最大鉆速是判定本安型液壓車載鉆機(jī)工作能力的關(guān)鍵指標(biāo)�；诙位貧w模型,考慮二次交互效應(yīng),將最大鉆速作為優(yōu)化目標(biāo),將鉆刀扭矩、鉆桿推力、刀盤轉(zhuǎn)速和螺旋機(jī)轉(zhuǎn)速等工作參數(shù)作為設(shè)計(jì)變量構(gòu)建優(yōu)化數(shù)學(xué)模型,根據(jù)擬合誤差判定近似模型具有較高的精度和穩(wěn)定性。針對不同的樣本數(shù)目,采用二次規(guī)劃算法搜索Pareto最優(yōu)解集。結(jié)果表明,性能優(yōu)化后的鉆機(jī)最大鉆速為1.16 m/h,相比于工程經(jīng)驗(yàn)法,在滿足連續(xù)工作溫度和噪聲條件下提升了23.4%以上。 

【文章來源】：液壓與氣動(dòng). 2019,(06)北大核心

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

鉆機(jī)組成1．底盤2．變幅機(jī)構(gòu)3．桅桿總成4．隨動(dòng)架5．螺旋機(jī)6．鉆桿7．鉆具8．主卷揚(yáng)9．輔卷揚(yáng)

性進(jìn)行評價(jià)，即采用特定規(guī)律的采樣方法對回歸模型進(jìn)行采樣，針對不同的樣本數(shù)量再次校驗(yàn)?zāi)Ｐ途�。目前，工程上�?yīng)用較為廣泛的樣本采樣方法有:中心組合法［9］、全因子法、部分因子法、正交設(shè)計(jì)法［10］、拉丁方法等。綜合考慮液壓車載鉆機(jī)的測試條件和回歸模型的復(fù)雜程度，本研究采用中心組合法和正交設(shè)計(jì)法對模型進(jìn)行采樣，根據(jù)水平因子數(shù)的不同調(diào)整樣本數(shù)量。3．2誤差對比樣本數(shù)量對模型精度的影響可根據(jù)均方根差判定。不同樣本數(shù)量下中心組合法與試驗(yàn)法的誤差對比如圖3所示，正交設(shè)計(jì)法與試驗(yàn)法的誤差對比如圖4所示。綜合對比分析圖3和圖4可知，不同樣本數(shù)量下均方根差有顯著的差異性，但不同的數(shù)據(jù)采樣方法和試驗(yàn)法計(jì)算得出的均方根差幾乎一致，這表明構(gòu)建的近似模型具有良好的穩(wěn)定性，無需修正，可直接用于優(yōu)化數(shù)學(xué)模型的建立。圖3中心組合法與試驗(yàn)法誤差對比圖4正交設(shè)計(jì)法與試驗(yàn)法誤差對比4液壓車載鉆機(jī)性能優(yōu)化4．1優(yōu)化數(shù)學(xué)模型的建立一般地，優(yōu)化數(shù)學(xué)模型是實(shí)現(xiàn)目標(biāo)極值搜索的基礎(chǔ)，而搜索方法決定計(jì)算效率和收斂性。因此，一個(gè)完整的優(yōu)化計(jì)算離不開精確的數(shù)學(xué)模型和合理的搜索算法。根據(jù)二次回歸模型可建立液壓車載鉆機(jī)鉆速的優(yōu)化數(shù)學(xué)模型，包括目標(biāo)函數(shù)與約束條件兩部分，如式(12)所示:max［y(X)］s．t．y(X)=^y(x)X=［x1，x2，x3，x4］x珋i≤xi≤x珋ii=1，…，{4(12)式中，x珋i、x珋i(i=1，…，4)分別為鉆刀扭矩、鉆桿推力、刀盤轉(zhuǎn)速和螺旋機(jī)轉(zhuǎn)速等參數(shù)在正常工作范圍內(nèi)的最小值和最大值。4．2

Ｐ?進(jìn)行采樣，針對不同的樣本數(shù)量再次校驗(yàn)?zāi)Ｐ途�。目前，工程上�?yīng)用較為廣泛的樣本采樣方法有:中心組合法［9］、全因子法、部分因子法、正交設(shè)計(jì)法［10］、拉丁方法等。綜合考慮液壓車載鉆機(jī)的測試條件和回歸模型的復(fù)雜程度，本研究采用中心組合法和正交設(shè)計(jì)法對模型進(jìn)行采樣，根據(jù)水平因子數(shù)的不同調(diào)整樣本數(shù)量。3．2誤差對比樣本數(shù)量對模型精度的影響可根據(jù)均方根差判定。不同樣本數(shù)量下中心組合法與試驗(yàn)法的誤差對比如圖3所示，正交設(shè)計(jì)法與試驗(yàn)法的誤差對比如圖4所示。綜合對比分析圖3和圖4可知，不同樣本數(shù)量下均方根差有顯著的差異性，但不同的數(shù)據(jù)采樣方法和試驗(yàn)法計(jì)算得出的均方根差幾乎一致，這表明構(gòu)建的近似模型具有良好的穩(wěn)定性，無需修正，可直接用于優(yōu)化數(shù)學(xué)模型的建立。圖3中心組合法與試驗(yàn)法誤差對比圖4正交設(shè)計(jì)法與試驗(yàn)法誤差對比4液壓車載鉆機(jī)性能優(yōu)化4．1優(yōu)化數(shù)學(xué)模型的建立一般地，優(yōu)化數(shù)學(xué)模型是實(shí)現(xiàn)目標(biāo)極值搜索的基礎(chǔ)，而搜索方法決定計(jì)算效率和收斂性。因此，一個(gè)完整的優(yōu)化計(jì)算離不開精確的數(shù)學(xué)模型和合理的搜索算法。根據(jù)二次回歸模型可建立液壓車載鉆機(jī)鉆速的優(yōu)化數(shù)學(xué)模型，包括目標(biāo)函數(shù)與約束條件兩部分，如式(12)所示:max［y(X)］s．t．y(X)=^y(x)X=［x1，x2，x3，x4］x珋i≤xi≤x珋ii=1，…，{4(12)式中，x珋i、x珋i(i=1，…，4)分別為鉆刀扭矩、鉆桿推力、刀盤轉(zhuǎn)速和螺旋機(jī)轉(zhuǎn)速等參數(shù)在正常工作范圍內(nèi)的最小值和最大值。4．2搜索算法的確立鉆機(jī)的性能優(yōu)化問題本質(zhì)上?

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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