机床与液压

作者：张立强，左竣仁，金俊坤，施青甫

单位：兰州理工大学能源与动力工程学院；兰州理工大学能源与动力工程学院；兰州理工大学能源与动力工程学院；兰州理工大学能源与动力工程学院

关键词：轴流式止回阀;特斯拉阀结构;机器学习;多目标优化;逼近理想解排序法(TOPSIS)

基金：国家自然科学基金项目（51565027）

为了实现轴流式止回阀的正向流动减阻和止回性能提升，提出将特斯拉阀结构应用于轴流式止回阀阀芯支撑板的设计方法。探讨特斯拉阀结构参数对轴流式止回阀正向流动阻力和止回性能的影响。通过最优拉丁超立方抽样和数值模拟，获得不同特斯拉阀结构参数下轴流式止回阀的正向流动压力损失和反向止回压差。随后，结合机器学习方法，构建特斯拉阀结构参数与轴流式止回阀性能之间的预测模型。运用非支配排序算法II对所得预测模型进行寻优，并获得正向流动阻力和止回性能的Pareto前沿解，通过逼近理想解排序法(TOPSIS)筛选出最优解，得到特斯拉阀支撑板的结构参数如下：分离点角度α?=46.719°，汇合点角度β=57?763°，支流道外曲线半径R=0.102 mm，流道深度H=7.819 mm。结果表明：优化后的特斯拉阀支撑板结构的轴流式止回阀正向流动压力损失降低约5.21%，止回效果提高约4.32%，显著提升了轴流式止回阀性能。

来源：2025年第24期

《机床与液压》期刊编辑部

查看机床与液压杂志2025年第24期