基于模型替代辅助的多目标优化方法用于单活塞二维电液泵的分配结构设计 邱新国、 卢浩东、 王家辉

《Processes》：Model Surrogate-Assisted Multi-Objective Optimization of Distribution Structure for a Single-Piston Two-Dimensional Electro-Hydraulic Pump Xinguo Qiu, Haodong Lu and Jiahui Wang

　　

摘要

在高频换向条件下，单活塞二维电液泵会遇到严重的逆流向和压力脉动问题，这些问题限制了其容积效率和运行稳定性。为了解决这一问题，本研究提出了一种基于替代模型的多目标优化框架，用于优化泵的分配结构。首先建立了一个动态模型，分析三角形阻尼槽几何形状对流量和压力特性的影响，并选取了四个关键参数作为设计变量。接着，使用AMESim仿真生成的样本数据来训练一个经过遗传算法优化的反向传播神经网络替代模型。最后，将替代模型与NSGA-II算法结合使用，以同时最小化逆流向峰值和压力脉动幅度。结果显示，遗传算法-反向传播（GA-BP）模型的预测误差分别为2.72%和2.99%。与初始设计相比，优化后的结构使逆流向峰值减少了27.6%，压力脉动幅度从0.78 MPa降低到0.41 MPa。这些结果表明，在本研究考虑的参数范围和运行条件下，所提出的框架为单活塞二维电液泵的阻尼槽参数协调优化提供了一个有效的工具。