【技术实现步骤摘要】
一种基于克里金代理模型的核电蒸汽安全阀阀瓣的优化设计方法
[0001]本专利技术属于核电安全阀阀瓣的结构优化设计领域,涉及到一种基于克里金代理模型的核电蒸汽安全阀阀瓣的优化设计方法。
技术背景
[0002]安全阀作为压力系统的最后一道被动保护措施,被广泛应用于化工、核电等领域。阀瓣作为安全阀的启闭件,是安全阀最重要的部件之一,其结构对安全阀的安全性能有重要影响。通常情况下,核电安全阀的安全性能比普通安全阀的性能要求还要高,未来的核电安全阀研究方向和发展趋势将主要围绕“安全”二字展开。因此,核电蒸汽安全阀阀瓣的结构优化设计对安全阀设计具有重要意义。
[0003]现有的核电蒸汽安全阀阀瓣结构主要来源于国外一些安全阀公司,结构优化设计主要依靠书上的理论公式和设计师的经验。这样的设计方法存在诸多缺陷,例如设计成本高,优化效果不明显,效率低等,同时最后优化的结构很大概率不是最优的结构。
[0004]核电蒸汽安全阀的正常工作环境是高温高压,对于高温高压蒸汽安全阀来说,严重影响其安全性能的是它的密封性能,密封性能差可能会导致安全阀内的高温介质泄露伤人。故本专利技术针对核电蒸汽安全阀的密封性能进行结构优化,通过有限元仿真分析,提取密封面的接触信息,确定密封评价指标,并使用试验设计和克里金代理模型技术,得到安全阀密封响应的代理模型,从而得到最优的阀瓣密封结构。
技术实现思路
[0005]本专利技术要解决的技术问题:改善现有技术的优化计算效率低,无法快速、精确寻找到最优解的不足,提出一种计算时间段,能够快 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】 【专利技术属性】
1.一种基于克里金代理模型的核电蒸汽安全阀阀瓣的优化设计方法,其特征在于,所述的优化设计方法包括以下步骤:第一步,确定研究对象及载荷和约束条件,建立有限元模型,进行有限元仿真计算,分析仿真结果;1.1)研究对象为核电蒸汽安全阀的阀瓣,在安全阀正常工作状态下,作用在阀瓣上的力有:介质压力、阀座的支撑力、弹簧力及弹簧、阀杆和钢球部件的重力;确定安全阀内高温介质的温度、介质压力及压在阀瓣上的弹簧力,同时确定安全阀整体所受约束;1.2)根据所研究安全阀的实际结构关系和尺寸大小,初步建立安全阀的三维模型,保留对分析结果产生重要影响的部件:阀座、阀瓣、衬套及导套;对安全阀三维模型进行简化处理;1.3)对简化后的安全阀三维模型进行网格划分,阀瓣结构复杂且为轴对称模型,采用三角形扫掠网格;其他部件比较规则,采用六面体网格划分;根据步骤1.1)确定的载荷及约束,对安全阀进行热力耦合分析,得到有限元分析结果,结果包括安全阀的温度分布、阀瓣所受最大等效应力、阀瓣密封面的平均接触压力及接触面的接触宽度;第二步,确定设计变量及其尺寸范围,进行参数化建模,获取样本点的响应值;2.1)根据所得有限元分析的结果可知,影响密封面平均接触压力、密封面接触宽度及阀瓣最大等效应力的结构参数主要是密封唇及密封面附近的几个结构参数,因此选定密封唇厚度x1、密封面宽度x2、密封唇倾角x3、密封唇内侧距离x4和密封唇关键半径x5,这五个结构参数作为优化的设计变量,保持阀瓣的整体尺寸不变,同时保持密封中径大小不变;然后根据阀瓣加工的工艺要求和结构尺寸间的相互关系,初步确定设计变量的尺寸范围,根据初步确定的尺寸范围,选取尺寸的边界值进行仿真计算,分析计算结果并判断尺寸范围是否合理,出现结构强度不满足的情况时再缩小尺寸范围,重新确定五个设计变量的尺寸范围,保证其合理性;2.2)采用最优拉丁超立方试验设计方法,在设计变量的尺寸范围内随机抽样,得到均匀且足够多的的样本点;建立阀瓣三维模型,对五个结构尺寸进行参数化,并得到样本点对应的所有模型;在完成参数化建模之后,根据第一步确定的仿真方法,对所有样本点进行仿真计算,获取样本点的仿真响应值:密封面的接触宽度y1、密封面的平均接触压力y2和阀瓣最大等效应力y3;至此,每一组x1,x2,x3,x4,x5都对应一组y1,y2,y3,目标函数y=y1*(y2)
1.2
,约束函数为阀瓣的最大等效应力y3;第三步,构建克里金代理模型,评价模型精度;3.1)根据上一步获得的样本点x1,x2,x3,x4,x5及其响应值y1,y2,y3,分别建立y1,y2和y3的三个克里金代理模型;3.2)利用留出法评估代理模型精度,采用决定系数R2评价所构建代理模型的精度;随机抽取测试点,对比每个测试点相对于代理模型的精度,得到所有点精度的R2平均值,作为评价模型精度的R2,分别计算所构建的三个克里金代理模型的拟合精度;第四步,建立优化问题模型,求出最优解;4.1)优化的最终目标是:在阀瓣满足强度要求的前提下,密封性能最好;因此,引入一个密封评价指标:密封接触强度W;则最终的优化问题模型建立如下:
其中,max(y(x))表示优化的目标为密封接触强度,即目标函数最大化,σ
s
为阀瓣材料的屈服强度,x=[x1,...,x5]
T
为设计变量,i=1,2,
…
,5,x
L
、x
U
为设计变量取值的下限和上限;4.2)根据遗传优化算法GA,在设计变量的尺寸范围内选择初始种群:[x
10
,x
技术研发人员:宋学官,张建华,王硕,宗超勇,李清野,刘富文,周威豪,
申请(专利权)人:大连理工大学,
类型:发明
国别省市:
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