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《江苏大学》 2018年
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基于改进BP神经网络的调节阀阀芯型面优化设计与研究

孙涛  
【摘要】:阀芯作为调节阀控制管道流量最重要的部件,其阀芯型面的合理设计决定了整个调节阀的质量和工作效率。目前,国内调节阀的设计大都采用流量试验结合反复修型的方法,其开发周期长、效率低、成本高,且易导致系统的控制能力不够精准,能耗偏大,无法满足高性能调节阀的功能需求。基于此,本文以某型号精小型单座调节阀为研究对象,将流场仿真、遗传算法、BP神经网络和正交试验等方法运用到阀芯型面优化设计中,并对优化后调节阀的流场特性进行分析和研究。论文主要研究工作和相关结论如下:首先,利用Solidworks和ANSYS Fluent建立调节阀的内部流道模型并进行流场仿真,对调节阀的流量特性和流阻特性进行研究,建立阀芯型面优化设计的数学模型;分别选取阀芯型面设计参数为BP神经网络的输入量、调节阀性能参数为网络的输出量,并对输入量进行正交试验;根据正交试验所得的参数组合修改阀芯型面,建立修改后的流道模型并进行流场分析,最后根据流场分析得到的性能参数,完成网络训练初始样本集的获取。其次,考虑到BP神经网络存在易陷入局部极小值等固有缺陷,利用遗传算法可以在解集空间内全局寻优的特点,获取阀芯型面预测模型的最佳初始权值和阈值组合。使用正交试验后的样本集分别对改进前后的预测模型进行训练和预测,结果表明改进后的BP神经网络具有更好的预测精度和泛化能力,最终采用改进后的预测模型来获取阀芯型面设计参数与调节阀性能参数之间的非线性映射关系。最后,选取阀芯型面设计参数为设计变量,设计参数的上下边界值和泄露量为约束条件,流量系数、流阻系数为目标函数,建立阀芯型面优化的数学模型,其中目标函数的非线性关系由改进的阀芯型面BP神经网络模型给出,求解得到调节阀阀芯型面最佳设计方案;对比分析优化前后调节阀的流量特性和流阻特性,验证优化的合理性。综上所述,本文提出一种利用改进BP神经网络来建立阀芯型面设计参数与性能之间的非线性映射关系,并将该关系应用到阀芯型面优化设计中的方法。在保证调节阀内部流场特性稳定的前提下,有效提高了流量特性,降低了流阻系数。
【学位授予单位】:江苏大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:TP183;TH134

【参考文献】
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