CC BY
84
УДК 681.3
ПРИНЦИПЫ ОРГАНИЗАЦИИ ПОДСИСТЕМЫ МНОГОКРИТЕРИАЛЬНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ НАСОСНЫХ АГРЕГАТОВ
С.Ю. Белецкая, А.Д. Поваляев, А.В. Г аганов
Рассматриваются основные компоненты подсистемы многокритериальной оптимизации элементов магистральных нефтяных насосов. Определяются классы решаемых задач и требования к разрабатываемой подсистеме
Ключевые слова: магистральные нефтяные насосы, оптимальное проектирование, многокритериальная оптимизация, критерии оптимальности
При оптимальном проектировании магистральных нефтяных насосов (МНН) формализовать требования к объектам проектирования в виде одного критерия оптимальности бывает достаточно трудно, а зачастую и невозможно. Решение практических задач связано с множественностью требований к характеристикам насосных агрегатов, что приводит к постановке задачи многокритериальной (векторной) оптимизации [1,2]:
/1(Х) ® тт , / = 1,т. ,
X еБ
где X = (%1 ,...,хп) - вектор варьируемых
параметров модели; X) - частные критерии
оптимальности; Б - область допустимых решений.
При оптимизации используются следующие основные типы критериев, определяющих качество проектных вариантов:
- технические показатели (КПД, скорость и время перекачки, гидравлические и тепловые потери, давление, производительность и др.)
- энергетические показатели (потребляемая мощность, расход электроэнергии, затраты на электроэнергию);
- критерии надежности и эксплуатационные показатели;
- экономические и стоимостные критерии.
Подсистема многокритериальной оптимизации
(МКО) должна обеспечивать решение комплекса задач параметрической и структурной оптимизации на различных этапах проектирования и производства магистральных нефтяных насосов [3]. При этом поиск оптимальных вариантов должен осуществляться с учетом множественности техникоэкономических требований к характеристикам насосных агрегатов и их элементов .
На этапе проектирования предполагается решение следующих классов оптимизационных задач:
- оптимизация параметров конструкции насосных агрегатов;
Белецкая Светлана Юрьевна - ВГТУ, д-р техн. наук, профессор, тел. (473) 243-77-04
Поваляев Анатолий Дмитриевич - ВГТУ, канд. физ.-мат. наук, проректор по научной работе и международным связям, тел. (473) 246-12-07
Гаганов Александр Владимирович - ВГТУ, директор НОЦ, тел. (473) 272-91-19
- оптимизация теплофизических и гидродинамических процессов в элементах магистральных нефтяных насосов;
- оптимизация структуры насосных агрегатов, выбор элементов и схем их компоновки, анализ характеристик конструкций при различных условиях нагрузки;
- оптимизация режимов функционирования нефтяных насосов.
На этапе производства предполагается решение задач оптимизации технологических процессов:
- определение технологии и режимов изготовления элементов магистральных нефтяных насосов;
- оптимизация параметров технологических процессов и операций;
- выбор оптимальной структуры технологических процессов;
- принятие оптимальных решений при управлении производством.
Решение рассмотренных задач проектирования и производства магистральных нефтяных насосов предполагает их формализацию в виде комплекса задач многокритериальной оптимизации. При этом выделяются задачи следующих классов:
- задачи непрерывной оптимизации, в которых варьируемые параметры изменяются непрерывно в заданных пределах;
- задачи дискретной оптимизации, предполагающие дискретное изменение параметров. К задачам данного класса относятся также задачи целочисленной и булевой оптимизации;
- непрерывно-дискретные оптимизационные задачи.
Задачи оптимизации, возникающие на различных этапах проектирования и производства магистральных нефтяных насосов, характеризуются многообразием постановок и методов решения. В связи с этим подсистема МКО должна содержать набор различных методов многокритериального поиска с возможностью выбора оптимизационной процедуры в соответствии со спецификой решаемых задач [4]. Методы многокритериальной оптимизации составляют основу математического обеспечения подсистемы МКО и являются инвариантными к предметной области. Для решения конкретных проектнотехнологических задач необходимо сформулировать оптимизационную модель и подключить ее к модулю МКО. При этом подключение моделей осуществляется на внешнем уровне и не затрагивает инвариантное алгоритмическое ядро.
Оптимизационные модели в подсистеме МКО могут быть заданы следующим образом:
- в аналитической форме;
- алгоритмически.
Алгоритмическая форма задания оптимизационных моделей предполагает определение значений критериев и ограничений на основе различных алгоритмических моделирующих процедур [5]. Эти процедуры могут быть реализованы как на языках высокого уровня (C++, Delphi), так и с использованием стандартных программных систем моделирования и анализа. При разработке магистральных нефтяных насосов выделяются следующие классы моделирующих процедур:
- процедуры конечно-элементного анализа (пакет ANSYS);
- процедуры моделирования и анализа динамических характеристик при различных условиях нагрузки (Autodesk Inventor Simulation);
- процедуры моделирования теплофизических и гидродинамических процессов (пакеты ANSYS и FLOW VISION)
- процедуры нейросетевого моделирования (NEIRO PRO, STATISTICA и др.);
- алгоритмы имитационного моделирования (стандартные средства Mathlab и Simulink, среды имитационного моделирования GPSS WORLD и ARENA, средства имитационного моделирования технологических процессов PLM-системы Siemens Teamcenter).
При этом необходима возможность интеграции подсистемы МКО с соответствующими программными системами.
Таким образом, можно выделить следующие требования к подсистеме многокритериальной оптимизации насосных агрегатов:
- учет множественности технико-
экономических требований к характеристикам объектов проектирования;
- использование модуля МКО как в цикле проектирования, так и в цикле производства магистральных нефтяных насосов;
- возможность решения задач как параметрической, так и структурной оптимизации;
- учет различных типов ограничений при проектировании и производстве насосных агрегатов и их элементов;
- возможность решения непрерывных, дискретных и непрерывно-дискретных оптимизационных задач;
- возможность формулировки оптимизационных моделей как в аналитической форме, так и алгоритмически;
- возможность подключения к подсистеме МКО моделирующих процедур, разработанных в стандартных программных системах (ANSYS, Autodesk Inventor и др.); интеграция со стандартными CAD/CAM/CAE - системами в рамках единого информационного пространства;
- возможность проведения оптимизационного процесса как в полностью автоматическом режиме, так и в режиме диалога с ЛПР; адаптивная органи-
зация стратегий поиска оптимальных вариантов в зависимости от информации ЛПР;
- многометодная организация подсистемы МКО, возможность выбора эффективных алгоритмических процедур в зависимости от специфики решаемых задач;
- использование в качестве основы математического обеспечения подсистемы МКО эффективных современных методов оптимизации (эволюционных, адаптивных алгоритмов и др.).
- наличие модулей преобразования и типизации оптимизационных моделей (редукции ограничений, сокращения размерности, декомпозиции и агрегирования);
- возможность многоэтапного поиска оптимальных вариантов, наличие процедур согласования проектных решений на различных этапах проектирования;
- возможность решения задач со сложными критериями оптимальности (овражными, многоэкстремальными и т. д.)
- точность и достоверность получаемых результатов, в том числе и возможность нахождения глобального оптимума;
- способность к получению оптимального решения за минимальное время и при минимальных вычислительных затратах;
- наличие средств графической визуализации результатов оптимизационного процесса;
- открытость, возможность развития и
расширения подсистемы путем пополнения ее новыми оптимизационными процедурами и
модулями;
- гибкая организация интерфейса c
пользователем;
- способность подсистемы к
функционированию в другой программноаппаратной среде, переносимость на различные типы технических средств.
В соответствии с перечисленными требованиями в состав подсистемы МКО включаются следующие основные компоненты [6]:
- библиотека алгоритмов многокритериальной оптимизации, содержащая набор оптимизационных процедур различных классов для решения комплекса проектно-технологических задач разработки магистральных нефтяных насосов;
- модули формирования и корректировки оптимизационных моделей, осуществляющие ввод исходных данных для оптимизации, контроль достоверности и полноты описания задания на оптимальное проектирование, выявление структуры модели;
- процедуры интеграции со стандартными пакетами моделирования и анализа и CAD/CAM/CAE-системами;
- процедуры управления оптимизационным
процессом, обеспечивающие связь между программными компонентами системы,
определение стратегий оптимального
проектирования, организацию многовариантных расчетов, выполнение директив проектировщика;
- процедуры анализа и обработки результатов оптимального проектирования, обеспечивающие протоколирование поиска решения, сравнение эффективности различных процедур, графическую визуализацию результатов оптимизационного процесса и их содержательную интерпретацию;
- база данных, содержащая сведения о структуре и параметрах оптимизационных моделей, вычислительных процедурах и их характеристиках, результатах решения различных прикладных задач оптимального проектирования;
- средства поддержки пользовательского интерфейса, обеспечивающие активное участие пользователя в процессе поиска оптимального решения, осуществляющие эффективный информационный обмен и рациональное распределение функций между проектировщиком и системой.
Структура разрабатываемой подсистемы представлена на рисунке.
ных стратегии поиска оптимальных проектных вариантов.
Работа выполнена по договору № 1450/300-13 от 24 февраля между ОАО «Турбонасос» и ФГБОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет» в рамках проекта «Создание высокотехнологичного производства магистральных нефтяных насосов нового поколения с использованием методов многокритериальной оптимизации и уникальной экспериментальной базы» П( остановление правительства Российской Федерации № 218 от 9.04.2010)
Литература
1. Батищев Д.И. Оптимизация в САПР / Д.И. Батищев, Я.Е. Львович, В.Н. Фролов. Воронеж: Изд-во ВГУ, 1997. 416 с.
2. Львович Я.Е., Белецкая С.Ю. Адаптивные методы оптимального проектирования // Информационные технологии. - 2010. - № 87. - С. 1-32.
3. Белецкая, С. Ю. Технология оптимального проектирования развивающихся производственных систем [Текст] / С. Ю. Белецкая, Н. В. Боковая // Системы управления и информационные технологии. - 2008. - № 2.2 (32). - С. 223-226.
4. Белецкая, С. Ю. Интеллектуальные многометод-ные технологии поиска оптимальных решений [Текст] / С. Ю. Белецкая // Системы управления и информационные технологии. - 2005. - № 2 (19). - С. 4-8.
5. Советов Б.Я. Моделирование систем / Б.Я. Советов, С.А. Яковлев. Москва: Высш. шк., 2001. 343 с.
6. Курейчик В.М. Интеллектуальные системы / В.М. Курейчик, В.Н. Вагин, Б.К. Лебедев, В.Б. Тарасов. Москва: Физматлит, 2005. 325 с.
7. Фролов В.Н., Львович Я.Е., Подвальный С.Л. Проблема оптимального выбора в прикладных задачах. Воронеж: изд. ВГУ. 1980. - 139 с.
8. Подвальный С.Л. Информационно-управляющие системы мониторинга сложных объектов. Воронеж: изд. Научная книга. 2010. - 164 с.
9. Поваляев А. Д. Вероятностные методы повышения качества управления конвейерными организационными системами [Текст] / А.Д. Поваляев, О.Я. Кравец, Р.А. Аб-сатаров // Системы управления и информационные технологии. - 2004. - № 3 (15). - С. 82-85.
10. Глекова, Н.Л. Технология реализации мониторинга научно-образовательной и инновационной деятельности [Текст] / Н.Л. Глекова, О.Я. Кравец, А. Д. Поваляев // Вестник Воронежского государственного технического университета. - 2005. - № 5. - С. 61.
11. Глекова, Н.Л. Ресурсная оптимизация регионального организационно-экономического мониторинга [Текст] / Глекова Н.Л., Кравец О.Я., А.Д. Поваляев // Информационные технологии моделирования и управления.
Таким образом, подсистема МКО организуется как методо-ориентированная система, входящая в состав программного комплекса проектирования насосных агрегатов, интегрированная с его основными модулями и предназначенная для решения многокритериальных задач структурной и параметрической оптимизации на различных этапах проектно-технологического цикла разработки магистральных нефтяных насосов. В систему включаются вычислительные процедуры и программные средства, позволяющие осуществлять настройку алгоритмической базы проектирования насосных агрегатов на различные классы решаемых задач. Представленная структура подсистемы обеспечивает возможность адаптивного управления оптимизационным процессом и организации многометодных комбинирован-
Воронежский государственный технический университет
THE PRINCIPLES OF ORGANIZATION OF MAINLINE OIL PUMPS MULTICRITERIA OPTIMIZATION SUBSYSTEM S.Yu. Beletskaja, A.D. Povalyaev, A.V. Gaganov
The main components of the mainline oil pumps multicriteria optimization subsystem are considered. The classes of developed tasks and the requirements to the subsystem are defined
Key words: mainline oil pumps, optimum design, multicriteria optimization, optimum criteria
- 2005. - № 5 (23). - С. 654-659.
12. Принципы разработки интеллектуальных систем моделирования [Текст] / С.Л. Подвальный, Т.М. Леденева, Е.С. Подвальный, А.Д.Поваляев, А.А. Маслак // Информационно-измерительные и управляющие системы. -2013. - Т. 11. - № 8. - С. 025-030.
