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定向凝固过程模糊控制变加热温度的仿真优化方法

阅读:199发布:2022-11-26

专利汇可以提供定向凝固过程模糊控制变加热温度的仿真优化方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且定向 凝固 过程模糊控制变加热 温度 的仿真优化方法,属于材料加工技术领域,其特征在于,通过对Bridgman法定向凝固生产过程进行模拟仿真,模拟高温金属液在定向凝固过程中的温度场演变过程,同时本方法以定向凝固过程的温度场模拟结果为指导,结合工业对定向凝固生产柱状及单晶 叶片 的标准要求,采用模糊控制原理及 算法 确定凝固过程需要改变加热器的温度设定值和持续时间,对定向凝固过程的加热器温度改变工艺进行优,在合理的模拟计算量前提下,采用最小 采样 周期,确定加热器温度改变响应值和持续时间,获得定向凝固过程的变加热器温度的工艺曲线。本方法提高了定向及单晶叶片生产合格率,提高了生产效率,降低了工艺调试周期,将定向凝固生产的恒定加热器温度工艺升级为模糊控制变加热温度工艺,具有广阔的应用前景。,下面是定向凝固过程模糊控制变加热温度的仿真优化方法专利的具体信息内容。

1.定向凝固过程模糊控制变加热温度的仿真优化方法,其特征在于,依次含有以下步骤:步骤(1),构建一个基于数值模拟方法的计算机-实验装置系统:
所述实验装置,包括:定向凝固炉及钨/铼热电偶,其中:
定向凝固炉,炉体简化为用挡板隔离的位于上部的加热区和位于下部的冷却区,在所述的冷却区的抽拉机构由圆形结晶器和抽拉推杆连接组成,所述圆形结晶器上装有浇注用的叶片型壳,在所述抽拉机构作用下,所述叶片型壳穿过所述挡板上的孔,能够在所述抽拉推杆作用下,在所述加热区和冷却区之间做上下往复运动,在所述叶片型壳的空腔内对应叶片的引晶段、叶身、上部缘板、下部缘板以及头处设定测温点,至少5个点,所述挡板平地连接在定向凝固炉内炉壁两侧的中部位置
钨/铼热电偶,在测定所述叶片型壳测温点的温度时,该钨/铼热电偶的输出端向所述计算机输入对应测温点的温度,
所述计算机,预置有FT-Star软件
步骤(2),依次按以下步骤进行定向凝固过程模糊控制变加热温度的仿真优化过程:
步骤(2.1),操作员向所述计算机输入叶片生产所用材料的模拟用的基本参数,其中包括:热传导系数,辐射换热系数,所用合金的物理参数:比热潜热密度和固/液相线温度,定向凝固炉体参数:所述加热区直径和高度、所述冷却区直径和高度、挡板厚度和圆盘结晶器直径,输入固定抽拉速度,
步骤(2.2),操作员向所述计算机输入所述叶片型壳的三维简化模型,所述计算机用所述FT-Star软件对该三维简化模型用正六面体单元进行三维离散化,
步骤(2.3),操作员向所述计算机下达用所述FT-Star软件对叶片凝固过程的温度场进行测试模拟的指令,并输出步骤(1)所述至少5个测温点的温度值随时间变化的数据,步骤(2.4),操作员以所述叶片型壳为样件,采用步骤(2.1)所述的抽拉速度值,在相同于步骤(2.1)中的模拟用的基本参数条件下,在所述实验装置中进行浇注实验,实时测定各测温点实际的温度随时间变化的数据,
步骤(2.5),操作员把步骤(2.3)数值模拟得到在同一时刻条件下的所述各测温点的数据与步骤(2.4)实测的所述各测温点的温度数据进行对比分析,在任意相同时刻,只要有一个测温点的相对温度误差δ>10%,便需要增加或减小上一次确定的热传导系数和辐射换热系数值10%,并作为新的所述基本参数输入到所述FT-Star软件,直到在不同时刻下所有所述测温点的相对温度误差都不大于10%为止,从而确定最终用于模拟计算的基本参数,所述相对温度误差是指:温度模拟值与温度实测值之差的绝对值与所述温度实测值之比,步骤(2.6),按照以下步骤对所述定向凝固过程模糊控制变加热温度的仿真优化方法进行模拟计算:
步骤(2.6.0),建立实际生产用叶片型壳的三维模型,并采用FT-Star软件进行三维离散化,
步骤(2.6.1),确定初始恒定的加热温度,所述加热温度指下加热器温度Td,设定:上加热器温度为Tu,定义合金材料的液相线温度为TL,则
Td=TL+100℃,Tu=Td-20℃,
步骤(2.6.2),输入步骤(2.5)确定的模拟计算用基本参数,输入步骤(2.6.0)完成的实际生产用叶片的三维离散化数据文件,输入步骤(2.6.1)确定的上下加热器温度值Tu和Td,开始模拟计算,在计算过程中采用模糊控制方法确定不同凝固时刻相对应的上、下加热器温度,步骤如下:
步骤(2.6.2.1),确定变温的模糊控制方法的基本模糊变量,所述模糊变量包括,步骤(2.6.2.1.1),采用三变量输入单输出的模糊控制结构,所述三变量包括1)糊状区与挡板相对位置误差,简称位置误差PE,定义糊状区位置偏下为负,2)糊状区与挡板相对位置误差的变化,简称位置误差变化CPE,3)糊状区的宽度误差,简称宽度误差WE,所述单输出为4)加热温度的变化,简称温度变化TC,共4个模糊变量,
步骤(2.6.2.1.2),确定位置误差变量PE的论域及其隶属函数,
步骤(2.6.2.1.2.1),确定对应于PE的数值精确量Δh,定义,
hb,绝热挡板中心绝对高度,
hs,固相线绝对高度,
hl,液相线绝对高度,
hc,糊状区中心绝对高度,hc=(hs+hl)/2,
则Δh=hc-hb
步骤(2.6.2.1.2.2),确定PE的量化范围和模糊子集,将PE量化为13档,即{-6,-5,-4,-3,-2,-1,+0,+1,+2,+3,+4,+5,+6},误 差变量 的模 糊子集 选取 为:
{PB,PM,PS,O,NS,NM,NB},对应数值标识为{3,2,1,0,-1,-2,-3},
步骤(2.6.2.1.2.3),精确量的模糊化及量化因子ke的确定,精确量Δh的模糊化是指将其各自的取值范围映射到误差标准区间内,根据经验,确定Δh的最小值为-10mm,最大值为10mm,将其投影到误差标准区间[-6,6],则xh=keΔh,ke取0.6,xh为PE的模糊值,步骤(2.6.2.1.2.4)确定PE的隶属函数为,
模糊子集函数形式为 [b,a,d,c]
模糊子集分别包括,PBx,PMx,PSx,Ox,NS x,NMx,NBx,其中
PBx对应函数参量为[1.27460.42476],
PMx对应函数参量为[1.27440.42474],
PSx对应函数参量为[1.27420.42472],
Ox对应函数参量为[0.84930],
NS x对应函数参量为[0.4247-21.274-2],
NMx对应函数参量为[0.4247-41.274-4],
NBx对应函数参量为[0.4247-61.274-6],
步骤(2.6.2.1.3),确定位置误差变化变量PE的论域及其隶属函数,
步骤(2.6.2.1.3.1),确定对应于位置误差变化量PEC的数值精确量Δr,定义,Δh′为前一次控制周期内hc与hb差值,t为采样周期
Δr=(Δh-Δh′)/t
步骤(2.6.2.1.3.2),确定PEC的量化范围和模糊子集,将PEC量化为13档,即{-6,-5,-4,-3,-2,-1,+0,+1,+2,+3,+4,+5,+6},误 差变量 的模 糊子集 选取 为:
{PB,PM,PS,O,NS,NM,NB},对应数值标识为{3,2,1,0,-1,-2,-3},
步骤(2.6.2.1.3.3),精确量Δr的模糊化及量化因子kcp、kcn的确定,精确量Δr的模糊化是指将其各自的取值范围映射到误差标准区间内,根据经验,确定Δr的最小值为-0.06mm/s,最大值为0.04mm/s,将其投影到误差标准区间[-6,6],
则当Δr>0,xr=kcpΔr,kcp=150,
当Δr<0,xr=kcnΔr,kcn=100,xr为PEC的模糊值,
步骤(2.6.2.1.3.4)确定PEC的隶属函数为,
模糊子集函数形式为 [a1,b,a2]
模糊子集分别包括,PBx,PMx,PSx,Ox,NS x,NMx,NBx,其中
PBx对应函数参量为[468],
PMx对应函数参量为[246],
PSx对应函数参量为[024],
Ox对应函数参量为[-202],
NSx对应函数参量为[-4-20],
NMx对应函数参量为[-6-4-2],
NBx对应函数参量为[-8-6-4],
步骤(2.6.2.1.4),确定糊状区宽度误差变量WE的论域及其隶属函数,
步骤(2.6.2.1.4.1),确定对应于糊状区宽度误差变量WE的数值精确量Δw,定义,hw为绝热挡板宽度,为定值,hm为糊状区宽度,数值等于hl-hs;
则Δw=hm-hw,
步骤(2.6.2.1.4.2),确定WE的量化范围和模糊子集,将WE量化为9档,即{-4,-3,-2,-1,+0,+1,+2,+3,+4},误差变量的模糊子集选取为:{PB,PS,NO,NS,NB},对应数值标识为{3,2,1,0,-1,-2,-3},
步骤(2.6.2.1.4.3),精确量Δw的模糊化及量化因子kw的确定,精确量Δw的模糊化是指将其各自的取值范围映射到误差标准区间内,根据经验,规定15mm为糊状区标准宽度,Δw范围为[-5,5],将其投影到误差标准区间[-6,6],
则当xw=kwΔw,kw=1.2,xw为WE的模糊值,
步骤(2.6.2.1.4.4)确定WE的隶属函数为,
模糊子集函数形式为 [a,b]
模糊子集分别包括,PBx,PSx,Ox,NSx,NBx,其中
PBx对应函数参量为[0.84934],
PSx对应函数参量为[0.84932],
Ox对应函数参量为[0.84930],
NSx对应函数参量为[0.8493-2],
NBx对应函数参量为[0.8493-4],
步骤(2.6.2.1.5),确定加热温度变化TC的论域及其隶属函数,
步骤(2.6.2.1.5.1),确定TC的量化范围和模糊子集,将TC量化为15档,即 {-7,-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,+1,+2,+3,+4,+5,+6,+7},TC的 模 糊 子 集 选 取 为:
{PB,PM,PS,O,NS,NM,NB},对应数值标识为{3,2,1,0,-1,-2,-3},
步骤(2.6.2.1.5.2),模糊控制量TC的反模糊化及比例因子kT的确定,模糊控制量反模糊化是指将模糊控制量映射为精确控制量的过程,根据经验,TC的数值精确量ΔT的取值范围为[-50,50],将其投影到误差标准区间[-7,7],
则当ΔT=kTxT,kT=7.134,xT为模糊控制的输出值,
步骤(2.6.2.1.5.3),模糊控制输出值xT的确定,根据模糊控制规则进行模糊推理,获得输出量xT的模糊集合,从而采用最大隶属度法获得xT的具体数值,所述最大隶属度法是指在经过推理所得的模糊集合中选取隶属度最大的元素最为清晰量的方法,步骤(2.6.2.1.5.4)确定TC的隶属函数为,
模糊子集函数形式为 [a,b],
模糊子集分别包括,PBx,PMx,PSx,Ox,NSx,NMx,NBx,其中
PBx对应函数参量为[0.99287],
PMx对应函数参量为[0.9914.666],
PSx对应函数参量为[0.99032.334],
Ox对应函数参量为[0.9910],
NSx对应函数参量为[0.991-2.334],
NMx对应函数参量为[0.9903-4.666],
NBx对应函数参量为[0.991-7],
步骤(2.6.2.2),确定模糊控制方法的控制规则,模糊控制规则反映控制量的输出量之间的模糊关系,此处选择模糊控制状态表来表达所述三变量输入单输出的模糊控制规则,其中加下划线的决策量表示当WE=NB或者NS或者PB或者PS时,与WE=O时在控制规则中的变化,
当WE=O时,
当PEC=PB时,
当PE=PB时,TC=NB,
当PE=PM时,TC=NB,
当PE=PS时,TC=NM,
当PE=O时,TC=NS,
当PE=NS时,TC=NS,
当PE=NM时,TC=O,
当PE=NB时,TC=PS,
当PEC=PM时,
当PE=PB时,TC=NB,
当PE=PM时,TC=NM,
当PE=PS时,TC=NS,
当PE=O时,TC=NS,
当PE=NS时,TC=O,
当PE=NM时,TC=PS,
当PE=NB时,TC=PS,
当PEC=PS时,
当PE=PB时,TC=NM,
当PE=PM时,TC=NM,
当PE=PS时,TC=NS,
当PE=O时,TC=O,
当PE=NS时,TC=O,
当PE=NM时,TC=PS,
当PE=NB时,TC=PM,
当PEC=O时,
当PE=PB时,TC=NM,
当PE=PM时,TC=NM,
当PE=PS时,TC=NS,
当PE=O时,TC=O,
当PE=NS时,TC=PS,
当PE=NM时,TC=PM,
当PE=NB时,TC=PM,
当PEC=NS时,
当PE=PB时,TC=NM,
当PE=PM时,TC=NS,
当PE=PS时,TC=O,
当PE=O时,TC=O,
当PE=NS时,TC=PS,
当PE=NM时,TC=PM,
当PE=NB时,TC=PM,
当PEC=NM时,
当PE=PB时,TC=NS,
当PE=PM时,TC=NS,
当PE=PS时,TC=O,
当PE=O时,TC=PS,
当PE=NS时,TC=PS,
当PE=NM时,TC=PM,
当PE=NB时,TC=PB,
当PEC=NB时,
当PE=PB时,TC=NS,
当PE=PM时,TC=O,
当PE=PS时,TC=PS,
当PE=O时,TC=PS,
当PE=NS时,TC=PM,
当PE=NM时,TC=PB,
当PE=NB时,TC=PB,
当WE=NB时,
当PEC=PB时,
当PE=PB时,TC=NB,
当PE=PM时,TC=NM,
当PE=PS时,TC=NM,
当PE=O时,TC=NS,
当PE=NS时,TC=NS,
当PE=NM时,TC=O,
当PE=NB时,TC=PS,
当PEC=PM时,
当PE=PB时,TC=NM,
当PE=PM时,TC=NM,
当PE=PS时,TC=NS,
当PE=O时,TC=NS,
当PE=NS时,TC=O,
当PE=NM时,TC=PS,
当PE=NB时,TC=PM,
当PEC=PS时,
当PE=PB时,TC=NM,
当PE=PM时,TC=NM,
当PE=PS时,TC=NS,
当PE=O时,TC=O,
当PE=NS时,TC=O,
当PE=NM时,TC=PM,
当PE=NB时,TC=PM,
当PEC=O时,
当PE=PB时,TC=NM,
当PE=PM时,TC=NS,
当PE=PS时,TC=NS,
当PE=O时,TC=O,
当PE=NS时,TC=PS,
当PE=NM时,TC=PM,
当PE=NB时,TC=PM,
当PEC=NS时,
当PE=PB时,TC=NS,
当PE=PM时,TC=NS,
当PE=PS时,TC=O,
当PE=O时,TC=PS,
当PE=NS时,TC=PS,
当PE=NM时,TC=PM,
当PE=NB时,TC=PB,
当PEC=NM时,
当PE=PB时,TC=NS,
当PE=PM时,TC=O,
当PE=PS时,TC=PS,
当PE=O时,TC=PS,
当PE=NS时,TC=PM,
当PE=NM时,TC=PB,
当PE=NB时,TC=PB,
当PEC=NB时,
当PE=PB时,TC=NS,
当PE=PM时,TC=O,
当PE=PS时,TC=PS,
当PE=O时,TC=PM,
当PE=NS时,TC=PM,
当PE=NM时,TC=PB,
当PE=NB时,TC=PB,
当WE=PB时,当PEC=PB时,
当PE=PB时,TC=NB,
当PE=PM时,TC=NB,
当PE=PS时,TC=NM,
当PE=O时,TC=NM,
当PE=NS时,TC=NS,
当PE=NM时,TC=O,
当PE=NB时,TC=PS,
当PEC=PM时,
当PE=PB时,TC=NB,
当PE=PM时,TC=NB,
当PE=PS时,TC=NM,
当PE=O时,TC=NS,
当PE=NS时,TC=O,
当PE=NM时,TC=PS,
当PE=NB时,TC=PS,
当PEC=PS时,
当PE=PB时,TC=NB,
当PE=PM时,TC=NM,
当PE=PS时,TC=NS,
当PE=O时,TC=NS,
当PE=NS时,TC=O,
当PE=NM时,TC=PS,
当PE=NB时,TC=PS,
当PEC=O时,
当PE=PB时,TC=NM,
当PE=PM时,TC=NM,
当PE=PS时,TC=NS,
当PE=O时,TC=O,
当PE=NS时,TC=O,
当PE=NM时,TC=PS,
当PE=NB时,TC=PM,
当PEC=NS时,
当PE=PB时,TC=NM,
当PE=PM时,TC=NM,
当PE=PS时,TC=O,
当PE=O时,TC=O,
当PE=NS时,TC=PS,
当PE=NM时,TC=PM,
当PE=NB时,TC=PM,
当PEC=NM时,
当PE=PB时,TC=NM,
当PE=PM时,TC=NS,
当PE=PS时,TC=O,
当PE=O时,TC=PS,
当PE=NS时,TC=PS,
当PE=NM时,TC=PM,
当PE=NB时,TC=PM,
当PEC=NB时,
当PE=PB时,TC=NS,
当PE=PM时,TC=O,
当PE=PS时,TC=O,
当PE=O时,TC=PS,
当PE=NS时,TC=PM,
当PE=NM时,TC=PM,
当PE=NB时,TC=PB,
步骤(2.6.2.3),确定模糊控制采样周期,采样周期必须满足下述公式,从而确定采样周期的上限,
式中,ωmax为采样频率的上限频率,在此范围内,采样周期越小,就越接近连续控制,要求满足温度在整个控制时段内接近连续变化,因而选择凝固进行10s为一个周期,n
步骤(2.6.2.4),确定下一周期的温度输入量T,根据步骤(2.6.2.1.5.3)获得模糊控制输出值xT,根据(2.6.2.1.5.2)获得的温度变化数值量ΔT,
n p p
则T=T+ΔT,T 为当前周期的加热器温度控制值,
n
步骤(2.6.3),当凝固完成时,输出整个控制过程中,T 和时间t的关系曲线 作为下一步骤的输入值,
步骤(2.6.4),重复步骤(2.6.2),但是将上下加热区温度恒定值采用步骤(2.6.3)获得的 关系曲线进行输入计算,获得 曲线后,并重复进行本步骤,获得 曲线。步骤(2.7),将步骤(2.6.4)输出的 曲线作为最终的定向凝固过程加热温度模糊控制优化曲线。

说明书全文

定向凝固过程模糊控制变加热温度的仿真优化方法

技术领域

[0001] 本发明涉及一种定向凝固过程模糊控制变加热温度的仿真优化方法,特别涉及一种采用数值模拟技术应用模糊控制方法制定定向凝固过程的变化加热温度的控制优化方法。

背景技术

[0002] 定向凝固过程是一种重要的铸造方法,被应用于生产航空涡轮发动机的工作叶片及大型燃气轮机的工作叶片,该项技术通过一台专用的Bridgman定向凝固炉实现,涉及到的关键控制参数有上下加热器控制温度,定向凝固抽拉速度,浇注温度;Bridgman定向凝固炉影响到该技术的主要参数有:上下加热器各自高度及内直径,挡板厚度及内直径,冷却区高度及内直径,结晶器厚度及直径等等。该技术是生产出的叶片在国防及民用领域都有不可替代的重要意义,因而受到各国材料加工方向专家所重视。目前,仅从加热温度工艺度来分,定向凝固生产过程分为恒温工艺和变温工艺两种,以下是当前两种工艺的特点对比:
[0003]
[0004] 由上述分析可知,变温工艺在国内外处于尚无或者较少应用,但是其工艺效果有突出的
[0005] 优点,已经趋于成熟的恒温工艺发展遇到了瓶颈,从控制温度工艺角度来讲,变温工艺
[0006] 是定向凝固过程温度控制的最终发展趋势。
[0007] 提出一种可行的方法,能够合理、快速的给出一套加热温度随时间变化的曲线T(t),再次大幅度提高生产效率,降低工艺调试周期和成本,是定向凝固生产技术发展的必由之路。

发明内容

[0008] 本发明的目的在于提出一种定向凝固过程模糊控制变加热温度的仿真优化方法,该方法利用数值模拟技术,结合模糊控制方法,以凝固过程温度参数为指导,对定向凝固生产工艺的加热器控制温度进行优化,给出加热温度随时间变化曲线T(t),降低工艺调试周期,降低成本,合理提高生产效率,解决了国内外尚未或较少出现的变加热温度工艺的确定问题。
[0009] 本发明的思路:本发明所述的定向凝固过程模糊控制变加热温度的仿真优化方法通过对定向凝固过程的测温实验结果和模拟计算结果分析,修正并确定了定向凝固模拟用的基本参数;加热温度仿真优化步骤主要通过对糊状区位置误差、糊状区位置误差变化、糊状区宽度等三项变量进行采样,选择模糊控制计算,在控制规则基础上经过反复共3次模拟计算最终输出得到优化了的加热温度随时间变化曲线T(t),其中,采集量模糊化、模糊控制规则、模糊控制决策的反模糊化是依靠专家经验制定,采样周期及模糊量化因子、比例因子根据控制系统特征确定,最终得到热温度随时间变化的曲线T(t)。
[0010] 本发明的特征在于,依次含有以下步骤:
[0011] 步骤(1),构建一个基于数值模拟方法的计算机-实验装置系统:
[0012] 所述实验装置,包括:定向凝固炉及钨/铼热电偶,其中:
[0013] 定向凝固炉,炉体简化为用挡板隔离的位于上部的加热区和位于下部的冷却区,在所述的冷却区的抽拉机构由圆形结晶器和抽拉推杆连接组成,所述圆形结晶器上装有浇注用的叶片型壳,在所述抽拉机构作用下,所述叶片型壳穿过所述挡板上的孔,能够在所述抽拉推杆作用下,在所述加热区和冷却区之间做上下往复运动,在所述叶片型壳的空腔内对应叶片的引晶段、叶身、上部缘板、下部缘板以及头处设定测温点,至少5个点,所述挡板平地连接在定向凝固炉内炉壁两侧的中部位置,
[0014] 钨/铼热电偶,在测定所述叶片型壳测温点的温度时,该钨/铼热电偶的输出端向所述计算机输入对应测温点的温度,
[0015] 所述计算机,预置有FT-Star软件
[0016] 步骤(2),依次按以下步骤进行定向凝固过程模糊控制变加热温度的仿真优化过程:
[0017] 步骤(2.1),操作员向所述计算机输入叶片生产所用材料的模拟用的基本参数,其中包括:热传导系数,辐射换热系数,所用合金的物理参数:比热潜热密度和固/液相线温度,定向凝固炉体参数:所述加热区直径和高度、所述冷却区直径和高度、挡板厚度和圆盘结晶器直径,输入固定抽拉速度,
[0018] 步骤(2.2),操作员向所述计算机输入所述叶片型壳的三维简化模型,所述计算机用所述FT-Star软件对该三维简化模型用正六面体单元进行三维离散化,
[0019] 步骤(2.3),操作员向所述计算机下达用所述FT-Star软件对叶片凝固过程的温度场进行测试模拟的指令,并输出步骤(1)所述至少5个测温点的温度值随时间变化的数据,
[0020] 步骤(2.4),操作员以所述叶片型壳为样件,采用步骤(2.1)所述的抽拉速度值,在相同于步骤(2.1)中的模拟用的基本参数条件下,在所述实验装置中进行浇注实验,实时测定各测温点实际的温度随时间变化的数据,
[0021] 步骤(2.5),操作员把步骤(2.3)数值模拟得到在同一时刻条件下的所述各测温点的数据与步骤(2.4)实测的所述各测温点的温度数据进行对比分析,在任意相同时刻,只要有一个测温点的相对温度误差δ>10%,便需要增加或减小上一次确定的热传导系数和辐射换热系数值10%,并作为新的所述基本参数输入到所述FT-Star软件,直到在不同时刻下所有所述测温点的相对温度误差都不大于10%为止,从而确定最终用于模拟计算的基本参数,所述相对温度误差是指:温度模拟值与温度实测值之差的绝对值与所述温度实测值之比,
[0022] 步骤(2.6),按照以下步骤对所述定向凝固过程模糊控制变加热温度的仿真优化方法进行模拟计算:
[0023] 步骤(2.6.0),建立实际生产用叶片型壳的三维模型,并采用FT-Star软件进行三维离散化,
[0024] 步骤(2.6.1),确定初始恒定的加热温度,其中上加热器温度为Tu,下加热器温度为Td,定义合金材料的液相线温度为TL,则
[0025] Td=TL+100℃,Tu=Td-20℃,
[0026] 本发明中所述加热温度指下加热器温度Td,而上加热器温度由上式确定,[0027] 步骤(2.6.2),输入步骤(2.5)确定的模拟计算用基本参数,输入步骤(2.6.0)完成的实际生产用叶片的三维离散化数据文件,输入步骤(2.6.1)确定的上下加热器温度值Tu和Td,开始模拟计算,在计算过程中采用模糊控制方法确定不同凝固时刻相对应的上下加热器温度,
[0028] 步骤(2.6.2.1),确定变温的模糊控制方法的基本模糊变量,所述模糊变量包括,[0029] 步骤(2.6.2.1.1),采用三变量输入单输出的模糊控制结构,所述三变量包括1)糊状区与挡板相对位置误差,简称位置误差(PE,position error),定义偏下为负,2)糊状区与挡板相对位置误差的变化,简称位置误差变化(CPE,change in positionerror),3)糊状区的宽度误差,简称宽度误差(WE,width error),所述单输出为4)加热温度的变化,简称温度变化(TC,Temperature change),共4个模糊变量,
[0030] 步骤(2.6.2.1.2),确定位置误差变量(PE)的论域及其隶属函数,[0031] 步骤(2.6.2.1.2.1),确定对应于PE的数值精确量Δh,定义,
[0032] hb,绝热挡板中心绝对高度,
[0033] hs,固相线绝对高度,
[0034] hl,液相线绝对高度,
[0035] hc,糊状区中心绝对高度,hc=(hs+hl)/2,
[0036] 则Δh=hc-hb
[0037] 步骤(2.6.2.1.2.2),确定PE的量化范围和模糊子集,将PE量化为13档,即{-6,-5,-4,-3,-2,-1,+0,+1,+2,+3,+4,+5,+6},误 差变量 的模 糊子集 选取 为:{PB,PM,PS,O,NS,NM,NB},对应数值标识为{3,2,1,0,-1,-2,-3},
[0038] 步骤(2.6.2.1.2.3),精确量的模糊化及量化因子ke的确定,精确量Δh的模糊化是指将其各自的取值范围映射到误差标准区间内,根据经验,确定Δh的最小值为-10mm,最大值为10mm,将其投影到误差标准区间[-6,6],则xh=keΔh,ke取0.6,xh为PE的模糊值,[0039] 步骤(2.6.2.1.2.4)确定PE的隶属函数如下表所示,
[0040]
[0041] 步骤(2.6.2.1.3),确定位置误差变化变量(PE)的论域及其隶属函数,[0042] 步骤(2.6.2.1.3.1),确定对应于位置误差变化(PEC)的数值精确量Δr,定义,Δh′为前一次控制周期内hc与hb差值,t为采样周期
[0043] Δr=(Δh-Δh′)/t
[0044] 步骤(2.6.2.1.3.2),确定PEC的量化范围和模糊子集,将PEC量化为13档,即{-6,-5,-4,-3,-2,-1,+0,+1,+2,+3,+4,+5,+6},误差变量的模糊子集选取为:{PB,PM,PS,O,NS,NM,NB},对应数值标识为{3,2,1,0,-1,-2,-3},
[0045] 步骤(2.6.2.1.3.3),精确量的模糊化及量化因子kcp、kcn的确定,精确量Δr的模糊化是指将其各自的取值范围映射到误差标准区间内,根据经验,确定Δr的最小值为-0.06mm/s,最大值为0.04mm/s,将其投影到误差标准区间[-6,6],
[0046] 则当Δr>0,xr=kcpΔr,kcp=150,
[0047] 当Δr<0,xr=kcnΔr,kcn=100,xr为PEC的模糊值,
[0048] 步骤(2.6.2.1.3.4)确定PEC的隶属函数如下表所示,
[0049]
[0050] 步骤(2.6.2.1.4),确定宽度误差变量(WE)的论域及其隶属函数,[0051] 步骤(2.6.2.1.4.1),确定对应于宽度误差变量(WE)的数值精确量Δw,定义,hw为绝热挡板宽度,为定值,hm为糊状区宽度,数值等于hl-hs,
[0052] 则Δw=hm-hw,
[0053] 步骤(2.6.2.1.4.2),确定WE的量化范围和模糊子集,将WE量化为9档,即{-4,-3,-2,-1,+0,+1,+2,+3,+4},误差变量的模糊子集选取为:{PB,PS,NO,NS,NB},对应数值标识为{3,2,1,0,-1,-2,-3},
[0054] 步骤(2.6.2.1.4.3),精确量的模糊化及量化因子kw的确定,精确量Δw的模糊化是指将其各自的取值范围映射到误差标准区间内,根据经验,规定15mm为糊状区标准宽度,Δw范围为[-5,5],将其投影到误差标准区间[-6,6],
[0055] 则当xw=kwΔw,kw=1.2,xw为WE的模糊值,
[0056] 步骤(2.6.2.1.4.4)确定WE的隶属函数如下表所示,
[0057]
[0058] 步骤(2.6.2.1.5),确定加热温度变化(TC)的论域及其隶属函数,[0059] 步骤(2.6.2.1.5.1),确定TC的量化范围和模糊子集,将TC量化为15档,即 {-7,-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,+1,+2,+3,+4,+5,+6,+7},TC的 模 糊 子 集 选 取 为:{PB,PM,PS,O,NS,NM,NB},对应数值标识为{3,2,1,0,-1,-2,-3},
[0060] 步骤(2.6.2.1.5.2),模糊控制量TC的反模糊化及比例因子kT的确定,模糊控制量反模糊化是指将模糊控制量映射为精确控制量的过程,根据经验,TC的数值精确量ΔT的取值范围为[-50,50],将其投影到误差标准区间[-7,7],
[0061] 则当ΔT=kTxT,kT=7.134,xT为模糊控制的输出值,
[0062] 步骤(2.6.2.1.5.3),模糊控制输出值xT的确定,根据模糊控制规则进行模糊推理,获得输出量xT的模糊集合,从而采用最大隶属度法获得xT的具体数值,所述最大隶属度法是指在经过推理所得的模糊集合中选取隶属度最大的元素最为清晰量的方法,[0063] 步骤(2.6.2.1.5.4)确定TC的隶属函数如下表所示,
[0064]
[0065] 步骤(2.6.2.2),确定模糊控制方法的控制规则,模糊控制规则反映控制量的输出量之间的模糊关系,此处选择模糊控制状态表来表达所述三变量输入单输出的模糊控制规则,其中加下划线的决策量表示当WE=NB或者NS或者PB或者PS时,与WE=O时在控制规则中的变化,
[0066]
[0067]
[0068] 步骤(2.6.2.3),确定模糊控制采样周期,采样周期必须满足下述公式,从而确定采样周期的上限,
[0069]
[0070] 式中,ωmax为采样频率的上限角频率,在此范围内,采样周期越小,就越接近连续控制,本发明要求满足温度在整个控制时段内接近连续变化,因而选择凝固进行10s为一个周期,n
[0071] 步骤(2.6.2.4),确定下一周期的温度输入量T,根据步骤(2.6.2.1.5.3)获得模糊控制输出值xT,根据(2.6.2.1.5.2)可以获得的温度变化数值量ΔT,n p p
[0072] 则T=T+ΔT,T 为当前周期的加热器温度控制值,n
[0073] 步骤(2.6.3),当凝固完成时,输出整个控制过程中,T 和时间t的关系曲线作为下一步骤的输入值,
[0074] 步骤(2.6.4),重复步骤(2.6.2),但是将上下加热区温度恒定值采用步骤(2.6.3)获得的 关系曲线进行输入计算,获得 曲线后,并重复进行本步骤,获得曲线。
[0075] 步骤(2.7),将步骤(2.6.4)输出的 曲线作为最终的定向凝固过程加热温度模糊控制优化曲线。
[0076] 本发明提出的定向凝固过程模糊控制变加热温度的仿真优化方法具备如下优点:采用模糊控制算法,选择糊状区位置误差、糊状区位置误差变化、糊状区宽度误差做为模糊控制输入量,选择加热温度变化做为模糊控制输出量,对定向凝固过程的加热温度进行控制优化,结合定向凝固生产专家经验和工业标准,经过模拟计算最终输出加热温度随时间n
变化的温度控制优化曲线T(t),该曲线根据定向凝固过程的温度场实时改变制定,同时作用于凝固温度场,改变定向凝固过程的温度梯度等特征量,从而减少缺陷、提高产品合格率,灵活化定向凝固工艺。
附图说明
[0077] 图1定向凝固设备的数学简化示意图,
[0078] 图中:1—定向凝固炉体加热区;2—挡板;3—定向凝固炉体冷却区;4—叶片模组;5—抽拉推杆;6—单片叶片;7—圆盘形结晶器。
[0079] 图2定向凝固过程模糊控制变加热温度的仿真优化方法的总体流程图
[0080] 图3定向凝固过程模糊控制变加热温度的仿真优化方法的模糊控制结构图。
[0081] 图4模糊控制量PE的模糊分级档与模糊论域隶属函数的关系图。
[0082] 图5模糊控制规则三维曲面图
[0083] 图6三输入单输出温度模糊控制简图

具体实施方式

[0084] 下面结合附图对本发明的原理、结构及流程做进一步的说明。
[0085] 图1为定向凝固设备的数学简化示意图,
[0086] 该设备基于Bridgman定向凝固方法,是定向凝固生产过程的专用设备,该定向凝固炉炉体可分为加热区1和冷却区3,其中加热区1在凝固过程中对叶片部分继续加热,冷却区3在凝固过程中对进入该区的叶片部分进行冷却,挡板2负责隔离加热区和冷却区,以提高温度梯度,4叶片模组一般为6个叶片型壳组模或者3个叶片型壳组模,抽拉推杆5及圆盘结晶器7连接共同组成炉体的抽拉机构,变速过程主要抽拉机构来完成。
[0087] 图2为定向凝固过程模糊控制变加热温度的仿真优化方法的总体流程图,[0088] 本发明所述的定向凝固过程模糊控制变加热温度的仿真优化方法通过构建基于数值模拟的计算机-实验装置系统,对定向凝固过程的测温实验结果和模拟计算结果分析,修正并确定了定向凝固模拟用的基本参数;加热温度仿真优化步骤主要通过对糊状区位置误差、糊状区位置误差变化、糊状区宽度误差等三项变量进行采样,选择模糊控制计算,在控制规则基础上经过反复共3次模拟计算最终输出得到优化了的加热温度随时间变化曲线T(t),其中,采集量模糊化、模糊控制规则、模糊控制决策的反模糊化是依靠专家经验制定,采样周期及模糊量化因子、比例因子根据控制系统特征确定,最终得到热温度随时间变化的优化曲线T(t)。
[0089] 图3为定向凝固过程模糊控制变加热温度的仿真优化方法的模糊控制结构图,[0090] 首选选择恒定的加热温度T做为模拟输入参数,通过以10s为周期的采样方式经行数据采样,采样过程针对三个变量包括糊状区位置误差、糊状区位置误差变化、糊状区宽度误差,进而对三个数值变量进行模糊化获得模糊变量PE、CPE和WE,然后根据模糊规则进行模糊判决,获得模糊控制输出量TC,然后对TC进行反模糊化获得温度控制改变量,然后将温度控制改变量加入到当前温度控制值中,继续进行模拟计算直到下一个采样周期,最终输出加热温度随时间变化的优化曲线T(t)。
[0091] 图4为模糊控制量PE的模糊分级档与模糊论域隶属函数的关系图,[0092] 本发明中模糊控制量PE量化为13档,即{-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,+1,+2,+3,+4,+5,+6},该模糊变量的论域选择{PB,PM,PS,NO,NS,NM,NB},其中隶属函数反映了采样数据对模糊子集的依属程度,本发明中选择非对称高斯函数作为模糊子集的隶属函数。
[0093] 图5为模糊控制规则三维曲面图,
[0094] 模糊控制过程中,各个模糊输入量通过模规则决策获得模糊控制量,模糊控制规则三维曲面图反映各个输入量在论域内取值最终得到模糊控制量的三维相应关系。
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