遗传算法优化液压支架，减轻重量并精确控制运动

本研究论文聚焦于"基于遗传算法的液压支架重量和运动优化"这一主题，针对液压支架的性能提升，作者构建了一个数学模型，该模型考虑了支架重量和梁端距的变化范围。遗传优化算法在这个过程中被应用，用于精确调整顶梁、底座、掩护梁的断面参数以及四连杆机构的尺寸参数。研究对象选择了ZZ12000/30/50型液压支架，通过实际验证来展示优化效果。 优化结果显示，通过遗传算法的优化，液压支架的重量显著下降了16.7%，同时保持了梁端距在可接受的范围内变动。在芯管内径增大的情况下，钻杆的质量与最大应力呈现出相反的趋势，尽管最大应力增加不大，但钻杆的变形随内径增大而增加，直到41mm时达到最大值，这仍然远低于材料的允许极限，确保了在极端工况下的强度和刚度需求。经过ANSYS目标驱动优化，内径的最优值被确定为33.463mm，考虑到工艺限制，最终选择的优化值为33mm，这个选择既保证了强度，又留有余地。 优化前后，钻杆的应力分布和最大变形几乎没有明显变化，主要集中在特定部位。优化后，钻杆的质量显著减轻，例如，20级钻杆总质量减少了71.71kg，这意味着在钻进过程中能有效节省材料成本，并降低因钻杆过重引发塌孔的风险。这项工作对于我国软体煤层螺旋钻杆的关键零部件设计参数标准化具有重要意义，提高了整个行业的设计效率和经济性。 总结来说，本研究通过遗传算法优化了液压支架的设计，不仅实现了重量的减轻，还保证了结构的稳定性和安全性，展示了其在实际工程中的应用价值。同时，对钻杆轻量化设计的探讨也为其他类似工程提供了有价值的参考方法和技术。