Tình hình nghiên c ӭXQJRjLQѭӟ c 1
Vұn tҧi bҵng hàng hóa bҵng ÿѭӡng thӫy chiӃm khoҧng 80% ngành vұn tҧi hàng hóa toàn cҫu nӃu tính vӅ mһt thӇ tích vұn chuyӇn, chiӃm khoҧng 70% nӃu xét vӅ mһt giá trӏ vұn chuyӇn, phҫn lӟn hàng hóa trên thӃ giӟLÿѭӧc giҧi quyӃt thông qua tàu thuyӅn và các cҧng biӇn trên thӃ giӟi Mһc khác ngành công nghiӋp vұn tҧi bҵQJÿѭӡng thӫy chiӃm khoҧng 2.2% tәQJOѭӧng khí thҧi trên toàn cҫXYjÿѭӧc dӵ báo sӁWăQJW\WKXӝc vào nӅn kinh tӃ toàn cҫu [3] Trong nhӳQJQăPJҫQÿk\Yҩn ÿӅ vӅ ô nhiӉm khí thҧi ngày càng trӣ QrQQyQJKѫQÿLӅXÿyWKӇ hiӋn qua các quy ÿӏnh ngày càng chһt chӁ KѫQFӫa IMO (International Marine Organization) vӅ khí thҧi cӫa tàu VҩQÿӅ vӅ nguӗn cung cҩp nhiên liӋu, viӋc sӱ dөng nhiên liӋu và sӵ suy thoái cӫa ngành công nghiӋp tàu thӫy trên thӃ giӟLFNJQJÿyQJYDLWUzTXDQWUӑng
WURQJWK~Fÿҭy sӵ phát triӇn cӫa ngành công nghiӋp này ӣ các mҧng khác nhau trong ÿyÿһc biӋt là mҧng thiӃt kӃ máy tàu và thiӃt bӏ ÿҭ\GRÿky là hai mҧng quyӃWÿӏnh ÿӃn chi phí sӱ dөng và vұn hành cӫa tàu
VӅ mҧQJÿӝQJFѫWjXWKӫy Trong nhӳQJ QăPJҫQÿk\ YLӋc nghiên cӭu và thiӃt kӃ các loҥLÿӝQJFѫWjXWKӫy sӱ dөng các loҥi nhiên liӋXQKѭ/1*Yj/3*Vӱ dөng hӛn hӧp hai loҥi nhiên liӋu này hoһc sӱ dөng nhiên liӋu sҥch tҥi bӃn cҧng và sӱ dөng dҫu nһng trong hành trình trên biӇn ngày càng trӣ WKjQK[XKѭӟng phә biӃn Ngoài ra viӋc quҧn lý sӱ dөng, tӕLѭXKӋ thӕng cҩp nhiên liӋu [4] FNJQJQKѭFic thiӃt bӏOLrQTXDQÿӃQQyFNJQJÿѭӧc thӵc hiӋn vӟi mөFWLrXÿiSӭng các tiêu chuҭn vӅ khí thҧi và cҧi thiӋn viӋc tiêu thө nhiên liӋu trong quá trình vұn hành tàu
Trong mҧng thiӃt bӏ ÿҭy cho tàu thӫy Các dòng tàu cao tӕc, tàu quân sӵ WKѭӡng dùng các hӋ thӕQJÿҭy dҥng phөWQѭӟFĈӕi vӟi phҫn lӟn các dòng tàu còn lҥi thì thiӃt bӏ ÿҭy phә biӃn vүn là chân vӏt ViӋc nghiên cӭu các mүu chân vӏt mӟi, cҧi thiӋn hiӋu suҩt thiӃt bӏ ÿҭ\ÿmTXDVӱ dөng [5], nâng cao hiӋu suҩt cӫa thiӃt bӏ ÿҭy cӫa chân vӏt bҵng các thiӃt bӏ ÿLNqPFKkQ vӏWQKѭWXUERULQJ[6] tàu thӫ\ÿѭӧc thӵc hiӋn ngày càng nhiӅu nhҵm mөc tiêu cҧi thiӋn giá trӏ sӱ dөng cӫa tàu Các công ty lӟn trên thӏ WUѭӡng thӃ giӟLQJj\QD\WKѭӡng cung cҩSÿӗng bӝ cҧ máy chính và chân vӏWQKѭ0$1:DUWVLOa hoһc có nhӳng công ty chuyên vӅ mҧng thiӃt kӃ chân vӏt
Trên thӃ giӟi hiӋQQD\FiFSKѭѫQJSKiSPӟLÿѭӧc sӱ dөng ngày càng nhiӅu trong thiӃt kӃ thiӃt bӏ ÿҭ\FKRWjXÿӕi vӟi viӋc thiӃt kӃ thiӃt bӏ ÿҭy hiӋn nay có các SKѭѫQJSKiSPӟLQKѭVӱ dөng CFDSKѭѫQg pháp này là mӝt nhánh cӫDFѫKӑFOѭX chҩt, sӱ dөng giҧi tích sӕ và các giҧi thuұWÿӇ giҧi quyӃt và phân tích các vҩQÿӅ liên quan ÿӃn dòng chҧy qua chân vӏt PKѭѫQJWKӭKDLOjÿRYұn tӕc chҩWÿLӇm (Particle image velocimetry) pháp này sӱ dөng các máy ҧnh (camera) và máy phát quang LOOXPLQDWRUÿӇ chөp lҥi hình ҧnh cӫa chҩWÿLӇm trong dòng chҧy qua chân vӏt
Hình 1.1 - Thi͇t b͓ turboring h͟ trͫ chân v͓t
ThiӃt kӃ chân vӏt là bài toán tӕLѭXKyDÿDPөc tiêu Trong ba thұp kӹ trӣ lҥi ÿk\ÿmFyUҩt nhiӅu cách tiӃp cұn vӅ mһt tính toán tӕLѭXKyDFKkQYӏt, Mishima [7] tӕLѭXKyDKuQKKӑc cánh chân vӏt vӟi ÿLӅu kiӋn ràng buӝFOjÿLӅu kiӋn sӫi bӑt và moment xoҳn Griffin [8] phát triӇn giҧi thuұt tӕLѭXKyDSKLWX\Ӄn tính, sӱ dөng ÿLӅu kiӋn ràng buӝc vӅ sӫi bӑt cánh chân vӏt Benini [9] tӕLѭXKyDFic thông sӕ hình hӑc cánh chân vӏt sӱ dөQJFiFÿLӅu kiӋn ràng buӝc vӅ sӫi bӑt, moment xoҳn, lӵFÿҭy cӫa chân vӏt Han, Bark, Larsson, và Regnstrom [10] sӱ dөng giҧi thuұt tӕLѭXKyD OHRÿӗi (Hill Climbing) , hàm mөc tiêu là sӵ kӃt hӧp giӳa hiӋu suҩt chân vӏt và sӵ biӃQÿәLWUѭӡng áp suҩt Bertetta [11] sӱ dөng SKѭѫQJSKiS tӕLѭXKyDÿDPөc tiêu, mөc tiêu cӫa bài toán giҧm sӫi bӑt cánh chân vӏWÿӗng thӡi giҧm tiӃng ӗn phát ra tӯ hoҥW ÿӝng cӫa chân vӏt, bài toán tӕL ѭX ÿѭӧc thӵc hiӋn cho chân vӏt biӃQ Eѭӟc Berger [12] ÿӅ xuҩt sӱ dөQJKDLJLDLÿRҥn tӕLѭXhóa chân vӏWJLDLÿRҥQÿҫu tiên dӵa vào giҧi thuұt tiӃQKyDÿӇ ÿѭDUDFiFFKkQYӏt phù hӧSVDXÿy[HP[pWPӕi liên hӋ giӳa chân vӏt vӟi thân tàu ӣ JLDLÿRҥn thӭ hai Zhu [13] sӱ dөQJSKѭѫQJSKiSP{ phӓng sӕ ÿӇ xem xét mӕi quan hӋ giӳa góc nghiêng cánh chân vӏt và sӵ xâm thӵc cánh chân vӏt.
Tình hình nghiên c ӭXWURQJQѭӟ c 4 &+ѬѪ1* LÝ THUY ӂ T THI ӂ T K ӂ CHÂN V ӎ T
Lý thuy Ӄ t b ҧRWRjQÿӝQJOѭӧ ng 7
Nguyên lý làm viӋc chân vӏt dӵa trên lý thuyӃt bҧR WRjQ ÿӝQJ Oѭӧng do Rankine ÿӅ xuҩt (1865) Rankine vӟi giҧ thuyӃt vӅ OѭXFKҩWOêWѭӣng, không có sӵ tәn thҩWQăQJOѭӧng ThiӃt bӏ ÿҭ\OêWѭӣng giҧ thuyӃWOjÿƭDWKӫy lӵFÿһt vuông góc vӟLKѭӟng dòng chҧy
Hình 2.1 – 7KL͇WE͓ÿ̱\OêW˱ͧQJ
3KѭѫQJWUuQK%HUQRXOOLFKRÿӑan dòng chҧy tӯ vӏ WUt[DWUѭӟFÿƭDÿӃn mһt sát WUѭӟFÿƭD ଵ +ߩ.ܸଵ ଶ
2 (2.1) 3KѭѫQJWUuQK%HUQRXOOLFKRÿӑan dòng chҧy tӯ vӏ trí sau mһWÿƭDUDÿӃn phía xa mһt công tác: ଷ+ߩ.ܸ ଷ ଶ
Qua các phép biӃQÿәi, biӇu thӭc tính hӋ sӕ lӵFÿҭy và hiӋu suҩWPi\ÿҭy lý Wѭӣng giӡÿk\FyWKӇÿѭӧc viӃWQKѭVDX ܥ் = ܶ
1 +ඥ1 +ܥ் (2.4) 1KѭYұy, hiӋu suҩWÿҭy cӫa thiӃt bӏ OêWѭӣng càng cao khi hӋ sӕ lӵFÿҭy càng giҧPWѭѫQJӭng vӟLÿѭӡng kính (tiӃt diӋn thӫy lӵc) càng lӟn.
Lý thuy Ӄ t cánh chân v ӏ t 8
1Jѭӧc vӟi lý thuyӃt Rankine, trong cách làm này, hình hӑc cánh chân vӏt, mà thӵc chҩt là tӯ P{KuQKFiQKÿѭӧc xem xét kӻ thay vì nghiên cӭXÿӝQJOѭӧng khӕi OѭӧQJQѭӟc chҧy qua mһWÿƭD7KHRFiFKJLҧi quyӃt cӫa Froude, cánh chân vӏWÿѭӧc [pWQKѭWұp hӧp cӫDFiFÿRҥn cánh trө, liên kӃt vӟi nhau qua các mһt cҳt Mӛi mһt cҳt ngang này có hình profil cánh Mӛi mӝWÿRҥn ngҳn trích tӯ FiQKÿѭӧc gӑi là
Theo lý thuyӃt cánh dҥng này, lӵFÿҭy T và momen quay chân vӏW4ÿѭӧc tính thông qua các hӋ sӝ lӵc nâng và hӋ sӕ cҧQÿm[iFÿӏnh Ngày nay vӟi thành tӵXÿm FyWURQJOƭQKYӵc nghiên cӭu, các hӋ sӕ này dӉGjQJ[iFÿӏnh bҵng lý thuyӃt và thӵc nghiӋm ܭ ் = ܶ ߩ.݊ ଶ ܦ ସ (2.5) ܭொ = ܳ ߩ.݊ ଶ ܦ ହ (2.6)
HiӋu suҩt tính tҥi mһt cҳt có dҥng: ߟை = ܶ ܸ 2ߨ.݊.ܳ (2.7)
Lý thuy Ӄ t thi Ӄ t k Ӄ chân v ӏ t 9
Các thông s ӕ FѫEҧ n c ӫ a chân v ӏ t 9
Ĉѭӡng kính chân vӏt Ĉѭӡng kính chân vӏt (ܦ ) có giá trӏ bҵng hai lҫn bán kính chân vӏWWURQJÿy bán kính cӫa chân vӏt là giá trӏ ÿѭӧF[iFÿӏnh bӣi khoҧng cách tâm cӫ chân vӏt tӟi ÿӍnh mút cӫa cánh chân vӏWĈѭӡng kính chân vӏt là yӃu tӕ quyӃWÿӏnh lӟn nhҩWÿӃn hiӋu suҩt cӫa chân vӏt (ߟைYjVDXÿyOjWRjQEӝ hӋ thӕng truyӅn lӵc cӫa tàu Ngoҥi trӯ tàu cao tӕFÿѭӡng kính càng lӟn thì hiӋu suҩt chân vӏt càng cao 7K{QJWKѭӡng, ÿѭӡng kính bӏ giӟi hҥn bӣi mӟQQѭӟc và các phҫn phө cӫa tàu, vì vұy tӕt nhҩt là sӱ dөQJÿѭӡng kính lӟn nhҩt vӟi khe hӣ thích hӧp theo khía cҥnh hiӋu quҧ cӫa chân vӏt.[2]
%ѭӟc cӫa chân vӏt là khoҧng cách mà mӝt chân vӏt vӅ mһt lý thuyӃt (tӭc là không bӏ WUѭӧt) tiӃn trong mӝt vòng quay Mӛi bán kính cӫa mӝt cánh có thӇ có EѭӟFUăQJNKiFQKDXYjGRÿyEѭӟc chân vӏt ӣU5 WKѭӡQJÿѭӧc dùng làm giá trӏ ÿҥi diӋQEѭӟFGDQKÿӏnh) Tӹ lӋEѭӟc cӫa mӝt chân vӏWOjEѭӟc trung bình chia FKRÿѭӡng kính cӫa nó
Tӹ lӋ mһWÿƭD($5ܣ ா Τܣ ை ) là tӹ lӋ giӳa diӋn tích thӵc cӫa các cánh chân vӏt ܣ ா vӟi diӋn tích hình tròn ÿѭӧc mô tҧ bҵQJÿѭӡng kính cӫa các cánh (ܣ ை , diӋn tích quét) Trong thiӃt kӃ chân vӏt, nên chӑn giá trӏ tӕi thiӇu cӫD($5QѫLNK{QJ[ҧy ra hiӋQWѭӧng xâm thӵc bӣi vì nӃu tӹ lӋ này càng nhӓ thì khҧ QăQJ[kPWKӵc sӁ cao KѫQPһc dù hiӋu suҩt cӫa chân vӏt sӁFDRKѫQ7URQJKҫu hӃWFiFWUѭӡng hӧp, giá trӏ FKR($5ÿѭӧc coi là có thӇ chҩp nhұQÿѭӧc.[2]
Nói chung, cánh chân vӏt có thӇ ÿѭӧc sҧn xuҩt vӟi tӯ KDLÿӃn sáu cánh Sӕ Oѭӧng cánh (Z) càng ít thì hiӋu suҩt cӫa chân vӏt càng cao Tuy nhiên, ӣ khía cҥnh sӭc mҥnh, chân vӏt phҧi chӏu tҧi nһng không thӇ ÿѭӧc sҧn xuҩt chӍ vӟi hai hoһc ba
LÝ THUYӂT THIӂT Kӂ CHÂN VӎT cánh quҥW7K{QJWKѭӡng chân vӏt có tӯ bӕQÿӃQViXFiQKÿѭӧc sӱ dөng trên các tàu WKѭѫQJPҥi Hҫu hӃWFiFWjXWKѭѫQJPҥi sӱ dөng bӕn cánh
Ngoài ra, tӕFÿӝ cánh chân vӏt tӕLѭXSKө thuӝc vào sӕOѭӧng cánh quҥt Ví dө, ÿӕi vӟi cùng mӝWÿѭӡng kính, chân vӏt có sáu cánh có vòng quay tӕLѭXWKҩSKѫQ khoҧng 10% so vӟi cánh quҥWFyQăPFiQK9uOêGRGDRÿӝng, các chân vӏt có sӕOѭӧng cánh nhҩWÿӏnh có thӇÿѭӧFWUiQKWURQJFiFWUѭӡng hӧp riêng lҿÿӇ không làm phát sinh tҫn sӕ tӵ nhiên kích thích trong thân tàu hoһc kӃt cҩXWKѭӧng tҫng cӫa tàu [2]
Gi ӟ i thi ӋXFiFSKѭѫQJSKiSWKLӃ t k Ӄ chân v ӏ t 10
Chân vӏWÿѭӧc lӵa chӑn cho luұQYăQOjFKkQYӏWQKyP%:DJHQLQJHQÿk\Oj loҥi chân vӏWÿѭӧc sӱ dөng phә biӃn nhҩt ӣ Qѭӟc ta hiӋn nj\YjFNJQJOjORҥi chân vӏt ÿѭӧc công bӕ sӕ liӋu tính toán, thiӃt kӃÿҫ\ÿӫ và chi tiӃt nhҩt
Trong thӵc tӃ thiӃt kӃ hiӋn nay ӣ Qѭӟc ta các nhà thiӃt kӃWKѭӡng sӱ dөng các quy trình thiӃt kӃ ÿѭӧFÿѭDUDEӣi bӇ thӱ Taylor cӫa Hoa KǤ hoһc sӱ dөQJFiFÿӗ thӏ cӫa E.E.Papmel công bӕ tҥL/LrQ;{FNJ
LÝ THUYӂT THIӂT Kӂ CHÂN VӎT Ĉӗ thӏ ܤ െ ߜ ÿѭӧFGQJÿӇ [iFÿӏQKÿѭӡng ܦ và tӍ lӋ ܲ ܦΤ tӕLѭXWӯ công suҩt máy chính và sӕ vòng quay Giá trӏܤ ÿѭӧc tính toán theo công suҩt máy chính truyӅn ÿӃn trөc chân vӏt ܲ
1KyPÿӗ thӏ ܤ ௨ െ ߜ ÿѭӧc giӟi thiӋu ӣ tài liӋu [15] GQJÿӇ thiӃt kӃ chân vӏt thӓa mãn vӅ lӵFÿҭy Giá trӏ cӫa ܤ ௨ ÿѭӧc tính theo công suҩt ܲ Ĉӕi vӟi viӋc thiӃt kӃ chân vӏWFKRWjXKjQJWKuSKѭѫQJ SKiSÿѭӧFѭXWLrQOӵa chӑn là thiӃt kӃ theo QKyPFiFÿӗ thӏ ܤ ௨ െ ߜĈLӇm khác nhau giӳa hai cách tính chân vӏt này là này là cách tính ܤ௨, cách sӱ dөng cӫa hai dҥQJÿӗ thӏ Qj\OjQKѭQKDX&ҧKDLQKyPÿӗ thӏ ÿӅu sӱ dөQJÿѭӡng tӕLѭXߜ ௧ ÿѭӧF[iFÿӏnh bҵng công thӭc kinh nghiӋPÿѭӧc lұp bӣi van Gunsteren Ĉӕi vӟi viӋc thiӃt kӃ chân vӏWFKRFiFWjXNpRÿҭy, khi mà giá trӏ cӫa ܤ ՜ λ do giá trӏܸ ՜ 0 thì viӋc sӱ dөQJÿӗ thӏܤ െ ߜ bӏ giӟi hҥQYjGRÿyWDSKҧi chuyӇn sang sӱ dөng dҥQJÿӗ thӏߤ െ ߪ
Ngoài ra thì chúng ta còn sӱ dөQJÿӗ thӏ Papmel cho viӋc thiӃt kӃ chân vӏt tàu thӫ\WUѭӟFÿk\QKyPÿӗ thӏ này phә biӃn trong khӕLFiFQѭӟF/LrQ;{FNJĈӗ thӏ cӫD3DSPHOÿѭӧc xây dӵng dӵa trên ܭ் െ ܬ OjQKyPÿӗ thӏ sӱ dөng cho nhóm vӓ WjXWѭѫQJWӵQKѭܤ െ ߜ , ܭ ொ െ ܬ OjQKyPÿӗ thӏ sӱ dөng chRPi\WjXWѭѫQJWӵ QKѭ nhóm ܤ௨െ ߜ và tính toán dӵa vào giá trӏ ܭ ᇱᇱ FNJQJQKѭWKLӃt kӃ nhóm chân vӏt theo , sӱ dөng các giá trӏ cӫa ܤ௨, và ܤ
2.2.3 3KѭѫQJSKiSWhiӃt kӃ chân vӏt sӱ dөng ÿӗ thӏࡶ െ ࡷ ࢀ െ ࡷ ࡽ
Trong FiFÿӗ thӏ thӵc nghiӋm ÿѭӧc công bӕ bӣi các bӇ thӱ nhҵm hӛ trӧ cho viӋc lӵa chӑn chân vӏt, QKyPÿӗ thӏ ܬ െ ܭ ் െ ܭ ொ OjQKyPÿӗ thӏ ÿѭӧc lӵa chӑn phә biӃn nhҩt trong thӵc tӃ thiӃt kӃFNJQJQKѭWURQJFiFQJKLrQFӭu [14], [16], [17] Tuy
LÝ THUYӂT THIӂT Kӂ CHÂN VӎT nhiên, trong quá trình thiӃt kӃÿLӇPNKyÿӇ có thӇ sӱ dөQJÿӗ thӏ này là cҧ hai thông sӕ Ojÿѭӡng kính chân vӏt ܦvà sӕ vòng quay cӫa chân vӏt ݊ phҧLÿѭӧF[iFÿӏnh Tuy nhiên, trong thӵc tӃ thiӃt kӃ thì mӝt trong hai thông sӕ trên NK{QJÿѭӧc xác ÿӏnh tӯ ÿҫu mà ÿѭӧF[iFÿӏnh trong quá trình thiӃt kӃĈLӅXÿy làm cho quá trình thiӃt kӃ sӱ dөQJÿӗ thӏ ܬ െ ܭ் െ ܭொ là mӝt quá trình mang tính thӱÿ~QJYjVDL
Hình 2.7 – Ĉ͛ th͓ ܬ െ ܭ ் െ ܭ ொ [18] ĈӇ có thӇ thiӃt kӃ chân vӏWWKHRSKѭѫQJSKiSWUX\Ӆn thӕng sӱ dөQJÿӗ thӏ ta cҫn thӵc hiӋQFiFEѭӟc sau:
Hình 2.8 – Thi͇t k͇ chân v͓WWKHRÿ͛ th͓ ܬ െ ܭ ் െ ܭ ொ
%ѭӟc 1: dӵDYjRÿѭӡng hính dáng, YzPÿX{Lcӫa WjXÿѭӧc cung cҩp tiӃn hành ѭӟFOѭӧQJÿѭӡng kính chân vӏt EDQÿҫu
%ѭӟF[iFÿӏnh công suҩt máy chính phù hӧp và sӕ vòng quay cӫa chân vӏt
Bҧng 2.1 Bҧng giá trӏ[iFÿӏnh công suҩt máy chính
7K{QJVӕÿҫXYjR tKLӋX ĈѫQYӏ *LiWUӏ ĈѭӡQJNtQKFKkQYӏW ܦ m
Công VXҩWPi\FKtQKOӟQQKҩW MCR kW
&{QJVXҩWWUX\ӅQÿӃQWUөFFKkQYӏW ܲ kW
Theo [2], [19] lӵFÿҭy yêu cҫXÿѭӧc tính bҵng công thӭc sau: ܶ = ܴ ்
LӵFÿҭy do chân vӏWVLQKUDÿѭӧc tính bҵng công thӭc: ܶ= ߩ.݊ ଶ ܦ ସ ܭ ் (2.9) ĈLӅu kiӋn ràng buӝc vӅ lӵFÿҭy cӫa chân vӏt ܴ ் =ߩ.݊ ଶ ܦ ସ ܭ ் (1െ ݐ) (2.10) ߩ = 1000 ݇݃ ݉Τ ଷ ܸ = ܸ × (1െ ݓ)
%ѭӟc tiӃn cӫa chân vӏt ܬÿѭӧF[iFÿӏnh bҷng công thӭc: ܬ = ܸ ݊.ܦ (2.11) ՜ ݊ = ܸ ܬ.ܦ (2.12)
HӋ sӕ lӵFÿҭy ܭ ் cӫa chân vӏWÿѭӧF[iFÿӏnh bҵng công thӭc sau:
ThӃ ݊ ӣ công thӭc trên vào công thӭc tính hӋ sӕ lӵFÿҭy cӫa chân vӏt ta thu ÿѭӧc biӇu thӭc thӇ hiӋn mӕi liên hӋ giӳDEѭӟc tiӃn chân vӏt và hӋ sӕ lӵFÿҭy ܭ் = ்ܴ
Lҩ\JLDRÿLӇm cӫDÿѭӡng cong ܬ െ ܭ ் vӟLFiFÿѭӡng cong ܭ ் ӭng vӟi giá trӏ ܲ ܦΤ WUrQÿӗ thӏ VӁÿѭӡng cong hiӋu suҩt chân vӏt ӭng vӟi tӯng giá trӏ ܲ ܦΤ , ta thu ÿѭӧc hình GѭӟLÿk\ 4XDÿy[iFÿӏnh giá trӏ ܲ ܦΤ mà tҥLÿyFKkQYӏWÿҥWÿѭӧc hiӋu suҩt lӟn nhҩt
Hình 2.10 – Giá tr͓ cͯa hi u sṷt theo ܲ ܦΤ
%ѭӟc 3: tính toán chân vӏt vӟLÿѭӡng kính tӕLѭX
Bҧng 2.2 Bҧng giá trӏ[iFÿӏQKÿѭӡng kính chân vӏt tӕLѭX
7K{QJVӕÿҫXYjR tKLӋX ĈѫQYӏ *LiWUӏ
&{QJVXҩWWUX\ӅQÿӃQWUөFFKkQYӏW kW
Lҩ\JLDRÿLӇm cӫDÿѭӡng cong ܭ ொ ÿѭӧFÿѭDUDYӟLÿѭӡng cong ܭ ொ ӭng vӟi các giá trӏܲ ܦΤ WUrQÿӗ thӏ ܬ െ ܭ ் െ ܭ ொ TXDÿyWDWKXÿѭӧc giá trӏ ߟ ை WѭѫQJӭng vӟi giá trӏ ܭொ VӁ ÿѭӡng cong hiӋu suҩt chân vӏt ߟை vӟi mӛi giá trӏ ܲ ܦΤ ta lӵa chӑn chân vӏt có tӍ lӋ mà tҥLÿyKLӋu suҩt chân vӏt là lӟn nhҩt Sӱ dөQJÿLӅu kiӋn vӅ lӵc ÿҭ\OjPÿLӅu kiӋn ràng buӝFÿӇ[iFÿӏQKÿѭӧc chân vӏt phù hӧp vӟi yêu cҫu
;iFÿӏnh lҥLÿѭӡng kính chân vӏt phù hӧp vӟi máy chính và hӝp sӕ[iFÿӏnh lҥi tӍ lӋ mһWÿƭDFӫa chân vӏt
LÝ THUYӂT GIҦI THUҰT DI TRUYӄN
&+ѬѪ1* LÝ THUYӂT GIҦI THUҰT DI TRUYӄN
Gi ӟ i thi Ӌ u v Ӆ gi ҧ i thu ұ t di truy Ӆ n 19
Giҧi thuұt di truyӅn (Genetic Algorithm) là mӝt phân nhánh cӫa giҧi thuұt tiӃn hóa (Evolutionary Algorithm) – mӝt ngành cӫa khoa hӑc máy tính Theo tài liӋu [20] giҧi thuұt tiӃn hóa có thӇ chia thành các nhóm: x Giҧi thuұt di truyӅn (Genetic Algorithm – GA): dӵa vào quá trình di truyӅn trong tӵ QKLrQÿӇ cҧi tiӃn lӡi giҧi qua các thӃ hӋ bҳt nguӗn tӯ mӝt tұp các lӡi giҧLEDQÿҫu x Quy hoҥch tiӃn hóa (Evolutionary Programming – EP): dӵa vào quy luұt tiӃQKyDWuPSKѭѫQJSKiSOLrQKӧSÿӫ khҧQăQJJLҧi quyӃt trӑn vҽn mӝt bài toán tӯ mӝt lӟSFiFSKѭѫQJSKiSJLҧi quyӃWÿѭӧc mӝt sӕ phҫn cӫa bài toán x ChiӃQ Oѭӧc tiӃn hóa (Evolutionary Strategies – ES): dӵa trên mӝt sӕ chiӃQOѭӧFEDQÿҫu, tiӃQKyDÿӇ tҥo ra nhӳng chiӃQOѭӧc mӟi phù hӧp vӟLP{LWUѭӡng thӵc tӃ mӝt cách tӕt nhҩt x Lұp trình di truyӅn (Genetic Programming – GP): là mӝt kӻ thuұt lұp trình, mөc tiêu cӫa nó là sinh ra và phát triӅn mӝt cách tӵ ÿӝng các FKѭѫQJWUuQKPi\WtQKJLҧi quyӃt mӝt cách tӕLѭXPӝt vҩQÿӅ cө thӇ
Giҧi thuұt di truyӅQ FNJQJ QKѭ FiF WKXұW WRiQ ÿӅX ÿѭӧc hình thành trên mӝt quan niӋP ÿѭӧc coi là mӝt tiӅQ ÿӅ phù hӧp vӟi thӵc tӃ NKiFK TXDQ Ĉy Oj TXDQ niӋm: “Quá trình tiӃn hóa tӵ nhiên là quá trình hoàn hҧo nhҩt, hӧp lý nhҩt và tӵ nó ÿmPDQJWtQKWӕLѭX´4XiWUuQKWLӃn hóa thӇ hiӋn tính tӕLѭXӣ chӛ thӃ hӋ sau bao giӡFNJQJWӕWKѫQWKӃ hӋWUѭӟc
Giҧi thuұt tӕLѭXKyDdi truyӅn trong kӻ thuұt tӕLѭXÿѭӧc nghiên cӭu tӯ nhӳng QăP Eҧy PѭѫL Fӫa thӃ kӹ WUѭӟc Trong thӡL JLDQ Qj\ -RKQ +ROODQG ÿm WUuQK Ej\ nhӳQJ ê Wѭӣng chính vӅ SKѭѫQJ pháp trong sách Adaptation in Natural and Artificial Systems (1975), University of Michigan +ROODQGQrXFiFVѫÿӗ tính nhҵm
LÝ THUYӂT GIҦI THUҰT DI TRUYӄN phӓQJÿRiQÿһc tính cӫa thӃ hӋ tiӃp theo Nghiên cӭu vӅ giҧi thuұt di truyӅn - GA trong nhӳQJQăPEҧ\PѭѫLWiPPѭѫLÿmFyQKӳQJEѭӟc tiӃQÿiQJ kӇ
*$OjSKѭѫQJSKiSWuPNLӃm tӕLѭXQJүu nhiên bҵng cách mô phӓng theo sӵ tiӃn hóa cӫa sinh vұW7ѭWѭӣng cӫa thuұt toán di truyӅn là mô phӓng các hiӋQWѭӧng tӵ nhiên, là kӃ thӯDYjÿҩu tranh sinh tӗQĈk\FNJQJOjPӝt kӻ thuұt cӫa khoa hӑc máy tính nhҵm tìm kiӃm giҧi pháp thích hӧp cho các bài toán tӕL ѭX Wә hӧp (combinatorial optimization)
Giҧi thuұt G.A khác các thuұt toán khác ӣ nhӳQJÿһFÿLӇPQKѭVDX x Trong G.A sӱ dөng các vector thӱ, hay còn goӏ là quҫn thӇ FiFÿLӇm FKREѭӟc khӣLÿӝng thay cho dùng mӝWÿLӇm mang giá trӏ EDQÿҫu cӫa FiFSKѭѫQJSKiSNLQKÿLӇn khác x Hàm mөc tiêu chúng ta quen gӑLWURQJFiF SKѭѫQJSKiSWӕLѭXNLQK ÿLӇQ ÿyQJ YDL WUz KjP ÿiQK Jiá các lӡi giҧi theo mӭF ÿӝ thích nghi (fitness function) x G.A chӍ sӱ dөng giá trӏ cӫa hàm thích nghi (hiӇXWѭѫQJWӵ hàm mөc WLrX&iFÿLӅu kiӋQNKiFÿҥo hàm không yêu cҫu trong quá trình tìm kiӃm x Các biӃQÿѭӧFWUuQKEj\QKѭFKXӛi các biӃn nhӏ phân x Sӱ dөng cách chӑn lӵa ngүu nhiên tҥo thӃ hӋ mӟi và lai ghép chéo tӯ các thӃ hӋWUѭӟc.
Các khái ni ӋPFѫEҧ n c ӫ a gi ҧ i thu ұ t t ӕLѭXKyDGLWUX\Ӆ n 20
Giҧi thuұt di truyӅn dӵa vào quá trình tiӃn hóa trong tӵ nhiên nên các khái niӋm và thuұt ngӳ cӫDQyÿӅu có liên TXDQÿӃn di truyӅn hӑc
Trong giҧi thuұt di truyӅn, mӝt cá thӇ biӇu diӉn mӝt giҧi pháp cӫa bài toán Không giӕng vӟi các hiӋQWѭӧng trong tӵ nhiên, mӝt cá thӇ có thӇ có nhiӅu nhiӉm sҳc thӇ, ӣ ÿk\WDTXDQQLӋm mӝt cá thӇ có mӝt nhiӉm sҳc thӇ'RÿyNKiLQLӋm cá thӇ và nhiӉm sҳc thӇ (chromosome) trong giҧi thuұt di truyӅQFRLOjWѭѫQJÿѭѫQJ
LÝ THUYӂT GIҦI THUҰT DI TRUYӄN
Mӝt nhiӉm sҳc thӇ tҥo thành tӯ nhiӅu gen, mӛi gen có thӇ có các giá trӏ khác QKDXÿӇ TX\ ÿӏnh mӝt tình trҥQJQjRÿy7URQJ*$ PӝWJHQÿѭӧc coi nhѭ Pӝt phҫn tӱ trong nhiӉm sҳc thӇ
Quҫn thӇ là mӝt tұp hӧp các cá thӇ có cùng mӝt sӕ ÿһF ÿLӇP QjR ÿҩy (population) Trong giҧi thuұt di truyӅn ta quan niӋm quҫn thӇ là mӝt tұp hӧp các lӡi giҧi cӫa mӝt bài toán
Trong tӵ nhiên, quá trình chӑn lӑFYjÿҩu tranh sinh tӗQÿmOjPWKD\ÿәi các cá thӇ trong quҫn thӇ Nhӳng cá thӇ tӕWWKtFKQJKLÿѭӧc vӟLÿLӅu kiӋn sӕng thì có khҧ QăQJÿҩu tranh lӟQKѫQGRÿyFyWKӇ tӗn tҥi và sinh sҧn Các cá thӇ không thích QJKLÿѭӧc vӟLÿLrXNLӋn sӕng thì dҫn mҩWÿL'ӵa vào nguyên lý cӫa quá trình chӑn lӑFYjÿҩu tranh sinh tӗn trong tӵ nhiên – (reproduction selection), chӑn lӵa các cá
LÝ THUYӂT GIҦI THUҰT DI TRUYӄN thӇ trong G.A chính là cách chӑn các cá thӇ Fyÿӝ thích nghi tӕWÿӇ ÿѭDYjRWKӃ hӋ tiӃp theo hoһFÿӇ cho lai ghép, vӟi mөFÿtFKOjVLQKUDFiFFiWKӇ mӟi tӕWKѫQ&y nhiӅXFiFKÿӇ lӵa chӑQQKѭQJFXӕLFQJÿӅu nhҵPÿiSӭng mөc tiêu là các cá thӇ tӕt sӁ có khҧQăQJÿѭӧc chӑQFDRKѫQ
Lai ghép, hiӇXÿҫ\ÿӫ KѫQOjODLghép chéo, trong tӵ nhiên là sӵ kӃt hӧp các tình trҥng cӫa bӕ mҽ ÿӇ sinh ra thӃ hӋ con Trong giҧi thuұt di truyӅn, lai ghép (cross-RYHUÿѭӧc coi là sӵ tә hӧp lҥi các tính chҩt (thành phҫn) trong hai lӡi giҧi cha mҽQjRÿyÿӇ sinh ra mӝt lӡi giҧi mӟLPjFyÿһc tính mong muӕn là tӕWKѫQWKӃ hӋ cha mҽĈk\OjPӝt quá trình xҧy ra chӫ yӃu trong giҧi thuұt di truyӅn
Hình 3.4 – Quá trình lai ghép
LÝ THUYӂT GIҦI THUҰT DI TRUYӄN Ĉӝt biӃn Ĉӝt biӃn là mӝt sӵ biӃQÿәi tҥi mӝt (hay mӝt sӕ) gen cӫa nhiӉm sҳc thӇ ban ÿҫXÿӇ tҥo ra mӝt nhiӉm sҳc thӇ mӟLĈӝt biӃn – (mutation) có xác suҩt xҧy ra thҩp KѫQODLJKpSĈӝt biӃn có thӇ tҥo ra mӝt cá thӇ mӟi tӕWKѫQKRһc xҩXKѫQFiWKӇ ban ÿҫu Tuy nhiên trong giҧi thuұt di truyӅn thì ta luôn muӕn tҥo ra nhӳQJSKpSÿӝt biӃn cho phép cҧi thiӋn lӡi giҧi qua tӯng thӃ hӋ
Các tham s ӕ c ӫ a gi ҧ i thu ұ t di truy Ӆ n 23
.tFKWKѭӟc quҫn thӇ cho biӃt có bao nhiêu cá thӇ trong mӝt quҫn thӇ (trong mӝt thӃ hӋ) Qua các nghiên cӭXFNJQJQKѭFiFWKӱ nghiӋPÿmFKRWKҩ\NtFKWKѭӟc quҫn thӇ không nên quá lӟQFNJQJNK{QJQrQTXiEp1Ӄu có quá ít cá thӇ thì ít có khҧ QăQJWKӵc hiӋn lai giӕng và chӍ mӝt phҫn nhӓ không gian tìm kiӃPÿѭӧc dùng 1KѭYұy sӁ dӉ xҧ\UDWUѭӡng hӧp bӓ qua các lӡi giҧi tӕW1KѭQJTXiQKLӅu cá thӇ FNJQJNK{QJWӕt vì G.A sӁ chҥy chұPÿLҧQKKѭӣQJÿӃn hiӋu quҧ cӫa giҧi thuұt
Xác suҩt lai ghép cho biӃt viӋc lai ghép tҥo ra thӃ hӋ mӟL ÿѭӧc thӵc hiӋn WKѭӡQJ [X\rQ QKѭ WKӃ nào Xác suҩt lai ghép NKL ÿy NKҧ QăQJ ÿӇ mӝt cá thӇ ÿѭӧc lai ghép là NӃu không thӵc hiӋn lai ghép, con sinh ra sӁ giӕng hoàn toàn bӕ mҽ NӃXÿѭӧc lai ghép, con sinh ra sӁ có mӝt phҫn giӕng bӕ và mӝt phҫn giӕng mҽ
Xác suҩWÿӝt biӃn cho biӃt các gen cӫa nhiӉm sҳc thӇ WKD\ÿәLWKѭӡng xuyên QKѭWKӃ nào Xác suҩWÿӝt biӃn là NKLÿyNKҧ QăQJÿӇ mӛi gen cӫa mӝt nhiӉm sҳc thӇ bҩt kì bӏ ÿӝt biӃn là Toán tӱÿӝt biӃn có tác dөQJQJăQQJӯa giҧi thuұt di
LÝ THUYӂT GIҦI THUҰT DI TRUYӄN truyӅQUѫLYjRWuQKWUҥng cӵc trӏ ÿӏDSKѭѫQJWX\QKLrQQӃu thӵc hiӋQÿӝt biӃn vӟi xác suҩt quá cao sӁ biӃn giҧi thuұt di truyӅn thành giҧi thuұt tìm kiӃm ngүu nhiên
Hình 3.6 – Xác sṷWODLJKpSYjÿ͡t bi͇n
Mã hóa: mӛi gen là mӝt chuӛi nhӏ phân có sӕ Oѭӧng bite phù hӧSÿӇ mã hóa bài toán BiӃn thiӃt kӃÿѭӧc chӑn ngүu nhiên và mã hóa trong chuӛi nhӏ phân
Trong giҧi thuұt toán di truyӅn, mӛi nhiӉm sҳc thӇ biӇu diӉn mӝt lӡi giҧi theo mӝWFiFKQjRÿyPjFKӭDÿӫ các thông tin cҫn thiӃt vӅ lӡi giҧi Các nhiӉm sҳc thӇ tҥo nên mӝt quҫn thӇ, là không gian lӡi giҧi cӫa bài toán mà ta khҧo sát
Cách mã hóa nhiӉm sҳc thӇ ÿѭӧFÿiQKJLiOjPӝt trong hai yӃu tӕ quyӃWÿӏnh xây dӵng giҧi thuұt di truyӅn Tùy thuӝc vào tӯng bài toán mà ta sӁ lӵa chӑn
Các dҥng mã hóa cӫa giҧi thuұt di truyên: x Mã hóa nhӏ phân
Mã hóa nhӏ SKkQOjSKѭѫQJSKiSPmKyDQKLӉm sҳc thӇ phә biӃn nhҩt Trong mã hóa nhӏ phân, mӛi nhiӉm sҳc thӇ là mӝt chuӛi nhӏ phân, mӛi bit trong nó có thӇ biӇu diӉn mӝWÿһc tính cӫa nghiӋm
Ví dө: hai nhiӉm sҳc thӇ 1 và 2 có chiӅu dài là 16 bit
LÝ THUYӂT GIҦI THUҰT DI TRUYӄN
Mã hóa nhӏ SKkQWKѭӡQJÿѭӧc sӱ dөng trong các bài toán tӕLѭXFiFKjPPӝt biӃn hay nhiӅu biӃQ.KLÿyPӛi chuӛi nhӏ phân sӁ biӇu diӉn hàm tҥi mӝt (tұp) giá trӏ cӫa (các) biӃn NJRjLUDQyFzQÿѭӧc áp dөng trong nhiӅu loҥi bài toán khác
Mã hóa nhӏ phân tuy phә biӃQQKѭQJFyQKѭӧFÿLӇm là có thӇ tҥo ra không gian mã hóa lӟQKѫQVRYӟi không gian giá trӏ cӫa nhiӉm sҳc thӇ'RÿyYӟi nhiӅu bài toán biӇu diӉn nhӏ phân tӓ ra không hiӋu quҧ x Mã hóa hoán vӏ
Mã hóa hoán vӏ có thӇ ÿѭӧc sӱ dөng trong các bài toán liên quan ÿӃn thӭ tӵ QKѭEjLWRiQ³1JѭӡLÿLGXOӏch” hay bài toán lұp lӏch
Mã hóa hoán vӏ phù hӧp cho FiFEjLWRiQOLrQTXDQÿӃn thӭ tӵĈӕi vӟi các bài toán này, viӋc thao tác trên các nhiӉm sҳc thӇ chính là hoán vӏ các sӕ trong chuӛLÿy OjPWKD\ÿәi trình tӵ cӫa nó x Mã hóa theo giá trӏ
Mã hóa trӵc tiӃp theo giá trӏ có thӇÿѭӧc dùng trong các bài toán sӱ dөng giá trӏ phӭc tҥSQKѭWURQJVӕ thӵF7URQJÿyPӛi nhiӉm sҳc thӇ là mӝt chuӛi các giá trӏ
Các giá trӏ có thӇ là bҩt cӭ JuOLrQTXDQÿӃn bài toán, tӯ sӕ nguyên, sӕ thӵc, ký tӵ FKRÿӃQFiFÿӕLWѭӧng phӭc tҥSKѫQ
Mã hóa theo giá trӏ thѭӡQJGQJFKRFiFEjLWRiQÿһc biӋt Trong cách mã hóa Qj\WDWKѭӡng phҧi phát triӇn các toán tӱÿӝt biӃn và lai ghép phù hӧp vӟi tӯng bài toán
LÝ THUYӂT GIҦI THUҰT DI TRUYӄN x Khӣi tҥo quҫn thӇEDQÿҫu
Khӣi tҥo: chӑn ngүu nhiên mӝt sӕ Oѭӧng cá thӇ (mӛi cá thӇ có n-gene, mӛi JHQHÿҥi diӋn cho mӝt yêu cҫu cӫa lӡi giҧi) Tұp hӧp tҩt cҧ các cá thӇ gӑi là quҫn thӇ
Khӣi tҥo quҫn thӇ EDQÿҫXOjEѭӟFÿҫu tiên trong giҧi thuұt di truyӅn Thông WKѭӡQJÿӇ khӣi tҥo quҫn thӇ trong bài toán tӕLѭXWDWҥo ra mӝt cách ngүu nhiên các lӡi giҧi có thӇ WKѭӡng là các lӡi giҧi thӓa mãn ràng buӝc cӫDEjLWRiQQKѭQJFKѭD biӃWOjÿҥLOѭӧng cҫn tӕLѭXÿmOjWӕLѭXKD\FKѭD7\YjRWӯng bài toán cө thӇ các SKѭѫQJSKiSNKӣi tҥo sӁ khác nhau
ChҩWOѭӧng cӫa quҫn thӇ EDQÿҫu càng tӕt thì lӡi giҧi mà giҧi thuұt di truyӅn ÿѭDUDFjQJWӕt x +jPWtQKÿӝ thích nghi (Hàm mөc tiêu)
Theo các nghiên cӭu và thӱ nghiӋm cӫa nhiӅu nhà nghiên cӭu vӅ giҧi thuұt di truyӅQWKuKjPWtQKÿӝ thích nghi là mӝt trong hai yӃu tӕ quan trӑng nhҩt quyӃWÿӏnh sӵ thành công hay thҩt bҥi cӫa G.A
Hàm thích nghi hay có thӇ gӑi là hàm mөc tiêu ÿѭӧc xây dӵng sao cho giá trӏ cӫa nó phҧi phҧn ánh mӭFÿӝ phù hӧp cӫa các thӇ trong viӋFÿiSӭng yêu cҫu cӫa bài toán x &iFEѭӟc cӫa giҧi thuұt di truyӅQQKѭWKӇ hiӋn tiӃn hóa:
Gi ӟ i thi Ӌ u chung 29
Qua FiFSKѭѫQJSKiSWKLӃt kӃ chân vӏt sӱ dөng ÿӗ thӏ thӵc nghiӋm ÿѭӧc trình bày ӣ trên ta thҩy viӋc thӵc hiӋQWKHRSKѭѫQJSKiSQj\SKӭc tҥp ViӋc lӵa chӑn các thông sӕ QKѭ ÿѭӡng kính chân vӏt, tӍ lӋ mһW ÿƭD ÿӇ bҳW ÿҫu giҧi thuұt yêu cҫu ӣ QJѭӡi thiӃt kӃ kinh nghiӋm, kӻQăQJWURQJYLӋc thiӃt kӃ chân vӏt G.A vӟi lӧi thӃ là SKѭѫQJSKiS tìm kiӃm giҧLSKiSÿD Pөc tiêu, có khҧ QăQJWuPNLӃm các lӡi giҧi trong mӝt không gian rӝng mӝt cách nhanh chóng có thӇ hӛ trӧ cho bài toán thiӃt kӃ chân vӏt
Do các thông sӕ FѫEҧn sӱ dөQJÿӇ tính toán chân vӏt chӍ cҫQWKD\ÿәi mӝt Oѭӧng nhӓ là kӃt quҧ tính toán có thӇWKD\ÿәLGRÿyNKҧQăQJӭng dөng G.A vào bài toán là hoàn toàn khҧ thi (ví dөĈѭӡng kính chân vӏt ܦ , hay tӍ sӕ ܲ ܦΤ chӍ cҫn WKD\ÿәi mӝWOѭӧng nhӓ trong thiӃt kӃ có thӇ cҧi thiӋn lӵFÿҭ\FNJQJQKѭKLӋu suҩt cӫa chân vӏt) Vӟi các chân vӏt cӫDWjXNpRÿҭy, các dҥng tàu này yêu cҫu lӵc tҥo ra trên móc kéo là lӟn nhҩt khi tàu hoҥWÿӝng ӣ vұn tӕc cӕ ÿӏnh thì viӋc lӵa chӑn sӕ YzQJTXD\FNJQJQKѭFiFWK{QJVӕ khác cӫa chân vӏt trӣ QrQNKyNKăQWKu*$Qәi bұt vӟi khҧQăQJOӵa chӑn ngүu nhiên cӫa mình sӁ giҧi quyӃWÿѭӧc vҩQÿӅÿy Ĉӕi vӟi các tàu cҫn thiӃt kӃ hoán cҧi, thiӃt kӃ mӟi chân vӏt sau mӝt thӡi gian hoҥWÿӝng thì thӡi gian tӯ lúc thiӃt kӃ, hoán cҧi, chӃ tҥRÿӃn lúc bàn giao sҧn phҭm yêu cҫu nhanh chóng thì G.A có thӇÿѭDUDFiFOӵa chӑn chân vӏt phù hӧp mӟi phù hӧp vӟi tàu hoһc ÿӅ xuҩt các mүu chân vӏt có sҹn mӝt cách nhanh chóng.
Hàm m ө c tiêu 29
ThiӃt kӃ chân vӏt là bài toán tӕLѭXKyDÿDPөc tiêu, các mөc tiêu cӫa bài toán thiӃt kӃ chân vӏt bao gӗm hiӋu suҩt chân vӏWÿҥt giá trӏ lӟn nhҩt, chân vӏt phҧi thӓa mãn yêu cҫu vӅ lӵc cҧn tҥi mӝt vұn tӕc cӕ ÿӏQK ÿӗng thӡi công suҩt máy chính
XÂY DӴNG HÀM MӨ&7,::52Ọ42::&ẩ&Ĉ,ӄU KIӊN RÀNG BUӜC
NK{QJYѭӧt quá giӟi hҥn cho phépÿѭӡng kính chân vӏt thӓa mãn theo bӕ trí cӫa tàu, sӕ vòng quay chân vӏt phù hӧp vӟi hӝp sӕ có thӇWuPÿѭӧc, FiFÿLӅu kiӋn vӅ sӫi bӑt…
Ta có thӇ chuyӇn hàm mөc tiêu thành mӝt hàm vô thӭ nguyên, hàm sӕ ÿyOj tәng hӧp các các mөFWLrXÿѭӧc nêu ӣ trên Do trong thӵc tӃÿ{LO~FYLӋc tìm hàm vô thӭ nguyên cho mӝWEjLWRiQÿ{LNKLOjNKy trong khi thӡi gian cho phép thì có giӟi hҥn ÿӇ Yѭӧt qua viӋc tìm mӝt hàm mөc tiêu vô thӭ nguyên ta có thӇ sӱ dөng SKѭѫQJSKiSWtQKÿLӇPÿӇ có thӇ thiӃt lұp hàm mөFWLrX&iFÿLӇm sӕ ÿѭӧc xây dӵQJÿѭӧc xây dӵa trên mӝWFѫFKӃWtQKÿLӇm phù hӧSYjÿѭӧFÿѭDWKrPFiFÿLӇm cӝng (bias) ÿӇ phù hӧp vӟi mөc tiêu riêng cӫa bài toán
Vӟi bài toán thiӃt kӃ chân vӏt, ta ÿѭDUDFiFKWLӃp cұQÿѫQJLҧQKѫQYӟi viӋc xem xét hàm mөc tiêu dӵa trên ba mөc tiêu chính là: x HiӋu suҩt cao nhҩt x ĈLӅu kiӋn lӵFÿҭy chân vӏt phù hӧp vӟi sӭc cҧn tҥi vұn tӕc cӕÿӏnh x Công suҩt cҩp tӟi trөc chân vӏt nhӓKѫQF{QJVXҩt máy chính
Vӟi hàm mөc tiêu vӅ lӵFÿҭy ta xem xét lӵFÿҭy cӫa chân vӏWÿѭDUDÿmWKӓa PmQÿѭӧc lӵFÿҭy yêu cҫu cӫDWjXKD\FKѭD
LӵFÿҭy yêu cҫu cӫa chân vӏWÿѭӧc tính theo công thӭc sau: ܶ= ܴ ்
LӵFÿҭy cӫa mӝt chân vӏWÿѭӧc tính theo công thӭc: ܶ = ߩ.݊ ଶ ܦ ସ ܭ ் (݇ܰ) (4.2) ݂(ܶ) =ܶ ܶ ՜ ൝ܶ ܶ ՜ ݂(ܶ) = 1 ܶ ܲ ՜ ݃(ܲ ) = ܲ ܲ (4.7)
Vӟi hiӋu suҩt chân vӏt, do hiӋu suҩt chân vӏt luôn nhӓ KѫQQrQWDWtQKWRiQ ÿLӇm sӕ cho mөc tiêu này dӵa vào giá trӏ cӫa chính nó, tKHRÿyJLiWUӏ cӫa hiӋu suҩt FjQJFDRWKuFjQJÿҥt yêu cҫu ݄(ߟ ை ) =ߟ ை (4.8)
Tәng sӕ ÿLӇPÿҥWÿѭӧt tӯ ba hàm mөFWLrXWUrQÿѭӧFGQJOjPÿLӇm sӕ ÿӇ xem xét lӵa chӑn chân vӏt phù hӧp ݕ =݂(ܶ) +݃(ܲ ) +݄(ߟ ை ) (4.9)
Trong nghiên cӭu này NK{QJWăQJÿLӇm cho mөc tiêu vӅ lӵFÿҭy khi ܶ ܶ FNJQJQKѭNK{QJWăQJÿLӇm cӫa mөc tiêu vӅ công suҩt truyӅn khi ܲ ܲ YuÿLӅu ÿyVӁ dүQÿӃn viӋc giá trӏ hiӋu suҩt cӫa chân vӏt không cao và mӝt trong hai mөc tiêu vӅ lӵFÿҭy và công suҩt sӁYѭӧt quá mөc tiêu còn lҥi dүn tӟi viӋc hàm mөc tiêu vүQÿҥt giá trӏ cao ӣ mӝt giá trӏ PjNK{QJÿҥt ӣ hai giá trӏ còn lҥi
Tәng giá trӏ cӫa hàm mөFWLrXѭXWLrQFKkQYӏt thӓa mãn ÿLӅu kiӋn vӅ lӵFÿҭy và công suҩt cҫn thiӃt ӣ trөc chân vӏWYjÿҥt hiӋu suҩt cao nhҩt
XÂY DӴNG HÀM MӨ&7,::52Ọ42::&ẩ&Ĉ,ӄU KIӊN RÀNG BUӜC
Qua hàm mөFWLrXÿѭӧc trình bày ӣ trên ta thҩy hai mөc tiêu vӅ lӵFÿҭy và công suҩt liên hӋ vӟi hai hӋ sӕܭ ் ,ܭ ொ và các thông sӕ khác cӫa chân vӏt
HӋ sӕ moment ܭொ là hàm sӕ cӫa các thông sӕ: ܭொ = ܿ ௦,௧,௨,௩ ொ ௦,௧,௨,௩
(ܬ) ௌ (ܲ ܦΤ ) ் (ܣாΤܣை) ௨ (ܼ) ௩ (4.11) ĈӇ thuұn lӧi cho viӋc tính toán các hàm mөc tiêu ta lӵa chӑn bӝ thông sӕ sau ÿk\ÿӇ tҥo thành các cá thӇ cӫa giҧi thuұt G.A ܣ ா Τܣ ை : TӍ lӋ mһWÿƭDFӫa chân vӏt ܲ ܦΤ : TӍ lӋEѭӟc vӫa chân vӏt ܼ: Sӕ cánh cӫa chân vӏt ܦ Ĉѭӡng kính chân vӏt (m) ݊: Sӕ vòng cӫa chân vӏt (rps)
Do giá trӏ cӫa ܬ ÿѭӧc tính thông qua các giá trӏ vӯa nêu nên ta không thêm thông sӕ này vào bӝ sӕEDQÿҫu
XÂY DӴNG HÀM MӨ&7,::52Ọ42::&ẩ&Ĉ,ӄU KIӊN RÀNG BUӜC
Hình 4.1 – G.A h͟ trͫ quá trình thi͇t k͇ chân v͓t
Có nhiӅXSKѭѫQJSKiSÿӇ kӃt thúc giҧi thuұt WURQJÿyFyKDLSKѭѫQJSKiS phә biӃQ3KѭѫQJSKiS thӭ nhҩt là sӱ dөng vòng lһp vô tұn (vòng lһp while), giҧi thuұt sӁ kӃt thúc khi kӃt quҧ ÿӅ xuҩt thӓa mãn các yêu cҫX ÿѭӧF ÿӅ ra cӫa bài toán
3KѭѫQJSKiS thӭ hai là giӟi hҥn sӕ vòng lһp là mӝt sӕ cӕ ÿӏnh, giҧi thuұt sӁ hoҥt ÿӝng ÿӃQNKLÿҥt sӕ vòng lһp yêu cҫu thì sӁ kӃt thúc, kӃt quҧWKXÿѭӧFVDXÿyÿѭӧc xem là kӃt quҧ tӕt nhҩt do giҧi thuұWÿӅ xuҩt
Trong nghiên cӭu này, ÿӅ tài sӱ dөQJSKѭѫQJSKiS thӭ hai, vӟi mөc tiêu là sau khi giҧi thuұWÿҥWÿѭӧc mӝt sӕ vòng lһp cӕÿӏnh ta sӁ tiӃn hành xem xét kӃt quҧ, nӃu cҫn thiӃt sӁ ÿLӅu chӍnh hàm mөFWLrXYjFiFFѫFKӃÿӇ giҧi thuұt chҥy hiӋu quҧ KѫQ
YjFNJQJÿӇ có thӇ tiӃt kiӋm bӝ nhӟKѫQPi\WtQK
Chӑn cách mã hóa cho các gen cӫa giҧi thuұt di truyӅn bҵng cách sӱ dөng các giá trӏ thӵc cӫa các yӃu tӕ tҥo nên chân vӏt
XÂY DӴNG HÀM MӨ&7,::52Ọ42::&ẩ&Ĉ,ӄU KIӊN RÀNG BUӜC
7KHRÿӗ thӏ trên ta sӁ lҫQOѭӧt thӵc hiӋQFiFEѭӟc:
1 Vӟi các mүu chân vӏWÿѭӧc thu thұp tӯ FiFWjXFRQWDLQHUÿmÿѭӧc thӵc hiӋn trong thӵc tӃ và các mүu chân vӏWÿѭӧc tҥo ra tӯFiFÿLӅu kiӋn xác ÿӏnh ta tҥo thành mӝt tұp hӧp các mүu chân vӏWEDQÿҫu
2 Tӯ tұp hӧp các mүu chân vӏWÿѭӧc nêu trên ta tiӃn hành lҩy các thông sӕ cҫn thiӃt ÿӇ tҥo nên tұp hӧp thông sӕ FѫEҧn cӫa chân vӏt phù hӧp vӟi giҧi thuұt Yj[HPÿk\OjTXҫn thӇÿҫu tiên (thӃ hӋ thӭ nhҩt)
3 Vӟi quҫn thӇÿѭӧc thành lұp ӣ Eѭӟc 2 ta tiӃn hành tính toán các hӋ sӕ lӵFÿҭy và moment cӫa chân vӏt
4 TiӃn hành tính toán các giá trӏ cҫn thiӃWÿӇ xây dӵng hàm mөc tiêu
5 Tính giá trӏ cӫa hàm mөc tiêu
6 Tӯ tұp hӧp các giá trӏ cӫa hàm mөc tiêu tiӃn hành lӵa chӑn các cá thӇ TXiWUuQKODLJKpSYjÿӝt biӃn, vӟi nhӳng cá thӇ tӕt nhҩWWDÿѭDYjRWұp các mүu chân vӏWѭXW~Yӟi các cá thӇ còn lҥi ta tiӃn hành lӵa chӑn các cá thӇFyÿӝ phù hӧSFDRÿӇ tiӃQKjQKODLJKpSYjÿӝt biӃn
7 Vӟi các cá thӇѭXW~ODLJKpSYjÿӝt biӃn ta tұp hӧp thành mӝt quҫn thӇ mӟi rӗi quay lҥLEѭӟc 2 Lúc này thӃ hӋ mӟi là thӃ hӋ thӭ 2
8 Lһp lҥLFiFEѭӟFWUrQ FKRÿӃn thӃ hӋ giӟi hҥQVDXÿyÿѭDUDJLi WUӏ chân vӏt phù hӧp vӟi hàm mөc tiêu nhҩt
9 Xem xét liӋu cá thӇ này có phù hӧp vӟi các yêu cҫu vӅ lӵFÿҭy chân vӏt và công suҩt truyӅQÿӃn trөc chân vӏt không NӃu phù hӧp thì quá trình kӃt thúc và xuҩt kӃt quҧ NӃu không thӓa thì quay lҥi tӯÿҫu
Bҧng 4.1 BҧQJVRViQKÿLӇm khác nhau giӳa hai quy trình thiӃt kӃ
%ҧQJVRViQKWKLӃWNӃFKkQYӏWVӱGөQJÿӗWKӏ Kt-Kq và WKLӃWNӃFKkQYӏWYӟLVӵKӛWUӧFӫD
Quy trình 3KѭѫQJSKiSVӱGөQJÿӗWKӏ Kt-
7KLӃWNӃFKkQYӏWYӟLVӵKӛWUӧFӫD
JLҧLWKXұWGLWUX\ӅQ ѬӟFWtQK ÿѭӡQJNtQK
FKkQYӏW ĈѭӡQJNtQKFKkQYӏWÿѭӧFѭӟF OѭӧQJGӵDWKHRNLQKQJKLӋPFӫD QJѭӡLWKLӃWNӃ ĈѭӡQJNtQKFKkQYӏWÿѭӧFOӵDFKӑQQJүXQKLrQWURQJPӝWNKRҧQJPRQJPXӕQ
XÂY DӴNG HÀM MӨ&7,::52Ọ42::&ẩ&Ĉ,ӄU KIӊN RÀNG BUӜC
FiQKFKkQYӏW 6ӕFiQKFKkQYӏWÿѭӧFOӵDFKӑQ
6ӕFiQKFKkQYӏWÿѭӧFOӵDFKӑQQJүX QKLrQWӯ- 5 cánh
PһWÿƭD 7ӍOӋPһWÿƭDÿѭӧFJLӟLKҥQEҵQJ
*LӟLKҥQGѭӟLFӫDWӍOӋPһWÿƭDÿѭӧF JLӟLKҥQEӣLF{QJWKӭF.HOOHUJLӟL KҥQWUrQOj
7ӍOӋEѭӟFÿѭӧFOӵDFKӑQVDRFKR KLӋXVXҩWFKkQYӏWOӟQQKҩWFKkQYӏW FyOӵFÿҭ\SKKӧS\rXFҫXF{QJ VXҩWPi\FKtQKQKӓQKҩW7ӯÿk\WD FyWKӇ[iFÿӏQKÿѭӧFVӕYzQJTXD\
7ӍOӋEѭӟFÿѭӧFOӵDFKӑQQJүXQKLrQ WURQJJLӟLKҥQWӯa
0i\FKtQKYjKӝSVӕÿѭӧFOӵD FKӑQVDRFKRFyF{QJVXҩWWKӓD PmQ\rXFҫXYӅOӵFÿҭ\YjFyVӕ YzQJTXD\FiQKFKkQYӏWSKKӧS YӟLVӕYzQJTXD\OêWKX\ӃW
0i\FKtQKYjKӝSVӕFyWKӇÿѭӧFOӵD FKӑQWUѭӟFQӃXNK{QJWKӇOӵDFKӑQ VӕYzQJTXD\FӫDFKkQYӏWFyWKӇFKR VӕYzQJTXD\QҵPWURQJPӝWNKRҧQ [iFÿӏQK
6DXNKLFyPi\FKtQKYjKӝSVӕ FKtQKWKӭFWDWLӃQKjQKNLӇP QJKLӋPOҥLFiFWK{QJVӕFӫDFKkQ YӏWVDRFKRFKkQYӏWÿӇÿҧPEҧR FKkQYӏWÿѭӧFWKLӃWNӃWKӓDPmQFiF
&KkQYӏWÿѭӧFÿӅ[XҩWQӃXWKӓDPmQ
\rXFҫXFӫDUjQJEXӝFYӅOӵFÿҭ\YjPRPHQW[RҳQWKuVӁWKӓDPmQFiF\rXFҫXNKiFNK{QJFҫQSKҧLNLӇPWUDOҥL1ӃXFKkQYӏWNK{QJWKӓDPmQFiFUjQJEXӝFWUrQWKuEҳWEXӝFSKҧL[HP[pWOҥLFiFJLiWUӏUjQJEXӝFFӫDEjL toán
ĈLӅ u ki Ӌ n ràng bu ӝ c 35 &+ѬѪ1* K ӂ T QU Ҧ VÀ K ӂ T LU Ұ N
Theo [20] viӋc giӟi hҥn miӅn nghiӋm cӫa bài toán sӁ giúp cho giҧi thuұWÿҥt hiӋu quҧ FDRKѫQ1JKLrQFӭu thӵc hiӋn tính toán các giӟi hҥn cho các thông sӕ ÿѭӧc chӑQÿӇ tҥo ra cá thӇ ViӋFÿһt các giӟi hҥQOjÿһFWUѭQJULrQJFӫa các bài toán thiӃt kӃ chân vӏt Ĉѭӡng kính chân vӏt Ĉѭӡng kính chân vӏt là thông sӕ quan trӑng quyӃWÿӏnh lӵFÿҭy và moment xoҳQFNJQJQKѭWӍ lӋ sӫi bӑt cӫa chân vӏt Giá trӏ ràng buӝc vӅÿѭӡng kính chân vӏt có thӇ WKXÿѭӧc bҵng cách sӱ dөng bҧng vӁ tuyӃn hình, bӕ trí chung và sӱ dөng các tính toán kinh nghiӋPÿѭӧc nêu ra ӣ KuQKGѭӟLÿk\[14]
XÂY DӴNG HÀM MӨ&7,::52Ọ42::&ẩ&Ĉ,ӄU KIӊN RÀNG BUӜC ܽ ܦΤ = 0.1; ܾ ܦΤ = 0.15; ܿ ܦΤ = 0.1;݀ ܦΤ = 0.04 (4.12)
Hình 4.2 – Kho̫ng cách cͯa chân v͓WYjYzPÿX{LWjX
Vӟi bҧng vӁ tuyӃn hình và bӕ trí FKXQJÿѭӧc cung cҩp, thӵc hiӋn tính toán theo các công thӭc trên WD [iF ÿӏQK ÿѭӧc giӟi hҥn cӫD ÿѭӡng kính chân vӏt là: 1,6݉ ܦ 1,8݉
Theo tài liӋu tham khҧo [18] thì giӟi hҥn cӫa tӍ lӋ mһWÿƭD là 0,3 ܣாΤܣை 1,05
Tuy nhiên theo [2], [9], [23] ta có thӇ giӟi hҥn giá trӏ giá trӏ cӫa tӍ lӋ mһWÿƭD ܣ ா Τܣ ை bҵng cách sӱ dөng công thӭc Keller ܣ ா ܣ ை 0,1 + (1,3 + 0,3 ×ܼ) ×ܶ ܦ ଶ × ( +ߩ×݃×݄ െ ௩ ) ൗ = 0,5
Theo [18] thì giӟi hҥn giá trӏ cӫa ti lӋEѭӟc là 0,5 ܲ ܦΤ 1,4
Theo [18] thì sӕ cánh chân vӏt là tӯ 2~7 cánh, tuy nhiên trong thӵc tӃ thì sӕ cánh chân vӏt cӫa tàu vұn tҧi WKѭӡng tӯ 3~5 cánh [2]Ĉk\FNJQJ là sӕ cánh chân vӏt phә biӃn vӟi các dòng tàu vұn tҧi thҩp tӕc ÿDQJKRҥWÿӝng ӣWURQJQѭӟc
XÂY DӴNG HÀM MӨ&7,::52Ọ42::&ẩ&Ĉ,ӄU KIӊN RÀNG BUӜC
Trong thӵc tӃ, sӕ vòng quay chân vӏWÿѭӧc quyӃWÿӏnh bӣi sӕ vòng quay cӫa máy chính và tӍ sӕ truyӅn cӫa hӝp sӕ [9] Trong nghiên cӭu này, sӕ vòng quay cӫa chân vӏWÿѭӧc thiӃt lұp trong mӝt dãy vòng quay phә biӃn nhҵPÿDGҥng sӵ lӵa chӑn nghiӋm cӫa bài toán thiӃt kӃ và hӝp sӕ
Sӕ vòng quay chân vӏt cӫa tàu vұn tҧi thҩp tӕc chҥy sông là khoҧng ~ 300 vòng/ phút, dӵDYjRÿyWDWKLӃt lұp giӟi hҥn cho sӕ vòng quay chân vӏt tӯ khoҧng:
270 ݒò݊݃ ݄úݐΤ ݊ 330 ݒò݊݃ ݄úݐΤ 4X\ ÿәi sӕ YzQJ TXD\ WѭѫQJ ÿѭѫQJ cӫa chân vӏt sang sӕ YzQJ WUrQ JLk\ WD ÿѭӧc 4,5ݒò݊݃ ݃݅âݕΤ ݊ 5,5 ݒò݊݃ ݃݅âݕΤ
Giӟi thiӋu SKѭѫQJSKiS[k\Gӵng các cá thӇ cho bài toán tӕLѭXKyDFKkQ vӏt sӱ dөng giҧi thuұt di truyӅn
Vӟi cách thiӃt lұp cá thӇ và các ràng buӝc vӅ giá trӏ ÿѭӧc nêu ra ӣ trên ta tiӃn hành xây dӵng các cá thӇ Mӛi cá thӇ bao gӗPQăP gen, mӛLJHQÿҥi diӋn cho mӝt giá trӏ cӫa tӍ lӋ mһWÿƭDWӍ lӋEѭӟc, sӕ cánh chân vӏWÿѭӡng kính chân vӏt và sӕ vòng quay cӫa chân vӏt Giá trӏ cӫa các gen ÿѭӧc lӵa chӑn ngүu nhiên trong khoҧng giӟi hҥn cӫDFiFÿLӅu kiӋn ràng buӝc, các cá thӇ sӁ có giá trӏÿӃn sau dҩu phân cách thұp phân bӕn chӳ sӕ
Giá trӏ cӫDÿѭӡng kính chân vӏt sӁ ÿѭӧc lӵa chӑn trong khoҧng giӟi hҥn tӯ
1,PÿӃn 1,8m Giá trӏ ÿyFyWKӇ là 1,6732m
Giá trӏ cӫa tӍ lӋ mһWÿƭDÿѭӧc thiӃt lұp trong khoҧng tӯÿӃQGRÿyJLi trӏ có thӇ là 0,8234
Giá trӏ cӫa tӍ lӋEѭӟFÿѭӧc giӟi hҥn trong khoҧng tӯÿӃn 1,4 nên có thӇÿҥt giá trӏ ngүu nhiên là 0,9536
Giá trӏ cӫa sӕ vòng quay cánh chân vӏWÿѭӧc giӟi hҥn tӯ 4,5 vòng/ giây ÿӃn 5,5 vòng/ giây GRÿyJLiWrӏ này có thӇ là 4,7892
Giá trӏ cӫa sӕ cánh chân vӏWWKHRQKѭWURQJÿLӅu kiӋn trên thì có thӇ là 3,4 hoһc
5 cánh Giá trӏ cӫa sӕ cánh chân vӏt phҧi là sӕ chҹQ GR ÿy JLi WUӏ này có thӇ là 4,0000
XÂY DӴNG HÀM MӨ&7,::52Ọ42::&ẩ&Ĉ,ӄU KIӊN RÀNG BUӜC
Giá trӏ cӫa mӝt cá thӇ trong quҫn thӇ là: ܣாΤܣை ܲ ܦΤ Z ܦ ݊
Hình 4.3 – M͡t cá th͋ cͯa qu̯n th͋ chân v͓t
3KѭѫQJSKiSODLJKpSFiFFiWKӇ trong quҫn thӇ
3KѭѫQJSKiSODLJKpSÿѫQÿLӇPÿѭӧc lӵa chӑQÿӇ lai ghép các cá thӇ trong quҫn thӇ7KHRÿyKDLFiWKӇÿѭӧc lӵa chӑQÿӇ tiӃn hành lai ghép sӁÿѭӧc lӵa chӑn mӝt gen bҩt kì ÿӇ lai ghép
VӟLKDLJHQÿѭӧc lӵa chӑn, ta lҫQOѭӧt chӑn mӝWÿLӇm bҩWNuWUrQÿRҥQJHQÿӇ WUDRÿәi cho nhau Trên mӛi gen ta lӵa chӑn giá trӏ lai ghép tong phҥm vi bӕn sӕ sau dҩu phân cách thұp phân, trӯWUѭӡng hӧp vӟi giá trӏ sӕ cánh chân vӏWWKuWDWUDRÿәi trӵc tiӃp các gen cho các cá thӇ lai ghép
Hai cá thӇÿѭӧc lӵDFKRQÿӇ lai ghép lҫQOѭӧt là: ܣாΤܣை ܲ ܦΤ Z ܦ ݊
Hình 4.4 – Giá tr͓ cͯa hai cá th͋ WU˱ͣc lai ghép
Giҧ VѭJiá trӏ ÿѭӧc lӵa chӑQÿӇ tiӃn hành lai ghép là ܦ, vӏ WUtODLJKpSÿѭӧc lӵa chӑn ngҫu nhiên là vi trí thӭ nhҩt sau dҩu phân cách thұp phân Hai giá trӏ “7” và “6” sӁ ÿѭӧFWUDRÿәi cho nhau Giá trӏ cӫa các gen sau quá trình lai ghép lҫQOѭӧt là “1,6253” và “1,7732” ܣ ா Τܣ ை ܲ ܦΤ Z ܦ ݊
XÂY DӴNG HÀM MӨ&7,::52Ọ42::&ẩ&Ĉ,ӄU KIӊN RÀNG BUӜC ܣாΤܣை ܲ ܦΤ Z ܦ ݊
Hình 4.5 – Giá tr͓ cͯa hai cá th͋ sau lai ghép
3KѭѫQJSKiSÿӝt biӃn các cá thӇ trong quҫn thӇ
Các cá thӇ trong quҫn thӇ ÿѭӧc lӵa chӑQÿӇ tiӃQKjQKTXiWUuQKÿӝt biӃn sӁ ÿѭӧc lӵa chӑn ngҫu nhiên mӝt gen ÿӇ tiӃQKjQKÿӝt biӃn Giá trӏ ÿӝt biӃQÿѭӧc lӵa chӑn ngүu nhiên và nҵm trong phҥm vi ràng buӝc cӫDJHQÿy
Ví dө: vӟi mӝt cá thӇÿѭӧc lӵa chӑQÿӇÿӝt biӃn ܣாΤܣை ܲ ܦΤ Z ܦ ݊
Hình 4.6 – Giá tr͓ cͯa hai cá th͋ WU˱ͣFÿ͡t bi͇n
Giҧ sӱ giá trӏ cӫa tӍ lӋ mһWÿƭDܣாΤܣை ÿѭӧc lӵa chӑQÿӇÿӝt biӃn, tӯ giá trӏ ràng buӝFÿѭӧc xác ӣ phҫQWUѭӟc, giá trӏ cӫa tӍ lӋ mһWÿƭDQҵm trong khoҧng [0,5 ~ 1,05] Giá trӏÿӝt biӃQÿѭӧc lӵa chӑn ngүu nhiên tӯ mӝt giá trӏ nҵm trong khoҧng trên ܣ ா Τܣ ை ܲ ܦΤ Z ܦ ݊
Hình 4.7 – Giá tr͓ cͯa hai cá th͋ VDXÿ͡t bi͇n
Sӭc cҧn cӫa tàu và công suҩt truyӅQÿӃn trөc chân vӏt
7KHRFiFÿLӅu kiӋQÿmÿѭӧc tính toán ӣ phҫn 2 ta thiӃt lұp các ràng buӝc cho bài toán chân vӏt: ܶ= ்ܴ
1KѭYұ\ÿLӅu kiӋQÿӇ chân vӏWÿҥt yêu cҫu vӅ lӵFÿҭy là: ܶ 45.19 ݇ܰ
KӂT QUҦ VÀ KӂT LUҰN ĈLӅu kiӋQ ÿӇ chân vӏW ÿҥt yêu cҫu vӅ công suҩt truyӅn tӟi hӋ trөc là: ܲ
5.1 Sӱ dөQJÿӗ thӏࡶ െ ࡷࢀ െ ࡷࡽ thiӃt kӃ chân vӏt tàu container
Thӵc hiӋn giҧi thuұWÿѭӧc nêu ra ӣWUrQÿӇ tính toán thông sӕFѫEҧn cho chân vӏt cho mӝt mүu tàu cӕÿӏnh, sӱ dөng kӃt quҧWtQKWRiQÿӇ só sánh vӟi chân vӏWÿѭӧc ÿӅ xuҩt bӣi giҧi thuұt di truyӅn ӣ phҫn sau cӫa luұQYăQ
Bҧng 5.1 Giá trӏ ÿҫu vào cӫa tàu mүu
7K{QJVӕÿҫXYjRWjXPүX tKLӋX ĈѫQYӏ *LiWUӏ
%ѭӟc 1: dӵDYjRÿѭӡQJKtQKGiQJWjXYjYzPÿX{LWjXWӯ bӕ WUtFKXQJÿѭӧc cung cҩSѭӟFOѭѫQJÿѭӡng kính chân vӏt: ܦ~1,7 (݉)
Tính toán hӋ sӕ dòng theo và dòng hút cho tàu:
Theo các tài liӋu [14], [16], [17] hӋ sӕ dòng theo có thӇ sӱ dөng ÿѭӧc tính công thӭc do 6FKRHQKHUUÿӅ nghӏÿk\OjF{QJWKӭc phù hӧp cho các dòng tàu hiӋn ÿҥi: ݓ = 0,1 + 4,5 × ܥ ×ܥ× (ܤ ܮΤ )
Sӱ dөng các thông sӕ cӫDWjXÿѭӧFÿѭDYjR
Sӱ dөng công thӭc tính hӋ sӕ lӵc hút cho tàu nӝLÿLD[16],[14]: ݐ = 0,8 ×ݓ × (1 + 0,25 ×ݓ) (5.2)
Sӱ dөng các thông sӕ cӫDWjXÿѭӧFÿѭDYjR ݐ= 0,8 × 0,2037 × (1 + 0,25 × 0,2037) = 0,1713
%ѭӟF;iFÿӏnh công suҩt máy chính và sӕ vòng quay cӫa chân vӏt
VӟLÿѭӡng cong sӭc cҧQWjXÿѭӧc cung cҩp tӯ FKѭѫQJWUuQK0D[VXUIWӯ yêu cҫu cӫa nhiӋm vө WKѭYұn tӕc tàu tҥi 18,52 km/h (10 HL/h) WD[iFÿӏQKÿѭӧc sӭc cҧn cӫa tàu là : ்ܴ = 74,9 ݇ܰ
Vӟi tàu container chҥ\V{QJWK{QJWKѭӡng, tàu sӱ dөng hai máy chính, hai chân vӏt, sӕ cánh chân vӏt phә biӃn là ܼ= 4 cánh
Sӱ dөng các công thӭFWtQKWRiPÿmÿѭӧc nêu ra ӣ phҫn 2 ta áp dөQJÿӇ tính toán cho các thӕng sӕVDXÿk\
LӵFÿҭ\ÿӇÿҥWÿѭӧc vұn tӕc yêu cҫXÿѭӧc tính toán cho mӛi chân vӏt: ܶ= ܴ ்
TiӃn hành tính toán tӍ lӋ mһWÿƭDWKHRF{QJWKӭF.HOOHUWDWKXÿѭӧc: ܣ ா ܣ ை 0,1 +(1,3 + 0,3 × 4) × 45,19
;iFÿӏnh vұn tӕc dòng vào chân vӏt: ܸ = ܸ× (1െ ݓ) = 10 × 0,5144 × (1െ0,2037) = 4,09 ݉/ݏ
TiӃn hành tính toán theo giҧi thuұWÿѭӧc nêu ӣ trên: ܭ ் = ்ܴ
VӁÿѭӡng cong ܭ ் = 0,93 ×ܬ ଶ WUrQÿӗ thӏ ܬ െ ܭ ் െ ܭ ொ ӭng vӟi chân vӏt 4 cánh và tӍ lӋ mһWÿƭD ܣாΤܣை = 0,45
Bҧng 5.2 *LDRÿLӇm cӫDÿѭӡng cong ܭ் vӟi các giá trӏ ܲ ܦΤ
Vӟi các giá trӏ cӫa ܬ WKXÿѭӧc ӣ bҧng trên ta tiӃn hành tính toán giá trӏ cӫa lӵc ÿҭy và hiӋu suҩt chân vӏt
Bҧng 5.3 Giá trӏ cӫa hiӋu suҩt và lӵFÿҭy chân vӏt ܲ ܦΤ ߟ ை ܶ
Qua bҧng trên ta thҩy chân vӏt vӟi sӕ cánh ܼ = 4, ܣ ா Τܣ ை = 0,45ÿҥWÿѭӧc hiӋu suҩt cao nhҩt tҥi tӍ lӋ ܲ ܦΤ = 0,8
Bҧng 5.4 Tính toán giá trӏ công suҩt máy chính ѬӟFOѭӧQJF{QJVXҩWPi\FKtQK
STT &{QJWKӭF ĈѫQYӏ ӃWTXҧ ߟ ு (1െ ݓ) (1Τ െ ݐ) - 0,9609 ߟௌ [14], [15] - 0,98 ߟ ோ [14], [15] - 1,025 ߟை %ҧQJ - 0,54
Tӯ bҧng tính toán trên ta tiӃn hành chӑn máy chính Thông qua kiӇm tra và lӵa chӑn ta chӑn máy chính là Cummins KTA19-M3 có công suҩt và sӕ vòng quay lҫn Oѭӧt là 600HP và 1800 vòng/phút Ĉӗ thӏ ÿѭӡQJÿһc tính công suҩWPi\FKtQKÿѭӧc cung cҩp ӣ phҫn phө lөc cӫDÿӅ tài
Máy chính có các thông sӕFѫEҧn sau: x Công suҩt máy chính: MCR = 600 HP (447 kW) x Sӕ vòng quay cӫa máy chính: n = 1800 vòng/phút x Sӕ xylanh: 6
0,461 × 1,7 = 5,21 ݎݏ Công suҩt truyӅn tӟi trөc chân vӏt: ܦܪܲ=ܯܥܴ
DӵDYjRÿӗ thӏ công suҩt máy chính ta chӑn máy chính công tác tҥi sӕ vòng quay ܦܪܲ= 355 ܹ݇,݊ ா = 1300 ݎ݉ vӟi sӕ vòng quay máy chính là ݊ 5,21 ݎݏ= 312 ݎ݉ Vӟi sӕ vòng quay chân vӏt tính toán ӣ trên ta chӑn hӝp sӕ cho máy chính
Hӝp sӕ ÿѭӧc chӑn là JD-400A có tӍ sӕ truyӅn ݅ = 4,06: 1 Vұy sӕ vòng quay cӫa chân vӏt sӁ là ݊ = 1300 4,06Τ = 320 ݎ݉ = 5,33 ݎݏ.
Bҧng 5.5 KӃt quҧ tính toán công suҩt máy chính và sӕ vòng quay
7K{QJVӕÿҫXYjR tKLӋX ĈѫQYӏ *LiWUӏ ĈѭӡQJNtQKFKkQYӏW ܦ m 1,7
&{QJVXҩWPi\FKtQKOӟQQKҩW MCR kW 2 × 447
&{QJVXҩWWUX\ӅQÿӃQWUөFFKkQYӏW ܲ kW 2 × 355
Sô vòng TXD\FӫDFKkQYӏW ݊ rps 5,33
%ѭӟc 3: Vӟi máy chính và tӍ sӕ truyӅQÿѭӧc chӑn tính toán lҥLÿѭӡng kính chân vӏt tӕLѭX ܭொ = ܦܪܲ
VӁÿѭӡng cong vӯDWuPÿѭӧFWUrQÿӗ thӏ ܬ െ ܭ ் െ ܭ ொ cӫa chân vӏWÿѭӧc chӑn, tҥLFiFJLDRÿLӇm cӫDÿѭӡng cong trên vӟLFiFÿѭӡng cong ܭொ cӫa mӝt giá trӏ P/D cӫa chân vӏWÿѭӧc chӑQWDWuPÿѭӧc các giá trӏܭ் và ߟை WѭѫQJӭQJWDÿѭӧc bҧng kӃt quҧGѭӟLÿky
Bҧng 5.6 LӵFÿҭy và hiӋu suҩt chân vӏt ܲ ܦΤ ߟை ܶ
0,5 0,500 82,92 0,6 0,529 64,79 0,7 0,541 52,62 0,8 0,544 44,05 0,9 0,541 37,79 1,0 0,534 33,08 1,1 0,525 29,44 1,2 0,521 26,29 1,3 0,512 24,07 1,4 0,502 22,28 Qua bҧng kӃt quҧÿѭӧc nêu trên ta lӵa chӑn chân vӏt có sӕ cánh ܼ= 4 tӍ lӋ mһWÿƭDܣாΤܣ ை = 0,45 và tӍ lӋܲ ܦΤ = 0,8 tҥLÿyFKkQYӏt thӓDPmQÿѭӧFÿLӅu kiӋn vӅ lӵFÿҭy và có công suҩt máy chính phù hӧp vӟLPi\FKtQKÿѭӧc chӑn Ӭng vӟi tӍ lӋܲ ܦΤ = 0,8 WDWuPÿѭӧc giá trӏ ܬ = 0,461 Tính toán lҥi giá trӏ ÿѭӡng kính chân vӏt ӭng vӟi giá trӏ J vӯDWuPÿѭӧc:
Bҧng 5.7 ĈѭӡQJNtQKYjEѭӟc chân vӏt tӕLѭX
Thông VӕÿҫXYjR tKLӋX ĈѫQYӏ *LiWUӏ
&{QJVXҩWWUX\ӅQÿӃQWUөFFKkQYӏW ܲ kW 355
Tәng hӧSFiFEѭӟc tính toán ӣWUrQWDWKXÿѭӧc bҧng giá trӏ các thông sӕFѫ bҧn cӫa chân vӏt
Bҧng 5.8 Thông sӕFѫEҧn cӫa chân vӏt tính toán theo lý thuyӃt
.ӃWTXҧ tKLӋX ĈѫQYӏ *LiWUӏ ĈѭӡQJNtQK ܦ m 1,66
5.2 Sӱ dөQJÿӗ thӏ ࡼ െ ࢾ thiӃt kӃ chân vӏt tàu container
VӟLFiFÿLӅu kiӋQÿѭӧc nêu ӣ phҫn trên ta tiӃn hành kiӇm tra tính toán theo QKyPÿӗ thӏ Bെ Ɂ vӟLÿLӅu kiӋn chҥy tӵ do không giӟi hҥn ÿѭӡng kính chân vӏt và ÿLӅu kiӋn chҥy tӵ do giӟi hҥQÿѭӡng kính chân vӏt ܣா ܣை 0,1 +(1,3 + 0,3 × 4) × 45,19
Lӵa chӑn chân vӏt có tӍ lӋ mһWÿƭDܣ ா Τܣ ை = 0,55GRQKyPÿӗ thӏ 4 cánh có thӇWuPÿѭӧc không có tӍ lӋ mһWÿƭDQKӓKѫQ
Sӱ dөQJÿLӅu kiӋn công suҩt máy chính và hӝp sӕQKѭÿmFKӑn ӣ phҫQWUѭӟc
BҧQJWtQKÿѭӧc tính toán theo các tài liӋu [14], [17]
KӂT QUҦ VÀ KӂT LUҰN ĈӇ có thӇ tính toán chӑn thông sӕFѫEҧQWKHRFiFÿӗ thӏ thӵc nghiӋm B െ Ɂ ÿҫu tiên ta sӱ dөQJSKѭѫQJSKiSWtQKWRiQFKkQYӏt chҥy tӵ do không giӟi hҥn ÿѭӡQJNtQKÿӇ tұn dөQJÿѭӡQJÿһc tính tӕLѭXGRYDQ*XQVWHUHQÿӅ xuҩt [17] ÿӇÿҥt ÿѭӧFÿѭӡng kính chân vӏt tӕLѭX
Bҧng 5.9 Tính toán chân vӏt chҥy tӵ do không giӟi hҥQÿѭӡng kính
9ұQWӕFQѭӟFYjRFKkQYӏW ܸ ܸ ௌ × (1െ ݓ) HL/h 7,96
&{QJVXҩWWUX\ӅQÿӃQWUөFFKkQYӏW ܲ HP 475 6ӕYzQJTXD\FӫDFKkQYӏW ݊ &KӑQWUѭӟF rps 5,33
Giá trӏߜ ߜ (0,96~1) ×ߜ ௧ 246,19 ĈѭӡQJNtQKFKkQYӏWWӕLѭX ܦ ௧ ,ଷହ× × ಲ ×ఋ ು 1,87
+LӋXVXҩWFӫDFKkQYӏW ߟ ை 7UDEҧQJ 0,54