將基于遺傳算法的多目標優化引入三偏心蝶閥設計過程，根據產品性能要求可以選擇最合理的設計參數使2個相互沖突的主要設計目標(起閉性能指示角，力矩)同時達到最優。且整個過程使用軟件完成，使設計人員擺脫繁重的重復計算勞動，設計過程中經驗的因素進一步減少，將優化設計思想進引入產品設計過程。

　　密封和起閉性能是三偏心碟閥的2個主要設計目標，但這2個目標相互沖突，且與幾個基本設計參數有關。為了使產品具有更佳的性能，需要找出一組設計參數，使密封和起閉性能同時達到最優。本文采用基于遺傳算法的多目標優化算法，找出關于密封和起閉性能在限定范圍內的帕累托最優線，在這條線上的每一個點都是在選定某一目標后這2個目標的最佳組合，同時可以得出這個最佳組合所對應的唯一的一組設計參數，即帕累托最優線，為合理選擇設計參數提供了科學依據。

1、參數分析

　　密封和起閉性能2個設計目標，可以用起閉性能指示角θ和起閉力矩T描述。θ的計算，與圓錐角、圓錐軸線傾角φ、密封副半徑Rd、軸向偏心c、徑向偏心e、碟板厚度b等參數有關。正流狀態時只考慮開閥力矩T0，逆流時為使關閉可靠應考慮外加力矩T1，則：

　　其中E為密封圈寬度；f為摩擦系數；p為介質對碟板的壓力；K為計算得到的系數。

4、實例

　　如圖2所示，在對話框中輸入6個向量X，遺傳10代。輸入完畢后點擊“確定”按鈕，系統調用程序進行后臺處理。運算結果如圖3所示，圖3(a)是在各參數的取值范圍內任意輸入的6個向量X對應的6個點(θ，T)，圖(b)是經過遺傳算法優化處理后得到的6個點。可以看出，這6個點近似構成一條從左至右下降的帕累托最優線。這條線上的每一個點對應一個向量X，這些向量X已經被存儲起來，可以根據產品性能需要，選取一個向量作為設計參數。綜上所述，可知：原本在一定取值范圍內的任取的任一向量經過遺傳算法的優化運算后，該向量所包含的兩個參數值能夠自行運算調整至設計所需的理想數值上。

圖3 運算演示對比

5、結語

　　本文提出了將基于遺傳算法的多目標優化引入工程設計的思想，并將其應用到3偏心碟閥密封面設計中。把設計目標抽象為2個目標參數θ與T，對這2個參數進行優化，并用軟件來實現整個過程，免除了人工繁瑣的計算，進一步減少了設計中的經驗因素。