周如林， 喬子石， 王 煜， 肖浩陽， 張睿聰， 杜 冰， 袁曉明

(1.北京天瑪智控科技股份有限公司， 北京 101399； 2.燕山大學(xué) 河北省重型機械流體動力傳輸與控制實驗室， 河北 秦皇島 066004；3.燕山大學(xué) 先進(jìn)鍛壓成形技術(shù)與科學(xué)教育部重點實驗室， 河北 秦皇島 066004)

引言

隨著“碳中和”理念的不斷深入，以及井下設(shè)備正在逐步向智能化、多樣化和節(jié)能化方向發(fā)展，企業(yè)愈加重視井下液壓能的回收再利用。我國要建設(shè)“智能+綠色”的新礦業(yè)與新煤礦，其內(nèi)涵就是要堅持生態(tài)優(yōu)先，樹立綠色發(fā)展的理念[1-2]。近年來，智能化技術(shù)和裝備的迅猛發(fā)展及其在煤礦綜采工作作業(yè)中的應(yīng)用，為我國煤礦安全生產(chǎn)提供了有力保障[3-4]。目前綜采工作面液壓系統(tǒng)存在裝機功率大、能量利用率低、控制線路冗雜、設(shè)備轉(zhuǎn)移困難和安全隱患較大等問題[5]，合理構(gòu)建液壓能量回收系統(tǒng)并組建高效的供電體系，可實現(xiàn)綜采低壓工作線束的簡化，降低人員觸電安全隱患。

相比于大中型水力發(fā)電，微型水電具有環(huán)境友好、成本低廉、結(jié)構(gòu)簡單的特點[6-8]。YASUYUKI N等[9]采用軸流速度均勻化方法對原轉(zhuǎn)輪進(jìn)行設(shè)計，成功改善了轉(zhuǎn)輪效率。SUBODH K等[10]從動力輸出、效率、壓力恢復(fù)等方面對水輪機的4種不同射流流量進(jìn)行了比較。DURALI[11]提出一種新型低水壓驅(qū)動的旋流器。陳龍等[12]和陳威等[13]提出了一種用于井下的泥漿液驅(qū)動的外轉(zhuǎn)子渦輪發(fā)電機。靳軍等[14]通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對葉輪機械的葉片進(jìn)行了優(yōu)化設(shè)計。段巍釗等[15]通過對渦輪機葉片安裝角及葉片數(shù)的優(yōu)化，設(shè)計出一種輸出功率約為100 W的渦輪原動機。趙亞萍等[16]通過數(shù)值模擬的方法研究了軸流式水輪機葉片進(jìn)水邊形狀對水輪機性能的影響。劉敏等[17]通過分析軸流式轉(zhuǎn)輪葉片翼、安放角等參數(shù)對水輪機性能的影響，對水輪機進(jìn)行了優(yōu)化及流動特性研究。王波等[18]以某沖擊式水輪機轉(zhuǎn)輪結(jié)構(gòu)為基礎(chǔ)，對水斗根部卸荷面附近區(qū)域進(jìn)行了結(jié)構(gòu)優(yōu)化和調(diào)整。李雙蓓等[19]以水輪機轉(zhuǎn)輪重量為目標(biāo)函數(shù)，對轉(zhuǎn)輪進(jìn)行了優(yōu)化設(shè)計，在成本最低的基礎(chǔ)上，使轉(zhuǎn)輪有最優(yōu)的水力特性。以上大部分研究對水輪機的結(jié)構(gòu)優(yōu)化考慮參數(shù)單一，無法明確多參數(shù)共同作用對水輪機性能的影響，同時缺少仿真模擬與試驗結(jié)果的對比環(huán)節(jié)。

針對上述問題，本研究以井下微型水輪機為研究對象，基于正交試驗、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法實現(xiàn)水輪機結(jié)構(gòu)參數(shù)優(yōu)化設(shè)計，開展仿真與樣機試驗，為小型水輪機的工程應(yīng)用提供技術(shù)支撐。

1 水輪機參數(shù)分析及結(jié)構(gòu)設(shè)計

目前綜采工作面液壓系統(tǒng)裝機功率大、井下噴霧降塵系統(tǒng)處于持續(xù)溢流狀態(tài)，存在百千瓦級別的能量損失，此外井下低壓控制系統(tǒng)、智能系統(tǒng)加裝、小型電子設(shè)備供電線路冗雜，存在較大的安全隱患。針對上述情況，考慮井下工作環(huán)境，開展水輪機與發(fā)電機集成化設(shè)計的研究，擬定水輪機模型如圖1所示。高壓流體經(jīng)入口接入，由噴嘴增壓提速后沖擊水輪機葉輪，葉輪內(nèi)壁面嵌套安裝永磁鐵，通過葉輪的旋轉(zhuǎn)實現(xiàn)永磁鐵與線圈的相對轉(zhuǎn)動，進(jìn)而切割磁感線產(chǎn)生感應(yīng)電動勢，可實現(xiàn)井下小型設(shè)備的直接供電以及蓄電池的能量補充。

圖1 水輪機結(jié)構(gòu)示意圖

根據(jù)井下需求初步擬定樣機參數(shù)為：外徑90 mm，額定轉(zhuǎn)速800 r/min，額定壓差0.8 MPa，額定功率20 W，額定流量24 L/min。

2 水輪機數(shù)值模擬建模

基于計算流體動力學(xué)理論，通過動網(wǎng)格技術(shù)模擬計算區(qū)域的運動，通過6DOF方程模擬計算區(qū)域的旋轉(zhuǎn)。

2.1 有限體積模型

對水輪機進(jìn)行三維建模，并通過布爾運算抽取葉輪流體域幾何模型，如圖2所示。

圖2 水輪機流體域結(jié)構(gòu)示意圖

1) 網(wǎng)格劃分

結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格在計算復(fù)雜湍流流場中具有可靠性高、收斂性好、計算效率高等優(yōu)點，因此在網(wǎng)格劃分時采用結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格劃分。由于水輪機流體域為不規(guī)則體，不利于結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格的劃分，因此對流體域進(jìn)行切分及再組合，設(shè)置單元格尺寸大小為1 mm，并對流道壁面設(shè)置邊界層，整個流道共劃分為157243個節(jié)點，131130個單元數(shù)，網(wǎng)格劃分結(jié)果如圖3所示。

圖3 水輪機流體域網(wǎng)格示意圖

2) 網(wǎng)格無關(guān)性驗證

數(shù)值模擬的準(zhǔn)確度受網(wǎng)格質(zhì)量、網(wǎng)格數(shù)量、時間步長等因素影響[20-21]。對于同一模型，網(wǎng)格數(shù)目越小，計算越容易收斂，而計算結(jié)果與網(wǎng)格數(shù)目相關(guān)，隨著網(wǎng)格數(shù)目越大，計算結(jié)果與網(wǎng)格數(shù)目相關(guān)性減弱，但計算越不容易收斂。因此需要進(jìn)行網(wǎng)格無關(guān)性驗證，保證網(wǎng)格的質(zhì)量與網(wǎng)格的數(shù)量在合理范圍內(nèi)。以轉(zhuǎn)矩和入口壓力值作為評價指標(biāo)，保證其他邊界條件一致，對不同網(wǎng)格數(shù)量的模型進(jìn)行對比分析，分析結(jié)果如表1所示。

表1 流體域網(wǎng)格無關(guān)性驗證

仿真結(jié)果顯示，隨著網(wǎng)格數(shù)量增加，轉(zhuǎn)矩值與入口壓力誤差逐漸增大，但誤差增長趨勢逐漸降低，且誤差值均小于5%。由此可知，網(wǎng)格數(shù)量的增加對仿真結(jié)果的影響較低，當(dāng)水輪機網(wǎng)格數(shù)量為166500時，均已滿足對網(wǎng)格數(shù)量和質(zhì)量的要求。

2.2 仿真參數(shù)設(shè)置

將前處理后的文件導(dǎo)入并進(jìn)行仿真試驗。在仿真設(shè)置中，選用純水作為流體介質(zhì)；選擇雷諾時均N-S方程與標(biāo)準(zhǔn)湍流k-e模型作為湍流求解的控制方程；入口邊界條件設(shè)為速度入口，取值為5.1 m/s；出口邊界條件設(shè)為壓力出口，取值為0 MPa；將葉片壁面、輪緣和輪轂邊界條件設(shè)置為無滑移壁面邊界條件。

動網(wǎng)格及用戶自定義函數(shù)(User Defined Functions,UFD)加載設(shè)置如下：將葉輪質(zhì)量及轉(zhuǎn)動慣量記錄值載入UDF，對葉輪流體域施加額定負(fù)載，通過UDF模擬葉輪轉(zhuǎn)動。

考慮瞬態(tài)計算，選取的算法為PISO算法，由于二階迎風(fēng)格式相比于一階迎風(fēng)格式可以獲得較準(zhǔn)確的解且絕對穩(wěn)定，因此插值離散方式采用精度較高的二階迎風(fēng)格式，同時監(jiān)視葉輪轉(zhuǎn)矩、進(jìn)出口壓力、管內(nèi)流場與葉輪轉(zhuǎn)動情況。初始化后，動網(wǎng)格計算選取時間步長為5×10-5s，最大迭代數(shù)為200；瞬態(tài)計算選取迭代時間步數(shù)20000次，然后開始計算。

2.3 仿真結(jié)果分析

流體域的壓力云圖如圖4所示。可以看出，在計算區(qū)域內(nèi)，最高壓力出現(xiàn)在水輪機噴嘴結(jié)構(gòu)之前，最低壓力出現(xiàn)在流體離開葉輪區(qū)域，此時進(jìn)出口壓差約為0.745 MPa。

圖4 流體域壓力云圖

通過讀取葉輪動網(wǎng)格的角度變化數(shù)據(jù)，繪制葉輪轉(zhuǎn)速變化曲線，如圖5所示?？梢钥闯觯S著仿真時間的增加，葉輪轉(zhuǎn)速值n穩(wěn)定在852 r/min左右。

圖5 葉輪轉(zhuǎn)速變化曲線圖

2.4 仿真模型驗證

通過3D打印技術(shù)加工試驗樣機，對樣機進(jìn)行試驗，通過傳感器監(jiān)測其入口流量、轉(zhuǎn)速以及進(jìn)出口壓差，以轉(zhuǎn)速和進(jìn)出口壓差為參考依據(jù)，對樣機進(jìn)行三維建模及流場仿真分析，結(jié)合試驗條件進(jìn)行仿真參數(shù)設(shè)置，通過轉(zhuǎn)速和入口壓力誤差值對仿真模型進(jìn)行有效性驗證，試驗數(shù)據(jù)如表2所示。

表2 試驗仿真對照表

試驗結(jié)果顯示，轉(zhuǎn)速值的誤差為7.71%，進(jìn)出口壓差的誤差為3.19%，均在合理誤差范圍之內(nèi)，證明仿真模型的有效性。

3 水輪機正交試驗及優(yōu)化分析

正交試驗是根據(jù)影響試驗的因素和水平進(jìn)行試驗，得出試驗結(jié)果的考察指標(biāo)值，分析不同因素和水平對指標(biāo)值的影響，得出最佳的試驗方案[22]。項目采用矩陣分析方法進(jìn)行正交試驗，計算影響水輪機結(jié)構(gòu)參數(shù)各因素的水平權(quán)重，根據(jù)權(quán)重的大小可以快速得出最優(yōu)方案以及影響因素的主次順序。

3.1 優(yōu)化參數(shù)的選取

試驗以入口角度、出口位置、噴嘴尺寸、葉輪寬度、葉輪間隙和基圓直徑為主要因素，通過計算并比較6個因素的權(quán)重值大小，開展對水輪機效率的單因素影響分析，其中主要因素如圖6所示。圖中，l為葉輪寬度，h為葉輪間隙，d為噴嘴直徑，α為入口角度，β為進(jìn)出口相對位置，c為葉型曲線，曲線方程：xt=15cost+15tsint；yt=15sint-15tcost，t為角度。

圖6 主要優(yōu)化因素示意圖

3.2 多結(jié)構(gòu)參數(shù)正交試驗

本次正交試驗共包含6個因素，以A，B，C，D，E，F(xiàn)分別代表葉輪寬度、葉輪間隙、基圓直徑、入口角度、進(jìn)出口相對位置和噴嘴尺寸；試驗將每個因素劃分為5個水平，其中試驗選取的因素水平表，如表3所示。

表3 水輪機正交試驗因素水平表

由表3可知，本次試驗需獲取上述因素水平表所確定的25組不同結(jié)構(gòu)參數(shù)水輪機的仿真數(shù)據(jù)，以水輪機轉(zhuǎn)速和效率作為評價指標(biāo)，對25組仿真模型進(jìn)行流場分析。本次正交試驗的具體方案及仿真結(jié)果如表4所示，其中J代表水輪機轉(zhuǎn)速，K代表水輪機效率。該試驗方案能夠完整的反映出水輪機不同因素不同水平對試驗指標(biāo)的影響，足以代表全面試驗。

表4 水輪機正交試驗方案及仿真結(jié)果

3.3 正交試驗結(jié)果分析

根據(jù)正交試驗方案和流場仿真分析結(jié)果，建立水輪機正交試驗矩陣分析模型，設(shè)計正交試驗，根據(jù)各個層次的數(shù)據(jù)，給出如下的矩陣定義：以水輪機轉(zhuǎn)速和效率為試驗的目標(biāo)層，以不同的結(jié)構(gòu)參數(shù)為試驗的因素層，以因素層中結(jié)構(gòu)參數(shù)的不同梯度值為水平層，正交試驗矩陣模型如表5所示。

表5 正交試驗矩陣模型

根據(jù)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)建立三層結(jié)構(gòu)模型，第一層為目標(biāo)層，第二層為因素層，第三層為水平層。所得結(jié)果的算數(shù)平均值定義為kij，其中因素值為i，水平值為j。定義正交試驗?zāi)繕?biāo)層矩陣為M={MJ,MK}，其中MJ表示水輪機轉(zhuǎn)速，MK表示水輪機效率。

(1)

(2)

(3)

水輪機正交試驗矩陣分析的目的是確定各結(jié)構(gòu)參數(shù)的總權(quán)重值，總權(quán)重直接關(guān)系到全局優(yōu)化的準(zhǔn)確性和可靠性，由ω=MTS定義目標(biāo)值的總權(quán)矩陣為：

(4)

其中，ωij=KijTiSi表示結(jié)構(gòu)i和水平j(luò)對該目標(biāo)影響的權(quán)重值，其不僅能夠反映此水平對目標(biāo)值的影響程度，而且也能夠作為結(jié)構(gòu)i的極差值。記ωJ為水輪機轉(zhuǎn)速，ωK為水輪機效率，公式如下：

ωJ=KJTJSJ

(5)

ωK=KKTKSK

(6)

ω=ωJ+ωK/2

(7)

基于表4數(shù)據(jù)，通過式(1)～式(7)進(jìn)行水輪機效率的綜合權(quán)重計算與分析，最終使2個指標(biāo)取得較優(yōu)效果，其結(jié)果如表6所示。

表6 水輪機矩陣分析總權(quán)重值

由以上數(shù)據(jù)可以得出，水輪機的效率性能綜合影響由強到弱依次是入口角度參數(shù)D、基圓尺寸參數(shù)C、葉輪寬度參數(shù)A、噴嘴尺寸參數(shù)F、葉輪間隙參數(shù)B、進(jìn)出口相對位置參數(shù)E，得到水輪機最優(yōu)參數(shù)組合(A3B2C1D4E5F2)。矩陣分析結(jié)果如表7所示。

表7 水輪機矩陣分析最優(yōu)結(jié)果

4 水輪機參數(shù)多目標(biāo)優(yōu)化

通過不同結(jié)構(gòu)參數(shù)對水輪機效率影響權(quán)重值的分析，僅能確定單個因素對效率的影響，需進(jìn)一步對多參數(shù)綜合分析得到最佳結(jié)構(gòu)參數(shù)匹配方案。項目將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和多目標(biāo)遺傳算法相結(jié)合，以葉輪寬度、葉輪間隙、基圓直徑、入口角度、進(jìn)出口相對位置和噴嘴尺寸作為尋優(yōu)變量并設(shè)置各自的限定區(qū)間，將水輪機的轉(zhuǎn)速和效率作為多目標(biāo)優(yōu)化算法的評價指標(biāo)，利用2種算法的優(yōu)缺點相互補足，建立平衡、高速、準(zhǔn)確的協(xié)同優(yōu)化方案。

4.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法通過建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，利用已知輸入與輸出訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過輸入?yún)?shù)與輸出目標(biāo)值的映射關(guān)系預(yù)測神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[23]。本研究編寫B(tài)P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序，采用newff函數(shù)創(chuàng)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元，隱含層節(jié)點傳遞函數(shù)為tansig，輸出層的節(jié)點傳遞函數(shù)為purelin，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練函數(shù)采用Levenber-Marquardt訓(xùn)練算法trainlm，網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練次數(shù)為5000次，網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練速率為0.02，網(wǎng)絡(luò)期望誤差為1×10-6，采用sim函數(shù)預(yù)測訓(xùn)練完成后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，驗證神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是否滿足精度要求。

4.2 NSGA-Ⅱ優(yōu)化算法

本研究采用NSGA-II算法實現(xiàn)水輪機結(jié)構(gòu)參數(shù)的多目標(biāo)尋優(yōu)。由于遺傳算法容易走入局部最優(yōu)解，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造效率與多個結(jié)構(gòu)的相互影響關(guān)系，融合遺傳算法，篩選出最優(yōu)種群。

4.3 總體優(yōu)化方案

針對水輪機輸入設(shè)計參數(shù)和輸出目標(biāo)值之間未知的非線性函數(shù)，僅根據(jù)輸入?yún)?shù)及輸出目標(biāo)值尋找最優(yōu)解是非常困難的。本研究通過將仿真試驗中水輪機的結(jié)構(gòu)設(shè)計參數(shù)和目標(biāo)值(轉(zhuǎn)速和效率)作為BP網(wǎng)絡(luò)單元的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，使BP網(wǎng)絡(luò)單元建立輸入變量與輸出目標(biāo)的非線性映射聯(lián)系，具備記憶及預(yù)測能力。將滿足精度要求的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法與NSGA-Ⅱ算法相結(jié)合，通過全局尋優(yōu)確定水輪機的最佳結(jié)構(gòu)參數(shù)匹配方案，既能夠避免出現(xiàn)局部最優(yōu)解，又能減少全局搜索時間，提高計算效率。

首先，根據(jù)前期研究基礎(chǔ)和仿真內(nèi)容確定模型參數(shù)x(6個關(guān)鍵結(jié)構(gòu)參數(shù))和y(轉(zhuǎn)速和效率)以及協(xié)同優(yōu)化的變量尋優(yōu)區(qū)間。然后，根據(jù)數(shù)值仿真結(jié)果分別建立相對應(yīng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練與測試數(shù)據(jù)庫。利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和NSGA-Ⅱ算法的優(yōu)勢互補構(gòu)建多變量多目標(biāo)協(xié)同優(yōu)化算法程序?；谠囼灁?shù)據(jù)庫訓(xùn)練、修正出合格的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并利用遺傳算法進(jìn)行種群優(yōu)化，尋優(yōu)得到Pareto最優(yōu)解集，即噴嘴最佳結(jié)構(gòu)參數(shù)匹配方案解集，并對最優(yōu)解集加以分析。優(yōu)化設(shè)計方案如圖7所示。

圖7 協(xié)同優(yōu)化設(shè)計方案流程圖

通過數(shù)值仿真結(jié)果建立了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫，基于試驗數(shù)據(jù)庫修正BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并利用遺傳算法進(jìn)行種群優(yōu)化，得到Pareto最優(yōu)解集。

4.4 優(yōu)化結(jié)果分析

以葉輪寬度、葉輪間隙、基圓直徑、入口角度、進(jìn)出口相對位置和噴嘴尺寸作為尋優(yōu)變量，以水輪機的效率作為目標(biāo)值，通過訓(xùn)練合格的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)測試試驗，訓(xùn)練結(jié)果如圖8所示，預(yù)測值與仿真值的擬合優(yōu)度達(dá)到99.651%。

圖8 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)果

結(jié)果顯示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測誤差較小，訓(xùn)練后神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本滿足計算精度要求。通過對水輪機的單因素流場仿真分析確定遺傳算法中各變量的尋優(yōu)區(qū)間，如表8所示。

表8 水輪機設(shè)計變量的尋優(yōu)區(qū)間

正交試驗最優(yōu)解方案(序號為0)以及多目標(biāo)優(yōu)化算法方案(擇優(yōu)取3組，序號分別為1，2，3)的各參數(shù)優(yōu)化結(jié)果如表9所示。

表9 參數(shù)優(yōu)化方案

綜合正交試驗最優(yōu)方案與協(xié)同優(yōu)化方案，選定序號為2的參數(shù)作為水輪機結(jié)構(gòu)的最終優(yōu)化方案。

5 樣機測試試驗

通過搭建樣機測試平臺，對水輪機優(yōu)化前后試驗樣機驅(qū)動性能開展測試，試驗原理如圖9所示。

圖9 水輪機驅(qū)動性能測試原理圖

水輪機驅(qū)動性能樣機測試平臺主要包含伺服驅(qū)動電機、轉(zhuǎn)速扭矩儀、發(fā)電單元、驅(qū)動單元、電子負(fù)載和工控采集系統(tǒng)，如圖10所示。

圖10 水輪機樣機測試平臺

通過測試平臺對優(yōu)化前后水輪機樣機進(jìn)行試驗。采用伺服電機驅(qū)動發(fā)電單元，實時調(diào)控電子負(fù)載，實時記錄轉(zhuǎn)子的轉(zhuǎn)速和扭矩數(shù)據(jù)，得出葉輪轉(zhuǎn)速、外負(fù)載和轉(zhuǎn)矩的關(guān)系。采用液壓系統(tǒng)驅(qū)動發(fā)電單元，保持入口流量值為24 L/min，在7.2～20.2 Ω區(qū)間內(nèi)通過調(diào)節(jié)負(fù)載電阻，實時記錄葉輪轉(zhuǎn)速、進(jìn)出口壓差等數(shù)據(jù)，得出優(yōu)化前后效率曲線圖，如圖11所示。在額定轉(zhuǎn)速范圍內(nèi)，水輪機結(jié)構(gòu)優(yōu)化后整體效率有明顯提升，平均效率值提高了2.94%；最大效率值由15.6%提高至21.5%。

圖11 優(yōu)化前后效率對比圖

6 結(jié)論

(1) 基于正交試驗分析了井下小型水輪機設(shè)計參數(shù)入口角度、基圓尺寸、葉輪寬度、噴嘴尺寸、葉輪間隙和進(jìn)出口相對位置對評價指標(biāo)工作效率的影響規(guī)律，并通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遺傳算法完成了水輪機的參數(shù)優(yōu)化設(shè)計。

(2) 根據(jù)水輪機的最優(yōu)結(jié)果加工了試驗樣機，通過所搭建的水輪機測試試驗臺對優(yōu)化前后的實體樣機進(jìn)行了對比，得出如下結(jié)論：在額定轉(zhuǎn)速范圍內(nèi)，水輪機結(jié)構(gòu)優(yōu)化后整體效率有明顯提升，平均效率值提高了2.94%；最大效率值由15.6%提高至21.5%。