CN116882158A - 面向工程设计的活塞-环组-缸体结构协同优化设计方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种面向工程设计的活塞‑环组‑缸体结构协同优化设计方法，所述协同优化设计以机油消耗、漏气量、摩擦磨损和NVH多目标为设计目标，包括如下步骤，针对活塞、环组、缸体进行温度场测试，并对活塞、环组、缸体的多项参数建立活塞‑环组‑缸体仿真模型，运用帕累托多目标优化对于活塞、环组、缸体目标获得解集，判定所需的最优参数，再通过实验验证最优解；本发明基于活塞‑环组‑缸体模型，依据NVH、漏气量、机油消耗、摩擦磨损等指标，进行多目标最优集的获取；在此基础上通过动力学分析，获取目标最优值，以此达到减少实验的目的，只需进行少量的验证实验，以达到多目标协同优化和节能减排的目的。
Description
技术领域
本发明涉及现代内燃机工程设计领域，涉及一种面向工程设计的活塞-环组-缸体结构协同优化设计方法，尤其涉及一种以机油消耗、漏气量、摩擦磨损和NVH为主要目标、面向工程设计的活塞-环组-缸体结构协同优化设计方法。
背景技术
内燃机设计需要进行大量的实验，活塞、环组和缸体是内燃机中最重要的核心组件之一，内燃机活塞-环组-缸体结构直接影响内燃机的机油消耗、漏气量、摩擦磨损和NVH(Noise、Vibration、Harshness)，对它们进行优化设计具有重要意义。但是，当前的设计方法缺乏对内燃机的兼顾重要设计目标(如机油消耗、漏气量、摩擦磨损和NVH)的对内燃机活塞-环组-缸体结构进行协同优化设计的方法。
帕累托多目标优化相较于普通单一目标优化来说可以同时考虑多个目标函数，使得解决方案能够在不同目标之间达到平衡。这对于具有多种相互矛盾的目标的问题非常有用。帕累托多目标优化能够生成所有非支配解的集合，非支配解是指在所有目标上都优于其他解的解决方案。通过得到这样一个解集合，决策者可以在多个优选解中进行选择，使得最终的决策更加全面和客观。帕累托多目标优化可以生成一个解集，该解集显示了所有可能的最佳解。这使得决策者能够直观地了解目标之间的权衡，并可以根据特定需求进行选择。帕累托多目标优化对于解决复杂问题非常有效，它可以同时考虑多个目标函数和约束条件，使得解空间更加灵活和广泛。
总的来说，帕累托多目标优化相较于普通优化具有更大的灵活性和全面性，能够处理多目标问题，并提供一系列最佳解供决策者选择。这使得帕累托多目标优化成为许多领域中的重要工具，能够解决实际问题的复杂性和多样性。
因此，亟需提供面向工程设计的活塞-环组-缸体结构协同优化设计方法。
发明内容
本发明提供一种面向工程设计的活塞-环组-缸体结构协同优化设计方法，进一步完善内燃机的机油消耗、漏气量、摩擦磨损和NVH的多目标的共同优化，通过进行仿真模拟即最优解的求解，能够减少并简化实际实验，实现高效设计的目的。
为达到以上目的，本发明采取的技术方案是：
一种面向工程设计的活塞-环组-缸体结构协同优化设计方法，包括如下步骤：
步骤1，对活塞、环组、缸体进行温度场测量，作为模型的边界条件，建立同工况条件下的活塞-环组-缸体仿真模型；
步骤2，以所述边界条件基于所述活塞-环组-缸体模型进行仿真，进行缸内燃烧压力计算、活塞体径向刚度计算、活塞与缸套热态型面计算、活塞环组动力学计算、缸孔临界极限值和边界极限值计算；
步骤3，根据目标需求，设置不同的加权因子，包括：
设置机油消耗作为第一优化条件，使机油消耗始终满足目标值；
设置漏气量与其目标值的偏差和权因子，设置摩擦磨损与其目标值的偏差和权因子，设置NVH与其目标值的偏差和权因子；
步骤4，将所述漏气量与目标值的偏差和权因子、摩擦磨损与目标值的偏差和权因子、NVH与目标值的偏差和权因子代入活塞-环组-缸体仿真模型，得到多目标优化函数；
步骤5，对目标优化函数进行递进式迭代求解，包括：
步骤5.1，在满足机油消耗达到目标设定值，优化漏气量为最小，使漏气量达到规定标准；
步骤5.2，在满足机油消耗和漏气量达到目标设定值，优化摩擦磨损为最小，使摩擦磨损达到规定标准；
步骤5.3，在满足机油消耗和漏气量和摩擦磨损达到目标设定值，优化NVH为最小，使NVH达到规定标准。
进一步地，所述机油消耗、漏气量、摩擦磨损和NVH等4个目标函数分别为：
机油消耗(g/kW·h)＝(机油消耗量/总功率)×1000
漏气量(g/s)＝(进气量-排气量)-燃油消耗量
摩擦磨损(mm3/kW·h)＝∑Mi×Ci×Li/∑Pi×Di
其中：∑Mi是给定时刻所有摩擦副组件(例如气缸套、活塞环等)的材料硬度系数之和，Ci是摩擦副组件的材料磨损系数，Li是摩擦副组件的长度(例如气缸套的长度)，∑Pi是给定时刻发动机腔内所有静压力之和，Di是摩擦副组件的直径(例如活塞环的直径)。
NVH＝ωf2 EDP/Vol
其中：ωf是发动机的旋转速度，EDP(Equivalent Radiated Power，等效辐射功率)以分贝(dB)为单位反映发动机造成的噪声强度，Vol是发动机容积。
进一步地，所述多目标优化对于活塞刚度、锥度、椭圆度、中凸点高度、活塞销偏置、顶环(径向弹力、开口间隙、环岸间隙、环槽间隙)、二环(开口间隙、环岸间隙、环槽间隙)、油环(开口间隙、环岸间隙、环槽间隙)设置约束条件，依照具体发动机而定。
进一步地，所述4个目标函数分别进行归一化，归一目标函数公式为：
f_norm(x)＝(f(x)-min)/(max-min)
式中：max和min分别代表最大值和最小值。
进一步地，所述归一目标函数进行多目标线性加权规划，多目标优化函数公式为：
T(k)＝min{λ1(OC)′+λ2(Lkg)′+λ3(FaW)′+λ4(NVH)′}
式中：λ1、λ2、λ3、λ4分别表示目标函数的权重，(OC)′表示机油消耗的归一目标函数，(Lkg)′表示漏气量的归一目标函数，(FaW)′表示摩擦磨损的归一目标函数，(NVH)′表示NVH的归一目标函数。
进一步地，所述对多目标优化函数进行递进式迭代求解步骤中，机油消耗为第一目标，漏气量为第二目标，摩擦磨损为第三目标，NVH为第四目标，所述第一目标、第二目标、第三目标、第四目标的权因子依次递减；或根据现场的实际需求，调整优化目标的先后次序或权因子比重。
进一步地，在步骤5的对多目标优化函数进行递进式迭代求解步骤中，首先对第一目标进行迭代寻优，在满足第一目标的条件下对第二目标进行迭代寻优；若迭代过程中如果出现第一目标超限，则重新进行第一目标迭代寻优；若第一目标不超限，则进行第二目标迭代寻优，直到第四目标迭代寻优完毕。
进一步地，在步骤5的对多目标优化函数进行递进式迭代求解步骤中，如果符合要求，算法结束；否则，根据当前解的近似帕累托前言，调整权重，再重复优化直到符合要求产生近似帕累托前言。
本发明的有益效果在于：
通过帕累托多目标优化，对机油消耗、漏气量、摩擦磨损和NVH目标进行优化。在满足机油消耗量达到目标设定值的前提下，优化漏气量为最小；在满足机油消耗量和漏气量达到目标设定值的前提下，优化摩擦磨损为最小，；在满足机油消耗量和漏气量和摩擦磨损达到目标设定值的前提下，优化NVH为最小。
附图说明
图1：本发明的设计方法的流程图。
具体实施方式
实施例
一种面向工程设计的活塞-环组-缸体结构协同优化设计方法，包括如下步骤：
步骤1，对活塞、环组、缸体进行温度场测量，作为模型的边界条件，建立同工况条件下的活塞-环组-缸体仿真模型；
步骤2，以所述边界条件基于所述活塞-环组-缸体模型进行仿真，进行缸内燃烧压力计算、活塞体径向刚度计算、活塞与缸套热态型面计算、活塞环组动力学计算、缸孔临界极限值和边界极限值计算；
步骤3，根据目标需求，设置不同的加权因子，包括：
设置机油消耗作为第一优化条件，使机油消耗始终满足目标值；
设置漏气量与其目标值的偏差和权因子，设置摩擦磨损与其目标值的偏差和权因子，设置NVH与其目标值的偏差和权因子；
步骤4，将所述漏气量与目标值的偏差和权因子、摩擦磨损与目标值的偏差和权因子、NVH与目标值的偏差和权因子代入活塞-环组-缸体仿真模型，得到多目标优化函数；
步骤5，对目标优化函数进行递进式迭代求解，机油消耗为第一目标，漏气量为第二目标，摩擦磨损为第三目标，NVH为第四目标，所述第一目标、第二目标、第三目标、第四目标的权因子依次递减；或根据现场的实际需求，调整优化目标的先后次序或权因子比重；所述机油消耗、漏气量、摩擦磨损和NVH等4个目标函数分别为：
机油消耗(g/kW·h)＝(机油消耗量/总功率)×1000
漏气量(g/s)＝(进气量-排气量)-燃油消耗量
摩擦磨损(mm3/kW·h)＝∑Mi×Ci×Li/∑Pi×Di
其中：∑Mi是给定时刻所有摩擦副组件(例如气缸套、活塞环等)的材料硬度系数之和，Ci是摩擦副组件的材料磨损系数，Li是摩擦副组件的长度(例如气缸套的长度)，∑Pi是给定时刻发动机腔内所有静压力之和，Di是摩擦副组件的直径(例如活塞环的直径)。
NVH＝ωf2 EDP/Vol
其中：ωf是发动机的旋转速度，EDP(Equivalent Radiated Power，等效辐射功率)以分贝(dB)为单位反映发动机造成的噪声强度，Vol是发动机容积。
包括：
步骤5.1，在满足机油消耗达到目标设定值，优化漏气量为最小，使漏气量达到规定标准；
步骤5.2，在满足机油消耗和漏气量达到目标设定值，优化摩擦磨损为最小，使摩擦磨损达到规定标准；
步骤5.3，在满足机油消耗和漏气量和摩擦磨损达到目标设定值，优化NVH为最小，使NVH达到规定标准。
进一步地，多目标优化对于活塞刚度、锥度、椭圆度、中凸点高度、活塞销偏置、顶环(径向弹力、开口间隙、环岸间隙、环槽间隙)、二环(开口间隙、环岸间隙、环槽间隙)、油环(开口间隙、环岸间隙、环槽间隙)设置约束条件，依照具体发动机而定。
进一步地，所述4个目标函数分别进行归一化，归一目标函数公式为：
f_norm(x)＝(f(x)-min)/(max-min)
进一步地，所述归一目标函数进行多目标线性加权规划，多目标优化函数公式为：
T(k)＝min{λ1(OC)′+λ2(Lkg)′+λ3(FaW)′+λ4(NVH)′}
进一步地，在步骤5的对多目标优化函数进行递进式迭代求解步骤中，首先对第一目标进行迭代寻优，在满足第一目标的条件下对第二目标进行迭代寻优；若迭代过程中如果出现第一目标超限，则重新进行第一目标迭代寻优；若第一目标不超限，则进行第二目标迭代寻优，直到第四目标迭代寻优完毕。
进一步地，在步骤5的对多目标优化函数进行递进式迭代求解步骤中，如果符合要求，算法结束；否则，根据当前解的近似帕累托前言，调整权重，再重复优化直到符合要求产生近似帕累托前言。
Claims (10)
1.一种面向工程设计的活塞-环组-缸体结构协同优化设计方法，其特征在于，所述协同优化设计以机油消耗、漏气量、摩擦磨损和NVH多目标为设计目标，包括如下步骤：
步骤1，对活塞、环组、缸体进行温度场测量，作为模型的边界条件，建立不同工况条件下的活塞-环组-缸体仿真模型；
步骤2，以所述边界条件基于所述活塞-环组-缸体模型进行仿真，进行缸内燃烧压力计算、活塞体径向刚度计算、活塞与缸套热态型面计算、活塞环组动力学计算、缸孔临界极限值和边界极限值计算；
步骤3，根据目标需求，设置不同的偏差和权因子，包括：
分别设置机油消耗与其目标值的偏差和权因子、漏气量与其目标值的偏差和权因子、摩擦磨损与其目标值的偏差和权因子以及NVH与其目标值的偏差和权因子；
步骤4，将所述机油消耗与其目标值的偏差和权因子、漏气量与目标值的偏差和权因子、摩擦磨损与目标值的偏差和权因子以及NVH与目标值的偏差和权因子的目标函数f(x)分别进行归一化，归一目标函数f_norm(x)公式为：
f_norm(x)＝(f(x)-min)/(max-min)
式中：max和min分别代表最大值和最小值；
所述归一目标函数进行多目标线性加权规划，多目标优化函数T(k)公式为：
T(k)＝min{λ1(OC)′+λ2(Lkg)′+λ3(FaW)′+λ4(NVH)′}；
式中：λ1、λ2、λ3、λ4分别表示目标函数的权重，(OC)表示机油消耗的归一目标函数，(Lkg)′表示漏气量的归一目标函数，(FaW)′表示摩擦磨损的归一目标函数，(NVH)′表示NVH的归一目标函数；
步骤5，对目标优化函数进行递进式迭代求解，包括：
步骤5.1，在满足机油消耗达到目标设定值，优化漏气量为最小，使漏气量达到规定标准；
步骤5.2，在满足机油消耗和漏气量达到目标设定值，优化摩擦磨损为最小，使摩擦磨损达到规定标准；
步骤5.3，在满足机油消耗和漏气量和摩擦磨损达到目标设定值，优化NVH为最小，使NVH达到规定标准。
2.根据权利要求1所述的设计方法，其特征在于，在步骤3中，所述机油消耗目标函数为：
机油消耗(g/kW·h)＝(机油消耗量/总功率)×1000。
3.根据权利要求1所述的设计方法，其特征在于，在步骤3中，所述漏气量目标函数为：
漏气量(g/s)＝(进气量-排气量)-燃油消耗量。
4.根据权利要求1所述的设计方法，其特征在于，在步骤3中，所述摩擦磨损目标函数为：
摩擦磨损(mm3/kW·h)＝∑Mi×Ci×Li/∑Pi×Di
其中：∑Mi是给定时刻所有摩擦副组件(例如气缸套、活塞环等)的材料硬度系数之和，Ci是摩擦副组件的材料磨损系数，Li是摩擦副组件的长度，∑Pi是给定时刻发动机腔内所有静压力之和，Di是摩擦副组件的直径。
5.根据权利要求1所述的设计方法，其特征在于，在步骤3中，所述NVH目标函数为：
NVH＝ωf2EDP/Vol
其中：ωf是发动机的旋转速度，EDP是发动机噪声强度，Vol是发动机容积。
6.根据权利要求1所述的设计方法，其特征在于，所述多目标分别对于以下对象设置约束条件：
活塞的刚度、锥度、椭圆度及中凸点高度；
活塞销是偏置；
顶环的径向弹力、开口间隙、环岸间隙及环槽间隙；
二环的开口间隙、环岸间隙及环槽间隙；
油环的开口间隙、环岸间隙及环槽间隙。
7.根据权利要求1所述的设计方法，其特征在于，在步骤5中，所述对多目标优化函数进行递进式迭代求解步骤中，机油消耗为第一目标，漏气量为第二目标，摩擦磨损为第三目标，NVH为第四目标，所述第一目标、第二目标、第三目标、第四目标的权因子依次递减。
8.根据权利要求1所述的设计方法，其特征在于，在步骤5中，对多目标优化函数进行递进式迭代求解步骤中，首先对第一目标进行迭代寻优，在满足第一目标的条件下对第二目标进行迭代寻优；若迭代过程中如果出现第一目标超限，则重新进行第一目标迭代寻优；若第一目标不超限，则进行第二目标迭代寻优，直到第四目标迭代寻优完毕。
9.根据权利要求1-5任一项所述的设计方法，其特征在于，在步骤5中，对多目标优化函数进行递进式迭代求解步骤中，如果符合要求，算法结束；否则，根据当前解的近似帕累托前言，调整权重，再重复优化直到符合要求产生近似帕累托前言。
10.根据权利要求1-6任一项所述的设计方法，其特征在于，。
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| GR01 | Patent grant | ||
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