CN112035970A - 一种基于船用柴油机关键性能的参数优化方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于船用柴油机关键性能的参数优化方法，包括如下步骤：基于BBD设计方法，通过实验手段获得在影响参数下柴油机的关键性能数据；对柴油机关键性能数据进行量化处理，获得量化后的关键性能数据；对量化的关键性能数据进行处理：采用灰色关联法获得所有关键性能合并的综合性能关联系数，然后采用熵值法确定各关键性能的权重值，获得柴油机性能整体评价的灰色关联度；采用响应面法建立影响参数和灰色关联度间的非线性模型，并通过期望值分析，获得最优的影响参数组合。本发明能够及时预测柴油机系统结构及运行参数变化因素对关键性能的影响，并解决考虑柴油机多性能满足情况下的参数设计问题，为柴油机设计人员提供有效的分析指导。
Description
技术领域
本发明属于船用柴油机参数设计领域，涉及一种参数优化方法，具体涉及一种基于响应面灰色关联混合方法的船用柴油机关键性能的参数优化方法。
背景技术
柴油机作为船用装备的主动力机电设备，为船舶的高效运行提供强大的机械动力，其运行指标输出的强弱，决定了船舶在各方面性能的具体表现。然而，柴油机性能往往与柴油机设计的结构参数、材料配比、燃油选择等具有重要的关系，这些参数的改变迫使柴油机的经济性、动力性及可靠性等均产生改变。因此，针对船用柴油机设计过程中的参数进行优化选择变得非常重要。
目前，针对船用柴油机性能预测及参数优化主要集中于仿真、理论及实验建模方法。然而这些方法多集中于对单个性能指标进行分析、预测及优化，或者基于大量实验数据，采用智能算法建立模型并对参数进行优化。虽然这些方法的应用改善了柴油机的某些性能，但评价柴油机表现不仅仅依靠某些单一的参数进行评判；同时，柴油机的设计参数众多，参数间存在相互耦合的作用关系，设计参数的改变会直接影响柴油机多性能指标的变化。
发明内容
发明目的：为了克服现有技术中存在的不足，提供一种基于响应面灰色关联混合方法的船用柴油机关键性能的参数优化方法，其能够及时预测柴油机系统结构及运行参数变化因素对关键性能的影响，并解决考虑柴油机多性能满足情况下的参数设计问题，为柴油机设计人员提供有效的分析指导。
技术方案：为实现上述目的，本发明提供一种基于船用柴油机关键性能的参数优化方法，包括如下步骤：
S1：基于BBD设计方法，通过实验手段获得在影响参数下柴油机的关键性能数据，影响参数包括船用柴油机设计中的冷水泵转速、柴油机转速及活塞表面防热涂层燃料配比；
S2：对柴油机关键性能数据进行量化处理，获得量化后的关键性能数据；
S3：对量化的关键性能数据进行处理：
采用灰色关联法获得所有关键性能合并的综合性能关联系数，然后采用熵值法确定各关键性能的权重值，并进一步获得柴油机性能整体评价的灰色关联度；
S4：采用响应面法建立影响参数和灰色关联度间的非线性模型，并通过期望值分析，获得最优的影响参数组合。
进一步的，所述步骤S2中量化处理包括望大处理和望小处理两部分。
进一步的，所述步骤S2中望大处理具体为：采用信噪比方法对柴油机功率进行望大处理：
对于柴油机功率指标，采用如下计算公式：
望小处理具体为：对涡前排温及油耗数据进行望小处理：
对于涡前排温及油耗采用如下计算公式：
两个公式中，N是各关键性能指标试验次数，S为对应的柴油机关键性能指标。
进一步的，所述步骤S3中柴油机性能整体评价的灰色关联度的计算过程为：
A1：获取柴油机各自关键性能指标比较序列，具体公式如下：
式中，
是信噪比原始序列，
是柴油机各自关键性能指标比较序列,i＝1,2，…，m；k＝1,2，…，n，m是试验总次数，n是对应的指标响应数；
A2：基于
通过如下公式计算关键性能指标对应的灰色关联系数：
式中，△0i(k)是参考序列
与比较序列
对应的偏离序列，即
λ是区分系数，取值为[0,1]；
A3：基于灰色关联系数，计算柴油机各关键性能指标组成的综合性能指标，即灰色关联度，通过如下公式求得：
其中，βk是各关键性能指标对应的权重系数。
进一步的，所述步骤S3中权重值的确定过程为：
基于各关键指标的比较序列，各关键指标占总指标的比重如下：
式中，xij为第j各指标比较序列对应的第i各试验值；
对应的熵值为：
则最终柴油机关键性能对应的权重值为：
进一步的，所述步骤S4中影响参数和灰色关联度间的非线性模型具体为：
y＝1.52067-1.66532×10-3×A+6.70753×10-6×B-2.2509×C+4.4629310-8×AB+1.96125×10-3×AC+6.79601×10-5×BC+6.13642×10-5×A2-8.42441×10-9×B2-0.23108×C2
其中，A为柴油机转速，B为冷水泵转速，C为活塞表面防热涂层燃料配比。
有益效果：本发明与现有技术相比，可通过具体数值量化柴油机各关键性能对综合性能的贡献，同时也可直观反映各影响因素对综合性能的影响趋势，从而为选取最佳参数组合提供技术支撑，继而以响应面期望值法获得最优参数组合，解决了柴油机多性能综合优化问题，保证了柴油机的良好和稳定的使用性能。
附图说明
图1是本发明方法的流程图；
图2是水泵转速与柴油机转速对综合性能灰色关联度的影响规律示意图；
图3是水泵转速与热涂层配比对综合性能灰色关联度的影响规律示意图；
图4是柴油机转速与热涂层配比对综合性能灰色关联度的影响规律示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例，进一步阐明本发明，应理解这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围，在阅读了本发明之后，本领域技术人员对本发明的各种等价形式的修改均落于本申请所附权利要求所限定的范围。
如图1所示，本发明提供一种基于响应面灰色关联混合方法的船用柴油机关键性能的参数优化方法，其包括如下步骤：
步骤1：基于现场船用柴油机参数设置经验，取水泵转速的范围为[1500,4000]r/min，柴油机转速为[800,1400]r/min，给活塞表面涂层Al2O3+TiO2的百分比范围为[Al2O3+10％TiO2,Al2O3+30％TiO2]，同时，采用Design Expert 8.0软件根据BBD设计方法设计三因素三水平正交试验表1。
表1实验设计组合
本实施例依次按照表1对应的试验组合对船用柴油机进行试验，获得柴油机功率、涡前排温及燃油释放率，其中，柴油机功率可由测功器直接获得，涡前排温可直接由K型温度传感器获得，燃油释放率则可有流量计直接获得。具体地，在各参数范围内选择水泵转速、柴油机转速及防热涂层比例的具体数值，每组实验分别测试3次，取平均值作为对应的关键性能具体数值，具体结果见表1。
步骤2：根据步骤1中获得的数据进行量化处理，获得量化后的关键性能数据：
量化处理分为望大处理和望小处理两部分。
望大处理具体为：采用信噪比方法对柴油机功率进行望大处理：
对于柴油机功率指标，采用如下计算公式：
望小处理具体为：对涡前排温及油耗数据进行望小处理：
对于涡前排温及油耗采用如下计算公式：
两个公式中，N是各关键性能指标试验次数，S为对应的柴油机关键性能指标。
步骤3：对各关键性能指标的信噪比数值通过灰色关联度法进行归一化处理，获得比较序列数据，并对比较序列数据进行处理获得各关键性能指标对应的关联系数。其次，对比较序列数据采用熵值方法确定各关键性能指标在综合性能指标中占的权重值，最终以该权重值及灰色关联系数的乘积和作为最终的灰色关联度。
本实施例中柴油机性能整体评价的灰色关联度的计算过程为：
A1：获取柴油机各自关键性能指标比较序列，具体公式如下：
式中，
是信噪比原始序列，
是柴油机各自关键性能指标比较序列,i＝1,2，…，m；k＝1,2，…，n，m是试验总次数，n是对应的指标响应数；
A2：基于
通过如下公式计算关键性能指标对应的灰色关联系数：
式中，△0i(k)是参考序列
与比较序列
对应的偏离序列，即
λ是区分系数，取值为[0,1]；
A3：基于灰色关联系数，计算柴油机各关键性能指标组成的综合性能指标，即灰色关联度，通过如下公式求得：
其中，βk是各关键性能指标对应的权重系数。本实施例中灰色关联度具体的计算结果如表2所示。
表2灰色关联度
权重值的确定过程为：
基于各关键指标的比较序列，各关键指标占总指标的比重如下：
式中，xij为第j各指标比较序列对应的第i各试验值；
对应的熵值为：
则最终柴油机关键性能对应的权重值为：
本实施例中权重值的确定具体如表3所示。
表3权重值
| 目标 | 功率 | 涡前排温 | 油耗 |
| 权重 | 0.362984 | 0.367616 | 0.2694 |
步骤4：采用Design expert 8.0软件中的响应面方法，建立BBD实验因素与灰色关联度间的回归方程。
本实施例中将BBD实验设计排序与对应的灰色关联度输入到软件当中，选择二次项回归方程分析建立柴油机各因素与综合性能，即灰色关联度间的模型，并对模型的准确性进行方差分析，方差分析情况具体如表4所示。
表4方差分析
上表中A为柴油机转速，B为冷水泵转速，C为活塞表面防热涂层燃料配比。通过方差分析，确定模型的准确性，获得的灰色关联度的模型结果具体如下：y＝1.52067-1.66532×10-3×A+6.70753×10-6×B-2.2509×C+4.4629310-8×AB+1.96125×10-3×AC+6.79601×10-5×BC+6.13642×10-5×A2-8.42441×10-9×B2-0.23108×C2
取置信度为95％，获得由软件所建立模型的方差结果，通过F值及P检验对结果进行判定，如果P值小于0.0001则对应的参数为极显著，P值在0.0001与0.05之间，则为显著，否则为不显著；同时也通过F值判断因素对灰色关联度的影响剧烈程度，F值越大，则表示影响越强烈。具体的影响关系如图2-图4所示。
最后采用期望值优化法，对灰色关联度选择望大优化，通过软件可直接获得最优的参数组合为转速1399.96，冷水泵转速3999.97，热涂层TiO2配比为30％。
Claims (6)
1.一种基于船用柴油机关键性能的参数优化方法，其特征在于：包括如下步骤：
S1：基于BBD设计方法，通过实验手段获得在影响参数下柴油机的关键性能数据；
S2：对柴油机关键性能数据进行量化处理，获得量化后的关键性能数据；
S3：对量化的关键性能数据进行处理：
采用灰色关联法获得所有关键性能合并的综合性能关联系数，然后采用熵值法确定各关键性能的权重值，并进一步获得柴油机性能整体评价的灰色关联度；
S4：采用响应面法建立影响参数和灰色关联度间的非线性模型，并通过期望值分析，获得最优的影响参数组合。
2.根据权利要求1所述的一种基于船用柴油机关键性能的参数优化方法，其特征在于：所述步骤S2中量化处理包括望大处理和望小处理两部分。
3.根据权利要求2所述的一种基于船用柴油机关键性能的参数优化方法，其特征在于：所述步骤S2中望大处理具体为：采用信噪比方法对柴油机功率进行望大处理：
对于柴油机功率指标，采用如下计算公式：
望小处理具体为：对涡前排温及油耗数据进行望小处理：
对于涡前排温及油耗采用如下计算公式：
两个公式中，N是各关键性能指标试验次数，S为对应的柴油机关键性能指标。
4.根据权利要求1所述的一种基于船用柴油机关键性能的参数优化方法，其特征在于：所述步骤S3中柴油机性能整体评价的灰色关联度的计算过程为：
A1：获取柴油机各自关键性能指标比较序列，具体公式如下：
式中，
是信噪比原始序列，
是柴油机各自关键性能指标比较序列,i＝1,2，…，m；k＝1,2，…，n，m是试验总次数，n是对应的指标响应数；
A2：基于
通过如下公式计算关键性能指标对应的灰色关联系数：
式中，△0i(k)是参考序列
与比较序列
对应的偏离序列，即
λ是区分系数，取值为[0,1]；
A3：基于灰色关联系数，计算柴油机各关键性能指标组成的综合性能指标，即灰色关联度，通过如下公式求得：
其中，βk是各关键性能指标对应的权重系数。
5.根据权利要求4所述的一种基于船用柴油机关键性能的参数优化方法，其特征在于：所述步骤S3中权重值的确定过程为：
基于各关键指标的比较序列，各关键指标占总指标的比重如下：
式中，xij为第j各指标比较序列对应的第i各试验值；
对应的熵值为：
则最终柴油机关键性能对应的权重值为：
6.根据权利要求4所述的一种基于船用柴油机关键性能的参数优化方法，其特征在于：所述步骤S4中影响参数和灰色关联度间的非线性模型具体为：
y＝1.52067-1.66532×10-3×A+6.70753×10-6×B-2.2509×C+4.4629310-8×AB+1.96125×10-3×AC+6.79601×10-5×BC+6.13642×10-5×A2-8.42441×10-9×B2-0.23108×C2
其中，A为柴油机转速，B为冷水泵转速，C为活塞表面防热涂层燃料配比。
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Legal Events
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|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| WW01 | Invention patent application withdrawn after publication | ||
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Application publication date: 20201204 |