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    發(fā)動機外部管路系統(tǒng)的卡箍布局多目標優(yōu)化

    2021-01-12 03:48:12徐培原
    航空發(fā)動機 2020年6期
    關(guān)鍵詞:卡箍方根支配

    徐培原,劉 偉

    (1.航空工業(yè)航宇救生裝備有限公司,湖北襄陽441003;2.西北工業(yè)大學力學與土木建筑學院,西安710129)

    0 引言

    管路系統(tǒng)是航空發(fā)動機介質(zhì)傳輸和動力傳遞的通道,布局走向復雜??ü渴枪潭ㄅc支承管路的重要裝置,對提高管路剛度、實現(xiàn)管路頻率調(diào)節(jié)具有重要作用,合理的卡箍布局是抑制管路系統(tǒng)振動的最有效、最簡便的方法。目前,在工程中很多卡箍的選型、位置和數(shù)量是從原型機上直接比對移植過來的;一些局部管路的卡箍有時還需要技術(shù)人員現(xiàn)場調(diào)整,隨機性較大,缺乏具體的理論指導,卡箍布置的經(jīng)驗性與隨意性可能會導致管路結(jié)構(gòu)的固有頻率落入發(fā)動機工作頻率附近,從而引發(fā)共振或局部振動應力過大。因此,研究發(fā)動機復雜管路的卡箍布局優(yōu)化設(shè)計方案具有重要意義。

    管路系統(tǒng)的卡箍位置優(yōu)化已經(jīng)引起了一些學者的關(guān)注。顧文彬[1]研究了直管在不同激勵形式下的卡箍位置優(yōu)化問題,表明自由振動、瞬態(tài)響應和隨機響應下的卡箍位置具有不同的最優(yōu)解;Wang[2]采用啟發(fā)式優(yōu)化算法,以減小形變和增大基頻為目標,對直梁和支撐板結(jié)構(gòu)進行卡箍位置優(yōu)化;劉偉等[3]對多卡箍管路進行動力靈敏度分析,找出對目標影響較大的若干個卡箍位置參數(shù),分別進行1 階頻率調(diào)節(jié)和降低隨機振動應力的卡箍位置優(yōu)化;智友海等[4]基于疲勞累積損傷的破壞準則方法,研究了隨機振動下管路系統(tǒng)卡箍的位置對管路結(jié)構(gòu)可靠性造成的影響;陳艷秋等[5]基于有限元法以頻率調(diào)節(jié)和調(diào)幅為目標,對發(fā)動機導管卡箍剛度進行優(yōu)化;李鑫等[6]將管路-卡箍系統(tǒng)的激勵振源頻率點的特征阻抗加權(quán)和最小設(shè)置為評價指標。目前卡箍優(yōu)化研究存在2 個問題:(1)研究對象主要為直管或者平面管路,然而在實際工程中管路結(jié)構(gòu)多樣,走向復雜。而且,發(fā)動機管路和卡箍需要布置在機匣曲面上,需要研究曲面復雜管路的參數(shù)化方法;(2)現(xiàn)有優(yōu)化的頻率調(diào)節(jié)目標主要是單頻段,然而發(fā)動機激勵經(jīng)常是1 個較寬的頻段,結(jié)構(gòu)的多階固有頻率都可能與激勵頻率接近,易引發(fā)管路其他頻段的共振,諸如頻率調(diào)節(jié)或者隨機振動的單一目標的控制方法難以滿足需求。因此,需要探討發(fā)動機復雜管路卡箍布局優(yōu)化的多目標優(yōu)化方法。

    本文采用靈敏度分析的方法確定了對發(fā)動機曲面上管路系統(tǒng)動力學特性影響較大的若干卡箍位置參數(shù),以前4 階固有頻率遠離發(fā)動機工作頻率和隨機振動應力均方根響應最小化這2 個原則為優(yōu)化目標,對關(guān)鍵卡箍位置參數(shù)進行優(yōu)化設(shè)計,以期為復雜管路的振動控制提供參考。

    1 優(yōu)化設(shè)計

    對發(fā)動機外部管路卡箍布局進行優(yōu)化設(shè)計,首先需要確定優(yōu)化目標,本文的優(yōu)化目標有2 個:(1)實現(xiàn)頻率調(diào)節(jié),使結(jié)構(gòu)前4 階固有頻率遠離外界激勵;(2)隨機振動的應力均方根響應最小化。

    1.1 頻率調(diào)節(jié)

    根據(jù)振動設(shè)計要求,卡箍的安裝應當使得結(jié)構(gòu)的固有頻率遠離共振區(qū)(即發(fā)動機工作頻率附近)。

    令頻率比λ=ω/ωn,ω為發(fā)動機工作頻率,ωn為結(jié)構(gòu)的第n階固有頻率,工程中通常取0.75<λ<1.25的區(qū)間為共振區(qū)[7],由此可以近似推導出,當結(jié)構(gòu)的第n階固有頻率滿足0.8ω<ωn<1.3ω時,結(jié)構(gòu)有發(fā)生共振的風險。為了使第n階固有頻率離開共振區(qū),該階固有頻率Pn需要滿足

    同時,為了比較不同的卡箍布局下第n階固有頻率遠離共振區(qū)的程度,令Qn=|ωn-1.05ω|,Qn即為第n階固有頻率相對于共振區(qū)中心的偏離程度,優(yōu)化的過程是在滿足式(1)的同時盡可能使Qn最大化。

    1.2 應力均方根響應

    發(fā)動機管路處在復雜的振動環(huán)境中,需考察管路的隨機振動響應。

    隨機振動可視為概率統(tǒng)計問題,無法獲得某一瞬時具體響應數(shù)值,隨機振動的響應分布可近似看作高斯分布,主要考察各物理量的均方根響應,某個物理量的均方根響應可看作該物理量響應分布的標準差。取管路結(jié)構(gòu)x方向的最大應力均方根響應RS1為優(yōu)化對象,在優(yōu)化中盡可能減小RS1的數(shù)值[8]。

    2 遺傳算法

    遺傳算法是目前在工程領(lǐng)域中極為常用的1 種優(yōu)化算法,是受自然界生物進化過程的啟發(fā)而產(chǎn)生的?;谏镞M化原則,根據(jù)每代種群個體對環(huán)境的適應程度來對個體進行篩選,適應度高的個體將被保留,適應度低的個體將被舍棄,之后被保留的個體再經(jīng)歷交叉、變異2 個步驟的處理,將其遺傳信息傳遞給下一代。在逐代的遺傳過程中,個體對環(huán)境的適應程度越來越高,越來越逼近最優(yōu)解。遺傳算法的主要流程如圖1 所示。

    圖1 遺傳算法主要流程

    在工程實際中多為多目標優(yōu)化問題,本文選用的NSGA-II[9~11]算法是1 種較為常見的多目標遺傳算法。

    3 復雜管路系統(tǒng)的建模

    3.1 卡箍模型

    由于卡箍在整個管路系統(tǒng)中所占的質(zhì)量分數(shù)與體積分數(shù)較小,在分析計算時忽略卡箍的質(zhì)量與體積對管路系統(tǒng)帶來的影響,重點研究卡箍對調(diào)整管路系統(tǒng)剛度的作用。

    在工程中使用的卡箍雖然種類繁多,但作用基本相似,主要是限制管路徑向位移。將卡箍簡化為彈簧單元,一端連接管路,與發(fā)動機連接的另一端全約束,對沿管路徑向的位移進行限制,如圖2 所示。

    圖2 卡箍限制管路的2 個徑向位移

    3.2 管路模型

    發(fā)動機外部管路由直管、彎管、端口接頭等組成,管路兩端固定,其結(jié)構(gòu)如圖3 所示。與一般的直管優(yōu)化不同,該結(jié)構(gòu)的卡箍分布在圓柱曲面上,不僅需要考慮卡箍在直管上的直線移動,還需要考慮卡箍在彎管上的彎曲移動。

    管路材料為1Cr18Ni9Ti 不銹鋼,密度為7.8 g/cm3,彈性模量為206 GPa,泊松比為0.31,管徑為8 mm,壁厚為1 mm,所受內(nèi)壓為21 MPa。

    發(fā)動機管路結(jié)構(gòu)主要由2 段長度不同的直管與1 段圓弧彎管組成(圖3),L1為長直管,長2700 mm;L2為短直管,長1200 mm;L3為圓弧彎管,旋轉(zhuǎn)半徑為720 mm,旋轉(zhuǎn)角度為240°。

    圖3 發(fā)動機外部管路結(jié)構(gòu)

    3.3 原始卡箍位置分布

    原始管路系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的卡箍分布如圖4 所示。從圖中可見,管路結(jié)構(gòu)中有23 個卡箍,依次編號為K1~K23,L1上卡箍數(shù)量為9 個(K1~K9),L2上卡箍數(shù)量為4 個(K10~K13),如圖4(a)所示;L3上卡箍數(shù)量為10個(K14~K23),如圖4(b)所示。每個局部坐標系代表1個卡箍所在的位置,卡箍徑向剛度為1×104N/mm。

    圖4 在直管和彎管上卡箍的布局

    3.4 原始管路結(jié)構(gòu)的動態(tài)特性分析

    在優(yōu)化計算中,若設(shè)發(fā)動機在某一試車工況下的工作頻率為100 Hz,根據(jù)式(1),對應的共振頻段為[80 Hz,130 Hz]。結(jié)構(gòu)受到的隨機振動功率譜密度見表1。功率譜采用標準中規(guī)定的機載設(shè)備譜,激勵沿如圖3 所示坐標系中的x方向加載在結(jié)構(gòu)整體上。

    表1 結(jié)構(gòu)受到的隨機振動功率譜密度

    對原管路結(jié)構(gòu)進行模態(tài)分析與隨機振動分析,前4 階固有頻率與x方向最大應力均方根見表2。

    表2 原管路系統(tǒng)優(yōu)化前4 階固有頻率和應力均方根計算結(jié)果

    從表2 中可見,結(jié)構(gòu)在優(yōu)化前x方向最大應力均方根響應為34.318 MPa,且第2、3、4 階固有頻率均處于共振區(qū)[80 Hz,130 Hz]之內(nèi),有引發(fā)共振的風險,需要對卡箍位置進行優(yōu)化。

    4 卡箍位置的參數(shù)化與靈敏度分析

    4.1 卡箍的參數(shù)化建模

    參數(shù)化設(shè)計可以修改原有的模型以使其達到新的目標狀態(tài),便于在不同的設(shè)計參數(shù)下對結(jié)構(gòu)進行分析。在所研究的管路系統(tǒng)中,卡箍數(shù)量眾多,分布方式復雜,選取卡箍模型的安裝位置作為參考變量,可以隨時調(diào)整卡箍的位置參數(shù),從而通過仿真計算評估不同的卡箍布局對于管路系統(tǒng)剛度的影響,對管路系統(tǒng)的動態(tài)響應特性做出預測,對多卡箍復雜管路系統(tǒng)的卡箍安裝提供指導。

    4.2 卡箍位置的參數(shù)化

    為了對結(jié)構(gòu)進行優(yōu)化設(shè)計,首先需要將卡箍位置參數(shù)化,如圖5(a)所示。對于L1上的卡箍K1~K9,設(shè)L1左端約束處為參考零點,卡箍Ki到L1參考零點的距離為mi(i=1,2,…,9);對于L2上的卡箍K10~K13,設(shè)L2右端起始處為參考零點,卡箍Ki到L2參考零點的距 離 為mi(i=10,11,12,13);對 于L3上 的 卡 箍K14~K23,設(shè)L3與接頭連接處為參考零點,參考零點繞圓弧管路圓心旋轉(zhuǎn)到達卡箍Ki位置時所轉(zhuǎn)動的角度為θi,為了便于卡箍編號與位置參數(shù)對應,參數(shù)θi由i=14 開始計數(shù)(i=14,15,…,23),如圖5(b)所示。mi與θi即為表達卡箍位置的參數(shù),當全部參數(shù)確定時,管路上有惟一1 種卡箍布局與之對應。

    圖5 在直管和彎管上卡箍位置的參數(shù)化

    4.3 卡箍位置參數(shù)靈敏度分析

    設(shè)函數(shù)y=f(x),x為設(shè)計參數(shù),當x=x0時增加Δx,設(shè)計響應變化為Δy,用來表述在x0附近x對y的敏感程度,往往設(shè)計響應同時與幾個設(shè)計參數(shù)有關(guān),故用響應對該參數(shù)的偏導數(shù)來表述設(shè)計參數(shù)對設(shè)計響應的敏感程度。

    由于發(fā)動機管路卡箍數(shù)量眾多,對所有卡箍進行位置優(yōu)化是復雜且效率極低的工作,需要選擇對優(yōu)化目標影響較大的卡箍來分析,因此在優(yōu)化前需要對參數(shù)進行靈敏度分析,挑選靈敏度較大的參數(shù)來進行控制與優(yōu)化,關(guān)于靈敏度的求解問題,文獻[3]中有詳細說明。

    求解各參數(shù)對前4 階固有頻率以及x方向應力均方根的靈敏度,由于mi與θi的單位不同,為了對其靈敏度進行比較,依據(jù)歸一化公式(2)進一步求解各參數(shù)的歸一化靈敏度歸一化靈敏度表達函數(shù)相對增量與參數(shù)相對增量之比稱為相對靈敏度

    相對靈敏度計算結(jié)果如圖6 所示。從圖中可見,挑選對前4 階固有頻率和應力均方根響應影響最大的卡箍位置參數(shù),對第1~4 階固有頻率影響最大的參數(shù)分別為θ14、m13、m9、m10,對應力均方根響應影響最大的參數(shù)為θ21,著重對這5 個變量進行優(yōu)化設(shè)計。

    圖6 卡箍對各參數(shù)的相對靈敏度分析

    5 NSGA-II 算法下卡箍布局的適應度評估

    卡箍布局的適應度由優(yōu)化的目標函數(shù)決定,根據(jù)指定的2 個優(yōu)化目標,優(yōu)化設(shè)計所設(shè)定的目標函數(shù)為

    5.1 Pareto 非支配解集

    為了對卡箍布局的適應度進行評估,首先對Pareto 非支配解集的概念進行說明。

    對于最小化多目標問題,n為任意正整數(shù)。

    為目標向量函數(shù)給定1 個變量

    設(shè)該變量的約束條件為

    根據(jù)多目標優(yōu)化問題的數(shù)學表達方式來看,最終要求的解是1 個設(shè)計變量組合,在滿足約束條件的前提下,使優(yōu)化目標達到最優(yōu),但是由于在多目標優(yōu)化問題中,目標函數(shù)之間可能會有相互競爭的關(guān)系,所以最終只能得出相對較優(yōu)的方案。優(yōu)化得到的不是1個最優(yōu)解,而是一系列相對最優(yōu)解組成的解集,稱為Pareto 最優(yōu)解集或Pareto 非支配解集。

    對于2 個向量Xu和Xv,當且僅當對于任意正整數(shù)w

    且至少存在1 個正整數(shù)e

    使得

    則稱Xu支配Xv。

    對于2 個向量Xu和Xv,當且僅當對于

    使得

    同時

    使得

    則稱Xu與Xv互不支配[12-13]。

    非支配解集概念的提出,為多目標遺傳算法的個體優(yōu)劣評估提供了重要途徑,解決了多目標遺傳算法中適應度函數(shù)難以構(gòu)建的問題,也為卡箍不同的優(yōu)化方案的優(yōu)劣提供判斷依據(jù)。

    5.2 適應度評估

    在單目標遺傳算法中,基因信息被遺傳至子代個體的概率主要由適應度函數(shù)決定,然而在多目標優(yōu)化中,適應度函數(shù)的構(gòu)建比較困難,無法適當?shù)卦u估每個優(yōu)化目標,因此NSGA-II 定義了1 種比較運算符,用來對種群中的某2 個隨機選擇的個體進行優(yōu)劣評估,該運算符與以下2 個參數(shù)相關(guān)。

    (1)無支配前沿分類。

    NSGA-II 對整個種群進行排序,以種群中每個個體的無支配程度為評價標準,將擁有相同的無支配性的個體集合在一起成為1 個無支配前沿,從而將種群劃分為多個無支配前沿。

    以約束條件式(3)為例,開始時將種群的第1 個卡箍布局解x1放入空集Y中,之后的每個卡箍布局xi都與Y中的每個解進行比較,若xi支配Y中的某一解,則將那個解從Y中移除;若xi被Y中的解支配,則忽略xi;若xi不被Y中的任何1 個解支配,則將xi留在Y中。當種群中所有卡箍布局都進行了比較之后,留在Y中的解即為非支配序號為1 的個體。將序號為1 的解移出種群,繼續(xù)上述操作,直到所有卡箍布局都獲得序號,這個序號可以用來初步辨別種群中個體的優(yōu)劣程度。

    (2)密度估計值。

    在無支配性排序之后為了讓個體之間的優(yōu)劣得到進一步區(qū)分,NSGA-II 采用的方法是計算出指定的某個個體相鄰的2 個個體目標函數(shù)之間的距離,用來判別種群在選定的個體位置附近的密集程度,也稱為擁擠度。在指定個體附近種群的分布越稀疏,則對于種群的多樣性越有利,該方法稱為密度估計法(如圖7 所示),在搜索過程中可兼顧種群的多樣性。

    圖7 密度估計值

    卡箍布局解i的密度估計值為

    式中:P[i+1]·fk為第i+1 個卡箍布局解對應的第k個目標函數(shù)值。

    每個卡箍布局對應的最終適應度可以由上述2種方法得到的數(shù)值相結(jié)合而得出,評價準則為:(1)在2 個解處于不同的無支配前沿的情況下,認為無支配程度序號低的卡箍布局解適應度更高;(2)在2 個解處于同一無支配前沿的情況下,認為密度估計值較大的卡箍布局解適應度更高。

    6 基于NSGA-II 算法的卡箍布局優(yōu)化流程

    6.1 編碼

    遺傳算法首先需要編碼,其意義是將優(yōu)化問題中的變量參數(shù)化,即將卡箍的布局轉(zhuǎn)化為遺傳算法所能搜索的參數(shù)形式,飛機液壓管路系統(tǒng)的優(yōu)化設(shè)計變量卡箍布局的變化具有連續(xù)性,所以液壓管路系統(tǒng)卡箍的優(yōu)化設(shè)計采用浮點數(shù)編碼方式,卡箍的位置由矩陣來表示,矩陣第1 行表示卡箍的編號,由1~n,之后的幾行分別表示各卡箍需要優(yōu)化的參數(shù)。本次優(yōu)化只考慮卡箍的布局,所以只對卡箍的布局進行編碼??ü康牟季钟孟蛄縇={l1,l2,l3,…,ln}來表述,則卡箍在優(yōu)化中的編碼為

    6.2 初始種群生成

    進化操作的第1 步是要生成1 個由若干初始解組成的初始種群,在工程中面對的優(yōu)化問題大多是擁有復雜結(jié)構(gòu)和多參數(shù)的,一般很難對解空間擁有先驗知識,所以初始種群中的個體以隨機方式產(chǎn)生,種群內(nèi)的個體數(shù)需要在計算前設(shè)置,設(shè)每代的個體數(shù)為D,設(shè)置D=12。

    6.3 適應度評估與選擇

    依據(jù)第5.2 節(jié)對所有初始解進行無支配前沿分類和密度估計值計算。根據(jù)求得的非支配序號和密度估計值對解進行篩選,其準則為:(1)在2 個卡箍布局解處于不同的無支配前沿的情況下,選擇無支配序號低的解;(2)在2 個卡箍布局解處于同一無支配前沿的情況下,選擇密度估計值較大的解。被選擇的解會被放入“交配池”。

    6.4 交叉操作

    NSGA-Ⅱ算法每次從“交配池”中隨機選擇2 個個體,對應不同的2 種卡箍布局S1和S2,采用交叉算子,產(chǎn)生2 個新的子代S1’和S2’。對于第i個變量,其交叉過程如下:

    (1)隨機產(chǎn)生1 個數(shù)字uc,i∈[0,1]。

    (2)通過多項式概率分布計算參數(shù)ξi,控制父子2代相接近的概率

    式中:非負參數(shù)ηc為交叉分布指數(shù),ηc的大小表示子代與父代之間的距離,參數(shù)越大表明二者越接近,參數(shù)越小表明二者越疏遠。

    (3)交叉產(chǎn)生子代的計算式為

    6.5 變異操作

    NSGA-Ⅱ算法會在某個卡箍布局解S1的臨近位置產(chǎn)生變異后的布局解S2。對于第i個變量其變異的過程如下:

    (1)隨機產(chǎn)生1 個數(shù)字um,i∈[0,1]。

    (2)計算參數(shù)δi

    (3)變異子代的計算式為

    6.6 循環(huán)

    在經(jīng)過選擇、交叉、變異的操作之后,形成新一代的12 個卡箍布局解重新進行適應度評估,循環(huán)計算直至達到設(shè)定的計算代數(shù),本文設(shè)置的代數(shù)為20。

    7 卡箍位置優(yōu)化設(shè)計

    根據(jù)靈敏度計算結(jié)果,選擇出需要進行優(yōu)化的5 個卡箍位置參數(shù),其取值范圍見表3。

    表3 參數(shù)取值范圍

    優(yōu)化要求前4 階固有頻率最大限度遠離共振區(qū)[80 Hz,130 Hz],并使隨機激勵下的應力均方根最大值盡可能減小。

    采用多目標遺傳算法進行優(yōu)化計算,設(shè)置遺傳代數(shù)Q=20,每代的種群數(shù)D=12,交叉分布指數(shù)ηc=10,變異分布指數(shù)ηm=20,優(yōu)化計算主要流程如圖8 所示[14-15]。

    圖8 優(yōu)化計算主要流程

    計算結(jié)束后,從最后一代的12 個卡箍布局解中挑選出所有無支配序號為1 的解,并從中選擇密度估計值最大的3 個結(jié)果,3 種優(yōu)化方案與優(yōu)化前結(jié)構(gòu)固有頻率對比如圖9所示,優(yōu)化結(jié)果見表4。

    圖9 優(yōu)化前、后結(jié)構(gòu)固有頻率對比

    從圖中可見,優(yōu)化后的結(jié)構(gòu)固有頻率都離開了共振區(qū)[80 Hz,130 Hz],實現(xiàn)了頻率調(diào)節(jié)的目標,可以有效避免結(jié)構(gòu)因發(fā)動機工作而引發(fā)共振,而且卡箍位置優(yōu)化后,管路結(jié)構(gòu)的x方向最大應力均方根響應與優(yōu)化前的34.318 MPa 相比也有不同程度降低(至少降低17.3%)。

    表4 優(yōu)化結(jié)果

    結(jié)合表4、圖9 對3 種優(yōu)化方案進行進一步對比分析,發(fā)現(xiàn)優(yōu)化1 使得結(jié)構(gòu)的固有頻率最大限度地遠離了共振區(qū),但并沒有最大限度地減小結(jié)構(gòu)的x方向最大應力均方根;優(yōu)化2 對應最小的應力均方根,但共振頻段偏離程度不如其他2 個優(yōu)化方案的,可能造成某個頻率的諧響應劣于其他2 個優(yōu)化方案的;優(yōu)化3 的頻率調(diào)節(jié)和減小最大應力均方根的效果介于二者之間。

    8 結(jié)論

    本文對發(fā)送機外部3 維復雜管路系統(tǒng)的卡箍布局進行了優(yōu)化設(shè)計,得到如下結(jié)論:

    (1)對于復雜管路多卡箍優(yōu)化問題,某些卡箍對結(jié)構(gòu)的動態(tài)特性擁有更顯著的影響,在優(yōu)化計算前進行靈敏度分析可以提高優(yōu)化設(shè)計的效率。

    (2)采用的多階固有頻率調(diào)節(jié)優(yōu)化適用于任意頻段的外界激勵,可以保證多階固有頻率遠離激勵頻段。

    (3)引入轉(zhuǎn)動角度作為參考變量,將傳統(tǒng)的直管卡箍位置優(yōu)化擴展到彎管上,實現(xiàn)了發(fā)動機曲面上的復雜管路系統(tǒng)的多卡箍位置優(yōu)化。

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