商建平 俞樹榮
摘 要:闡述了用遺傳算法將離心式壓縮機(jī)熱力校核性計(jì)算問(wèn)題轉(zhuǎn)變?yōu)樽顑?yōu)化問(wèn)題的方法。這種新的方法不僅節(jié)省了大量的計(jì)算時(shí)間,而且可以保證計(jì)算的收斂。計(jì)算結(jié)果表明,采用遺傳算法比傳統(tǒng)的迭代法更精確、有效。
關(guān)鍵詞:離心式壓縮機(jī);熱力校核性計(jì)算;比容比;遺傳算法
基金項(xiàng)目:甘肅省教育廳科研基金資助項(xiàng)目(0915B-2),蘭州石化職業(yè)技術(shù)學(xué)院院內(nèi)資助項(xiàng)目(K09-07)
離心式壓縮機(jī)中的氣體從第一級(jí)葉輪出口開始,壓力將逐步增加,比容將減小。在計(jì)算壓力和溫度時(shí),需要有比容比參數(shù)。然而,在進(jìn)行熱力校核性計(jì)算時(shí),比容比事先是未知的,必須先假設(shè)一個(gè)數(shù)值,再通過(guò)氣體流速、溫度差的計(jì)算對(duì)比容比進(jìn)行驗(yàn)算。若驗(yàn)算值與假設(shè)值不符,就得重新假設(shè)一個(gè)新的比容比,再進(jìn)行驗(yàn)算,直到驗(yàn)算值與假設(shè)值相等為止。傳統(tǒng)計(jì)算常采用迭代法進(jìn)行計(jì)算,初值的估計(jì)值直接影響迭代的次數(shù)和收斂性。數(shù)值迭代法中的迭代和最優(yōu)化方法中搜索法的迭代搜索很相似。遺傳算法可以將熱力校核性計(jì)算問(wèn)題轉(zhuǎn)變?yōu)樽顑?yōu)化問(wèn)題,避免發(fā)生計(jì)算發(fā)散,保證計(jì)算精度,使計(jì)算結(jié)果有效。
1 離心式壓縮機(jī)熱力校核性計(jì)算
離心式壓縮機(jī)熱力校核性計(jì)算就是計(jì)算整個(gè)壓縮機(jī)的壓力比和功率。在進(jìn)行校核性計(jì)算時(shí),必須計(jì)算出已有壓縮機(jī)葉輪進(jìn)口、出口及各級(jí)出口的壓力和溫度。這就需要事先假設(shè)比容比,再通過(guò)熱力關(guān)系對(duì)比容比進(jìn)行驗(yàn)算。下面以葉輪進(jìn)口的壓力和溫度計(jì)算為例,介紹傳統(tǒng)迭代方法[1]。
離心式壓縮機(jī)設(shè)計(jì)流量為工作流量的1.01倍,即Q'j=1.01Qj。級(jí)的指數(shù)系數(shù)為。先假設(shè)葉輪進(jìn)口比容比,葉輪
進(jìn)口的絕對(duì)速度可通過(guò)比容比計(jì)算出,即。葉輪
進(jìn)口與壓縮機(jī)進(jìn)口之間的溫差為。比容比可
由溫差來(lái)驗(yàn)算,為。
上述計(jì)算過(guò)程是求解5個(gè)方程中的5個(gè)未知參數(shù),從理論上講方程組是可解的。但是,比容比的初始值的假設(shè)有可能使驗(yàn)算值發(fā)散。若采用遺傳算法來(lái)計(jì)算,可將熱力校核性計(jì)算問(wèn)題轉(zhuǎn)化為最優(yōu)化問(wèn)題。
2 決策變量
熱力校核性計(jì)算中的已知量為:壓縮機(jī)工作流量、氣體絕熱指數(shù)、壓縮機(jī)多變效率、泄漏損失系數(shù)、葉輪葉片進(jìn)口直徑、葉輪進(jìn)口寬度、葉輪進(jìn)口阻塞系數(shù)、壓縮機(jī)進(jìn)口溫度、氣體常數(shù)和壓縮機(jī)進(jìn)口流速等。5個(gè)未知參數(shù)分別為:、、、和
,由計(jì)算過(guò)程可知,決策變量只能從未知參數(shù)中選取。為計(jì)算方便,決策變量應(yīng)該選為比容比。
3 目標(biāo)函數(shù)
目標(biāo)函數(shù)設(shè)為:
。
比容比為決策變量。
4 遺傳算法計(jì)算
4.1 初始群體
用二進(jìn)制編碼串來(lái)表示決策變量的編碼。初始群體是隨機(jī)產(chǎn)生的,在每個(gè)個(gè)體染色體的各位上對(duì)0、1進(jìn)行概率相同的隨機(jī)抽選,得到一個(gè)個(gè)體。這樣的一群個(gè)體組成了初始群體。
4.2 適應(yīng)度函數(shù)
此最優(yōu)化問(wèn)題屬于求目標(biāo)函數(shù)的全局最小值問(wèn)題,并且目標(biāo)函數(shù)始終大于零,因此將目標(biāo)函數(shù)轉(zhuǎn)換為適應(yīng)度函數(shù)方法[2]為:
式中,J為目標(biāo)函數(shù),D為最大的允許誤差,一般取為D=0.01。
4.3 終止準(zhǔn)則
本文中的終止準(zhǔn)則選為遺傳算法進(jìn)化到預(yù)定的終止代數(shù)。若達(dá)到遺傳終止代數(shù)時(shí),遺傳運(yùn)算終止;若沒達(dá)到遺傳終止代數(shù)時(shí),遺傳運(yùn)算不終止,則再進(jìn)行評(píng)價(jià)、遺傳操作。在遺傳算法結(jié)束后,適應(yīng)度數(shù)值最大的個(gè)體就是最好的個(gè)體,它的目標(biāo)函數(shù)值最小,它的基因表現(xiàn)型(決策變量數(shù)值)就是最優(yōu)化結(jié)果[2]。
5 采用遺傳算法的算例
5.1 實(shí)例
下面采用文獻(xiàn)[1]的實(shí)例。將一臺(tái)四段的離心式氧氣壓縮機(jī)改用為壓縮空氣,試對(duì)其進(jìn)行熱力校核性計(jì)算;計(jì)算空氣的壓力比和功率。已知條件為:工作流量,空氣的絕熱指數(shù),壓縮機(jī)第一級(jí)多變效率ηpol=0.82、泄漏損失系數(shù)、葉輪葉片進(jìn)口直徑、葉輪進(jìn)口寬度b1=68mm、葉輪進(jìn)口阻塞系數(shù)、壓縮機(jī)進(jìn)口溫度Tj=30℃、氣體常數(shù)R=290.67J/(kg·K)和壓縮機(jī)進(jìn)口流速cj=18.82m/s。
5.2 決策變量的選取
葉輪進(jìn)口處比容比取值范圍為:,由計(jì)算機(jī)任意隨機(jī)選取,計(jì)算結(jié)果都不會(huì)發(fā)散。
5.3 遺傳算法的運(yùn)行參數(shù)選取
根據(jù)實(shí)驗(yàn)中的較為理想的計(jì)算時(shí)間和計(jì)算精度[2],程序中的運(yùn)行參數(shù)選取如下:
決策變量的編碼串長(zhǎng)度為:20。
群體大?。?;交叉概率:;變異概率:;終止代數(shù):。
適應(yīng)度中的參數(shù)D=0.01。
5.4 計(jì)算結(jié)果
通過(guò)遺傳算法的計(jì)算,5個(gè)未知參數(shù)分別為Q'j=22.585m3/s、σ=2.87、c1=114.33m/s、-6.25℃和。用同樣的遺傳算法對(duì)葉輪出口的5個(gè)參數(shù)進(jìn)行計(jì)算,各級(jí)出口的壓力和溫度也用同樣的方法進(jìn)行計(jì)算,可計(jì)算出壓縮機(jī)的總壓力比為ε=6.68,總的內(nèi)功率為kW。
6 結(jié)論
采取遺傳算法對(duì)離心式壓縮機(jī)進(jìn)行熱力校核性計(jì)算,能避免由于迭代法中初值估計(jì)錯(cuò)誤導(dǎo)致計(jì)算發(fā)散的可能,充分保證了計(jì)算結(jié)果的收斂性、精確性和有效性。這對(duì)離心式壓縮機(jī)中的非線性方程組的求解提供了一種新的方法。
參考文獻(xiàn)
[1] 高慎琴主編,潘永密審定.化工機(jī)器[M].北京:化學(xué)工業(yè)出版社,1992.
[2] 陳國(guó)良,王煦法,莊鎮(zhèn)泉,等.遺傳算法及其應(yīng)用[M].北京:人民郵電出版社,1996.
作者簡(jiǎn)介
商建平(1966-),男,江蘇泰興人,副教授,本科。