| 摘 要： | 以往的研究中,只针对调节阀迷宫流道结构和内部流场特性进行了分析,但对迷宫流道抗空化性能和流通性能的优化设计较欠缺。为了满足阀门实际工程中的设计需求,迷宫式调节阀需要具有流道抗空化性能和流通性能。为此,提出了一种基于多目标遗传算法(MOGA)和反向传播神经网络(BPNN)的方法,对调节阀迷宫流道进行了结构优化,提高了迷宫流道的抗空化性能和流通性能。首先,基于对冲耗能原理和多级降压原理,设计了弧形对冲式迷宫流道,并建立了流体力学仿真计算的数学模型;然后,利用计算流体动力学(CFD)仿真软件,对模型进行了空化仿真,根据仿真的数据构建了BPNN代理模型,通过结合Sobol敏感度分析方法与代理模型,分析了迷宫流道各参数对仿真结果的影响,采用多目标遗传算法,优化了迷宫流道的结构;最后,搭建了实验测试平台,测量了迷宫流道的阻塞流曲线,对比分析了测试结果与仿真结果。研究结果表明：采用优化算法得到的迷宫流道最大流量由0.087 6 kg/s提高到0.117 4 kg/s,提高了34%;线性压差由762.163 kPa提高到811.280 kPa,提高了6%;优化的迷宫流道实际最大流量为0.115 9 k...
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