参数优化方法（精选12篇）
参数优化方法 篇1
摘要：文章对喷射钻井的技术引进、工作方式及水力参数优化进行了介绍, 对两个运用工作日志和卡片进行水力参数优选的方法进行了比较;在提高优化精度和方便客户的基础上, 引进了编程优化软件, 对运用计算机程序进行水力参数优选的各种方法进行了综合概述;并提出了水力参数优化过程中的注意事项及其改进措施, 这有助于进一步发展水力参数优选方法。
关键词：钻井水力参数,工作日志,计算机程序,方法比较
一、前言
在钻井实践中发现, 尽管使用了大排量洗井, 钻井速度仍然得不到显著的提高。后经过大量的分析和研究才认识到, 把岩屑从井底举到地面上来需要经过两个过程:首先要把岩屑冲离井底, 然后把它们从环形空间内带到地面上来。这两个过程也是两个问题。理论分析和实验室的研究证明, 将岩屑从环形空间携带到地面上来, 并不是很困难的事情, 不需要很大的排量就可以做到, 可是要把岩屑冲离井底, 则要困难得多。要解决把岩屑及时冲离井底这个问题, 就需要新的工艺技术, 这就是喷射钻井技术。喷射钻井是将泥浆泵输送的高压泥浆通过钻头喷嘴形成高速冲击射流, 它具有很高的喷射速度, 具有很大的水功率, 它能给予井底岩屑一个很大的冲击力, 从而使岩屑及时、迅速地离开井底, 始终保持井底干净。这就是喷射钻井能够大幅度提高钻速的主要原因。因此, 在钻井过程中, 水力因素是影响钻井速度和成本的重要因素。
二、喷射钻井的工作方式
从钻头喷嘴喷出的泥浆射流之所以能有效地清洗井底, 是因为射流具有三个工作参数:喷射速度、冲击力、水马力。这三种喷射钻井的工作方式, 即射流的三个工作参数, 以哪一个为主的问题, 长期以来存在着不同的看法。
现将以上三个水力工作参数随着排量Q的变化情况用公式表示如下:
V0———射流喷速, m/s;Fj———射流冲击力, kN;Nj———射流水功率, kW;C———钻头喷嘴流量系数, 无因次;ρ———泥浆密度, g/cm3;Ps———泵压, bar;kl———循环系统压耗系数, 无因次;Q———泥浆排量, L/s。
经实验可知, 随着排量的变化, 三个水力参数的变化规律是不相同的。V0随着Q的增大, 一直是减少的。Fj和Nj随着Q的增大开始增加, 然后又减少, 各有一个最高点。但这两个最高点不重合。我们将每种工作方式下主要水力参数达到最大值时的排量称为最优排量。由上可知, 选择一个排量不可能使三个参数同时达到最大, 那么究竟按照什么标准选择排量呢?于是就出现了上述的三种工作方式。
喷射钻井的工作方式不同, 最优排量的确定方法也不同。近年来, 有人做过一些实验和研究, 认为最大冲击力工作方式最好, 最大水马力工作方式次之 (但与最大冲击力工作方式的效果很接近) , 最大喷速工作方式最差。但是, 在大多数优化方法中, 这三种工作方式都会用到, 有三个最优排量可以选择。
三、喷射钻井的水力参数优化
所谓喷射钻井的最优水力参数设计, 就是如何合理选择各水力参数, 通过合理的钻头压降和循环系统压力损失的分配关系, 以达到在满足低返速要求、充分利用泵的水功率条件下, 最大可能地提高井底清洗效果, 达到优质快速钻井的目的。
在钻进过程中, 随着井深的增加, 合理的分配关系要变化, 从而引起了排量和喷嘴直径组合的改变。不难知道, 合理的分配关系, 是靠排量和喷嘴直径的组合在不同井深下不断变化来实现的。
在实际施工中, 排量还应满足泥浆携岩能力所要求的最低排量。也就是说:排量和喷嘴直径的组合, 除满足不同井深时的合理分配关系外, 还受到最低排量的限制。
对于合理分配关系中循环损失这一项, 由于井中流道的不规则, 非牛顿液体流态的难以判断等原因, 要通过理论计算其大小是很困难的。为解决这个问题, 石油矿场多用水力参数优化设计, 是指在一口井施工以前, 根据水力参数优选的目标, 对钻进时所采取的钻井泵工作参数 (排量、泵压、泵功率等) 、钻头和射流水力参数 (喷速、射流冲击力、钻头水功率等) 进行设计和安排。分析钻井过程中与水力因素有关的各变量可以看出, 当地面机泵设备、钻具结构、井身结构、钻井液性能和钻头类型确定以后, 真正对各水力参数大小有影响的可控制参数就是钻井液排量和喷嘴直径, 因此, 水力参数优化设计的主要任务也就是确定钻井液排量和选择喷嘴直径。
四、喷射钻井的水力参数优选方法
(一) 工作日志和卡片
要实现喷射钻井水力参数优选, 就必须根据现场施工的具体条件和一些经验数据, 进行一系列水力参数计算。为了简化计算程序, 便于广大钻井工人、技术人员在现场设计和施工中花费很短的时间, 准确地求得所需要的水力参数。《美国钻井手册》和休斯工具公司提供了一套水力参数优选方法:提供一个工作日志, 通过查表而得工作日志中所需的各种数据, 从而完成水力参数的优选。为了分析方便, 将工作日志中的主要内容和各种参数关系转化为流程图。
1、美国钻井手册
在以上流程图中:最小环空流速需根据经验选择;在确定最小缸套尺寸时选直径为21/4英寸的活塞杆;地面设备、钻铤及钻杆的压力损失都是根据地面设备、钻具组合及井身结构尺寸和排量查表求得;由于为了简化表格, 所有压力损失都是根据使用10磅重的泥浆进行计算的, 所以泥浆重量校正后泵的额定压力是用泵的额定压力再乘以假定的泥浆重量10之后, 再除以实际泥浆重量而得;钻头和钻杆的压力是泥浆重量的校正减去地面设备、钻铤内及环空压力损失;喷嘴组合根据缸套相应的排量, 参照三个喷嘴组合的三牙轮钻头表格, 选择一个压力紧靠但不超过钻头和钻杆压力的喷嘴组合;钻杆的余压力是钻头和钻杆的压力减去经过喷嘴的压力降;可增加钻杆的长度是钻杆的余压力除以钻杆的压力损失;泵满载时的井深是可增加钻杆的长度和钻铤长度之和。
此水力参数计算方法的依据是:假定地面泵压仅受额定泵压的限制, 且泵速必须保持恒定。如果上述假定与实际不符, 那么可以重新设计更好的水力参数。精确的优化设计程序应以泵运转的条件以及钻头功率或冲击力是否最大为根据。
此流程图是设计和检查水力系统各部分的一个简单的方法, 以便更有效地使用现有设备。如果发现在达到预定井深前泵已超载, 就应该检查每个计算步骤, 并且重新选择泵的排量。
2、休斯工具公司
这种方法涉及到工作日志和卡片的使用。设计井的有关数据直接填入工作日志, 地面装备、钻铤、钻杆的压力损耗 (通过查表而得) , 以及泥浆泵的主要技术特性, 也要填入工作日志。对这些数据作简单计算, 就可求得相应的各种压力损耗变量。将变量描绘于水力参数卡片上, 并用曲线把各井段的这些变量点连接起来。应用水力参数卡片, 并作简单计算, 就可求得:各种井深时最优的排量、钻头喷嘴尺寸以及钻头射流喷速、钻头射流冲击力、钻头射流水马力和驱动泥浆泵所需的功率。
与《美国钻井手册》上提到的方法类似, 但它们的不同之处在于:预选缸套尺寸, 然后确定排量。喷嘴的组合由水力参数卡片的喷嘴数—喷嘴直径线确定, 此线表示离井段起点井深线和表示最大排量的垂线之交点最近的线。
(二) 计算机程序
随着计算机的普及和发展, 为了达到比用工作日志和卡片进行水力参数优化更准确的目的, 不少厂家根据水力参数优化计算方法编制出了相应的计算机程序, 这种方法只需用户输入基本参数, 就可迅速地求得相应的优选参数。
在以上流程图中, 确定最低环空返速的方法有多种:一种方法是根据现场工作经验来确定, 另一种是用经验公式计算 (需校核岩屑举升效率) 。选择缸套直径的原则是:一方面该缸套的额定排量应大于携带岩屑所需的最小排量, 另一方面缸套的允许压力应该与整个循环系统的耐压能力相适应。工作方式的确定代表了根据不同的优化目标函数 (如喷射钻井的工作方式所述) 优化排量和喷嘴直径。
五、结束语
第一, 在工程实践中, 如果我们能始终保持最优排量和最优喷嘴直径, 则钻头水力参数将始终保持最大值。然而, 目前这是很难做到的, 这是因为最优排量和最优喷嘴直径都与井深有关, 可是井深不是固定不变的, 而是随着钻头的钻进而变化的, 所以最优排量和最优喷嘴直径也在不断变化。而钻头下井后, 就无法再随意改变喷嘴直径。一般采用分段设计, 并且按每段最深井深作为设计井深。
第二, 在确定了最优喷嘴直径之后, 还得考虑什么样的喷嘴组合才能最大限度地发挥钻头的水力破岩、清岩作用, 需要进行井底的流场研究。研究井底流场是用流体力学的理论和试验方法来研究井底水力能量的合理分布。即在一定的条件下, 在最合理地分配整个循环系统水力能量的基础上, 通过科学地设计钻头喷嘴组合布置方案, 把钻头喷嘴所能得到的井底总水力能量最合理进行分布, 从而在井底获得最好的净化和破岩效果, 提高钻井速度。
第三, 循环系统中的钻井液具有不同的流变模式。这给流变模式的选择和水力参数的计算带来了麻烦。然而大多数钻井液往往更加符合卡森和赫-巴流变模式。由于卡森流变模式的流变参数意义不是很明确, 而赫-巴流变模式的三个参数不但能较好地反映钻井液的流变性和具有明确含义, 而且能较好地描述钻井液在低、中、高剪切速率下的流变行为, 因此推荐优先考虑赫-巴流变模式。
参考文献
[1]、刘希圣.钻井工艺原理[M].石油工业出版社, 1988.
[2]、陈理中.译美国钻井手册[M].石油工业出版社, 1980.
[3]、隆天友.校钻井实用水力参数[M].石油工业出版社, 1988.
[4]、Clem Armstrong.Well Hydraulics Simulator[M].Smith company, 2002.
参数优化方法 篇2
重点研究二维两波系超音速外压式两侧/侧腹进气道的进口几何参数的`气动力/隐身一体化优化设计,主要考虑进气道的压缩板角、唇口斜切角、罩唇位置角、进口宽度、进口宽高比等进口几何参数所决定的一些气动力性能,如总压恢复系数,超音速溢流附加阻力系数及电磁散射机理如压缩楔板的表面散射、楔板及唇口的边缘绕射,采用基于目标满意度和约束满足度的模糊优化模型,进行了优化计算.
作 者：李敬 李天 武哲 Li Jing Li Tian Wu Zhe 作者单位：李敬,武哲,Li Jing,Wu Zhe(北京航空航天大学,飞行器设计与应用力学系)
李天,Li Tian(沈阳飞机研究所)
参数优化方法 篇3
关键词：装配型架； 参数化建模； 计算机辅助工程； 离散； 截面优化
中图分类号： V 262.4文献标志码： A
飞机装配型架是飞机装配中的一个重要组成环节，一旦飞机装配型架结构的刚度不符合要求，飞机产品的制造与装配将无法达到技术要求，从而导致飞机质量产生重大瑕疵.但是，运用传统设计方法，在实践中常常会产生装配型架的强度、刚度与结构重量发生冲突等问题.由于工艺装备结构的复杂性，以往在进行设计时都是凭借经验进行近似计算，计算结果往往导致结构设计存在一些不合理的现象，如工艺装备型架结构笨重，或是型架结构过于简单，刚性不足以满足使用要求，使得型架在使用中产生了安全性、使用性和质量方面的问题.
目前，国内大多数航空企业型架设计采用有限元建模.这种模式主要依靠设计人员的知识和经验，同时借助CATIA、UG等三维软件设计出装配方案.为了优化型架，还必须运用ANSYS有限元软件对型架的刚度进行校对和核准.单纯以设计人员自身积累的型架设计知识和经验为基础进行设计，在实际工作中会存在不少误差.为了提高准确度，必须不断进行分析和修正，因此工作效率低下.
本文基于装配型架设计的基本原理，在模型简化原则的基础上，将参数化设计与有限元相结合，优化装配型架的设计过程.
1型架有限元模型的建立
飞机装配型架基本结构一般是由骨架、定位器、夹紧件等部分组成.其中骨架是支撑起整个型架的主要构架，所以型架的刚度主要是指骨架的刚度[1].按照一般的方法，在建立型架有限元分析模型时，需进行型架几何模型简化，定位件、夹紧件和辅助件等作为边界和力系约束处理[2].
1.1简化型架几何模型的步骤
飞机装配型架的框架选材比较简单，主要是钢管、型材等金属材料，只要将这些材料按照设计要求焊接好即成为型架的框架.一般而言，简化型架几何模型的步骤为：① 针对所需分析的型架，在结构上将每个元素都看作梁单元；② 在一个结构体系中，对整体结构影响较小的单元可以忽略；③ 根据型架中各根梁之间的连接形式，通常将连接处设置为刚节点或者铰节点；④ 每根梁的位置以其芯轴位置为准，两节点之间的距离就是其长度.
1.2型架结构力系的离散
型架承受的载荷一般包括自重、均布载荷、集中载荷：① 型架自重视作均布载荷，平均作用于各梁单元；② 被装配产品的重量作为集中载荷，根据其所处位置换算成力或力矩作用于梁或节点上；③ 型架上的定位件和夹紧件按照集中载荷计算，根据其作用位置和方式将其换算成等效力或力矩作用于节点或梁上；④ 当梁上承受的载荷较小，或偏心距离较小时，因载荷偏心所引起的扭转力矩可忽略.
1.3结构边界条件的离散
型架的定位件和加紧件等零部件都是通过支座与支撑基础（或基体）相连接的，支撑基础对支座产生反力，支座简化必须与支座的实际构造及变形特点相符合[3].一般将支座简化为固定端支座.
2型架有限元分析参数化
用于分析的型架有限元模型由梁单元构成，其特征尺寸用参数描述，再结合型架的分析要求，以参数表征建立有限元模型与分析的过程，从而实现型架结构参数可变的有限元分析.目前，常用的参数化方法[4]有代数法、人工智能法、直接操作法和语言描述法.本文采用语言描述法进行型架截面参数化设计，然后进行有限元分析.具体实施步骤为：
（1） 得到模型的特征参数.型架简化后得到离散化模型，可以根据参数化的设计理念从中抽取出模型的特征参数.
（2） 建立有限元分析流程.运用ANSYS软件的操作命令，流程按照型架建模—网格划分—加载—添加约束—赋予属性—分析过程—分析结果处理的顺序进行.
（3） 建立可变参数的有限元分析流程.使用APDL模块将模型的特征参数代替前期在建模中使用的参数，可建立该流程.
（4） 得出计算结果.根据型架设计要求，将特征参数赋予具体的数值，然后进行有限元计算分析.
这4个步骤中，前3步是基础，即构建同类型结构的基本模型；第4步是结果，设计人员只要输入设计参数，就能得到型架的刚度分析结果.
3进气道参数化有限元分析
进气道参数化有限元分析针对某飞机进气道装配型架的模型进行.图1给出了进气道装配型架及抽离出的骨架.
每个骨架可以看成是若干主要元素的集合，也就是特征参数变量.本文针对截面形状这一特征变量，不考虑骨架的拓扑及整体尺寸的改变.在ANSYS软件中具体的赋值方法有两种：① 定义全局参量，在特定文件中修改参数；② 利用GUI界面输入修改.这里利用APDL语言编程，直接通过参量进行修改.
3.1几何模型简化
型架的框架由标准方钢焊接而成，方钢材料为Q235，弹性模量为200～210 GPa，泊松比为0.25～0.33，密度为7.9×103kg·m-3，抗拉强度为375～500 MPa.在结构上将单个元素看做梁单元.
（1） 单元选择
常用的梁单元有Beam3、Beam4、Beam188、Beam189等.本文选择Beam188单元.Beam188单元有2个节点，每个节点有6～7个自由度.单元基于铁摩辛柯梁理论，包括剪切应变影响，适合于分析细长到中等细长的梁结构.梁单元截面形状为空心方钢，外部尺寸为160 mm，内部尺寸为144 mm.
（2） 材料特性
本文中梁变形属于线弹性小变形范畴，设定梁的弹性模量为205 GPa，泊松比为0.33，密度为7.9×103 kg·m-3.
（3） 线框几何模型
根据CATIA中型架具体框架尺寸，在ANSYS软件中建立线框几何模型，如图2（a）所示.因为框架各杆件刚性连接处用钢板焊接连接，通过这种连接，杆件不会发生转动或位移.通过节点能保持各杆件的连续性，使与该节点连接的所有杆的端点产生相同的位移和转角，可把连接处简化成刚节点.
（4） 网格划分
利用梁单元Beam188，对几何模型进行有限元划分，设定单元尺寸为0.02 m.骨架有限元模型如图2（b）所示.
3.2结构力系离散
型架框架承受的载荷包括自重、集中载荷、均布载荷及扭矩.
框架中部的定位夹紧件对上方横梁悬挂点处产生拉力，对下方横梁连接点处产生压力，此处的拉力与压力均可以作为集中载荷处理.由于重心位置有一定的偏心距离，对4根横梁产生一定的扭转力矩.框架两边横梁承载着中心定位件，两边的横梁受到均布压力载荷及扭转力矩的作用.
3.3边界条件离散
型架4个支点与地基连接，既不能产生平移，也不能发生转动.因此，此处将支座简化为固定端支座.
3.4参数化有限元优化
在运用APDL模块编制的文件中，通过对特征参数赋值快速实现不同截面形状型架的有限元分析.方钢截面如图3所示，其特征变量为截面尺寸A与截面厚度S，设计语言为：SECDATA，A，A，S，S，S，S，0，0，0，0，0，0.
型架设计时，对于骨架结构要求有足够的刚度，通过计算得出的挠度值应不超过允许的变形值.根据型架的用途和定位精度要求，挠度值一般在0.1～0.3之间.
当截面尺寸A为160 mm、厚度为8 mm时，形变云图如图4（a）所示，最大变形量为0.032 8 mm.
通过修改截面参数的尺寸并求解受力变形，得出最优截面形状.方钢截面尺寸与最大变形量如表1所示.
经分析得出，截面尺寸的变化对最大变形量的影响较大，厚度变化对变形量的影响则较小.当方钢截面尺寸A=100 mm，厚度S=7 mm时，最大变形量为0.083 2 mm，如图4（c）所示.
在实际生产过程中，结合实际材料情况，采用的方钢A=100 mm，S=8 mm，经测量实际的最大变形量为0.090 0 mm，能够满足对型架的生产要求.
4结论
利用建立参数化的有限元模型的方法，能有效避免传统方法效率低下的问题.对于结构类型相同、具体尺寸不同的型架，无需进行重新设计，只需将尺寸进行更改，就能分析出新的模型，避免了大量人力物力的浪费，提高了设计效率.研究成果对于缩短实际生产工作周期和成本的节省都具有一定的帮助.
参考文献：
[1]刘忠梁.满足飞机装配型架骨架刚度要求的正确途径和方法[J].航空工艺技术，1994（6）：24-30.
[2]杨亚文.飞机装配型架结构离散化模型的建立[J].沈阳航空工业学院学报，2003，20（3）：9-11.
[3]王庆，徐斌，何佳琦.基于拓扑优化的结构动力学边界条件优化设计[J].机械科学与技术，2012（11）：1845-1850.
[4]邹定国，朱心雄.参数化设计[J].航空制造工程，1994（1）：26-29.
（2） 材料特性
本文中梁变形属于线弹性小变形范畴，设定梁的弹性模量为205 GPa，泊松比为0.33，密度为7.9×103 kg·m-3.
（3） 线框几何模型
根据CATIA中型架具体框架尺寸，在ANSYS软件中建立线框几何模型，如图2（a）所示.因为框架各杆件刚性连接处用钢板焊接连接，通过这种连接，杆件不会发生转动或位移.通过节点能保持各杆件的连续性，使与该节点连接的所有杆的端点产生相同的位移和转角，可把连接处简化成刚节点.
（4） 网格划分
利用梁单元Beam188，对几何模型进行有限元划分，设定单元尺寸为0.02 m.骨架有限元模型如图2（b）所示.
3.2结构力系离散
型架框架承受的载荷包括自重、集中载荷、均布载荷及扭矩.
框架中部的定位夹紧件对上方横梁悬挂点处产生拉力，对下方横梁连接点处产生压力，此处的拉力与压力均可以作为集中载荷处理.由于重心位置有一定的偏心距离，对4根横梁产生一定的扭转力矩.框架两边横梁承载着中心定位件，两边的横梁受到均布压力载荷及扭转力矩的作用.
3.3边界条件离散
型架4个支点与地基连接，既不能产生平移，也不能发生转动.因此，此处将支座简化为固定端支座.
3.4参数化有限元优化
在运用APDL模块编制的文件中，通过对特征参数赋值快速实现不同截面形状型架的有限元分析.方钢截面如图3所示，其特征变量为截面尺寸A与截面厚度S，设计语言为：SECDATA，A，A，S，S，S，S，0，0，0，0，0，0.
型架设计时，对于骨架结构要求有足够的刚度，通过计算得出的挠度值应不超过允许的变形值.根据型架的用途和定位精度要求，挠度值一般在0.1～0.3之间.
当截面尺寸A为160 mm、厚度为8 mm时，形变云图如图4（a）所示，最大变形量为0.032 8 mm.
通过修改截面参数的尺寸并求解受力变形，得出最优截面形状.方钢截面尺寸与最大变形量如表1所示.
经分析得出，截面尺寸的变化对最大变形量的影响较大，厚度变化对变形量的影响则较小.当方钢截面尺寸A=100 mm，厚度S=7 mm时，最大变形量为0.083 2 mm，如图4（c）所示.
在实际生产过程中，结合实际材料情况，采用的方钢A=100 mm，S=8 mm，经测量实际的最大变形量为0.090 0 mm，能够满足对型架的生产要求.
4结论
利用建立参数化的有限元模型的方法，能有效避免传统方法效率低下的问题.对于结构类型相同、具体尺寸不同的型架，无需进行重新设计，只需将尺寸进行更改，就能分析出新的模型，避免了大量人力物力的浪费，提高了设计效率.研究成果对于缩短实际生产工作周期和成本的节省都具有一定的帮助.
参考文献：
[1]刘忠梁.满足飞机装配型架骨架刚度要求的正确途径和方法[J].航空工艺技术，1994（6）：24-30.
[2]杨亚文.飞机装配型架结构离散化模型的建立[J].沈阳航空工业学院学报，2003，20（3）：9-11.
[3]王庆，徐斌，何佳琦.基于拓扑优化的结构动力学边界条件优化设计[J].机械科学与技术，2012（11）：1845-1850.
[4]邹定国，朱心雄.参数化设计[J].航空制造工程，1994（1）：26-29.
（2） 材料特性
本文中梁变形属于线弹性小变形范畴，设定梁的弹性模量为205 GPa，泊松比为0.33，密度为7.9×103 kg·m-3.
（3） 线框几何模型
根据CATIA中型架具体框架尺寸，在ANSYS软件中建立线框几何模型，如图2（a）所示.因为框架各杆件刚性连接处用钢板焊接连接，通过这种连接，杆件不会发生转动或位移.通过节点能保持各杆件的连续性，使与该节点连接的所有杆的端点产生相同的位移和转角，可把连接处简化成刚节点.
（4） 网格划分
利用梁单元Beam188，对几何模型进行有限元划分，设定单元尺寸为0.02 m.骨架有限元模型如图2（b）所示.
3.2结构力系离散
型架框架承受的载荷包括自重、集中载荷、均布载荷及扭矩.
框架中部的定位夹紧件对上方横梁悬挂点处产生拉力，对下方横梁连接点处产生压力，此处的拉力与压力均可以作为集中载荷处理.由于重心位置有一定的偏心距离，对4根横梁产生一定的扭转力矩.框架两边横梁承载着中心定位件，两边的横梁受到均布压力载荷及扭转力矩的作用.
3.3边界条件离散
型架4个支点与地基连接，既不能产生平移，也不能发生转动.因此，此处将支座简化为固定端支座.
3.4参数化有限元优化
在运用APDL模块编制的文件中，通过对特征参数赋值快速实现不同截面形状型架的有限元分析.方钢截面如图3所示，其特征变量为截面尺寸A与截面厚度S，设计语言为：SECDATA，A，A，S，S，S，S，0，0，0，0，0，0.
型架设计时，对于骨架结构要求有足够的刚度，通过计算得出的挠度值应不超过允许的变形值.根据型架的用途和定位精度要求，挠度值一般在0.1～0.3之间.
当截面尺寸A为160 mm、厚度为8 mm时，形变云图如图4（a）所示，最大变形量为0.032 8 mm.
通过修改截面参数的尺寸并求解受力变形，得出最优截面形状.方钢截面尺寸与最大变形量如表1所示.
经分析得出，截面尺寸的变化对最大变形量的影响较大，厚度变化对变形量的影响则较小.当方钢截面尺寸A=100 mm，厚度S=7 mm时，最大变形量为0.083 2 mm，如图4（c）所示.
在实际生产过程中，结合实际材料情况，采用的方钢A=100 mm，S=8 mm，经测量实际的最大变形量为0.090 0 mm，能够满足对型架的生产要求.
4结论
利用建立参数化的有限元模型的方法，能有效避免传统方法效率低下的问题.对于结构类型相同、具体尺寸不同的型架，无需进行重新设计，只需将尺寸进行更改，就能分析出新的模型，避免了大量人力物力的浪费，提高了设计效率.研究成果对于缩短实际生产工作周期和成本的节省都具有一定的帮助.
参考文献：
[1]刘忠梁.满足飞机装配型架骨架刚度要求的正确途径和方法[J].航空工艺技术，1994（6）：24-30.
[2]杨亚文.飞机装配型架结构离散化模型的建立[J].沈阳航空工业学院学报，2003，20（3）：9-11.
[3]王庆，徐斌，何佳琦.基于拓扑优化的结构动力学边界条件优化设计[J].机械科学与技术，2012（11）：1845-1850.
孤网检测方法优化及参数设置 篇4
关键词：孤网检测方法,优化,参数设置
引言
随着电网的不断发展, 人们对电网的需求不断升高, 微电网已成为电网发展的趋势。分布式能源的不断加入, 对电力系统的设计提出了更高的保护需求, 通常称之为“解列保护”。当电网出现故障时, 需要形成孤网, 以自动将大电网与孤网分离[1]。当大电网与分布式发电设备分离时, 会出现一个继续给负荷供电的“孤岛”, 但其存在一定的危险性: (1) 当电压频率偏差较大时, 负荷需要降容运行, 影响正常运行; (2) 当断开后, 孤网与大电网之间的相位存在差异; (3) 危及人生安全。因此, 对PCC的检测尤为重要, 必须及时准确检验出孤岛运行。
1 孤岛检测方法描述
传统的孤岛检测分为主动检测、被动检测、通信检测。被动检测分为电压阀值和频率阀值保护、检测谐波电压、检测相位突变、电压偏差和频率偏差。主动检测包括阻抗检测法、SMS、SFS、SVS、ADF、频率突变法和阻抗插入法。通信方法包括采用通信手段、切断电路产生信号、SCADA。本文采用被动检测与主动检测结合的方法, 用频率偏差与Sandia频率检测法互相补充, 进行孤岛检测。被动的频率偏差法是测量连接点频率的变化, 当变化程度超过极限值时, 就会触发继电器的动作, 但会因大负荷的启动而触发。Sandia频率检测法主要利用频率的变化, 该方法会加速偏离, 从而检验出孤岛效应[2]。
2 孤岛检测方法分析
2.1 首次检测
在研究孤岛检测时, 通常采用并联RCL电路模拟本地负载, 如图1 所示, PCC为公共耦合点。
首先进行节约成本、容易实现、原理简单的被动频率偏差检测。利用检测公共耦合点PCC的频率, 来判定系统是否发生孤岛效应, 当发生孤岛效应时, 逆变器发出的输出功率与本地负荷频率不一样, 且与原频率都发生改变。若频率变化超出设定的阈值, 则可能发生孤岛效应。一旦检验到频率超过正常范围, 则断定发生孤岛效应, 与大电网切开进行孤岛运行[3]。
2.2 二次检测
2.2.1 检测描述
对于第一次检测, 当微电网中的本地负荷与各分布式电源输出的功率接近匹配时, 频率变化较小, 致使NDA较大, 对孤岛检测存在隐患[4]。对上述现象, 可进行二次检测, 利用主动检测Sandia频率检测法。SFS孤岛检测与带线性正反馈AFD方案不同的是初始频率不同, 可明显改变并网系统输出电流谐波水平[5]。SFS是AFD的扩展, 对DSP控制并网的逆变器而言, SFS易于实现。它通过正反馈逆变方法应用于逆变器输出电压频率, 加大频率差异。其工作过程通过检测逆变器输出电压频率, 进而控制并网电流频率, 使其满足公式 (1) :
式 (1) 中, fi (n+1) 为第n+1 周期的逆变器输出电流频率设定值;Ks为第n周期的电网电压监测频率;ks为频移系数;f0为电网电压经低通滤波器后的滤波频率[6]。
2.2.2 参数设计
由上述分析可知, 孤岛发生时, 系统会自动跟踪fr。设计ks时, 必须考虑fr落在安全带内时也能通过合适的正负频移顺利实现孤岛检测, 同时也要考虑ks取值过大会向电网注入大量谐波。在此, 主要讨论在保障电能质量基础上能顺利检测出孤岛[7]。孤岛后第n+1 个周期, 此时逆变器输出电流频率为fi (n+1) 。由负载引入的 ϕ 可用时间量ΔT表示为公式 (2) 。
正频移时, 由逆变器输出周期关系可得出公式 (3) 。
联立式 (1) , (2) 和式 (3) 可得式 (4) 。
为消除落在安全带内的fr, fr必须保证在系统到达fr后能继续进行正向频移。应满足公式 (5) 。
联立式 (1) , (4) 和式 (5) 可得公式 (6) 。
但是, ks的取值不仅要保证与fr跟踪趋势相反, 且必须保证系统频率在最大保护时间内要跳出频率安全带, 进行孤岛保护[8]。这个可应用AFDPF的控制思路, 孤岛后可在每个电压监测周期加入一定量的扰动频率fc, 确保能在较短时间内检测出孤岛。能维持正频移的限制条件为 (7) 。
简化可得:
fc影响时间 Δt由具体孤岛检测时间要求决定, 通常为微秒级, 由式 (8) 可知, 对于给定品质因数, ks的最小值由实际频率fu (n) 决定。Qf=2.5 时, 可作出ks最小取值曲线。
与期望的一样, 保护频率带增加, 则ks最小取值减小, 而在50Hz时, ks的值趋于无限, 对于实际工况 (保护频带宽为 ±0.5Hz) , ks取3 即可。
当电网存在时, 逆变输出端电压频率, 此时频移加速被抑制。当电网断电后, 逆变器输出端电压频率为:
又可推得:
由式 (10) 可见, 孤岛时, 逆变器输出交流电压频率fu (n+1) 通过ks加速偏移, 很快进行频率保护, 保证了反孤岛的发生。
3 仿真实验
应用软件PSCAD/EMTDC构建仿真模式, 对孤岛检测进行验证。根据IEEE Std, 按上述模拟RCL电路, 选择数据:R=6, L=7.5m H, C=1300, 频率为50Hz。经过IEEE标准选择K, 范围为3 ~ 5 为最佳。应用上述K选取法则, 实现无NDA。
由仿真结果可知, 在最差情况下, 引用SFS方案作用后, 约3 个周期可检测到孤岛的发生, 满足IEEE Std 929 ~2000 的规定[9]。
在CTM-2KS上把传统ADF与上述SFS方案进行对比, 通过XINT1 引脚的电网电压零相位信号和采样电网电压信号来防止孤岛现象。
电压断开后, 通过SFS主动式反孤岛算法, 能及时检测出孤岛效应, 进而下一步动作, 最终逆变器输出电流为零, 较好地实现的反孤岛效应, 如图3 所示[10]。
4 结论
孤网检测技术是微电网在特定情况下由并网运行模式到孤岛运行模式转化必不可少的前提条件, 提出易于DSP算法实现的Sandia频率检测法, 实现了无盲区孤岛检测方案。通过两种不同方法的结合, 快速经济检验孤岛现象。
参考文献
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[9]齐志远, 王生铁, 田桂珍.风光互补发电系统的协调控制[J].太阳能学报, 2010, (5) :654-660.
参数优化方法 篇5
并联式混合动力汽车传动系参数优化
为了充分发挥混合动力汽车的优越性,文章以整车燃油经济性的评价为基础,通过分析混合动力汽车动力系统的组成,建立了燃油经济性最佳的数学模型;依据考虑汽车的动力性和动力电池的荷电系数要求,使用复合形优化方法对目标函数进行了优化;并利用具体车型对优化方法进行了验证.结果表明,100 km油耗降低21%,经济性得到较大提高,动力性仍然保持设计要求.指出采用逆向求解的手段来获得汽车的`燃油经济性,并以其为目标函数开发的优化设计系统,能较好地改善汽车的燃油经济性,此优化方法对普通汽车的传动系统优化也具有参考作用.
作 者：胡先锋 HU Xianfeng 作者单位：合肥工业大学机械与汽车工程学院刊 名：汽车工程师英文刊名：TIANJIN AUTO年，卷(期)：“”(5)分类号：U4关键词：混合动力汽车 传动系统 优化
参数优化方法 篇6
摘 要：井网加密是动用油藏剩余油、提高油藏采收率最直接有效的手段，对油田开发中后期改善开发效果及长期稳产具有重要意义。文章分析了胡尖山油田安201井区的油藏地质特征和开发概况，依据开发现状及储层特点，确定了加密开发方式，并对改造规模进行实时优化，取得了良好
国内外油田的开发实践表明，油田开发进入中高含水期后，及时对井网进行加密调整，对稳定油田产量，提高采油速度都是十分有益的。加密井网的布局在很大程度上取决于储层裂缝发育特征、水驱状况、剩余油饱和度等，储层改造的方式、规模对加密井的开发效果同样至关重要。目前，国外加密井主要两种：一种是点状注水井，以调整注采井井距；另一种是加密生产井，以缩小单井控制储量，改善平面矛盾，提高开采效果。
1 油藏地质特点及存在的问题
1.1 油藏地质特点
安201区油藏属于较典型的低渗透油藏，储层致密，非均质性强，存在大量的人工和天然裂缝，开发难度大。
1.2 存在的问题
目前暴露出的问题主要有：
①水驱动用程度不高；
②油井见水过早；
③油井动液面较低，井底流压过小，提液困难；
④采油速度递减过快。
2 加密方式选择
针对开发现状，为了提高剩余油动用程度，确定在原有菱形反九点井网的基础上，设计在原井网侧向油井之间加密2口油井，主向油井实施转注，形成排状注水井网，井距160 m，井排150 m。
3 压裂参数优化
一次加密井开采的主要对象是薄差油层。该类储层渗透率低、油层性质差、空间分布复杂。
从平面上看，加密井与老井的井距仅有100～200 m，目的油藏中有些油层已经水淹或与高含水层镶嵌、搭边；有些油层位于主力油层的变差部位；有些油层在平面上却是零星孤立地分布。
从纵向上看，由于加密井钻遇基础井网，目的油层分散于各油层组中，且与高含水层相间分布，油层与见水层隔层很薄。其改造难度在于裂缝半径难以控制，如果压裂措施不合理，会导致加密井投产后，含水上升快，甚至迅速水淹。
因此，为了控制裂缝走向，先对射孔方式进行优化；然后采用井下压力计+微地震监测来判断压裂时目的井裂缝走向、长度，追踪改造效果，优化压裂参数。
3.1 射孔方式的优化
目前直井常用的射孔方式分为常规电缆传输射孔和定向射孔。安201区块NE72 °方向存在天然大裂缝，易造成裂缝方向的油井见水，考虑到避开水线，加密井应采用定向射孔压裂，以单翼定向射孔和双翼定向射孔为主。双翼定向射孔即在射孔相位为180 °、射孔方位一定的条件下进行射孔。在减小见水风险的同时可有效扩大泄油面积，充分动用油藏从而提高单井产能。安201区块加密井与水线距离为150 m，见水风险较小，建议多实施定向NE162 °双翼射孔（垂直水线），增加油层动用率和泄油面积。对于目的井临近注水井或者邻井产水较多的井，根据实际情况选择合适的射孔方位进行定向射孔。
3.2 初始改造参数
选定1#、2#目的井，结合该区井网、水驱系统、地层压力等情况，控制压裂规模，优化泵注程序，在避免勾通水线的同时，提高单井产量。
1#目的井初始压裂改造参数如下：砂量15.0 m3、排量1.4 m3/min、射孔方式定向射孔，相位360度，方位NE297。
运用FracproPT压裂设计软件进行裂缝模拟的计算结果，见表1。
2#目的井初始压裂改造参数如下：砂量20.0 m3、排量1.8 m3/min、射孔方式定向射孔，相位360度，方位NE297。
运用FracproPT压裂设计软件进行裂缝模拟的计算结果，见表2。
监测井监测结果对比，如图1所示。
微地震监测数据表，见表3。
两口井都采取了定向射孔的方式，微地震事件较集中于东翼，分析可能是由于监测距离的限制，裂缝西翼远端大部分信号淹没在噪声中，所以造成裂缝东翼发育较西翼明显。由于提高了排量和砂量，2#井裂缝扩展更远，高度也相对大些。本次加密井裂缝走向北偏东79 °和北偏东74 °，说明裂缝仍主要受地应力影响，周围油井压裂、注水井注水对局部地应力影响很小
从试油成果来看， 2#井日产油18.6 m3，日產水0，1#井日产油17.0 m3，日产水0，2#井改造效果略好与1#井。建议加大压裂规模。排量定在（1.6～1.8 m3/min），加砂量增加到20～25 m3，提高改造效果。
4 储层改造效果评价
4.1 加密井不同规模效果对比
以上是22口加密井改造前期和后期的效果对比。
加砂量在25.0 m3以上的井有11口，从试油成果可以看出，多数均产水。从后期的产量来看，日产油1.0～3.0 m3，含水较高（23%～46%）。
加砂在20.0 m3左以下的井有11口，试油解释多数为纯油。从后期的产量来看，日产油2.0～6.0 m3，半数在3.0 m3以上，含水也不高（17%～22%）。
4.2 同井区单井产量对比
安201区块2009年投入开发，初期单井平均日产液4.9 m3，日产油3.3 m3，含水32.4%，目前单井平均日产液2.6 m3，日产油1.5 m3，含水47.3%。加砂量20.0 m3的五口加密井平均日产液
4.4 m3，日产油3.0 m3，含水18.6%。从短期来看，效果不错。可以初步判断，加密井的规模最好控制在加砂量15～20 m3，排量1.6～1.8 m/min。加砂量和排量不宜太大，有沟通水层的风险，会导致加密井投产后，含水上升快，甚至迅速水淹。
5 结论及建议
安201区块的储层特征适合布局加密井网，目前已取得较好效果。
初步认为压裂规模控制在砂量15～20 m3，排量1.6～
1.8 m3/min为宜。建议进一步跟踪投产后产量变化情况以更准确的评价改造效果。
参考文献：
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[3] 曹仁义，程林松，薛永超，等.低渗透油藏井网优化调整研究[J].西南石
干法窑操作方法及控制参数的优化 篇7
预热器及分解炉主要参数见表1, 该生产线原系统控制参数见表2。
该生产线虽然达标, 但熟料质量不算太理想, fCaO和升重合格率偏低 (70%) , 而且不稳定。在生产过程中, 窑速低, 料层厚, 与分解窑的“薄料快烧”原理相违背, 我们曾尝试把窑速提高, 但熟料质量明显降低。经过分析我们把火焰形状和火点位置进行调整, 取得了良好效果, 在此基础上对系统参数进行了调整 (表3) 。
通过这次控制参数的调整, 达到了“薄料快烧”的技术要求, 充分发挥了预分解窑的优势, 现在该生产线生产能力达到2900t/d以上, 比设计能力提高了16%, 同时熟料质量较改进前也有了提高。
改进前后熟料质量对比见表4。
参数优化方法 篇8
在精密加工行业,对于尺寸小或几何形态特殊的结构化表面难以使用工具进行接触式光整加工[1],如抛光和研磨。固—液两相磨粒流加工[2]方法,如磨粒水射流抛光[3]、磁流变抛光[4]、磁射流抛光[5]、电流变液抛光[6]等的出现很好地弥补了传统加工方法的不足,这些方法利用磨粒流与加工表面接触时的壁面效应形成磨粒对表面的微切削从而实现表面光整加工[7],由于磨粒流可形成良好的仿形接触,因此在曲面和异型面加工中体现出优势。从加工机理看,挤压珩磨和磨粒水射流抛光都属于“硬性”磨粒流强力加工。所谓硬性磨粒流是指磨粒流具有强黏度或强冲击力。硬性磨粒流加工方法需要对磨粒流施加强大的挤压力或喷射动力,使工件表面受到磨粒的强力刮削或冲击碰撞,它虽然加工效率高,但在磨粒强力作用下,不能获得良好的表面粗糙度,且在表面会留下具有明显方向性的加工痕迹。对于此问题,我们提出了“软性”磨粒流加工方法。软性磨粒流是一种弱黏度的固—液两相磨粒流,因此具有更好的流动性并可实现湍流流动。相比硬性磨粒流,软性磨粒流具有如下几个特点:①软性磨粒流中磨粒颗粒体积分数比较小,一般在0.1~0.3之间,而且黏度小,因此,软性磨粒流可以在复杂的微小的沟槽等结构内部流动,无孔不入,仿形性较好;②通过在工件表面构建约束流道,软性磨粒流可以实现循环利用;③由于软性磨粒流颗粒体积分数小,黏度小,故在流道中可以轻易地实现湍流流动,利用湍流的壁面效应实现表面的微力微量切削,不会导致结构化表面的机械变形。
1 软性磨粒流数学模型
1.1 软性磨粒流加工工艺分析
在固—液两相软性磨粒流加工过程中,材料的去除最主要是因为近壁区磨粒对工件表面的切削作用。磨粒的动能来自磨粒流提供的动压力,近壁区的磨粒流的动压力越大,则磨粒进入边界层并且对壁面碰撞的能量也越大,其中磨粒对壁面的碰撞作用是微量切削作用的主要因素。磨粒对加工表面的碰撞可分解为垂直于工件表面的法向碰撞和平行于工件表面的水平碰撞。法向碰撞使得磨粒嵌入工件表面的凹槽,水平碰撞使得磨粒对工件表面的突起进行磨削,从而达到材料去除的目的。由此可以看出,近壁区磨粒流的动压力与加工的材料去除率有关。湍动能是描述湍流程度的一个物理量,湍动能的大小代表湍流发展的程度。在近壁区,湍动能的大小也可以用来描述磨粒颗粒无序运动的程度。湍动能越大,颗粒的无序运动越强烈,越不容易在工件表面形成方向性条纹,加工效果就越好。由此可以看出,近壁区磨粒流的湍动能与工件的加工精度有关。研究组现有的研究成果[8,9,10,11]表明,当湍动能大于95m2/s2时,工件表面能获得较好的纹理形态。
评价工件加工效果的指标除了加工表面粗糙度外,还有加工表面整体粗糙度的均匀性。理想的加工效果应该是粗糙度达到预定值,工件表面各个点的粗糙度均匀一致。但实际加工过程中却无法得到满意的均匀度,往往在工件表面靠近入口处的粗糙度比较小,而远离出口处的粗糙度比较大。这都与加工过程中磨粒流的湍流特性有关。基于以上两点分析,本文提出,软性磨粒流加工过程中,好的湍流形态应该是沿流道轴向方向,近壁区的动压力和湍动能达到一定的强度(保证材料去除率和良好的表面加工形貌),动压力分布和湍动能分布越均匀越好,这样就使得流道上各点的材料去除率与加工精度更加均匀,从而达到更加均匀的粗糙度。
软性磨粒流加工过程中,随着加工时间的增加,泵发热所释放的热量会使得磨粒流的温度越来越高,甚至高达60℃左右,在如此高的温度下,磨粒流的载体液体的黏度势必会随着温度的升高而大幅度减小,黏度的大幅度减小势必会造成近壁区磨粒流动压力和湍动能的变化,从而对加工效果造成不可预知的后果。若要保持磨粒流温度恒定,就需要在储液槽中装一套换热装置,而软性磨粒流实验加工平台中,受加工装置的限制,在储液槽中安装一套换热装置较为困难。另外,换热装置价格比较昂贵,体积庞大,操作复杂,会极大地增加实验的成本。因此有必要寻找一种经济可行的解决方法。本文以软性磨粒流为研究对象,基于可实现k-ε湍流模型与黏性流体力学相关理论,对直流道内工件表面近壁区的动压力分布与湍动能分布进行研究,并研究了磨粒流加工过程中因黏度减小而造成的近壁区动压力和湍动能的变化,一定程度上认识了黏度变化对磨粒流加工所带来的影响。进一步提出了一种可行的方法来对软性磨粒流进行湍流形态的调控,以补偿黏度变化造成的不利影响,使得工件具有良好的加工效果,并为以后的计算机湍流调控提供理论依据。
1.2 软性磨粒流数学模型
软性磨粒流加工过程中,磨粒流处于湍流状态。k-ε为双方程湍流模型,其中k代表湍动能,ε代表湍动能耗散率。当时均应变率特别大时,有可能导致负的正应力,为了使流动符合湍流的物理定律,需要对正应力进行某种数学约束,可实现k-ε模型[12,13,14]很好地解决了这个问题,所以本文采用可实现k-ε双方程湍流模型对流体进行进一步分析。在可实现k-ε模型中,关于湍动能k和湍动能耗散率ε的输运方程如下:
式中,GK为由平均速度梯度引起的湍动能;Gb为由浮力影响引起的湍动能;YM为可压缩流体脉动膨胀对总的耗散率的影响量,由于软性磨粒流是不可压缩流体,因此公式中,YM项应该去除;t为时间;ρ为流体密度;xixj为张量坐标;ui为速度矢量u在3个坐标轴方向的分量;μt为湍流黏性系数;μ为流体动力黏度;E为应变率;υ为流体运动黏度;C1ε、C2ε、C3ε、C2、A0为经验常数,C1ε=1.44,C2ε=1.9,C3ε=0.09,C2=1.9,A0=4.0;σk、σε分别为湍动能和湍动能耗散率对应的普朗特数,σk=1.0,σε=1.2;Ωij为转动速率;
2 软性磨粒流数值模拟
2.1 计算对象及网格划分
本文利用约束模块与被加工表面组合构成长方形截面约束流道,采用三维实体结构模拟流道,计算区域和网格划分由GAMBIT2.3.16前处理器生成。流道网格划分示意如图1所示。
2.2 数值计算初始条件设置
为了实现对固-液两相软性磨粒流加工时近壁区的数值模拟,本文采用3D单精度稳态隐式压力基求解器,利用压力耦合方程的半隐相容(SIMPLEC)算法进行求解,湍流模型采用可实现k-ε模型,两相流模型采用Mixture模型。边界条件中,入口条件为速度入口,出口条件为outflow。
约束流道中,流道长度为100mm,流道宽度为10mm,高度为5mm。软性磨粒流中固体相为SiC颗粒,颗粒体积分数为0.1。为了使磨粒均匀地分布于流体中且能有效地减少对泵的磨损,液体相采用工业常用的46号抗磨损液压油,密度为855kg/m3,在40℃时的运动黏度为46mm2/s,通过测量液压油在其他温度时的黏度,根据黏度-温度公式μ=μ0e-λ(θ-θ0)(μ0和θ0取40℃时的黏度和温度),计算得系数λ=0.026,代入并简化得液体相的黏度-温度公式为μ=0.131e-0.026t。
2.3 数值计算结果及讨论
首先研究温度对湍动能和动压力分布的影响。本文对相同速度(90m/s)不同温度下的流态进行仿真,对流道中工件近壁区的湍动能分布和动压力分布进行对比。仿真参数如表1所示。
表1中,水力直径的计算方法为Dh=4A/P(A为流道的横截面积,P为流道的横截面周长);表中的雷诺数是以水力直径计算的雷诺数,计算方法为Reh=ρDhv/μ(v为流道截面速度)。一般认为,当流道中Reh>4000时,流道中流体达到湍流形态。表1中的湍流强度为流道核心湍流强度,经验公式为I=0.16Re-0.125。取离工件表面0.5mm处截面为观察截面,即截面y=-0.002m。湍动能仿真结果如图2~图5所示,可以看出,湍动能分布沿轴向呈明显的区域性,从左往右逐渐增大,分别记为区域一、区域二、区域三。由20℃时的湍动能分布可以看出,此时区域一、二、三之间界限明显, 随着温度的增加,区域一、
二、三的界限逐渐模糊,也就是说,湍动能分布变得均匀。
动压力仿真结果如图6~图9所示,可以看出,动压力在工件表面区域沿轴向的分布规律为:入口处到一定区域内,动压力比较大,记这部分为区域A;在中间部分,动压力有所减小,这是因为流体流动时由于黏度等的存在而产生了能量损失,记这部分为区域B;在出口区域,动压力又有所增大,这是符合流体力学理论的,记这部分为区域C。当温度为20℃时,动压力分布呈明显的不均匀性;当温度为30℃时,动压力的分布较之20℃更加均匀。
对图2~图9进一步分析,列出表2。由表2可以看出,温度与湍动能大小成反比关系,当温度升高时,工件表面处湍动能有所减小,减小的程度与黏度减小程度成正相关性,黏度减小越多,湍动能也减小得越多。究其原因,是因为温度升高时,流体黏度减小,流体内部阻力减小,各点速度趋向均匀,速度梯度降低,而湍动能的产生主要来源于速度梯度,速度梯度越小,产生的脉动速度越小,则湍动能越小。由表2还可以看出,随着温度的升高,区域一、二、三之间湍动能的差距越来越小,说明湍动能的分布越来越均匀。
温度的升高对动压力的大小没有影响,但是对比20℃和30℃时区域A、B、C的动压力分布情况可以看出,当温度升高时,动压力的分布趋向均匀。事实上,速度越低,这种趋势越明显。
下面研究速度对湍动能和动压力分布的影响。本文对相同温度(30℃)下不同速度的流态进行了仿真,对流道中工件近壁区的湍动能分布和动压力分布进行了对比,仿真参数如表3所示。
取离工件表面0.5mm处截面为观察截面,即截面y=-0.002m,湍动能仿真结果如图10~图13所示。由图10~图13可以看出,等截面直流道内,湍动能沿流道轴向方向逐渐增大,说明湍流沿流道轴向发展得越来越好。当速度增大时,湍动能也增大,这是因为速度增大时,湍流更加剧烈,分子无序运动程度更高,脉动程度更大,湍动能也就越大。从图中可以看出,无论什么速度下,湍动能在流道内都无法达到均匀分布,只能在一定程度上得到改善,这是符合实际情况的。直观上还可以看出,湍动能在流道内分布有三块区域,并且三块区域沿轴向分布。不同速度下3块区域面积大小也不一样。从左到右分别记这三块区域为区域1、区域2、区域3。
动压力仿真结果如图14~图17所示。由图14~图17可以直观地看出,动压力的分布从左到右呈区域分布,在入口处,动压力比较大,记为区域a,中间部分动压力逐渐衰竭,记为区域b,在出口处,动压力又有所增大,记为区域c。
对以上湍动能和动压力分布图作更深入的分析,列出区域1、2、3和区域a、b、c的实际数值,如表4所示。由表4可以看出,随着速度的增大,湍动能也增大,区域1、2、3之间湍动能的差距也有所增大,到v=90m/s时达到一个临界点,在v=90m/s之前,湍动能增大的幅度达到最大,而区域1、2、3之间的湍动能大小的差距与v=80m/s时相比并没有增大;v=90m/s之后,湍动能增大的幅度大幅减小,而区域1、2、3之间的湍动能大小的差距大幅增大。而此时,区域1、2、3的湍动能大小都超过了95m2/s2,可以在工件表面形成较好的加工形貌。综上所述,相对来说,v=90m/s时的湍动能分布是最理想的。
对比表4中动压力分布可以看出,随着速度的增大,动压力的大小也逐渐增大,而且区域a、b、c的动压力大小差距越来越小,也就是说,相同温度下,速度越大,动压力分布越均匀。对比4个速度下的动压力分布均匀度,发现v=90m/s时,动压力分布比较均匀,达到临界点。
2.4 分析与拓展
由以上对湍动能分布和动压力分布的分析可知,在t=30℃、v=90m/s时工件表面近壁面处的湍动能分布和动压力分布相对来说均较为理想,那么求得30℃下的最优速度为90m/s。依据此方法可以找出其他温度下的最优速度。
软性磨粒流加工过程中,温度变化范围为20℃~60℃,在温度变化区间内,取9个温度进行分析仿真,用上述方法求出其分别对应的最优速度,列于表5。
以温度为横坐标、速度为纵坐标,在坐标系里面列出这些点并连接曲线,如图18所示。由表5和图18可以看出,在前一段区域内,黏度下降的幅度与最优速度增加的幅度成正相关性,当黏度下降到一个临界点时,最优速度的增加量随黏度的下降大幅增加。所以当温度为60℃时,出于泵的散热问题和最优速度的非线性增长问题的考虑,应该停止加工,等磨粒流冷却后再继续加工。
利用Origin数据处理软件对以上曲线进行数学公式的拟合,可以得出温度与最优速度之间的关系式:
vbest=-7.5+6.49θ-0.144θ2+0.001 21θ3 (14)
以此公式为基础,建立计算机自动控制系统,随着软性磨粒流加工的进行,温度逐渐升高,通过计算机实时计算当前的最优流速,进而控制泵的流量来实时控制流道中的流速,以确保流道中的流速在每个时刻都是最优化的,从而确保湍动能和动压力分布达到最优化。
3 加工实验
本实验采用隔膜泵将粒径为10μm的SiC颗粒与46号抗磨损液压油组成磨粒流冲入流道加工20h。加工工件材料为45钢。采用两个相同的加工工件分别进行实验,工件经粗抛后其表面粗糙度Ra=0.6μm。工件1不进行流速调节,工件2以上文给出的9个温度—速度点进行速度调节。速度调节以变频器控制泵的输入电压的频率从而控制泵的转速来实现。
加工过后,分别在两个工件表面入口2cm(点1)和6cm(点2)处同一位置取点,对比粗糙度和表面加工形貌。未调速和调速后工件两点处表面加工形貌如图19和图20所示。
(a)点1 (b)点2
(a)点1 (b)点2
由图19可以看出,未调速时,点1处沿流速方向有明显的加工痕迹,因为此处湍流未充分发展,湍动能不大,颗粒无序化运动程度不高;点2处表面形貌较为杂乱,无序化程度较高,所以加工精度较高,但是点2处有两道明显的原始残留的划痕,说明点2处材料去除量不够,这是因为动压力沿流速方向衰竭,此处动压力较小,材料去除率较小。用粗糙度仪测得点1处表面粗糙度值Ra=0.275μm,点2处表面粗糙度值Ra=0.126μm。点1和点2处加工不均匀度较大,与仿真结果较为吻合。
由图20可以看出,调速后,点1处表面沿流速方向的加工痕迹明显变少,点2处无序性虽然比点1处高,但是差距较未调速时明显缩小。点2处还有少量的原始残留刻痕,但是较未调速时有明显改观。经测量,点1处粗糙度值Ra=0.163μm,点2处粗糙度值Ra=0.118μm。可以看出,调速后,点1和点2处的表面加工形貌和材料去除量都有所改善,最重要的是,调速后,两点处的表面加工形貌和材料去除率较未调速时更加均匀,这表明,经过调速,工件表面的加工均匀度有了较大的提升。
4 结论
(1)软性磨粒流加工中,工件表面近壁面处的湍动能随速度的增大而增大,速度越大,湍动能分布越不均匀,对加工效果越不利,但是速度过小就无法产生足够强度的湍动能;动压力随速度的增大而增大,速度越大,动压力分布越均匀,当速度达到一定程度时,动压力分布均匀度就达到极限,此时动压力分布整体上较为均匀。
(2)工件表面近壁面处的湍动能随温度的升高而降低,温度越高,湍动能分布越均匀,湍动能越小。动压力的大小受温度的影响不大,但是温度会影响动压力的分布,温度越高,动压力分布越均匀,当温度达到一定值时,动压力分布均匀度不再提高,此时动压力分布整体上较为均匀。
(3)对于每个不同的温度,存在一个最优速度,相对于其他速度来说,能最大程度上满足湍动能和动压力的强度和均匀度要求,使得工件表面加工效果得到有效的提升。
(4)通过对9个温度点的流速调节,工件表面加工效果变得更加均匀,验证了本文方法的可行性。通过对流速的优化和控制,可以实现加工表面加工精度和均匀度的提高。
参数优化方法 篇9
计算机X线摄影(Computed Radiography,CR)现已广泛应用于临床,与传统的胶片/增感屏组合的X线摄影方式比较,CR实现了医学影像的数字化处理,从而通过影像处理参数的调节,可以获得符合诊断学要求的优质医学影像。因为X线成像系统可以被认为涉及2个过程,即影像采集和影像显示。所以,在试图增加病变的检测性时可以采取2种方式:一是利用一个可以提供优质物理学影像质量的影像采集系统,即具有大的信噪比(SNR)、高的空间分辨力和宽的动态范围的影像采集系统;二是使影像显示最优化,从而使放射医师可以从中提取尽可能多的诊断信息。第二种方式之所以可增加病变的检测性,是因为实施检测的人在观察中不仅仅依赖于影像的物理性质,而且也依赖于显示条件[1]。我院现使用Konica REGIUS MODEL170 CR,在控制台CS-1上可调节人体各部位的影像参数。如要获得优质影像,CR各种处理参数调节的原理及方法是一项必须掌握的技能。
2 CR系统的成像基本原理
IP(Image plate)板内晶体层中含有微量二价铕的氟卤化钡结晶接受X线曝光一次激发形成潜影,经过CR激光阅读器的激光扫描二次激发而产生荧光,经收集进入光电倍增管转换成相应强弱的电信号,然后进行放大增幅、模/数转换成为数字信号的影像。
3 调节处理参数的步骤
调节处理参数的时机有2种:一是在扫描IP板影像后,此时可调节影像的各种参数,然后存盘或传输;二是对各部位影像处理参数预先调节好,形成标准化处理,从而不必每次扫描后调节处理参数。
下面是预处理的调节步骤。首先点击CS-1液晶触摸屏左下角Regius(见图1),再按如图2所示的步骤进行:
4 调节处理参数的原理与方法
进入Processing Parameter Edit(处理参数编辑)界面上,上半部分有4幅最近扫描的图像,单击可满屏,并可往前翻页查看更多历史图像;下半部分为处理参数调节区域,分为Summary(简单)、Detail(细调)、LUT(用户匹配表)、Default(忽略)和受处理部位列表(List of Examination Tags to which Processing Parameter are Applied)5个功能区(见图3)。在Summary和Detail中允许调节影像的Density(密度)、Contrast(对比度)、E(Equalization,组织均衡)和F(frequency,空间频率)。
4.1 密度(Density)调节
在调节区域中,标有相应的解剖部位名称的键即为密度调节键。每个部位都有相应的密度区间,向左调密度降低,向右调密度增高,Summary为粗调,Detail为细调。密度调节的原理是左右平行移动CR影像的输入/输出特性曲线而达到调节目的,其原理与富士FCR的谐调处理(Gradation Processing)中调节GS(Gradation Shift,谐调曲线平行移动量)相同。
柯尼卡CR具有密度自动调节功能,在扫描IP板时,处理系统能自动感应感兴趣区(ROI)中的影像信号强弱,在输出影像时把密度调节到预设的密度值,同时显示出影像的感光度(Sensitivity)值(S值);因此不论曝光量在一定范围内高或低,系统总能输出固定密度的影像,此称曝光宽容度。在应用中,S值的大小随着曝光量的高低而变化,曝光量高则S值小,曝光量低则S值大。S值的范围是0~5 000。当S=400~1 000时说明曝光量适当且影像质量良好。普遍认为,CR能够减少X线曝光量(m As),但也是有限的;研究证明柯尼卡CR可比高速屏/感蓝胶片摄影降低30%左右的曝光量(m As),如果降低太多,X线量子噪声随之增大,密度分辨力降低,使影像质量下降。
4.2 对比度(contrast)调节
在调节区中,Fixed G Value(固定灰度值)为对比度调节键。影像对比度通常用反差系数(γ)或平均斜率(Q)的概念来表示。
(1)反差系数(γ)的公式:γ=D2-D1/Log E2-Log E1
(2)影像对比度公式:D2-D1=γ(Log E2-Log E1)
Log E2-Log E1为X线穿透两种组织后的射线量差,D2-D1为组织间的影像在密度上的差异即对比度。调节Fixed G Value原理是旋转改变影像特性曲线的斜率来改变D2-D1的数值,即调节富士CR的GA(Rotation Amount,旋转量)使γ值增大或减少,从而改变影像对比度。
4.3 调节组织均衡(Tissue Equalization)
在调节区中,E processing下的Low Density和High Density为组织均衡调节键。在X线摄影中,由于人体软组织的密度、厚度不同,如胸部两肺与纵膈之间、骨骼与软组织之间存在巨大的组织密度差。如何能兼顾两者的显示,则需调节高密度与低密度区域的密度值,其原理与富士FCR的动态范围(Dynamic Range,DR)压缩处理相同。Low Density键提高低密度区的密度,High Density键降低高密度区的密度,从而缩小高低密度区的密度差,使影像密度调节到诊断适宜的光学密度0.25~2.0之间。但是最适宜人眼观察的光学密度在0.45~1.75之间。虽然组织的对比度降低,但显示出丰富的层次感,获得了更多的影像信息(见图4)。如果对比度不满意,可调高G值,以增加影像整体对比度。
4.4 空间频率(Spatial Frequency)调节
在调节区中,F Processing下的Enhance Type有Standard1~6的6种等级,即富士FCR的RN(Frequency Rank,频率等级)。Low Density和High Density为空间频率强度调节键,即富士FCR的RE(Degree of Enhancement,增强强度)。
空间频率处理是指系统对空间频率响应的调节。空间频率响应处理影响图像的锐度(Sharpness)[2]。CR系统可通过空间频率处理调节频率响应,提高图像中高频成分频率响应,从而增加该部分的对比[3]。空间频率处理实际效果是边缘增强,使各种组织边缘更加锐利,即提高了空间分辨率,增加了影像清晰度(见图5)。随着RN的减小与RE的增加,总WS(Wiener spectrum,威纳频谱)值增加,意味着影像噪声变大,噪声大就表示不同空间频率上噪声淹没影像上的信号多了,影像上能识别的信号就少了,从而降低了影像的质量[4]。
在实际应用中,从Standard1到Standard6影像对比度逐渐降低,影像边缘逐渐锐利。随着F值Low Density和High Density值的提高,组织边缘随之锐利。如果X线曝光量较低,X线量子噪声也随之增加。空间频率处理与组织均衡调节如能结合使用,既可拓宽影像层次,又可提高影像清晰度。
4.5 LUT调节
在LUT(用户曲线类型匹配表)中,系统列出了适合不同部位的影像输入/输出特性曲线,即富士CR的GT(gradation type,谐调类型)。有胸部(THX)、脊柱(LUM)、骨骼(Bone)、软组织(ST、STM)、直线(LIN)6种(见图6)并附加说明。横坐标为影像曝光量对数值Log E,纵坐标为影像输出密度D值。每一种曲线中有几种不同斜率的曲线类型,用于调节对比度。LUT曲线为系统预置的调节曲线,如果想要调整出最佳图像,不能单纯依靠LUT调节。
4.6 恢复系统设置(Default)
点击Default,屏幕提示“Do you want to restore the default settings?”再点“Yes”,各种调节参数便恢复到系统初始设置。系统设置参数为基本的设置,E、F调节值很小或为零值,输出图像类似于屏/胶系摄影图像。
4.7 受处理部位列表
在调节区右侧列出了相应Exam.Tag的部位名称的列表。当调节参数后,此表中的几种部位图像都将受到影响。在表中可选择是否混合处理(Hybrid)及E、F处理,如不选择H处理,则E、F值恢复系统设置。
5 讨论
CR有许多不同品牌,而且不同厂家的CR有不同的技术方法,影像处理参数也不尽相同,但原理基本类似。如何全面掌握众多的参数,并合理有效地组合运用,以提供最好的图像,最大限度地发挥CR的优势,是运用影像处理装置的重点和难点[5]。需要符合诊断学要求的优质影像是全体影像学工作人员的共同追求,而获得优质影像是全体技术人员的共同责任。利用现有设备,不论是屏/胶系、CR或DR,都必须掌握相应的专业知识及熟练的技能,才能做好本职工作,为医学影像学的发展和人类的健康做出应有的贡献。
参考文献
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参数优化方法 篇10
飞行安全是民用航空运输的永恒主题,贯穿在整个飞行过程中。从世界民航所发生的飞行事故来看,人为因素占据了很大的比重,尤其在飞行着陆阶段[1]。因此着陆阶段是保证飞行安全的重要阶段。
事实上,对于民航,保障飞行安全永远是第一位的。而飞行过程中,保障飞行安全最有效的手段之一就是尽可能减少飞行员的操作,避免人为因素的影响。着陆阶段环境的变化复杂,影响飞行安全的因素多。为了保障安全,飞行员需要兼顾很多飞行参数的变化并做出适当的调整,工作量大,容易出错。因此,如何在保障飞行安全的前提下,最大限度简化飞行员的操作,是避免飞行事故的重要手段之一[2,3]。
参数优化可以根据影响某一行为的各参数(因素)作用大小,对不同影响因素采取适当处理的方法。例如,可以只保留对目标变量影响大的参数,忽略影响小的参数。对于着陆,忽略某个参数就意味着简化了飞行操作。因此,确定各个参数对目标变量的影响是关键。姜福豪[4]依据相关系数和叠加相关系数的大小,判别、确定各个因素和地震发生的关系,获取激发地震的最佳激发因素;唐艳[5]使用神经网络研究了挤条成型工艺条件对分子筛催化剂物理化学特性的影响,取得了良好的效果。
精确地估计燃油消耗是保证飞行安全的一项重要指标[6]。尤其是在着陆阶段,由于外界环境变化复杂和飞机姿态的不断调整,普遍认为影响着陆阶段燃油消耗的因素较多[7],这也是该阶段燃油消耗精确估计困难的主要原因。随着QAR数据的广泛使用,人们开始研究基于神经网络的燃油消耗模型,大大提高了燃油消耗估计精度[8]。为了不断提高燃油估计精度,模型输入参数越来越多,计算量巨大,限制了模型向实际的推广应用。
本文针对上述问题,通过对QAR历史数据的各因素与燃油消耗的相关度分析,开展了基于神经网络模型的着陆阶段燃油消耗参数优化方法研究。在不影响燃油消耗估计精度的前提下,简化了燃油消耗模型。该方法也为探索简化飞行操作提供了一条途径。
1 燃油消耗的神经网络模型
众所周知,建模的最基本要素就是影响因素。因此,为了提高模型精度,建模过程中需要考虑的因素数量也不断增加。大量文献报道,因着陆阶段的飞行环境复杂,影响飞机燃油消耗的因素达十多个[9]。由于参数众多,建立精确的燃油消耗估计模型非常困难。比较长的时间内,民航签派的燃油估计主要是依靠手工计算,签派人员查阅大量的图表,如高度能力表、机动能力表、最佳高度等数值表等等,然后结合经验估计需要携带的燃油量,该方法工作量大、精度低。随着QAR数据在民航领域的大规模应用,基于QAR的燃油消耗模型受到关注,燃油消耗的神经网络模型就是其中之一[10]。
表1列出了文献[11] 给出的影响着陆阶段燃油消耗的十个主要因素。可以看出涉及到飞行环境、飞机姿态和飞行员操作等多个方面,这些参数的历史数据均记录在QAR中。利用QAR的历史数据,可以非常方便地建立着陆阶段的燃油消耗模型。
建模方法如下:将影响燃油消耗的飞行参数作为神经网络模型的输入向量,燃油量作为模型的输出向量,使用输入向量和输出向量对应的QAR数据作为训练数据训练神经网络模型,训练结束后的模型就是燃油消耗模型。文献[11]给出了一个利用QAR历史数据建立的NN燃油消耗模型。该模型采用典型的三层BP网络,输入参数如表1所示,模型输出为燃油消耗量。通过实际QAR数据的对比验证,模型可以达到比较高的估计精度(10.504%)。
但由于该模型考虑的影响因素较多,导致在估计油耗的计算过程中计算量较大,耗时较长(对于50个航班的历史数据,模型训练时间达到15.20 min),无法满足实际应用的要求[11]。
2 基于相关度分析的着陆阶段燃油消耗参数优化
2.1 着陆阶段燃油消耗的相关度分析方法
如图1所示,这里的着陆阶段起点指飞机飞行高度开始下降的点,并且之后不再有长时间的平飞段,即点a;着陆阶段终点指飞机落地的那个点,即点b。着陆阶段指从点a到点b的飞行阶段。
注:横坐标代表时间,单位为秒(s), 纵坐标代表高度,单位为米(m)
飞机着陆阶段的燃油消耗受不同因素的影响,每个因素影响燃油消耗的程度是不同的。因此,明确各因素和燃油消耗量的相关程度,是优化燃油消耗模型输入参数的重要基础。
为了确定单个因素的影响情况,本文采用相关度分析方法。飞行参数对燃油消耗的影响大小其实质是飞行参数和燃油量的相关度大小,相关系数是用来衡量两个变量之间相关度的关键指标。计算相关度的目的就是确定两个变量X和Y的关联程度,可以通过式(1)计算获得。
式(1)中:rXY是变量X和Y的相关系数,Xi是变量X的第i个分量值,Yi是变量Y的第i个分量值,是变量X的分量均值,是变量Y的分量均值,N是分量的个数。
使用该式计算表1中的十个飞行参数和燃油量的相关系数。以现有QAR数据中的50航班数据为样本,截取这50个航班的着陆阶段数据,使用各个参数值作为对应变量的分量,即可计算确定各参数与燃油消耗的相关系数。
以参数气压高度为例,计算气压高度和燃油量的相关系数。输入变量X和Y分别为50个航班的气压高度和相对应的燃油消耗值,计算所得的rXY应为一个绝对值小于或等于1的实数,该值表示气压高度和燃油量的相关系数。采用该法分别计算每个影响因素与燃油消耗的相关系数(相关度),结果如表2所示。
表2中结果为正值,表明该因素和耗油量的关系是成正比的;反之,得到的结果为负值,说明该因素和耗油量的关系是成反比的。计算结果的绝对值越大,说明该因素对飞机耗油量的影响越大;反之,则该因素对飞机耗油量的影响越小;结果为0,说明该因素对飞机耗油量没影响;结果为1,说明该因素对飞机耗油量的影响为完全线性的,即影响力百分之百。
根据表2结果,按照影响因素对燃油消耗量的影响从大到小排列结果为:
纵向加速度>飞机总重量>气压高度>空速>俯仰角>风速>倾斜角>风向>大气总温>垂直加速度>攻角。
2.2 参数的优化
获得了表2的各影响因素与燃油消耗的相关度,实际上就是建立了各个因素与燃油消耗的关联关系。本部分参数优化的目的是为了在不影响燃油估计精度的前提下,简化燃油消耗模型。即根据上述十个飞行参数和燃油量的相关度结果,确定是否可以忽略哪些参数对燃油消耗影响。
为此,根据表2相关度的绝对值大小,将飞行参数分成三组。第一组参数的相关度绝对值大于0.3;第二组参数的相关度绝对值小于0.3,但大于0.15;第三组参数的相关度绝对值小于0.15。因此,十个飞行参数的分组情况如表3。
根据相关度的定义可知,第一组中参数对着陆阶段的燃油消耗影响较大,理论上讲不能够忽略,应在模型中保留。第三组中参数对着陆阶段的燃油消耗影响较小,理论上讲可以忽略。第二组中参数对着陆阶段的燃油消耗影响介于之间,具体保留哪些参数需要实际测试结果确定。
具体测试方法如下:
以某航空公司提供的59个航班的QAR数据为基础,利用本文1小节介绍的燃油消耗神经网络建模思想,选取其中相同54个航班的QAR数据建立着陆阶段燃油消耗模型,另外5个航班作模型的测试验证,模型的燃油消耗估计平均误差为4.02%,见表4的最后一列。
在上述模型的基础上,分别测试忽略飞机总重量、气压高度、空速、俯仰角以及风速时的燃油消耗估计误差的变化,结果如表4所示。
表2中测试结果可以看出,忽略了飞机总重量,5个航班的燃油预测效果变差,误差平均值由4.02%增加到11.72%,燃油消耗的估计误差大大增加,表明第一组参数对着陆阶段的燃油影响较大,不能忽略;忽略第三组中相关度绝对值最大的风速后,燃油消耗的估计误差变化并不显著,表明该组参数可以忽略;而第二组的参数中,空速和俯仰角这两个参数不能够忽略,尽管气压高度与燃油消耗的相关度较大,但忽略后并未影响到模型的燃油估计误差,表明第二组的参数是否能够忽略,还需要实际测试确定。
分析气压高度可以忽略的原因,可能是因为飞机着落阶段不同于巡航阶段,飞机在这两个不同阶段飞行时的空气动力学特性不同,飞机克服重力势能做功,巡航段飞机需要获得和重力相等的升力,而在着陆阶段飞机需要获得的升力小于重力,才能保证安全的飞行。飞机着陆时处于对流层,高度对飞机的燃油消耗影响不大,可以忽略。
根据上述结果,可以得到以下结论:飞机总重量、空速、纵向加速度、俯仰角对着陆阶段燃油消耗影响较大,不能忽略;而气压高度,风速、倾斜角、风向、大气总温、垂直加速度对着陆阶段燃油消耗影响较小,可以忽略。由此确定,可以将影响着陆阶段的燃油消耗的参数从10个减少为4个,实现模型参数的优化,简化着陆阶段的燃油消耗模型。
3 验证及分析
根据上述参数优化的结果,验证其优化后的效果。将优化前后的参数分别用于建立燃油消耗模型,验证同时忽略上述6个参数对燃油消耗量预测效果的影响。
分别使用两组输入参数对两个不同的神经网络分别训练,这两组输入参数如表5所示,输出为飞机燃油消耗量。对神经网络模型分别进行训练,得到燃油消耗模型,并使用5个航班的QAR数据对这两种条件下建立的模型的预测效果进行测试。使用5个航班的QAR飞行数据分别对模型的预测效果进行测试,测试结果如下:
注:粗线代表真实的燃油消耗量,细实线代表忽略后的预测结果,虚线代表忽略前的预测结果 图中横坐标代表时间,单位为秒(s),纵坐标代表燃油量,单位为千克/时(kg/h)
从图中可以看出,参数优化前后的燃油预测曲线有差异,但是差异不大。
测试误差如表6所示,可以看到,忽略6个参数后,测试误差平均值由4.02%增加到4.38%,虽然误差有小幅增加,但该误差在可接受范围之内,这6个参数对燃油消耗的影响都是可以忽略的。
表7为优化前后的燃油消耗模型用时的比较结果,可以看出,由于优化后模型的输入参数数量减少,使得优化后的模型在估计油耗的计算过程中的计算量减少,使得模型的训练时间减少了近2/3,提高了模型的训练效率,且优化后模型的测试时间也减少。因此优化后的模型能更好地满足实际应用的要求。
4 结论
通过上述分析,气压高度、风速、风向、倾斜角、大气总温、垂直加速度这六个参数对燃油消耗是有影响的,但是影响不大,可以忽略。纵向加速度、飞机总重量、空速、俯仰角对燃油消耗的影响很大,不能忽略,并且这四个参数和燃油消耗都是成正比关系,随着各个参数值的增加,燃油消耗量也有所增加。
影响燃油消耗的参数由十个减少为四个,大大简化了模型的复杂程度,同时也提高了计算效率。
该方法也为着陆阶段简化飞行员操作,降低了控制飞行的难度,提供了有效的方法。
但同时也可以看出,优化前后的模型仍然存在误差,用该方法简化飞行员操作,涉及到飞行安全,因此还需要兼顾飞行安全与人为因素的关系,还需要深入分析。
摘要：由于飞机在着陆阶段的飞行环境复杂且飞行员操纵参数众多,对飞机的飞行安全提出了严峻考验。因此,以飞机着陆阶段的油耗模型为例,提出了参数优化分析方法,优化影响油耗的参数,从而简化飞行操作。结果表明,优化后,影响飞机着陆阶段燃油消耗的因素由十个减少为四个,并且油耗预测模型的预测精度基本不变,模型结构简洁,从而更好地保证了飞机飞行安全。
关键词：QAR,油耗模型,相关度,参数优化
参考文献
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特厚煤层瓦斯抽采参数优化研究 篇11
关键词：特厚煤层；高位钻孔；高位巷；抽采参数；数值模拟
中图分类号：TD712 文献标识码：A 文章编号：1009-2374（2013）23-0091-03
特厚煤层为厚度大于8m的煤层，近年来，大同矿区的侏罗系煤层资源逐渐枯竭，大部分矿井向下延伸开采石炭二叠系煤层，煤层厚度在1.63～29.41m之间，平均煤厚为15.72m。由于埋深增加、煤层较厚且开采强度增大（工作面年产量达到1000万吨），瓦斯超限成为制约矿井安全生产的瓶颈。本文通过研究同忻煤矿开采石炭系3～5号合并煤层的瓦斯涌出情况，利用现场实测、模拟研究等手段分析研究不同瓦斯治理方法对治理效果的影响，选择适合同忻煤矿特厚煤层开采所需的瓦斯治理方法，并得优选后的瓦斯治理方法进行抽采参数优化，使瓦斯治理的效率最
大化。
同忻煤矿是同煤集团2006年兴建的千万吨级现代化矿井，矿井主采煤层3～5号煤层的厚度为0～35.31m，平均13.67m，采煤方法为长壁式采煤法，全部陷落法管理顶板，回采工艺为综采放顶煤，单面产量约为4.5Mt/a左右。工作面的推进速度在6m/d的情况下，瓦斯涌出量达40m3/min，矿井现有的抽采系统最大抽采能力可达1000m3/min，可利用现有的抽采系统，试验抽采方法。
1 瓦斯抽采方法优选
矿井的瓦斯抽采方法直接决定着瓦斯抽采效果，对瓦斯治理工作有着直接的影响。由于工作面瓦斯主要来源为采空区瓦斯涌出，针对工作面的瓦斯涌出情况，设计了钻孔抽采和高位巷道抽采两种方法采空区瓦斯，并分别进行了试验。
1.1 钻孔抽采方法治理工作面瓦斯
钻孔抽采瓦斯的方法是在工作面回风巷内设置钻场，间距为40～50m，在各钻场内迎着工作面推进方向打双排扇形钻孔，每个钻场内打6个扇形钻孔，钻孔的终孔点位置距回风巷的水平距离为8～32m，距煤层顶板的垂直距离为55m，利用钻孔将采空区高顶的高浓度瓦斯抽出，降低上隅角区域的瓦斯涌出量，达到治理效果。钻孔的布置示意图如图1所示：
钻孔施工完成后，将钻孔连接到瓦斯抽采系统，并连续观测抽采数据，以此为基础分析钻孔抽采方法的治理效果。
表1中的数据为抽采效果最好的一个钻孔连续6天的抽采数据。其中抽采的混合流量最大为1.78m3/min，最大纯量为0.57m3/min。1个钻场共6个钻孔，最大的抽采纯量为3.42m3/min，对减少采空区瓦斯涌出会有一定的效果，但对工作面上隅角与回风流的瓦斯超限起不到明显作用。在遇见较大地质构造或煤层瓦斯含量增大时，可采用高位钻孔抽放措施。
钻孔瓦斯浓度低、流量小，是单孔抽采量不高的主要原因，这也表明采空区高冒空间内的瓦斯浓度在15%～20%之间，传统的小流量、高浓度的钻孔抽采治理方法不能适应并解决同忻煤矿特厚煤层工作面的瓦斯超限问题。
1.2 高位巷抽采方法治理瓦斯
总结出钻孔抽采试验失败的原因主要是抽采总流量小，因此矿方决定试验大流量的高位巷抽采。高位巷沿2号煤底板布置，内错20m，距回风巷顶板10～20m，这个位置正处在采空区冒落带内。将高位巷密闭并埋入抽采管路，通过抽采系统将采空区冒落带内的瓦斯抽出，截流涌向上隅角和回风流的瓦斯，高位巷的布置示意图如图2所示：
高位巷密闭抽放后，抽采系统以最大能力工作，抽采量维持在900～1000m3/min之间，工作面瓦斯超限问题得以解决。对高位巷的治理效果进行了6个月的观测，观测的部分数据如图3和图4所示：
从图中可以看出，高位巷抽出的纯瓦斯量为25～60m3/min，平均抽放瓦斯量38m3/min。工作面上隅角瓦斯浓度控制在0.3～0.7%之间；工作面回风瓦斯浓度控制在0.4%以下；工作面120～130号支架之间后溜通道放煤时瓦斯浓度降到0.5%以下，消除了放煤时瓦斯超限的现象。表现出高位巷道密闭采空区瓦斯具有明显效果，能够解决采空区瓦斯涌出造成工作面上隅角和回风流瓦斯超限问题。
综合以上论述，对比钻孔抽采方法与高位巷抽采方法可以看出，在工作面瓦斯涌出量较大的情况下，钻孔的单孔抽采量过小，钻孔数量严重不足是钻孔抽采达不到治理效果的主要原因。由于综放工作面的推进度在4～6m/d之间，钻孔的抽采有效期仅能达到8～10d，钻孔的施工周期被严重压缩，造成了抽放钻孔数量严重不足，总抽采量达不到瓦斯治理的要求。因此试验了抽采较大的高位巷的抽采方法，并取得了预期的效果。
2 高位巷抽采方法抽采参数的优化研究
高位巷抽采方法在治理瓦斯超限方面取得了较好的效果，其抽采参数尚存在可以优化的地方，以达到提高抽采效率，节能降耗的效果。
2.1 高位巷抽采方法的模拟研究
高位巷抽采的瓦斯主要是采空区内高顶处的瓦斯，采空区内部的抽采和瓦斯参数无法直接测定，只能间接地根据抽采系统瓦斯参数、工作面瓦斯参数推算出抽采系统影响半径、抽采区域瓦斯浓度分布、流场等情况。为了更直观地观测到采空区内的瓦斯情况，利用数值模拟的手段，模拟出整个采空区内的瓦斯分面情况并对抽采效果进行定性评价，同时为抽采参数的优化提供依据。
工作面不采取抽采措施时的采空区模型参数见表2：
通过数值计算，得到末采取抽采措施下的采空区气体浓度分布，如图5所示：
根据模拟结果可以看出，采空区内的漏风和气体分布与采空区内冒落岩石的压实程度有关。临近工作面的采空区内，垮落岩体未受或只受到很小的岩石应力影响，孔隙空间较大，漏风量大，瓦斯的稀释和运移程度较高，浓度小于5%，离工作面较近的地方大约在3%左右；远离工作面的区域受载荷影响，空隙空间受到压挤，瓦斯浓度逐渐增大，一般在5%～15%之间；压实稳定区瓦斯浓度最高达到90%以上。
采用高位巷抽采时的数据模拟基本参数与以上相同，区别是在工作面设置内错式高位巷，并设置了高位巷的抽采量为1000m3/min。通过计算得出了高位巷抽采时的气体浓度分布图，如图6所示：
根据模拟结果可以看出，由于高位巷抽采的的泄排和引流作用，使抽排口附近区域的瓦斯稀释、运移程度增大，瓦斯浓度相比较低，最高只有2%，一般在1%左右，离工作面较近的地方瓦斯浓度小于1%；远离工作面的载荷影响区受到的影响较小，瓦斯浓度不大，一般在3%～12%之间；压实稳定区域基本不受抽采的影响，瓦斯浓度基本不发生变化。
2.2 瓦斯抽采参数的优化研究
从瓦斯抽采的目标来看，只要抽采系统能保证上隅角和回风流瓦斯在正常生产期间不超限，就达到了瓦斯抽采的目的，并不是抽采量越大越安全，抽采的同时会增大采空区的漏风风量，在容易自燃煤层会有很大的安全隐患，因此合理确定瓦斯的抽采参数，不仅可以节能降耗，还能降低煤层自燃发火的发生概率。
从数值模拟的结果可以看出，只要抽采影响半径将上隅角区域包围，就可以将流向上隅角区域的瓦斯通过高位巷道分流到抽采系统中。由于抽采影响半径包括的范围大部分在采空区内部无法直接测得，因此通过对工作面上隅角区域、后遛尾、回风流的瓦斯进行测定，间接的分析出抽采影响半径：抽采量在500～1000m3/min之间时，抽采影响半径大于等于20m；抽采量在400～500m3/min之间时，抽采影响半径约为15m；抽采量300m3/min时，抽采影响半径约为10m。
正常开采的情况下（工作面非周期来压）工作面瓦斯增大范围是工作面上隅角区域向进风流方向延伸60m，其中40m范围是瓦斯易超限范围，如引排负压影响范围到达20m，就可以解决工作面瓦斯超限问题，因此抽采量达到500m3/min就可以满足工作面正常生产时瓦斯不超限。
为了验证对抽采半径的推算，将抽采系统的抽采量调整为500～550m3/min，并观测29天的时候。期间抽采量平均为530m3/min，上隅角瓦斯浓度维持在0.16%～0.3%之间，平均为0.22%；回风流瓦斯维持在0.12%～0.23%之间，平均为0.17%。完全可以保证工作面的瓦斯不超限。观测数据的曲线如图7所示：
3 结语
（1）同忻煤矿高瓦斯涌出量工作面的瓦斯治理工作应以大流量抽采为指导思想，在此基础上采取措施尝试提高抽采浓度。
（2）通过现场数据实测与数值模拟研究认为，高位巷抽采是适合同忻煤矿的瓦斯治理手段，应进一步开展研究工作，使高位巷抽采的参数更加合理。
（3）本文仅仅是间接地推算出采空区内抽采半径的影响范围，待观测手段成熟时应实际测量出不同抽采流量对应的影响半径，使抽采工作进一步合理化。
参考文献
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[2] 王晔，王宁，康怀宇，梁俊芳.采用工艺巷防止高瓦斯易自燃综放面上隅角瓦斯积聚的探讨[J].华北科技学院学报，2008，（4）：19-24.
[3] 刘春刚.高位抽放巷防止上隅角瓦斯积聚数值模拟研究[J].煤矿安全，2012，43（7）：11-13.
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[5] 朱毅.综放采空区抽放条件下漏风流场数值模拟研究[D].西安科技大学，2006，（4）.
参数优化方法 篇12
1. 参数的现状
以前的切削系统都是一些需工艺编程人员通过手工进行的, 他们需要选择相应的进给速度以及切削速度等等所需要的加工工艺参数, 只有经过这样, 才会自动生成相应的数控加工程序等等, 所以, 工艺编程人员所拥有的技术水平以及相应的经验决定了这一加工程序的质量。基于这种现象的出现, 并且考虑到安全问题, 工艺编程人员在面对那些比较复杂的零件时, 他们都会选择较为稳妥的加工参数, 也就是比较保守的参数, 这些参数在整个工序中几乎没有改变, 从而出现了繁重的冗余现象, 进而降低了数控机床的利用率, 不能充分发挥机床的效能。
2. 变参数优化
变参数优化一般情况下是指, 采用仿真的手段预测一些重要数据, 这些数据是在加工过程中形成的。并且在约束的范围之中, 依据这些数据来找出那些特定目标的优化加工参数。长期以来, 对于铣削加工而言, 变参数优化研究的中心是建立铣削力模型。
3. 定参数优化
定参数优化以寻优算法的使用以及加工过程的建模为主要研究内容, 它采用已有的加工经验数据, 选取加工质量、加工成本以及加工效率之中的一个或者是多个来作为目标, 从而建立相应的数学模型;之后采用合适的寻优算法, 选择一组较为固定的优化参数, 以便给特定零件中的某一道工序进行路径规划。这种方式主要适合切削用量变化不大的零件工序中。
二、优化铣削加工参数多目标
1. 设计参数
针对于那些复杂零件所进行的铣削加工, 切削用量 (文中是指切削宽度以及切削深度) 极有可能会出现较大的变化, 为了获取较好的优化效果, 就要依据不同时刻的切削用量来选择相应的加工参数。然而在数控机床进行实际控制中, 我们不可能一直地加工参数进行调整;切削用量在整个过程中虽然变化比较大, 但是在某时间段内可能不会发生变化, 所以可以同一数值来表示这段时内的切削用量。所以可以这样对其下定义:加工过程中, 存在不同的时间段, 并且在这期间切削宽度和切削深度都能够采用相同的数值来表示, 因此, 在这些时间段内可以选取一样的加工参数, 在这些时间段内刀具所走过的距离设为li, 把这样几个时间段有机的合在一起就是一个时段组合, n个时间段就可以组合构成零件的整个加工过程, 此时我们可以将矢量设计为X=[vi, f zi]T, i=1, 2..., n.
2. 目标函数的优化
优化目标有数多中, 其中凸显铣削加工重要性的有:
(1) 总加工时间。如果在零件加工的工序中采用一样的设计参数, 那么铣削操作在单一刀具中生产一个零件所需的时间, 便可以定义为
这个公式中的ts代表设备准备时间, tm代表加工时间, tc代表一次换刀的时间, tt代表刀具的平均寿命。
(2) 加工成本。如果在零件加工的工序中采用一样的设计参数, 那么单个零件所需的加工成本便可定义为
这个公式中的Ct代表刀具成本, HC代表单位时间内劳动力成本以及其他的经常性开支。如果在零件加工的工序中采用不同的设计参数来进行的加工过程, 那么总加工成本可以定义为
(3) 加工效益。单位时间内所获取的加工效益, 可以定义为
这个公式中的PALL代表单个零件的价格。
3. 约束
实际应用中, 每齿进给量以及切削速度的取值范围都可能会受到一些约束的限制:
(1) 机床输出功率。机床最大的输出功率是材料切削过程中所消耗功率的上限也就是说
这个公式中的MRR代表材料的去除率。公式里选取的材料去除率, 与单位时间内的切深和切宽、每齿进给量以及切削速度都有关;Psp代表同特定的零件材料以及刀具有关的常值系数 (它的单位是W·s/mm3) , η代表机床的效率系数Pmax代表机床输出的最大功率 (它的单位是kW) 。
(2) 切削进给力。它不可以超出机床进给机构所许可的进给力, 依据切削功率同圆周力Fy之间的关系
F的约束可表示为
这个公式中, F代表切削进给力, D代表刀具直径 (它的单位是mm) ;n代表每分钟主轴的转数;ρ代表圆周力同进给力之间的比例系数;Fmax代表机床最大的进给力 (它的单位是N) 。
(3) 主轴转速以及进给速度的限制
这个公式中nmin最小的主轴转速、nmax代表最大的主轴转速 (它们的单位是Pmin) ;f min最小的进给速度、f max代表最大的进给速度 (它们的单位是mPmin) 。
三、求解优化问题
针对铣削加工过程中所存在的优化目标变参数问题, 我们可以将其归纳为
基于每个时间段中的组合设计参数中的切削速度同每齿进给量是单独存在的, 所以, 优化目标综合函数就可以被分解成多个子目标函数之和
这个公式中的C代表一定的准备时间和它所对应的成本, Mi代表子目标函数
又因每个时间段中所组合的单独存在的对应的切削用量组合, 所以可以将其看做是单个的子优化问题
从一定的物理意义上而言, 这也是通过对每个时间段内的局部组合的优化进而使整个加工过程到达整体优化的目标。
四、结语
伴随着科技的不断发展, 零件也相对日益复杂化, 所以对于零件加工的要求也日益变化, 以前的那种单目标优化变参数方案, 已经很难满足科技的发展变化, 并且它不能够灵活地反映出实际生产过程中存在的复杂多变的优化目标要求, 所以应该不断地提出一些解决这一问题的新方案, 以便促进数控铣削加工多目标变参数的发展。
参考文献