基于疲劳寿命的压力容器结构参数优化设计研究

引言：

压力容器属于一种可以承压载荷的密闭容器，其在化工、石油、能源等关键领域有着不可忽视的作用。然而在实际运行当中，压力容器经常处在交变载荷之下，极易发生疲劳失效，这极大地威胁到了设备的安全平稳运行，甚至有可能引发重大安全事故，导致人员受伤或者损失惨重，因此，深入探究关于疲劳寿命的压力容器结构参数改良设计是非常重要且十分现实的一项工作，这对于改良压力容器的可靠度，增长它的使用寿命，并且保障生产安全都存在至关重要的价值。

一、压力容器疲劳寿命影响因素分析

（一）材料特性

材料的疲劳性能对于压力容器的疲劳寿命有着决定性作用，不同材料之间的疲劳极限、应力集中敏感程度以及裂纹扩展速度等方面都会表现出较大的差异情况，在通常情况下，那些强度比较高且具有良好的韧性特征的材料，能够展现出比较长时间的疲劳寿命状态表现。在选择合金钢取代普通碳钢时，就可以看到这种改变对于提高压力容器抗疲劳性能起到了明显的改善效果，材料微观组织结构也会影响到这个方面的特性，在均匀细小的晶粒结构状态下，会使得疲劳过程中产生的裂纹萌生与发展过程更为缓慢。

（二）结构形状与尺寸

压力容器的结构形状和大小也是影响其疲劳寿命的关键所在，不合理的设计容易造成应力集中的现象，如压力容器上接管口处，有开孔的位置以及转角处等，这些位置上的应力集中系数较大，会严重缩短容器的疲劳寿命，另外容器本身壁厚，直径等尺寸参数也都和疲劳寿命有着直接联系，在容器中加厚一些壁厚的话就能够使它承受更多的重量，从而进一步降低其应力水平并延长疲劳使用寿命。不过这样做同时也将会提升材料耗费程度及其制造复杂度等，所以在确保容器自身安全性的情况下还必须合理调节结构形状及尺寸参数才行。

（三）载荷工况

压力容器的实际运行过程中所要承受的工况比较繁杂，存在压力起伏、温度变动和机械振动等情况，经常发生压力起伏会使得压力容器壁上形成循环应力，使得疲劳损伤逐步加剧，温度的改变一方面会导致材料性能发生变化，另一方面还会造成热应力产生，此应力同机械应力混在一起，压力容器的疲劳状态就会变得更加糟糕。机械振动也会致使容器处于动态应力状况之下，进而提升压力容器因疲劳而失效的可能性，把握好载荷工况的特点及其规律是正确判断压力容器疲劳寿命的关键所在。

二、基于疲劳寿命的压力容器结构参数优化设计模型构建

（一）目标函数确定

以使压力容器的疲劳寿命最大化作为优化设计目标函数，以 Miner 线性积累损伤理论为基础，以确定疲劳寿命为目标，累积损伤度通过计算累积损伤度来确 伤度D 的计算公式为：

其中 n_i 为第 i 种应力水平下的实际循环次数， N_i 为该应力水平下材料的疲劳寿命。当累积损伤度 时，容器就发生疲劳失效。优化结构参数，使容器在给定的载荷工况下获得最小的累积损伤度，从而使得容器的疲劳寿命最大。

（二）设计变量选取

选择影响压力容器疲劳寿命的主要结构参数作为设计变量，比如容器壁厚、直径、接管尺寸及容器上各重要部位的圆角半径等，通过合理地调整这些设计参数可以改善压力容器内的应力分布情况并减轻应力集中现象，从而有助于提升其使用寿命。

（三）约束条件设定

为确保优化设计既行之又安全要设不少约束，强度约束，容器于工作压力之下应力不超材料许用应力，刚度约束，确保其承载时不致变形过度，稳定性约束，防止出现失稳现象，制造工艺约束，使得改善之后的结构参数与现实制造工艺吻合。

三、优化算法选择与应用

（一）智能优化算法概述

智能优化算法具备全局搜索能力强大、计算效率高、对问题模型的依赖程度低等优点，在工程优化方面有着广泛的应用范围，常用智能优化算法有遗传算法、粒子群优化算法、模拟退火算法等。例如在化工行业中某一大型的加氢反应器结构优化时，就曾经采用过多种智能优化算法对反应器的关键结构参数展开优化，该反应器在长期的工作过程中处于高温高压并伴有很强的介质腐蚀性的环境之中，存在疲劳失效的风险较大，采用智能优化算法的组合方式之后，最终实现了该反应器疲劳寿命提高超过 30% ，并且还满足了各个方面的性能约束的要求。

（二）遗传算法原理与应用

遗传算法（Genetic Algorithm,GA）是一种受自然选择和遗传变异启发的全局优化算法。遗传算法模仿生物进化过程中的选择、交叉和变异的操作来搜索问题的解。在压力容器结构参数优化设计中，首先要将设计变量进行编码，形成染色体种群。然后根据目标函数值得到每个染色体的适应度。再进行选择操作，留下适应度较高的染色体。之后执行交叉、变异操作产生新的染色体种群。如此重复，直至找到满足要求的最优解为止。如某化肥厂的氨合成塔在应用时，封头跟筒体相接的部分经常发生疲劳裂纹，用遗传算法来改良这个部分的圆角半径，壁厚过渡尺寸这些参数，经过大量轮次的重复测算，改良之后的结构使得封头跟筒体连接部分的应力聚集系数下降 25% ，疲劳使用期限延长大概一倍，很好地解决了这个设备的疲劳损坏问题。

（三）粒子群优化算法原理与应用

粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是模仿鸟群觅食的行为。在 PSO 中，每一个粒子就是一个问题的解，粒子跟随自身的最佳位置以及整个群体的全局最佳位置来调整自己的飞行速度和飞行方向，从而向最优点靠拢。在压力容器结构参数优化时，把粒子所处的位置与设计变量对应起来，不断更新粒子的位置与速度，找到能够使目标函数值取得最优的结构参数组合。比如某石油化工企业有一套球形容器，因内部介质压力有较大波动而造成其疲劳寿命一直没有很好的状态，利用粒子群优化算法对它的球壳厚度以及支柱与球体连接部位的结构参数实施优化，在不影响容器总体强度与稳定性的情况下，经优化的容器在相同载荷工况下的疲劳寿命相较原设计提升了 40% ，很大程度上缩减了其维修支出与更换频率。

四、结论

本文通过研究压力容器疲劳寿命的影响因素，建立了以疲劳寿命为目标的结构参数优化设计模型，利用智能优化算法对压力容器的结构参数进行优化，通过实例分析验证了优化后的结构参数能有效提高压力容器的疲劳寿命，提高了压力容器的安全可靠性，为压力容器的设计制造提供一种科学有效的途径，具有一定的工程应用意义。在今后的研究中可以考虑更多的复杂实际工况和影响因素，不断完善优化设计模型，提高优化算法性能，为压力容器安全运行提供更加可靠的支持。

参考文献：

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