基于局部穷举迭代的叶片安装排序研究

叶片安装排序在早期采用配对对称安装方法,简便快捷,但精度不高。后来引进的遗传算法,在运算精度取得了不错的成绩,但是运行时间一般在几小时以内,有些偏长。在全排序的基础上,提出了一种局部穷举迭代算法,寻解精度高、运算时间较短,有力满足了汽轮机转子叶片装配的快速安装要求。     

基于遗传算法的叶型优化设计平台及应用

鉴于数值优化在叶轮机械设计中发挥越来越重要的作用,发展了一个基于遗传算法的叶轮机械叶片优化设计平台.利用该平台进行了两个算例的优化分析,某风扇动叶积叠线弯掠的优化和某单级涡轮动叶三维叶片厚度分布的优化,并将优化后的结果与原型进行了比较分析.结果表明:所发展的优化设计平台可用于叶片的三维优化,并能有效提高叶片性能,改善流动状况;单目标优化并不能保证在所有工况下都得到理想的性能;叶片的参数化描述对于优化具有重要的意义.它决定了最终优化结果的质量.     

基于遗传算法的汽轮机转子多级叶片不平衡量优化方法研究

为降低汽轮机转子叶片及轮盘在安装过程中带来的残余不平衡量,基于遗传算法的快速寻优功能提出,通过调节对每级叶片的排列顺序以及各级叶轮之间的相对安装角,优化转子不平衡的方法,并以某型汽轮机转子的叶片及轮盘的安装工艺为例展开优化研究.案例研究表明:优化后,第七级、第八级和第九级叶片的不平衡力分别是优化前的3.17×10-5,...     

基于退火单亲算法的压气机叶片排序

压气机叶片排序问题属于完全NP难题,本文针对遗传算法在解决排列组合问题中的早熟收敛,提出了一种新的算法——退火单亲算法。并用退火单亲算法对压气机排序问题进行建模,在无需人工微调的情况下得到了比其他随机优化算法精度更高的叶片排序结果。实验结果表明退火单亲算法与遗传算法相比,具有寻优效果好、耗时少的优点,同时减少了航空发动机安全事故的发生概率。因此,将退火单亲算法运用在压气机叶片排序问题的求解上具有良好的有效性和可行性。     

遗传算法在离心压气机叶轮结构优化中的应用

利用遗传算法对离心压气机叶轮的结构进行优化设计。通过叶轮三无了流动的准正交面法计算得到离心压气机叶轮的增压经,以离心压气机叶轮增压比作为遗传算法优化设计的目标函数进行计算,获得最佳的离心压气机叶轮的结构设计参数,分析计算结果和流动曲线,验证遗传算法在离心压气机叶轮结构优化中的可行性。     

叶片显示成形系统软件的开发

介绍了叶片设计和优化的现状，提出开发叶片显示成形系统软件的课题。在简单涉及软件所采用的开发环境和工具之后，着重介绍了该软件的结构、功能及若干模块的具体实现。软件在初步的应用中显示出易于交互、运行速度快的特点，有力地辅助了叶片设计及优化。     

遗传算法在水平轴洋流机叶片优化设计中的应用

水平轴洋流机是捕获洋流能的主要设备,其叶片外形直接影响捕能效率。通过Bezier参数化曲线描述定速定桨距洋流机的叶片弦长和扭角分布规律,采用叶素-动量理论计算其水动特性。以额定流速下能量利用系数系数最大为目标,基于遗传算法建立了叶片外形优化模型。同时,为了避免因汽蚀导致功率输出不稳定的现象,在优化过程中以汽蚀作为约束条件,与经典设计方法Wilson理论设计叶片进行了比较。结果表明:优化叶片在叶根处的扭角更小,具有更佳的抗扭性能;叶根和叶尖处弦长均更小,节省了材料;在设计流速范围内,优化叶片在低流速下效率更高,平均提高了4.6%,具有更好的启动性能。     

基于遗传算法的核电站反应堆冷却剂泵叶轮叶片多目标优化设计

利用Kriging模型建立了叶轮叶片进出口安放角参数与泵性能的关系,采用遗传算法对叶片参数进行多目标寻优并进行性能预测和对比分析。结果表明:β_(11)、β_(51)和β_(52)为反应堆冷却剂泵叶轮叶片进出口角参数的显著因子;β_(11)=43.3°、β_(51)=22.9°和β_(52)=18.4°为最佳叶片进出口安放角参数组合;优化后,叶轮效率在0.8q_(V,d)、1.0q_(V,d)和1.2q_(V,d)3个工况点相对于原叶轮分别提高了1.24%、1.1%和0.5%;叶片吸力面上压力载荷提高;叶片压力面上展长比为0.5和0.95时,叶片出口区域压力载荷提高。     

叶片轴向进气的离心叶轮设计及分析

研究了位于叶轮0截面叶片轴向进气的离心叶轮气动设计方法和规律.采用四阶三次Bezier曲线生成叶轮子午流道型线,通过分段多项式函数给定叶片在轮盘和轮盖面上的角动量,并针对叶片轴向进气离心叶轮,提出了叶轮进口相对直径的修正公式,研究了其叶片安装角的分布规律.结果表明:轴向进气叶轮叶片安装角分布规律与径向进气叶轮的叶片安装角不同,其叶片安装角基本按单调方式增加;由叶轮进口相对直径修正公式计算后,在工况范围内的全压多变效率可以提高5%左右.     

基于多目标遗传算法的行驶工况构建优化

在利用短行程法构建行驶工况的过程中，为综合考虑短行程的典型性和行驶工况的代表性，将二者量化并作为多目标优化过程中的两个目标函数，引入非支配排序遗传算法Ⅱ（nondominated sorting genetic algorithmⅡ，NSGA-Ⅱ）对短行程的选择进行优化。将NSGA-Ⅱ优化方法与常用的短行程选择方法进行对比，在相同时间内，随机选择法、相关性法、距离法和NSGA-Ⅱ分别构建了7 582、7 209、9 615和20个候选行驶工况。结果显示，4种方法中，在整体上，NSGA-Ⅱ产生的行驶工况集中在代表性较高的区域同时使得构成行驶工况的短行程整体上典型性较高；在最优工况的比较中，NSGA-Ⅱ的最优工况与原始数据的特征参数相对误差最小，包含的短行程到离簇中心的平均距离最短，表明采用NSGA-Ⅱ算法对短行程选择过程进行优化有助于从多个角度提升行驶工况的构建质量。     

基于遗传算法的风力机叶片优化设计

提出了多次迭代优化设定诱导因子初始值的方法,并以功率输出和年发电量最大为优化目标,在遗传算法的基础上对1.5MW风力机叶片进行了优化设计.为了改善风力机在低风速区域内的输出功率特性,对风轮转速进行了优化.结果表明:优化后,风力机叶片的弦长值得到大幅度的降低,达到额定风速后的功率输出情况也满足了定桨距风力机的功率控制要求,说明该优化方法可以加速搜索寻优过程并保证获得全局最优解;转速优化后,当风力机采用二级转速运行时,年最大输出功率比采用单一额定转速运行时可提高1.16%.     

基于遗传算法的核电站蒸发器高阶水位模型的降阶方法

针对核电站蒸汽发生器的高阶水位输出模型,提出了次最优降阶算法与遗传算法相结合的模型降阶方法.利用该方法对典型负荷下的核电站蒸发器水位系统模型进行了降阶,并在Matlab平台上对降阶后的模型进行了仿真.结果表明:采用次最优降阶算法与遗传算法相结合的降价方法得到的优化模型比传统降阶方法得到的模型更接近原始模型,利用该方法可以解决高阶线性控制系统模型优化降阶的问题.     

基于均匀设计和遗传算法的离心压缩机叶片优化设计

将均匀设计、CFD技术、回归分析方法与遗传算法相结合,发展了一种离心压缩机叶片优化设计方法.均匀设计用来生成试验样本点几何信息,各样本点性能评估分析则借助CFD技术完成,回归分析方法用于对样本点的信息进行函数逼近,最后由遗传算法对回归分析得到的逼近函数进行全局寻优.以极大化等熵效率为目标函数,将该优化方法应用于某离心压缩机叶片优化设计.结果表明:与初始叶轮相比,优化后叶轮的等熵效率有了一定的提高,说明该优化方法是有效的.     

基于改进遗传算法的电力系统无功优化

遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法,可用于求解包含离散化变量的复杂优化问题,本文将遗传算法应用于电力系统无功优化,并对常规遗传算法的编码方式、遗传算子以及终止判据等方面进行了改进,使用该文提出的算法对IEEE 6、IEEE 30节点系统进行了无功优化计算,结果表明该改进遗传算法应用于无功优化是合理可行的。     

遗传模拟退火算法的组合模型在大坝监控中的应用

针对最优权组合模型可能出现不符合实际的负权重，增加权重大于等于0的约束条件，放松权重之和等于1的约束条件，采用遗传模拟退火算法搜索最优权重建立组合模型。实例说明：该方法合理可行，所建立的组合模型与最优权组合模型的拟合精度和预报精度相近，克服了最优权和基于神经网络组合模型的缺点。     

混合遗传算法在贮灰坝监测系统上的应用

BP网络能较好地解决贮灰坝监测系统的预报问题，但容易陷入局部极小值；遗传算法能寻求到全局最优解，因此，将二者结合的突出优点在于可以克服前者经常得出局部极小值解的缺点，而取得全局最优解。将BP算法用于加强遗传算法的局部搜索，并且应用到贮灰坝的监测系统上，取得了较好的效果。     

基于多亲遗传算法的渠道非恒定流糙率率定模型及其应用

为提高渠道糙率率定的精度和速度,基于多亲遗传算法智能寻优的特性,建立了渠道一维非恒定流糙率率定模型,并利用南水北调中线工程总干渠的部分渠道断面数据进行了模型的实际应用,所得水位拟合效果良好,表明此模型可应用于渠道糙率率定。     

基于遗传算法探讨反求水文地质参数新方法

提出了求解水文地质参数的遗传算法，并将该方法应用于一地质模型中。结果表明，只要给出待求参数的取值范围，就可以搜索出全局最伏参数值，与其他确定水文地质参数的方法相比较，该法具有较高的稳定性和可靠性。     

基于遗传算法的风光柴蓄复合发电系统优化设计

针对风光柴蓄复合发电系统的非线性特性,采用遗传算法和能量调度策略,以系统初期投资费用和运行费用最优为系统优化目标函数,结合实际工程系统的配置进行了优化设计,并选取与优化方案较接近的三种方案进行全年逐时仿真比较。实验结果表明,在满足用户负载要求的条件下,所采用的优化算法和策略正确,方案配置合理、经济、可行。