將基于遺傳算法的多目標優(yōu)化引入三偏心蝶閥設計過程，根據(jù)產品性能要求可以選擇最合理的設計參數(shù)使2個相互沖突的主要設計目標(起閉性能指示角，力矩)同時達到最優(yōu)。且整個過程使用軟件完成，使設計人員擺脫繁重的重復計算勞動，設計過程中經驗的因素進一步減少，將優(yōu)化設計思想進引入產品設計過程。

　　密封和起閉性能是三偏心碟閥的2個主要設計目標，但這2個目標相互沖突，且與幾個基本設計參數(shù)有關。為了使產品具有更佳的性能，需要找出一組設計參數(shù)，使密封和起閉性能同時達到最優(yōu)。本文采用基于遺傳算法的多目標優(yōu)化算法，找出關于密封和起閉性能在限定范圍內的帕累托最優(yōu)線，在這條線上的每一個點都是在選定某一目標后這2個目標的最佳組合，同時可以得出這個最佳組合所對應的唯一的一組設計參數(shù)，即帕累托最優(yōu)線，為合理選擇設計參數(shù)提供了科學依據(jù)。

1、參數(shù)分析

　　密封和起閉性能2個設計目標，可以用起閉性能指示角θ和起閉力矩T描述。θ的計算，與圓錐角、圓錐軸線傾角φ、密封副半徑Rd、軸向偏心c、徑向偏心e、碟板厚度b等參數(shù)有關。正流狀態(tài)時只考慮開閥力矩T0，逆流時為使關閉可靠應考慮外加力矩T1，則：

　　其中E為密封圈寬度；f為摩擦系數(shù)；p為介質對碟板的壓力；K為計算得到的系數(shù)。

4、實例

　　如圖2所示，在對話框中輸入6個向量X，遺傳10代。輸入完畢后點擊“確定”按鈕，系統(tǒng)調用程序進行后臺處理。運算結果如圖3所示，圖3(a)是在各參數(shù)的取值范圍內任意輸入的6個向量X對應的6個點(θ，T)，圖(b)是經過遺傳算法優(yōu)化處理后得到的6個點。可以看出，這6個點近似構成一條從左至右下降的帕累托最優(yōu)線。這條線上的每一個點對應一個向量X，這些向量X已經被存儲起來，可以根據(jù)產品性能需要，選取一個向量作為設計參數(shù)。綜上所述，可知：原本在一定取值范圍內的任取的任一向量經過遺傳算法的優(yōu)化運算后，該向量所包含的兩個參數(shù)值能夠自行運算調整至設計所需的理想數(shù)值上。

圖3 運算演示對比

5、結語

　　本文提出了將基于遺傳算法的多目標優(yōu)化引入工程設計的思想，并將其應用到3偏心碟閥密封面設計中。把設計目標抽象為2個目標參數(shù)θ與T，對這2個參數(shù)進行優(yōu)化，并用軟件來實現(xiàn)整個過程，免除了人工繁瑣的計算，進一步減少了設計中的經驗因素。