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申请/专利权人：河南科技大学

摘要：本发明公开一种轴向柱塞泵滑靴底面结构设计优化方法，主要包括以下步骤：步骤一、构建滑靴副总效率和单位支承面积剩余压紧力为优化目标；步骤二、选取影响柱塞泵滑靴副总效率的结构参数，并确定优化的变量和约束条件，得到单个滑靴总效率最大和单位支承面积剩余压紧力最小参数优化的数学模型；步骤三、利用黑洞‑蚁群优化算法对模型进行求解，得到最优参数，最终实现滑靴底面结构多参数的最佳配置，有效的提高柱塞泵滑靴的总效率，降低单位支承面积剩余压紧力，从而提高柱塞泵滑靴副的综合性能。

主权项：1.一种轴向柱塞泵滑靴底面结构设计优化方法，其特征在于：主要包括以下步骤：步骤一、构建滑靴副总效率和单位支承面积剩余压紧力为优化目标；所述滑靴副总效率为η＝ηV·ηm；式中：ηV为容积效率；ηm为机械效率；其中容积效率为式中：kV为流量损失系数，可近似为泄漏系数；V为轴向柱塞泵的几何排量；n为轴向柱塞泵中缸体的转速；ps为负载压力；其中流量损失系数kV为 式中：h为滑靴底面与斜盘表面之间形成的油膜厚度；μ为油液的动力粘度；r3为密封带内径；r4为密封带外径；其中机械效率为：式中：ω为轴向柱塞泵中缸体的角速度，Tt为滑靴副的几何转矩，Qm为滑靴副的机械摩擦功率损失，Qm＝Qm1+Qm2；Qm1为滑靴的静压支承摩擦功率损失；Qm2为滑靴与斜盘之间的油液粘性阻尼损失； 式中：km为静压支承状态下的摩擦系数，r3为密封带内径、r4为密封带外径，ps为负载压力； 式中：μ为油液的动力粘度；h为滑靴底面与斜盘表面之间形成的油膜厚度；γ为斜盘倾角；Szc为滑靴底面有效支承面积，其中：r1为内辅助支撑内径，r2为内辅助支承外径，r5为外辅助支承内径，r6为外辅助支承外径；步骤二、选取影响柱塞泵滑靴副总效率的结构参数，并确定优化的变量和约束条件，得到单个滑靴总效率最大和单位支承面积剩余压紧力最小参数优化的数学模型；确定优化的变量为：内辅助支撑内径r1、内辅助支承外径r2、密封带内径r3、密封带外径r4、外辅助支承内径r5、滑靴底面与斜盘表面之间形成的油膜厚度h、轴向柱塞泵中缸体的角速度ω、斜盘倾角γ；各变量约束条件为：r1、r2约束条件为：1≤r2-r1≤2、r3、r4约束条件为：1≤r4-r3≤2、r5约束条件为：1≤r5-r4≤2；h约束条件为：在柱塞泵工作状况下允许的最小油膜厚度hmin和最大油膜厚度hmax之间，即：hmin≤h≤hmax；ω的约束条件为：2πnmin≤ω≤2πnmax；γ约束条件为：在柱塞泵工作状况下允许的最小夹角γmin和最大夹角γmax之间，即：γmin≤γ≤γmax；根据优化的变量和约束条件得到的实际工作状况下单个滑靴总效率最大和单位支承面积剩余压紧力最小参数优化的数学模型为：min{-ηr1,r2,r3,r4,r5,h,ω,γ}minFLr1,r2,r3,r4,r5,h,ω,γ 对两个数学模型进行归一化处理，得到加权后的优化目标函数：minF＝minc-η*+1-cFL*；式中，c和1-c分别为总效率和单位支承面积剩余压紧力的权重系数，c＝0.1，0.2，…，0.9；-η*、FL*分别为归一化后的总效率和单位支承面积剩余压紧力函数；步骤三、利用黑洞-蚁群优化算法对模型进行求解，得到最优参数；黑洞-蚁群优化算法的具体步骤为：S1、设定蚂蚁数目m，迭代次数K，内辅助支撑内径r1、内辅助支承外径r2、密封带内径r3、密封带外径r4、外辅助支承内径r5、滑靴底面与斜盘表面之间形成的油膜厚度h、缸体旋转的角速度ω、斜盘倾角γ八个变量以Xii＝1，2，3，4，5，6，7，8表示，由于有8个参数作为变量进行寻优，所以维度n为8；在加权后的优化目标函数限定的搜索空间内随机生成k个蚂蚁，则包含八个变量的第i个蚂蚁的位置可表示为： S2、根据排序编号i，计算每个解的权重： 式中，q为强化因子；S3、计算每个解被选择的概率 S4、根据S3的概率选择一个指导解，采用加权高斯核函数Gjx对n个维度进行m次采样，采样过程表示为： 式中，j＝1,2,Ln，均值μij＝xij，σij为标准差，计算公式为： 式中，ξ为偏移距离比，其值大于0；S5、采样产生新的m只蚂蚁后，计算函数值Fxi并与之前的k只蚂蚁合并，按照函数值从小到大进行排列，将前k个使总效率和单位支承面积剩余压紧力相对较小的参数值置于解档案中视为黑洞，后m个解视为行星；对于行星，他们将朝向黑洞移动以进行全局搜索生成新的m个解，其搜索算法可表示为：Xi,j＝Xi,j+Xb,j-Xi,jgrand0,1；式中，i＝1,2L，50表示第i个行星，b＝1,2L，k表示第b个黑洞，j＝1,2,3表示第j维，Xi,j表示第j维上第i个行星的位置，Xb,j表示第j维上第b个黑洞的位置；当行星移动完成后，如果进入黑洞的吸收半径Rb内就会被黑洞吸收，将吸收半径Rb的计算定义为： 式中，-ηb表示第b个黑洞的总效率值的相反数，-ηi表示第i个行星的总效率值的相反数；S6、令k个黑洞在其半径为Rb的空间内进行局部搜索再生成新的k个解，黑洞进行局部搜索过程为：Xb,j＝Xb,j+randgRb；S7、将行星和黑洞有关的2m+2k个解进行排序，并取前k个解来更新解档案后进入新一轮的迭代计算。

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