System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 泵送S阀磨损预测及结构优化设计方法技术_技高网
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泵送S阀磨损预测及结构优化设计方法技术

技术编号:40829814 阅读:1 留言:0更新日期:2024-04-01 14:52
本发明专利技术实施例提供一种泵送S阀磨损预测及结构优化设计方法。该方法包括:建立初始S阀三维模型;对三维模型进行参数化处理,确定S阀的结构参数为设计变量,以最小S阀管壁磨损为优化目标,在预设约束范围内,基于抽样方案生成S阀模型的样本空间;构建预设新拌混凝土泵送数值仿真模型,计算S阀在不同设计变量下的优化目标值;建立基于样本和优化目标值的代理模型;判断代理模型预测精度的误差是否满足预设值,若不满足则增加样本量;若满足则基于代理模型利用遗传算法对设计变量进行多目标优化,获得S阀几何机构形状的最优解。该过程以降低S阀的磨损为目标优化S阀结构,通过结构改进可降低S阀磨损程度,提升混凝土泵车的S阀的磨损寿命。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于工程机械,具体涉及一种泵送s阀磨损预测及结构优化设计方法。


技术介绍

1、随着基础建设事业的快速发展,对混凝土泵车的需求也越来越大。s阀作为混凝土泵送的关键零部件,在实际施工过程中,混凝土颗粒骨料对s阀管壁的冲击和刮擦会导致管壁的磨损,降低其使用寿命,这些问题对泵送效率和泵送质量都有不利影响。

2、在新拌混凝土泵车泵送s阀磨损研究实验中,由于难以实现对管壁磨损状态的实时监测,所以目前多数研究者采用离散元建模仿真对其进行研究。但在常规仿真中,颗粒的计算数量庞大、颗粒间接触力复杂,导致出现仿真时间长以及需要高性能的计算机服务器成本增加等问题。我们已知由于实验费用昂贵、可重复性差,目前s管的结构设计主要依靠经验。而人工智能遗传算法以其计算效率高、成本低的特点,逐渐在各种工业设备结构优化中发挥了关键作用,且能为进一步的实验提供设计经验与结果预测。且从已掌握的文献及专利来看,应用数值仿真法结合遗传算法对泵送s管结构设计及优化的研究尚未见报道。因此有必要提出一种新的、更易实现对泵送s阀的结构设计及优化方法,且该方法以新拌混凝土泵送过程中降低s管磨损为优化目标,使研究人员能进一步了解结构参数对s阀磨损的影响机理。


技术实现思路

1、针对现有技术存在的上述技术问题,本文提出了一种泵送s阀磨损预测及结构优化设计方法。

2、本专利技术是采用一种泵送s阀磨损预测及结构优化设计方法,其特征在于,包括以下步骤:

3、(1)对混凝土泵车泵送s阀进行实际测量,获取s阀结构的数据信息,并建立初始s阀的三维模型;

4、(2)基于装配约束将初始s阀的三维模型参数化,所述的初始s阀的三维模型包括s阀出口端的直管l-1段、弯管s-1段、直管l-2段、弯管s-2段、s阀入口端的直管l-3段;

5、所述参数化包括将s阀三维模型转化为二维平面模型,通过数学几何分析获得直管l-1段的水平尺寸、弯管s-1段的弧度以及半径、直管l-2段的水平尺寸、弯管s-2段的弧度以及半径、直管l-3段的水平尺寸等参数间的关系,并获得参数间的约束公式;

6、所述装配约束包括s阀的入口端和出口端的直径、s阀的总长度和总高度的参数为已知参数,在s阀各段管道连续且相切的条件下,弯管s-1段的弧度与弯管s-2段的弧度恒等;

7、基于所述参数间的约束公式,选择s阀的预设结构参数为设计变量,所述预设结构参数包括第一结构参数、第二结构参数、第三结构参数和第四结构参数,以最小s阀内管壁的磨损为优化目标;

8、(3)设置s阀设计变量的预设约束范围,所述预设约束范围包括:所述第一结构参数在第一预设范围内、所述第二结构参数在第二预设范围内、所述第三结构参数在第三预设范围内、所述第四结构参数在第四预设范围内;

9、设置抽样的样本数量,所述抽样方案抽样包括但不限于拉丁超立方、doe分析法;

10、根据抽样方案生成第一样本空间,并将其分为训练组和测试组,其中,所述第一样本空间包括由多组s阀结构参数构建的s阀三维模型所对应设计变量,测试组样本数量占第一样本空间总数量的百分比为第一预设值,第一样本空间内训练组以外的样本称为测试组;

11、(4)根据第一空间样本建立预设新拌混凝土泵送数值仿真模型,包括对以下参数进行设置:新拌混凝土颗粒基本物理属性设置包括泊松比、剪切模量、颗粒刚度比、阻尼系数、密度,接触模型包括但不限于hertz-mindlin、jkr模型,磨损模型包括但不限于archard模型、relative模型,重力加速度方向及大小,砼缸尺寸参数包括砼缸的直径、砼缸的长度,活塞尺寸参数包括活塞的直径、活塞的厚度,活塞运动参数包括活塞移动速度,仿真时长;

12、根据第一空间样本建立预设新拌混凝土泵送数值仿真模型,通过预设新拌混凝土泵送数值仿真模型计算第一样本空间内多组s阀结构参数所对应的磨损量,其流程包括:根据离散元法、摩擦学、流体动力学和所述预设新拌混凝土泵送数值仿真模型模拟混凝土在所述s阀中流动过程;

13、根据所述流动过程、预设新拌混凝土泵送数值仿真模型计算s阀内管壁的实际磨损量、磨损速率;

14、并以s阀的第一样本空间内的训练组与其通过仿真计算所得的对应的磨损量建立第二样本空间;

15、(5)利用预设响应模型建立基于第二样本空间的代理模型,所述预设响应模型包括但不限于standard response surface标准响应面、克里金法;

16、(6)定义第二预设值,将其作为代理模型预测精度标准误差的判断值;代理模型预测精度的判断过程为:将步骤(3)中测试组的设计变量输入至步骤(5)所建立的代理模型中可获得对应的预测磨损量,对比计算此预测磨损量与步骤(4)中测试组通过泵送数值仿真模型计算所得仿真磨损量的标准误差绝对值,若其标准误差绝对值大于第二预设值,则通过增大步骤(3)中的样本数量重构第一空间样本,然后执行步骤(3-6),循环上述步骤至标准误差绝对值小于等于第二预设值时结束循环;若预测磨损量与仿真磨损量的标准误差绝对值小于等于第二预设值,则保存代理模型并执行下一个步骤;

17、(7)基于代理模型对具有不同预设结构参数的s阀的磨损进行预测,将s阀的预设结构参数所对应的值输入代理模型内,获得该s阀对应的磨损量预测值;

18、(8)基于代理模型利用预设遗传算法对s阀的预设结构参数进行优化,获得s阀几何形状的最优解,所述预设遗传算法包括但不限于nsga算法、nsga-ii算法、bp神经网络;

19、根据所述s阀几何形状的最优解,获取优化后s阀的结构参数并建立优化后s阀三维模型。

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【技术保护点】

1.一种泵送S阀磨损预测及结构优化设计方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的一种泵送S阀磨损预测及结构优化设计方法,其特征在于,步骤(2)中所述初始S阀的三维模型包括S阀出口端的直管L-1段、弯管S-1段、直管L-2段、弯管S-2段、S阀入口端的直管L-3段;

3.根据权利要求1所述的一种泵送S阀磨损预测及结构优化设计方法,其特征在于,步骤(3)中所述基于S阀设计变量的预设约束范围包括:所述第一结构参数在第一预设范围内,所述第二结构参数在第二预设范围内,所述第三结构参数在第三预设范围内,所述第四结构参数在第四预设范围内;

4.根据权利要求1所述的一种泵送S阀磨损预测及结构优化设计方法,其特征在于:步骤(4)中所述建立预设新拌混凝土泵送数值仿真模型包括:设置新拌混凝土颗粒基本物理属性包括泊松比、剪切模量、颗粒刚度比、阻尼系数、密度,接触模型包括但不限于Hertz-Mindlin、JKR模型,磨损模型包括但不限于Archard模型、Relative模型,重力加速度方向及大小,砼缸尺寸参数包括砼缸的直径、砼缸的长度,活塞尺寸参数包括活塞的直径、活塞的厚度,活塞运动参数包括活塞移动速度,仿真时长。

5.根据权利要求1所述的一种泵送S阀磨损预测及结构优化设计方法,其特征在于:步骤(4)中所述磨损量,其计算流程包括:

6.根据权利要求1所述的一种泵送S阀磨损预测及结构优化设计方法,其特征在于:步骤(5)中所述预设响应模型包括但不限于Standard Response Surface标准响应面、克里金法。

7.根据权利要求1所述的一种泵送S阀磨损预测及结构优化设计方法,其特征在于:步骤(7)中所述预设遗传算法包括但不限于NSGA算法、NSGA-II算法、BP神经网络。

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【技术特征摘要】

1.一种泵送s阀磨损预测及结构优化设计方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的一种泵送s阀磨损预测及结构优化设计方法,其特征在于,步骤(2)中所述初始s阀的三维模型包括s阀出口端的直管l-1段、弯管s-1段、直管l-2段、弯管s-2段、s阀入口端的直管l-3段;

3.根据权利要求1所述的一种泵送s阀磨损预测及结构优化设计方法,其特征在于,步骤(3)中所述基于s阀设计变量的预设约束范围包括:所述第一结构参数在第一预设范围内,所述第二结构参数在第二预设范围内,所述第三结构参数在第三预设范围内,所述第四结构参数在第四预设范围内;

4.根据权利要求1所述的一种泵送s阀磨损预测及结构优化设计方法,其特征在于:步骤(4)中所述建立预设新拌混凝土泵送数值仿真模型包括:设置新拌混凝土颗粒基本物理属性包括泊松比、剪切模量、颗粒刚度比、阻尼系...

【专利技术属性】
技术研发人员:姜胜强张玮陈志豪曹国栋谭援强刘家文韦海
申请(专利权)人:湘潭大学
类型:发明
国别省市:

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