本文選題：離心葉輪 + 目標算法��； 參考：《天津大學學報(自然科學與工程技術(shù)版)》2017年01期

【摘要】：針對離心葉輪優(yōu)化設計中調(diào)控參數(shù)不明確、難以直接獲得最優(yōu)設計結(jié)果的狀況,將單層神經(jīng)網(wǎng)絡算法應用于離心葉輪優(yōu)化,并建立了分層優(yōu)化的算法.根據(jù)設計目標將離心葉輪葉片優(yōu)化設計分為壓比和效率兩個階段,隨后分析確定了各目標階段的有效控制變量參數(shù).最后以初始葉輪為基礎(chǔ),將該目標優(yōu)化算法應用于某工業(yè)葉輪的改型實例設計,結(jié)果表明:壓比目標算法使葉輪達到壓比值要求;一次效率目標算法實現(xiàn)了對葉輪設計點流量的調(diào)控;二次效率目標算法達到了對葉輪非設計工況性能的提升.
[Abstract]:The single layer neural network algorithm is applied to the centrifugal impeller optimization because the control parameters are not clear and it is difficult to obtain the optimal design results directly. The optimal design of centrifugal impeller blade is divided into two stages according to the design objective: pressure ratio and efficiency. Then the effective control variable parameters of each target stage are analyzed and determined. Finally, based on the initial impeller, the objective optimization algorithm is applied to the design of a modified industrial impeller. The results show that the pressure ratio target algorithm makes the impeller meet the pressure ratio requirement. The primary efficiency target algorithm realizes the control of the impeller design point flow, and the secondary efficiency target algorithm achieves the improvement of the impeller off-design performance.
【作者單位】： 天津大學機械工程學院;天津大學化工學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(51276125) 國家重點基礎(chǔ)研究發(fā)展計劃(973計劃)資助項目(2012CB720101) 內(nèi)燃機燃燒學國家重點實驗室開放基金資助項目(K2016-07)~~
【分類號】：TH452

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本文編號：1790155