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機(jī)器學(xué)習(xí)在高壓比離心葉輪優(yōu)化設(shè)計(jì)中的應(yīng)用研究

發(fā)布時(shí)間:2025-02-05 15:40
   隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來和人工智能的發(fā)展,氣動優(yōu)化領(lǐng)域進(jìn)行了很多有益的嘗試與探索。傳統(tǒng)葉輪機(jī)械葉型優(yōu)化有著耗時(shí)長,葉型參數(shù)化復(fù)雜,計(jì)算成本高等缺點(diǎn)。本文采用機(jī)器學(xué)習(xí)中的SVM(支持向量機(jī))方法,基于離心壓氣機(jī)數(shù)據(jù)庫,構(gòu)建葉型參數(shù)與目標(biāo)函數(shù)值之間的非線性模型,取代了繁瑣的CFD計(jì)算。之后,利用遺傳算法進(jìn)行全局尋優(yōu),得出最優(yōu)的葉型參數(shù)組合。與傳統(tǒng)優(yōu)化方法D3D比較,此方法優(yōu)化時(shí)間大幅減少,優(yōu)化葉型變化趨勢與D3D接近,優(yōu)化結(jié)果經(jīng)過Numeca數(shù)值驗(yàn)證,峰值效率比D3D提高了0.2%,表明了機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化具有較高的可靠性。

【文章頁數(shù)】:8 頁

【部分圖文】:

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圖6參數(shù)數(shù)量與ii2值關(guān)系??Fig.?6?Interaction?between?the?number?of?parameter?and?R2??

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圖8模型測試結(jié)果??8?Results?of?the?optimization??

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相關(guān),所以在進(jìn)行??模型調(diào)優(yōu)之前,應(yīng)對數(shù)據(jù)庫的構(gòu)成進(jìn)行調(diào)整;??上文所驗(yàn)證的41個(gè)葉型參數(shù)的重要性分析,每次減??少一個(gè)最不相關(guān)的特征參數(shù),以回歸系數(shù)i?2作為??模型性能指標(biāo),討論參數(shù)個(gè)數(shù)對模型準(zhǔn)確性的影響。??結(jié)果如圖6所亦。??從圖6中可以看出,當(dāng)全局考慮41個(gè)參數(shù)時(shí),....


圖10設(shè)計(jì)轉(zhuǎn)速下特性曲線圖??Fig.?10?Performance?curves?at?design?speed??

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11期??程鴻亮等:機(jī)器學(xué)習(xí)在高壓比離心葉輪優(yōu)化設(shè)計(jì)中的應(yīng)用研究??2739??化與機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化所得效率差值為0.2%,可以認(rèn)為??機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化方法的尋優(yōu)能力更強(qiáng),更接近最優(yōu)解。??同時(shí)D3D優(yōu)化中的每一步迭代都需要進(jìn)行CFD計(jì)??算,而在機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化中,每一代迭代的結(jié)果都由??....



本文編號:4030069

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