì)母線軸線進(jìn)行測(cè)量得到一數(shù)據(jù)集合,該集合由119組 (x,y)坐標(biāo)點(diǎn)組成,因此,型線可以用y=f(x)的函數(shù)形式來(lái)描述。

      從測(cè)量的數(shù)據(jù)特點(diǎn)來(lái)看,我們初步可以確定過(guò)渡結(jié)構(gòu)是采用圓弧—直線—圓弧連接的,過(guò)渡段與工作面或者非工作面間均是相切的關(guān)系,結(jié)合樅樹(shù)型葉根的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)特點(diǎn),我們可以定義圖1中的各圓之間的幾何相關(guān)關(guān)系。即在理論設(shè)計(jì)型線中,T1,T2,T3,T4,T5各齒的工作面是完全一樣的,T1齒與其余各齒的非工作面略有區(qū)別。C1、C5、C9表示的圓半徑相同,而且C1圓心到C5圓心的距離與C5到C9圓心的距離相等,正好等于一個(gè)節(jié)距,其他的圓也有同樣的關(guān)系。此外,C1與C2圓相切的角度就是工作面的傾角θ1。因此,設(shè)定C1圓心為 (x1,y1), 半徑為 r1, C2圓心為 (x2,y2),半徑為 r2, C3圓心坐標(biāo)為 (x3,y3), 半徑為 r3, C4的半徑為 r4, 圓心為 (x4,y4), C3和 C4外切線的傾角等于非工作面的傾角θ2,可見(jiàn),母線的基本型線就可以由上述12個(gè)自由參數(shù)定義。根據(jù)測(cè)量數(shù)據(jù)的特點(diǎn),我們可以將測(cè)量數(shù)據(jù)映射到由這12個(gè)自由參數(shù)定義曲線上的相應(yīng)位置上。這樣,要求解這12個(gè)參數(shù),我們就可以轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)上的一個(gè)最小值求解問(wèn)題,即:測(cè)量點(diǎn)偏離由該12個(gè)自由參數(shù)定義的曲線的距離最小。數(shù)學(xué)表述為:

      定義點(diǎn)到直線的距離為Dis1,定義點(diǎn)到圓心的距離為Dis,點(diǎn)偏離圓弧的距離定義為Dis2=|Dis-r|,若認(rèn)為該點(diǎn)在弧線上的,則Dis1i=0,若認(rèn)為該點(diǎn)在直線上的,則認(rèn)為Dis2i=0,則

      優(yōu)化變量為上述12個(gè)參數(shù),同時(shí)根據(jù)設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn),各r及θ2需要圓整。

      在實(shí)際的優(yōu)化過(guò)程中,我們分兩次進(jìn)行優(yōu)化,第一次對(duì)r和θ2無(wú)圓整約束,根據(jù)計(jì)算結(jié)果,對(duì)r和θ2進(jìn)行圓整處理進(jìn)行約束后進(jìn)行第二次優(yōu)化。

      2 差分進(jìn)化算法 (DE)用于樅樹(shù)型葉根測(cè)量數(shù)據(jù)處理

      進(jìn) 化 算 法 (Evolutionary algorithms, 簡(jiǎn) 稱(chēng)EAs),是模擬自然界的進(jìn)化和遺傳現(xiàn)象而提出的一類(lèi)隨機(jī)優(yōu)化算法,這類(lèi)算法已廣泛應(yīng)用于各種優(yōu)化問(wèn)題的求解。由Storn和Price為求解Cheby-shev多項(xiàng)式而提出的差分進(jìn)化算法 (Differential evolution,簡(jiǎn)稱(chēng)DE)[2]因其原理簡(jiǎn)單、受控參數(shù)少、算法結(jié)構(gòu)緊湊、操作簡(jiǎn)便,魯棒性強(qiáng)和優(yōu)秀的全局尋優(yōu)能力,已成為最好的進(jìn)化算法之一。

      在DE算法中,通過(guò)差分算子,利用種群中多個(gè)個(gè)體的信息計(jì)算新個(gè)體,在完成對(duì)新個(gè)體適應(yīng)度的評(píng)價(jià)后進(jìn)行選擇操作生成新的種群。用表示第t代中第i個(gè)染色體:

      可見(jiàn)在差分算子中只涉及兩個(gè)控制參數(shù):變異算子 F和交叉算子 CR。其中 F, CR∈ [0,1.0],本文分別取0.7和0.5。r是 [0,1.0]之間的隨機(jī)數(shù)。

      圖2 DE算法流程圖

      為了測(cè)試DE算法和計(jì)算程序的有效性,本文采用如下的函數(shù)來(lái)做測(cè)試:

      圖3 函數(shù)y=f(x)的曲線圖

      圖3是該函數(shù)在約束區(qū)域內(nèi)的變化曲線,從圖上可以發(fā)現(xiàn),在該約束區(qū)域內(nèi)出現(xiàn)多個(gè)極值,能很好的反映算法的尋優(yōu)能力。設(shè)種群數(shù)為50,最大迭代步數(shù)為100,在20步左右就達(dá)到最小值0.049740,與該函數(shù)在這一范圍內(nèi)的理論最小值相差無(wú)幾,可以作為問(wèn)題的全局最優(yōu)解??梢?jiàn),DE算法的尋優(yōu)能力是令人滿(mǎn)意的。

      圖4 適應(yīng)度曲線

      采用DE方法,對(duì)上述樅樹(shù)型葉根的12個(gè)參數(shù)進(jìn)行求解,設(shè)種群數(shù)為80,最大迭代步數(shù)為2000,對(duì)12個(gè)參數(shù)的搜索范圍的定義可以先根據(jù)原始測(cè)繪數(shù)據(jù)預(yù)估一個(gè)相對(duì)大的范圍,反復(fù)多次,最終優(yōu)化結(jié)果是一致的。從圖5的結(jié)果來(lái)看,計(jì)算結(jié)果是合理的。

      圖5 樅樹(shù)型葉根擬合曲線圖

      3 結(jié)論

      本文結(jié)合樅樹(shù)型葉根的型線特點(diǎn),將樅樹(shù)型葉根測(cè)量數(shù)據(jù)逆向工程問(wèn)題轉(zhuǎn)化成最優(yōu)問(wèn)題,并采用差分進(jìn)化算法進(jìn)行求解,計(jì)算結(jié)果表明:這一處理模式是合理的,這種模式同樣適用于其他形式的葉根測(cè)量數(shù)據(jù)處理;差分進(jìn)化算法很適合多約束條件下多參數(shù)的尋優(yōu)求解問(wèn)題。

      [1]劉大杰,陶本藻,主編.實(shí)用測(cè)量數(shù)據(jù)處理方法.北京:測(cè)繪出版社,2000

      [2]Storn R.On the usage of differential evolution for function optimization [A].BiennialConference of the North American Fuzzy Information Processing Society [C].1996.519-523

      [3]宋立明.基于進(jìn)化算法的軸流式葉輪機(jī)械葉柵氣動(dòng)優(yōu)化設(shè)計(jì)的研究 [D].西安交通大學(xué)博士學(xué)位論文,2006

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