一种考虑振源的多级隔振系统一体化优化设计方法与流程

本发明涉及隔振，尤其涉及一种考虑振源的多级隔振系统一体化优化设计方法。

背景技术：

1、现有技术在设计大型发振设备的气浮式隔振系统时，通常仅对隔振系统本身进行参数化设计。如图1所示大型发振设备多级隔振系统，上部第一级为振源，即发振设备，中间第二级为发振基础，即发振系统，下部第三级为围护辅助结构。现有技术中通常忽略上部振源的形状，将振源自重简化为作用于隔振基础顶面的静力加载到隔振基础，同时忽略围护辅助结构的隔振作用。在进行隔振基础本身的参数化设计时，通常采用人工经验试算的方式进行设计，以隔振性能、成本控制等指标项对多方案进行优化比选。

2、经分析，由于现有技术方案仅对隔振系统进行单独设计，未对围护辅助结构的隔振性能进行设计，无法充分发挥二者协同作用下的最优隔振性能，同时无法解决大型发振设备载荷载经多级隔振系统后，难以采用一般动力基础半空间理论进行计算的问题，未能准确评估大推力振动对周围环境的振动影响。

3、现有技术方案以大质量点代替上部发振设备实体建模，实际是忽略上部发振设备刚度矩阵，因此会带来的系统振动特性计算失真问题。同时，隔振基础的参数化设计通常采用人工试算的方式，由于设计参数较多且难以将多个优化目标转化为单一的控制优化目标，例如隔振性能和成本，人工试算的设计参数无法高效、准确地优化设计方案。特别是在近年来，钢铁等大宗商品价格迅速上涨，导致人工试算的时间成本增大，使隔振系统研制单位在投标报价时所提出的方案无法即时根据实时市场价格进行调整，从而限制了有效的成本控制能力，带来亏损的风险。

技术实现思路

1、鉴于上述的分析，本发明实施例旨在提供一种考虑振源的多级隔振系统一体化优化设计方法，用以解决现有技术在设计大型振动设备的多级隔振系统时，忽略振源刚度矩阵带来的振动计算失真，以及忽略隔振系统与围护辅助结构的协同作用导致的性能优化困难、无法有效控制成本的问题。。

2、为了实现上述目的，本发明提出了一种考虑振源的多级隔振系统一体化优化设计方法，包括如下步骤：

3、步骤s1，基于多级隔振系统的各设计变量及搜索空间确定各设计变量的初始参数值，并确定所述多级隔振系统的目标函数；

4、步骤s2，基于各设计变量的所述初始参数值及所述目标函数，将设计变量组合转化为染色体，所述设计变量组合包括各所述设计变量；设置变异算子、变异量、变异顺序及选择算子；基于第一适应度函数淘汰不合理的设计变量组合；基于第二适应度函数判断，将大于0的最小第二适应度值对应的染色体作为优质基因继续繁殖，直至达到遗传算法终止条件时终止，得到最佳设计变量组合参数作为最佳设计参数组合。

5、进一步地，所述多级隔振系统的各设计变量包括：

6、隔振基础台面厚度，隔振基础下挂尺寸，隔振器参数、数量及位置，阻尼器数量及参数，围护辅助结构底板厚度和侧壁厚度；

7、将所述各设计变量组合转化为染色体表示形式，每一条染色体包含所述各设计变量作为基因；

8、所述搜索空间基于各所述设计变量的取值范围确定。

9、进一步地，所述步骤s2包括：

10、步骤s21，初始化种群，将所述设计变量组合转化为染色体，所述设计变量组合包括各所述设计变量；

11、步骤s22，设置所述染色体的变异算子、变异量及变异顺序，设置选择算子，基于第一适应度函数淘汰不合理的设计变量组合，得到合理隔振器直径的染色体；

12、步骤s23，基于符合第一适应度函数的设计变量组合，通过有限元模型求解计算得到发振设备最不利工作状态下，距离围护辅助结构边缘1m处的1-100hz频域范围内振动响应幅值acc，基于振动响应幅值acc逐个计算每个个体的第二适应度值，得到第二适应度值大于0且第二适应度值为最小值的基因作为优质基因继续繁殖；

13、步骤s24，当达到迭代次数，并且第二适应度值大于零，遗传算法终止，得到最优设计变量组合参数。

14、进一步地，所述步骤s22包括：

15、将染色体中的隔振基础台面厚度、隔振基础下挂尺寸、隔振器直径、隔振器内压、阻尼器数量及参数、围护辅助结构底板厚度、围护辅助结构侧壁厚度设置为变异算子；

16、设置所述变异算子的变异量及变异先后顺序；

17、基于隔振器位置得到隔振器位置间距，将所述隔振器位置间距设置为选择算子；

18、设置第一适应度函数进行筛选，将满足第一适应度函数的基因对应的设计变量组合继续繁殖。

19、进一步地，所述第一适应度函数为：

20、fitness1＝所有隔振器直径之和-(隔振基础台面周长-4d)；

21、如果第一自适应度值fitness1＜0，则将该基因淘汰，不进入后续计算；如果第一自适应度值fitness1≥0，则该基因可继续繁殖。

22、进一步地，所述步骤s23包括：

23、基于所述符合第一适应度函数的设计变量组合的优质基因，基于pyhton语言，自动生成有限元模型进行计算得到acc，所述acc为染色体代表的设计变量组合下，发振设备最不利工作状态下，距离围护辅助结构边缘1m处的1-100hz频域范围内振动响应幅值；

24、计算设计变量组合的成本控制价金额；

25、基于振动响应幅值acc和成本控制价金额，计算每个优质基因的第二适应度值，将大于0的最小第二适应度值对应的的基因作为优质基因继续繁殖；

26、进一步地，所述计算每个个体的第二适应度值为：

27、对优质基因进行筛选的第二适应度函数进行计算得到第二适应度值；

28、所述第二适应度函数为：

29、fitness2＝[(ω1*target1)*|acc|+(ω2*target2)*|price|*(target1*target2)]

30、其中，target1为振动性能目标函数，target2为成本控制目标函数，ω1和ω2为振动性能目标函数和成本控制目标函数的权重系数，acc为染色体代表的设计变量组合下，发振设备最不利工作状态下，距离围护辅助结构边缘1m处的1-100hz频域范围内振动响应幅值；price为成本控制价金额。

31、进一步地，所述计算设计变量组合的成本控制价金额price为：

32、price＝(隔振基础台面体积+隔振基础下挂体积)*混凝土市场单价+(隔振基础台面质量+隔振基础下挂质量)*含钢量系数*钢材市场单价+隔振器数量*隔振器市场单价+阻尼器数量*阻尼器市场单价+围护辅助结构体积*钢筋混凝土市场单价；

33、其中，隔振基础台面体积为隔振基础台面厚度乘以隔振基础台面面积得到；隔振基础下挂体积为隔振基础下挂长度、隔振基础下挂宽度和隔振基础下挂厚度相乘得到；混凝土市场单价、隔振基础台面质量、隔振基础下挂质量、钢材市场单价、隔振器市场单价、阻尼器市场单价和钢筋混凝土市场单价为常量，根据实际需求设定；含钢量系数取值范围为0.3-0.35；

34、如果振动响应小于0.05g，则target1取1，否则取0；

35、如果成本控制价小于或等于招标控制价，则target2取1，否则取0。

36、进一步地，所述各设计变量的搜索空间包括：

37、隔振基础台面厚度搜索空间为800至1600mm；

38、隔振基础下挂尺寸包括隔振基础下挂长度、隔振基础下挂宽度和隔振基础下挂厚度，所述隔振基础下挂长度搜索空间为(隔振基础台面长度-2000mm)至(隔振基础台面长度-1000mm)，所述隔振基础下挂宽度搜索空间为(隔振基础台面宽度-2000mm)至(隔振基础台面宽度-1000mm)所述隔振基础下挂厚度搜索空间为200mm至(围护辅助结构底板顶面标高-300mm)；

39、隔振器参数包括隔振器有效直径和隔振器承载力，所述隔振器有效直径搜索范围为600mm至1000mm，所述隔振器承载力搜索范围为其中d为空气弹簧有效直径，p为隔振器内压范围4.5kg/cm2至5kg/cm2；

40、隔振器数量搜索范围为隔振器上部承载重量总和/隔振器承载力；

41、隔振器位置搜索范围为沿隔振基础台面外沿均匀布置，隔振器质心点的距离不小于空气弹簧有效直径d，隔振器之间的最大位置间距＝(隔振基础台面周长-4d-所有隔振器直径之和)/隔振器数量；

42、阻尼器数量搜索范围为2个至4个；

43、阻尼器参数包括水平阻尼比和垂直阻尼比，所述水平阻尼比0.05至0.4，所述垂直阻尼比0.05至0.4；

44、围护辅助结构底板厚度搜索范围为1000mm至1500mm；

45、围护辅助结构侧壁厚度搜索范围为200mm至500mm。

46、进一步地，所述多级隔振系统的目标函数包括：

47、振动性能目标函数为发振设备最不利工作状态下，距离围护辅助结构边缘1m处的1-100hz频域范围内振动响应小于0.05g；

48、成本控制目标函数为成本控制价不大于招标控制价。

49、与现有技术相比，本发明至少可实现如下有益效果之一：

50、1、本发明采用一体化建模设计方法，涵盖了发振设备、隔振基础及围护辅助结构，并对隔振系统上部发振设备进行实体建模。这种设计方法能够实现系统振动特性的真实计算，并确保充分发挥隔振系统及围护辅助结构的协同作用，在一定成本控制条件下获得最优隔振性能；

51、2、为符合大型发振设备气浮式隔振系统的施工可行性要求，本发明根据工程大量的经验总结出的搜索空间范围数值，变量优化搜索的范围、变异量必须在本发明约定范围之内，以确保不脱离工程应用实际。变异算子包括：隔振基础台面厚度、隔振基础下挂尺寸、隔振器直径、隔振器内压、阻尼器数量及参数、围护辅助结构底板厚度、围护辅助结构侧壁厚度；

52、3、在遗传算法设计中，适应度函数的设计是评价优化算法的核心标准。本发明设计了第一适应度函数fitness1对基因突变的参数的工程可行性进行一次筛选。之后，又进一步设计了第二适应度函数fitness2，它可以有效地确定隔振性能和控制价格两个目标的权重关系，进行多目标筛选，得到优质基因。其中，成本控制价金额price的计算中，包括参数含钢量系数，其为经验估计系数项，该系数数值0.3-0.35是根据大量的实际经验总结得出的；

53、4、本发明运用遗传算法进行优化搜索，不断更新和优化每个个体的基因组合，并基于python语言自动对不同基因组合生成有限元模型进行计算，以获得最佳的隔振参数组合，提高隔振性能效果和降低成本。

54、本发明中，上述各技术方案之间还可以相互组合，以实现更多的优选组合方案。本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分优点可从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过说明书以及附图中所特别指出的内容中来实现和获得。