基于Solidworks平台的涡轮盘专用CAD/CAM系统开发

带冠整体涡轮盘具有高效率、高可靠性等许多优点，其流体通道属半封闭结构，叶片弯扭，叶盆和叶背均是自由曲面，难以加工制造。针对整体涡轮盘的电火花加工方法存在的问题，对Solidworks进行二次开发，建立了一套整体涡轮盘专用CAD／CAM系统，实现了计算机辅助涡轮盘三维重构、电极设计与制造、加工轨迹优化搜索和加工仿真等功能。通过典型零件的加工实例，验证了整体涡轮盘专用CAD／CAM系统的应用性能。     

航空发动机涡轮盘振动模态与声模态分析研究

从结构振动实模态理论的角度,论述了结构振动与声辐射之间的基本耦合关系;推导了振动结构声辐射模态参数,推导出辐射声压模态。比照振动模态理论,讨论了辐射声压模态参数与振动模态参数之间的关系。对航空发动机涡轮盘进行了实验振动模态分析和实验声模态分析,识别出其振动模态参数和声辐射模态参数。为航空发动机零件的低噪声设计提供了实验数据,也为利用声信号进行振动的间接测量提供了依据。     

胜大变形解析法和小变形解析法计算轮盘破裂转速的比较

简单介绍了用于计算轮盘破裂转速的两种解析计算方法,即基于Ｎａｄａｉ形变理论的大变形解析法和基于小变形理论的小变形解析法,列出了用两种方法计算轮盘破裂转速和应力,应变场的结果,并得出一些有意义的结论。     

固定轮盘组合钎焊质量的提高

为提高固定轮盘组合钎焊质量,减少焊接裂纹缺陷,对固定轮盘组合钎焊焊缝质量的影响因素进行了全面的技术分析,确定了国产轮盘材质和钎焊材料及钎焊工艺。采用无银钎料代替银钎料,既降低了焊接成本、改善了焊缝质量,又使焊后残渣容易清理,提高了产品镀铬质量,获得了较好的经济效益。     

基于改进遗传算法的CLIA运行调度优化

针对化学发光免疫分析仪的运行调度优化问题,以最小化最长完工时间为优化目标,提出了一种改进的遗传算法。在传统遗传算法的基础上,引进了一种基于工件排列的编码方法;采用轮盘赌选择策略保留了种群多样性;利用POX交叉算子优化了交叉结果;对于解码算法的改进,通过加入自适应模块等待算法,解决了设备运行时出现的工件阻塞问题。结果表明,改进的遗传算法可以更合理安排多种工件的检测顺序,有效提高CLIA的运行效率,缩短检测的总时长,具有自动化程度高的优点。     

华蓥山发电厂汽轮机轮盘修复车削加工工艺

华蓥山发电厂＾＃１汽轮机组经受了１９９４年１月１日重大事故严重冲击,导致机组１９９７年４月２６日重大设备事故的再次发生,介绍汽轮机转子第８级轮盘修复车削加工工艺。     

整体涡轮通道加工方法的研究

通过地带弯扭叶片整体涡轮盘加工状况的分析,提出了采用成形电极靠模加工的方案,并讨论了该方案中成形电极的设计、成形电极进给路径确定等关键性技术问题。     

轴系特定结构扭转刚度及其对扭振特性的影响

以某国产660 MW超临界汽轮发电机组轴系为对象,重点计算和讨论了轴系特定结构(如阶梯轴、整锻轮盘)的扭转刚度及其对扭振特性的影响。首先推导了阶梯轴不参与完全变形材料长度λ的计算公式,确定了λ的取值范围在0～0.125d1之间,进而提出转轴直径突变处不参与完全变形材料的刚度模化方法,将整锻轮盘和阶梯轴的处理统一起来。对某国产660 MW汽轮发电机组轴系的计算结果表明,采用本文推导的公式和模化方法来处理轴系结构所得到的扭振频率与用经验方法得到的结果吻合。这种算法的特点是便于计算机编程,可保证计算精度。     

基于改进GA-CPSO融合算法的1 000 MW机组给水系统建模

为解决现有方法对1 000 MW机组给水系统建模复杂、算法收敛速度慢、精度低等问题,提出一种改进遗传算法融合混沌粒子群算法(Genetic Algorithm-Chaotic Particle Swarm Optimization, GA-CPSO)。首先,粒子群算法(Particle Swarm Optimization, PSO)中引入了自适应权重和收缩因子,提升粒子寻优能力;在一维Logistic的基础上提出二维Logistic混沌映射,避免寻优过程中陷入局部最优解;采用轮盘赌选择方法,选取粒子进行下一步的遗传算法优化,提升了全局寻优能力。其次,通过实验仿真数据和现场实际数据验证了改进GA-CPSO算法的精度。将该算法用于1 000 MW机组给水系统,建模精度提高了88.65%,仅需要迭代7次左右即完成收敛。然后,利用数据中加干扰实验进一步挖掘改进GA-CPSO算法的抗干扰能力。实验表明：加入外部大扰动建模误差仅有0.385,算法抗干扰能力强。最后,用皮尔逊相关系数方法验证了机组直流阶段模型间的相关性,相关系数达到了0.9以上,可用一个模型代表。     

求解绿色车辆路径问题的离散乌贼算法

为求解绿色车辆路径问题(green vehicle routing problem),提出一种离散乌贼算法(DCOA).采用轮盘赌机制增强初始解选择的随机性,引入精英片段插入策略指导乌贼细胞群的进化方向,提高搜索效率,利用2-opt法和shift法优化当前细胞,增强最优解的局部开发能力.选取Augerat标准数据集,对算法进行测试,并与BA、PSO、CS、SA以及ACO算法进行比较.实验结果表明,DCOA算法相较于其它算法有更强的寻优能力,可以有效求解绿色车辆路径问题,求得的解更能满足绿色车辆路径问题的需求.