一种基于NSGA-Ⅱ算法的罗茨真空机组设计结构优化的方法技术

本发明专利技术公开一种基于NSGA

【技术实现步骤摘要】
一种基于NSGA
‑
II算法的罗茨真空机组设计结构优化的方法


[0001]本专利技术涉及结构设计优
，尤其涉及一种基于NSGA
‑
II算法的罗茨真空机组设计结构优化的方法。

技术介绍

[0002]罗茨真空泵是指泵内装有两个相反同步旋转的叶形转子，转子间、转子与泵壳内壁有微小间隙而相互不接触的一种变容真空泵。罗茨真空泵在石油、化工、塑料、农药、汽轮机转子动平衡、航空航天空间模拟等装置上得到广泛使用。罗茨泵的极限真空除取决于泵本身结构和转子等部件的制造精度外，还取决于前级泵的极限真空。为了提高泵的抽气速率及极限真空度，可将多个罗茨泵串联使用。
[0003]在罗茨真空机组的研发生产过程中，面对相应的技术要求，往往通过实验等方法测试生产出产品的性能是否达标，在大量的实验过程中，总结经验得出性能较优的设计结构参数再投入生产。通过大量的实验来制定罗茨真空机组的设计结构参数需要耗费大量的人力物力财力，从设计到生产耗费的时间较长，且通过实验方法得出的设计结构参数也可能达不到预设标准。
[0004]中国专利“CN203641005U一种钢包脱气用的多级罗茨泵”包括罗茨泵一、罗茨泵二、罗茨泵三、罗茨泵四和罗茨泵五。在罗茨泵三、罗茨泵四和罗茨泵五上均设有一个能够对泵体进行水冷的冷却结构，解决了罗茨真空机组在钢包脱气领域内使用寿命较短等问题。且专利中仅仅提出针对某一领域罗茨真空机组的优化寿命等方式，在面对其他领域时，往往需要通过重新设计结构参数，再次进行大量实验来设计结构。

技术实现思路

[0005]针对上述现有技术的不足，本专利技术提供一种基于NSGA
‑
II算法的罗茨真空机组设计结构优化的方法。
[0006]为解决上述技术问题，本专利技术所采取的技术方案是：一种基于NSGA
‑
II算法的罗茨真空机组设计结构优化的方法，包括如下步骤：
[0007]步骤1：根据实际生产需求，以已有的多级罗茨真空机组为原型进行测量，初步拟定设计多级罗茨真空机组的级数、各级的转子半径、型线方程、转子厚度以及特征装配间隙，并以真空机组的极限压强、理论抽速和压缩功率作为待优化目标；
[0008]步骤2：拟定决策变量，以及决策变量的范围和其余变量数值参数；
[0009]所述决策变量包括：第j级转子与转子之间的径向装配间隙δ
1j
，第j级转子与泵体之间沿径向的装配间隙δ
2j
，第j级转子与泵体刚性支撑点的轴向装配间隙δ
3j
，第j级的转子与泵体游动支撑点的轴向装配间隙δ
4j
，第j级的转子厚底L
j
，以及第j级的转子型线系数C
j
。
[0010]步骤3：利用NSGA
‑
II算法对三叶罗茨真空机组设计结构进行优化，具体过程如下；
[0011]步骤3.1：设置参数：根据已知的数学模型设置决策变量的上下界，设置种群的规模Popsize，遗传进化次数i，交叉概率P
c
和变异概率P
m
；种群规模Popsize范围为20～200，遗
传进化次数范围为100～2000，交叉概率P
c
取值范围为0.25～1，变异概率P
m
的取值范围为0.001～0.1，设置参数的取值根据罗茨泵机组的实际情况而定；
[0012]步骤3.2：初始化种群：将遗传进化次数初始值设为0，设置最大的进化次数Gen，随机生成初始种群P
i
；
[0013]步骤3.3：计算目标函数：计算步骤3.2中产生的初始种群P
i
中各个个体的目标函数值；
[0014]所述目标函数包括：
[0015](1)、f
i1
＝min{罗茨泵机组的压缩功率N}；
[0016](2)、f
i2
＝max{罗茨泵机组的理论抽速S
th
}；
[0017](3)、f
i3
＝min{罗茨泵机组的极限压强P
a
}。
[0018]进一步的，所述罗茨泵机组的理论抽速S
th
的计算过程如下：
[0019][0020]其中，ω为转速，L为罗茨转子厚度，R为转子半径，η
vp
为容积利用系数。
[0021]进一步的，所述罗茨泵机组的总压缩功率N的计算过程如下：
[0022]计算罗茨泵机组的实际抽速S：
[0023][0024]其中，S
th
为理论抽速，P
V
为排气压强，P
A
为吸气压强，u为流导，在实际的工作状态下，反流气体在间隙内的流动状态存在两种状态，分别为层流和分子流状态，其流导可以简化为经验公式进行计算，如下：
[0025]层流状态下：u＝20.7
×
F；
[0026]分子流状态下：u＝12.7
×
F；
[0027]其中，F为间隙泄漏面积，具体公式如下：
[0028]F＝((δ1+2δ2)
×
L+2
×
(R+a))
×
(δ3+δ4)/100
[0029]其中，δ1为该级转子与转子之间的径向装配间隙，δ2为该级转子与泵体之间沿径向的装配间隙，δ3为该级转子与泵体刚性支撑点的轴向装配间隙，δ4为该级转子与泵体游动支撑点的轴向装配间隙，a为转子中心距；
[0030]当罗茨真空泵组长期处于工作状态的情况下，被抽容器内的压强将会逐渐降低至最低值，即极限压强值；此时在极限压强条件下真空机组的实际抽速S＝0，得出第i级真空机组的吸气极限压强为：
[0031][0032]其中，u
i
分别为第i级真空机组的理论抽速和流导；在真空机组达到极限压强条件下正常工作时，第i级真空级的压缩功率N
i
为：
[0033][0034]其中，η
M
为机械效率，P
Vi
为第i级的排气压强，P
Ai
为第i级的吸气压强；
[0035]因第i
‑
1级的排气压强即为第i级的吸气压强，即：
[0036][0037]则最后一级的排气压强为标准大气压P
atm
，并依次计算出每一级的压缩功率，设真空机组共有k级，则总压缩功率N为：
[0038][0039]进一步的，所述罗茨泵机组的极限压强P
a
的计算过程如下：
[0040]在罗茨真空机组，前一级的排气压强等于下一级的吸气压强，真空机组的极限压强P
a
即为第一级真空级的吸气压强，且最后一级的排气压强为标准大气压，即：
[0041][0042]其中，k为多级罗茨真空机组级数，P
atm
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于NSGA
‑
II算法的罗茨真空机组设计结构优化的方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：根据实际生产需求，以已有的多级罗茨真空机组为原型进行测量，初步拟定设计多级罗茨真空机组的级数、各级的转子半径、型线方程、转子厚度以及特征装配间隙，并以真空机组的极限压强、理论抽速和压缩功率作为待优化目标；步骤2：拟定决策变量，以及决策变量的范围和其余变量数值参数；步骤3：利用NSGA
‑
II算法对三叶罗茨真空机组设计结构进行优化；步骤4：根据步骤3所得的结果，判断对应的目标函数值是否符合标准，若符合要求则输出所有的结构参数；若不符合要求则重新拟定决策变量以及其余变量数值，重复步骤2～4。2.根据权利要求1所述的基于NSGA
‑
II算法的罗茨真空机组设计结构优化的方法，其特征在于，所述决策变量包括：第j级转子与转子之间的径向装配间隙δ
1j
，第j级转子与泵体之间沿径向的装配间隙δ
2j
，第j级转子与泵体刚性支撑点的轴向装配间隙δ
3j
，第j级的转子与泵体游动支撑点的轴向装配间隙δ
4j
，第j级的转子厚底L
j
，以及第j级的转子型线系数C
j
。3.根据权利要求1所述的基于NSGA
‑
II算法的罗茨真空机组设计结构优化的方法，其特征在于，所述步骤3的过程如下：步骤3.1：设置参数：根据已知的数学模型设置决策变量的上下界，设置种群的规模Popsize，遗传进化次数i，交叉概率P
c
和变异概率P
m
；步骤3.2：初始化种群：将遗传进化次数初始值设为0，设置最大的进化次数Gen，随机生成初始种群P
i
；步骤3.3：计算目标函数：计算步骤3.2中产生的初始种群P
i
中各个个体的目标函数值；步骤3.4：非支配排序以及拥挤度计算：将初始父代种群中的个体按照非支配等级进行排序，同一非支配等级的，按照拥挤度进行排序；步骤3.5：生成初始父代种群Q
i
：使用竞标赛选择法选择适合繁殖的父代，并使初始父代种群Q
i
的大小等于Popsize；步骤3.6：交叉：将交叉算子作用于父代种群，把两个父代个体的结构进行替换重组来生成新的个体，根据给定的交叉概率P
c
，如果产生的0到1之间的随机数rand(0,1)小于交叉概率P
c
时，则执行交叉操作；否则不执行交叉操作；步骤3.7：变异：将变异算子作用于群体，对于选中的个体中改变某一个或者某一些基因后得到子代种群R
i
，根据给定的变异概率P
m
，当产生的0至1之间的随机数rand(0,1)小于变异概率P
m
时，则执行变异操作；否则不执行变异操作；交叉变异后产生子代种群R
i
；步骤3.8：合并选择新的父代种群：将交叉变异得到的子代种群与对应的父代种群合并为新的种群T
i
，计算新的种群T
i
中个体的目标函数值并对各个个体进行非支配排序以及拥挤度计算，按照设定的种群规模优先选择非支配等级高的个体组成新种群，当非支配等级一致时，优先选择拥挤度较大的个体，组成新的父代种群Q
i+1
；步骤3.9：判断i是否满足最大进化次数，若不满足最大进化次数，则将进化次数计数加1并重复步骤3.6至步骤3.8，直至满足最大进化次数；若满足最大进化次数，则将剩余个体依据非支配排序和拥挤度计算...

【专利技术属性】
技术研发人员：杜广煜，梁帅，陈志立，万亿，倪岩松，杨斌，
申请(专利权)人：东北大学，
类型：发明
国别省市：