多級離心泵廣泛的應(yīng)用于各行各業(yè)中,結(jié)合節(jié)能減排的切實(shí)需求,離心泵的水力性能還有較大的提升空間。離心泵中的級間導(dǎo)葉的性能對水泵性能起著關(guān)鍵作用,因此級間導(dǎo)葉中的流道式導(dǎo)葉是本文的研究對象。本文利用數(shù)值模擬、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法分別對比研究了徑向式導(dǎo)葉與流道式導(dǎo)葉的性能差異,并對流道式導(dǎo)葉進(jìn)行設(shè)計及結(jié)構(gòu)優(yōu)化分析。本文研究的主要內(nèi)容如下:(1)將某多級離心泵的葉輪及級間導(dǎo)葉作為研究對象,經(jīng)過對其水力性能分析發(fā)現(xiàn),徑向式導(dǎo)葉損失的根源是在正反導(dǎo)葉的過渡區(qū)域出現(xiàn)的漩渦等現(xiàn)象;(2)對流道式導(dǎo)葉進(jìn)行初始設(shè)計,對比兩種不同導(dǎo)葉葉片角分布的模型并確定了較優(yōu)設(shè)計模型,驗證了流道式導(dǎo)葉較徑向式導(dǎo)葉的優(yōu)勢,在設(shè)計點(diǎn)處效率提高了5.9%,揚(yáng)程提高了8.0%;經(jīng)過對彎道處的流道型線的研究,發(fā)現(xiàn)加大工質(zhì)在彎道處的流動區(qū)域,減緩了彎道處流動面積的增大趨勢,改善了設(shè)計點(diǎn)與大流量工況下的流動;(3)探討了導(dǎo)葉與葉輪出口和進(jìn)口的間隙對性能的影響,并確定了較優(yōu)值,隨后討論了導(dǎo)葉出口葉片角對下級葉輪的影響,為了保證葉輪進(jìn)口正沖角,導(dǎo)葉出口角應(yīng)當(dāng)適當(dāng)大;經(jīng)過對導(dǎo)葉進(jìn)口型線研究,發(fā)現(xiàn)導(dǎo)葉進(jìn)口寬度減小對設(shè)計點(diǎn)和小流量工況區(qū)域的性能有適當(dāng)提升但是降低大流量工況下的效率;考慮到密封流道對離心泵性能的影響,對導(dǎo)葉進(jìn)口進(jìn)行斜切處理,提高了效率并彌補(bǔ)了減小流道進(jìn)口寬度的缺點(diǎn),最終手動優(yōu)化結(jié)果相對最初設(shè)計在設(shè)計點(diǎn)效率提升了1.5%,揚(yáng)程提高了2.2%;(4)對手動優(yōu)化模型參數(shù)化擬合后確定了待優(yōu)化參數(shù),并生成足量的數(shù)據(jù)庫;通過編程對比多元線性回歸與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的擬合結(jié)果,選擇BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立近似模型;基于遺傳算法在保證設(shè)計揚(yáng)程的條件下針對效率進(jìn)行單目標(biāo)優(yōu)化,得到最佳的設(shè)計葉型。確定了導(dǎo)葉葉片數(shù)對水力性能的影響,導(dǎo)葉葉片數(shù)越小對流動越有利,同時優(yōu)化結(jié)果對葉片角分布做出定性指導(dǎo),優(yōu)化后的模型在設(shè)計點(diǎn)效率提高了0.4%,揚(yáng)程滿足設(shè)計需求,研究結(jié)果為多級離心泵導(dǎo)葉設(shè)計與結(jié)構(gòu)優(yōu)化提供了參考。
【學(xué)位單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TV136.2
【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 引言
    1.2 多級離心泵及導(dǎo)葉概述
    1.3 國內(nèi)外研究情況
        1.3.1 泵的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.3.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法在葉輪機(jī)械設(shè)計的應(yīng)用
    1.4 研究目的及內(nèi)容
        1.4.1 研究目的
        1.4.2 研究內(nèi)容
2 導(dǎo)葉水力性能仿真與結(jié)構(gòu)優(yōu)化的理論與方法
    2.1 數(shù)值模擬理論概述
        2.1.1 計算流體力學(xué)
        2.1.2 控制方程
        2.1.3 湍流模型
        2.1.4 空間離散和時間離散
    2.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論概述
        2.2.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展
        2.2.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理
    2.3 遺傳算法概述
    2.4 本章總結(jié)
3 流道式導(dǎo)葉設(shè)計及手動優(yōu)化
    3.1 概述
    3.2 葉輪與徑向式導(dǎo)葉數(shù)值模擬
        3.2.1 離心泵整級建模
        3.2.2 網(wǎng)格劃分
        3.2.3 計算設(shè)置
        3.2.4 網(wǎng)格無關(guān)性驗證
        3.2.5 特性曲線分析
        3.2.6 內(nèi)流場分析
    3.3 流道式導(dǎo)葉初步設(shè)計
        3.3.1 設(shè)計參數(shù)
        3.3.2 網(wǎng)格無關(guān)性驗證
        3.3.3 特性曲線分析
        3.3.4 內(nèi)流場分析
    3.4 流道式導(dǎo)葉彎道處流道型線優(yōu)化
        3.4.1 優(yōu)化模型
        3.4.2 特性曲線分析
        3.4.3 內(nèi)流場分析
    3.5 本章總結(jié)
4 流道式導(dǎo)葉與葉輪的匹配特性
    4.1 概述
    4.2 導(dǎo)葉與葉輪出口徑向間隙匹配
        4.2.1 特性曲線分析
        4.2.2 內(nèi)流場分析
    4.3 導(dǎo)葉與葉輪進(jìn)口軸向間隙匹配
        4.3.1 特性曲線分析
        4.3.2 內(nèi)流場分析
        4.3.3 導(dǎo)葉出口角分析
    4.4 不同進(jìn)口流道型線對比
        4.4.1 不同進(jìn)口流道型線模型
        4.4.2 特性曲線分析
        4.4.3 內(nèi)流場分析
    4.5 不同進(jìn)口方式對比
        4.5.1 不同進(jìn)口模型
        4.5.2 模型計算結(jié)果對比
        4.5.3 特性曲線分析
        4.5.4 內(nèi)流場分析
    4.6 本章總結(jié)
5 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法優(yōu)化
    5.1 概述
    5.2 流道式導(dǎo)葉參數(shù)化擬合
        5.2.1 擬合參數(shù)選取
        5.2.2 參數(shù)化擬合結(jié)果
    5.3 生成數(shù)據(jù)庫與優(yōu)化
        5.3.1 生成數(shù)據(jù)庫
        5.3.2 建立近似模型
        5.3.3 遺傳算法優(yōu)化
    5.4 優(yōu)化結(jié)果
    5.5 本章總結(jié)
結(jié)論與展望
    結(jié)論
    展望
參考文獻(xiàn)
附錄A 皮爾遜相關(guān)系數(shù)
附錄B 優(yōu)化前后參數(shù)對比
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況
致謝

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