电液伺服阀是电液伺服系统中的核心元件,由结构特点而分为挡板式电液伺服阀、射流式电液伺服阀,其中的射流管伺服阀因其抗污染能力强等优点而在航空、航天及船舶的电液伺服系统中被广泛应用。射流管伺服阀上接电气控制系统,下连机械液压系统,其性能直接影响着电液伺服系统的动态特性。因此,研制高宽频、响应速度快、稳定性好的射流管伺服阀对提高整个电液伺服系统的性能有着重要意义。随着智能优化算法的发展,出现了智能优化在液压元件优化上的应用,但未应用于射流管伺服阀的优化,已有的应用也只是单一地借用有限元法、有限体积法与智能优化算法结合迭代,或者是单一地推导液压元件的一维物理模型,并结合智能优化算法进行优化。前者的方法会消耗大量的计算资源与时间,后者的方法虽然节省计算时间,但一维物理模型不能完全体现液压元件的物理特性。在两种方法的结合下,本文通过有限元法、有限体积法来修正射流管伺服阀的物理模型,使该物理模型能较充分地体现射流管伺服阀的物理特性,并借用该模型分析了阀的静态、动态特性。结合修正后的物理模型和智能优化算法,以提高射流管伺服阀的动、静态特性为目标,对伺服阀的部分、整体的结构参数进行多目标优化。本文的主要研究内容如下:(1)射流管伺服阀包括力矩马达、射流液压放大器及滑阀三部分,根据这三部分的结构原理,建立了伺服阀的整体物理模型,该模型中包含了磁滞、射流、摩擦等非线性特性,并分析了伺服阀的静态、动态特性。其中,在对力矩马达建立模型时,还考虑到了衔铁-反馈组件的二自由度和接收孔中反向液流对反馈组件的作用。(2)构建了力矩马达的三维数值模型,以电磁场理论为基础,采用有限元法分析了力矩马达的磁场特性,并利用数值分析结果修正了力矩马达的物理模型。根据修正后的物理模型,以输出力矩大、调节时间短、超调小为目标,采用基于遗传的多目标优化算法对力矩马达的关键结构参数进行了优化,并对最优前沿集进行二维可视化处理,选取了最优的结构参数。(3)射流管伺服阀的前置级承接了力矩马达和滑阀,其作用是将力矩马达电磁能转换成阀芯的机械能,通过阀芯的运动实现射流管伺服阀的压力与流量的输出。动态下,前置级的内部流场十分复杂,存在着流固耦合、淹没射流。采用FLUENT软件中的动网格技术和用户自定义函数,并结合阀芯和反馈组件的相互作用,分析了前置级动态下的瞬态流场,分析了接收孔夹角、喷嘴与接收孔的距离及接收孔的半径对阀芯位移阶跃响应的影响。最后,利用数值分析的数据对射流液压放大器的物理模型进行了修正,并基于此模型和自适应粒子群算法前置级的结构参数进行了多目标优化。(4)在对滑阀“液压卡紧现象”分析的基础上,基于圆柱坐标系下的纳维-斯托克斯方程,建立了带有矩形槽的阀芯台肩与阀套间隙无因次侧压力分布的数学模型,利用三维数值分析对模型进行了修正,并分析了矩形槽参数对侧压力分布的影响。随后,推导了整个滑阀间隙侧压力分布随阀芯位移变化的数学模型,并利用实验测试了模型的准确性。(5)结合力矩马达、射流液压放大器及滑阀优化后的物理模型,分析了射流管伺服阀在结构参数优化后的静态、动态特性。仿真结果表明:优化后的伺服阀的滞环减少了50%,不同输入电流下的平均超调量减少了56%,平均调节时间提高了30%。但射流管伺服阀的体积增加了10%,增加了生产成本和安装空间。由此,综合考虑射流管伺服阀的动态参数及体积参数,提出了基于等级激励制度的粒子群遗传混合多目标优化算法,该算法可充分发挥粒子群算法与遗传算法的优势,在保证全局搜索能力的同时提高收敛速度与精度。优化后的结果分析表明:采用所提出的优化算法,不仅极大地提高了射流管伺服阀的动态特性,同时将阀的体积增加量控制在了5%以内。