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    改进遗传算法校核管道摩阻系数

    2019-05-20   来源:   点击数:0次 选择视力保护色: 杏仁黄 秋叶褐 胭脂红 芥末绿 天蓝 雪青 灰 银河白(默认色)   合适字体大小:
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     中国钢管信息港陆续报道:关键词物流管道磁力研磨回转磁场往复磁场中图分类号有序地排列成磁力刷。
      
      把工件放入磁场中间,并使前言工件相对极和极保持一定距离,当工件相对磁极作相对运动时,磁性磨粒将对工件表面进行研磨。
      
      随着科学技术的发展,对半导体产业原子能在研磨过程中,磁性磨粒的受力状态见图产业航空航天产业生物化学行业医疗器械行业以及食品机械行业的输送流体的管道都提出了更高的要求。
      
      如在半导体产业中,输送高纯度气体的容器及管道,原子能产业中输送超纯水的高清洁度管道,均要求内壁表面粗糙度小于脚,在生化行业医疗器械行业食品机械行业的输送流体的管道要求高清洁度的管道,其中内表面粗糙度要求小于脚。
      
      这些要求都是轧制管道及非装饰性焊接管道难以满足的,必须增加加工工序,对内表面实施加工。
      
      磨粒是在加工区中靠近工件表面的一颗磁性磨粒。
      
      在磁场作用下,磁性磨粒受到沿磁力线方向的作用力为Fx,沿磁等位线方向的作用力为凡。
      
      同时,磁性磨粒与工件表面接触,产生沿工件表面法向的切削抗力为凡,磨粒与工件表面的相对运动产生的切向抗力凡可以防止磨粒向加工区域外流动,这样就保证了研磨加工的正常进行磁场作用力可表示为了内表面磁力研磨简介一擎叙刁万户,二瓜阴二一妙式中磁性磨粒的体积磁力研磨的示意图如图所示。
      
      把磁性磨粒放入磁场中,磁性磨粒在磁场中将沿着磁力线的方向点的磁场强度磁性磨粒的磁化率在和方向上的磁场梯度由磁力线和磁等位线决定的坐标由和(2 )可看出,磁场作用力凡正比于磁粒的体积磁粒的磁化率磁场的强度及磁场梯度。
      
      研磨运动的要求图磁力研磨示意图国家教委博士点专项科研基金资助项目26收到初稿,收到修改稿研磨运动包括轨迹和速度两个方面。
      
      研磨运动的轨迹是决定被研磨工件表面粗糙度的重要因素之一。
      
      中国钢管信息港陆续报道:仅实现单调研磨轨迹的磁力研磨在工件内表面会产生周向圈纹,其次不能充分利用选择性材料去除,更加经济地获取所需表面质量,再次,磁力研年月王艳等不锈钢物流管道内表面磁力研磨的回转磁场设计磨的工艺能力可达脚,但不能满足脚的工艺要求。
      
      管网节点压力或管道流量实测值与计算值之间的平方和所构成的目标函数值为最小卜但是在实际的应用过程中,这些方法都会带来较大的误差值,特别是在较大的管网校核中,即便是经过对优化算法的改进,也不能有很好的效果。
      
      校核模型的建立常用模型用来校核摩阻系数的常用模型是以节点压力的实测值与模型计算值之间的差值平方和为目标函数堂斟,缈一式中外,卢节点相连的各管道模型预测流量凡为流量影响因子为与节点相连的各管道实测流量月为与节点有关的管道集合。
      
      改进模型文献一都给出了算例分析,并得出了比以前一般传统方法精确的解,但是也存在不同的问题。
      
      首先,虽然得到了较精确的解,但是少数的管道仍然存在较大误差其次,初试的参数设定值和范围对模型优化的精度和效率影响较大另外,算例中给出的仅是较小型的管网,推广到较大型的管网时精度难以保证。
      
      所以,在这些方法的基础上,提出了一种改进模型。
      
      文中尝试以节点压力管道流量以及水库(水池)水位的实测值与计算值之差的平方和之和作为优化的目标函数,这样就同时考虑了各种影响因素。
      
      该模型考虑了节点压力管道流量和水库(池)水位的校核,使得模型更加精确但是这又增加了模型的复杂度,因此,需将进一步探讨该模型的求解。
      
      首先,可以通过管道分组的方式,将相似管道按照一定的原则分组,减少模型的参数变量,简化模型求解。
      
      分组的原则一般为管径管龄和管材管道位第期段焕丰等改进遗传算法校核管道摩阻系数置及按压力水头确定的主要管道,但是这样分组会存在精度与效率的矛盾,这需要从实际情况考虑。
      
      其次,可以通过对算法的改进来达到优化效率和速度上的某种妥协。
      
      优化算法的改进用于管网参数校核的传统方法一般有灵敏度分析解析法最优化方法等。
      
      根据上述建立的优化模型可知,该问题为复杂约束的非线性规划问题,并且非线性度较高,采用传统的非线性规划方法很难求解。
      
      文献一丑采用的遗传算法是解决该问题的较好方法,无论在效率和精度方面都比传统的方法好,但是要将该方法应用了实际中较大的管网模型或管道分组较多决策变量较多时,其效率和精度,特别是速度方面也不能令人满意。
      
      遗传算法一般原理普通的遗传算法主要包括以下步骤(1)根据待校核管道的摩阻系数进行编码,形成数值系列的遗传个体(2)根据给定的摩阻系数范围随机生成父代遗传群体(3)根据群体个体所代表的摩阻系数值进行管网水力计算,进而计算目标函数值体的适应度评价(5)进行选择交叉和变异等遗传操作,得到新的群体进行上述循环操作,直至满足进化要求,即找到最优解。
      
      流程如图所示。
      
      准备计算初始化计算(生成初始群体方案)输人实测工况数据(压力,流量等)群体解码及适应度评价计算选择交叉及变异等遗传操作生成新的群体第一次和第二次进化迭代所产生的优秀个体的变量区间作为变量新的初始变化区间,再重新运行上述的算法过程,如此加速循环,优秀个体的变化区间将逐步调整和收缩,与最优点的距离将越来越近,从而可以加快找出最优解的过程。
      
      (2)在遗传算法选择操作过程中,采取最优保存策略。
      
      即当前群体中适应度最高或较高的个体不参与交叉和变异运算,而是用它来替换掉本代群体中经过交叉变异等遗传操作后所产生的适应度最低或较低的个体。
      
      (3)采用浮点数编码的方式,也叫实数编码方式,来替代传统的二进制编码方式,使得遗传个体直接以实数表示,而不是代码串组合,大大降低了个体代码长度,使效率提高。
      
      (4)对于特别复杂的管网系统,用上述方法很难收敛时,可进一步在算法中加人模拟退火的思想,形成遗传模拟退火混和遗传算法这种算法收敛性很强,但是由于计算过程增加使其效率有所下降,可以通过实际情况综合考虑来决定是否采用该方法。
      
      算例分析管网模型实例某城市给水管网系统如图所示,基本数据如表该系统已经经过简化处理,对于相近的并且相似的管道均视为同一管道处理,以至于该系统只包括有21根管道,个节点,个水库或水池,其水位为系统总用水量为逊竿扮一盔对图遗传算法校核流程图改进方法上述遗传算法对于一般的非线性优化问题优化效率和精度都很高,并且它是全局搜索算法,特别对于多峰值问题不会陷人局部最优。
      
      但是,当问题的复杂度增大时,其搜索效率也会随之下降的。
      
      中国钢管信息港陆续报道:由于在管网参数校核问题中,不仅目标函数是复杂的非线性函数,而且其约束很多,每个约束都是很复杂的非线性方程,从而使得其效率和精度下降,更有可能不能收敛。
      
      特别是对于含有水库或调节水池的管网更是如此。
      
      对此,将通过如下方法来解决。
      
      (l)采用加速迭代的方法提高效率。
      
      用运行中的习门拐图校核算例管网系统图求解过程参数及结果遗传算法参数设定群体规模选择方法为比例选择法,选择概率为尸。
      
      交叉方法为两点交叉,交叉概率尸二变异方法为两点变异,变异概率尸形成加速区间的优秀个体数为摩阻系数变量的搜索范围设定为一巧校核结果图中模型的决策变量为个,采用式(3)作为助管网摩阻系数校核的最优化模型,并且隐含有各个管网水力计算方程组。
      
      结合所述的改进遗传算法和管网模拟计算方法得到了如表的校核计表管网系统基本数据表是以文中优化方法最快。
      
      表校核误差比较模型节点压力平均误差管道流量平均误差水库(池)水位平均误差管段编号管道计算直径们业11管道计算长度管道端点标高上端下端文中模型模型模型注种方法优化过程中的各自算法参数值不同,计算时间也不同。
      
      结束语管道摩阻系数的校核工作是整个管道系统优化设计和调度的重要部分,而且对于整个管道工程的经济效益有很大的意义。
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