隨著計算機計算速度、CFD技術以及現(xiàn)代流體測試技術的不斷發(fā)展,關于離心泵內部復雜流動問題的研究也愈來愈深入。有關離心泵的研究可概括為其正問題和反問題,其中正問題為流動分析問題,而反問題屬于設計問題。由于葉片形狀、水力性能和內部流動結構之間的復雜關系,反問題一直是流體機械領域的重點及難點問題。本研究依據(jù)在貝葉斯框架下,由已知先驗分布向后驗分布轉化的思想,分別提出了基于單輸出高斯過程回歸（SOGPR）與多輸出高斯過程回歸（MOGPR）的離心泵葉片反問題方法。由葉片型線參數(shù)及流場分布參數(shù)構成訓練樣本集,利用極大似然估計及梯度下降法對反問題模型中的超參數(shù)進行優(yōu)化,實現(xiàn)模型的訓練。由訓練所得的反問題模型即可求得其目標葉片載荷所對應的葉片型線。最后,基于MOGPR反問題模型反向構建了離心泵性能預測模型,并對其預測性能進行分析。主要的研究內容及結論如下:（1）將機器學習技術引入了水力機械優(yōu)化設計領域,提出了基于高斯過程回歸的離心泵葉片反問題方法。以MH48-12.5型低比轉數(shù)離心泵為研究對象,對兩種反問題模型的精度、泛化能力及可靠性進行了對比分析。以原葉型作為目標葉型時,SOGPR與MOGPR反問題... 

【文章來源】：蘭州理工大學甘肅省

【文章頁數(shù)】：73 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

葉輪軸面投影圖和平面投影圖

工程碩士學位論文19圖3.2三維流體計算域3.2離心泵二維圓柱葉片參數(shù)化控制及試驗設計3.2.1二維圓柱葉片參數(shù)化控制方法由于離心泵葉輪內流道邊界形狀復雜，葉片形狀設計以及修改都基于半經驗的設計理論，其過程復雜繁瑣。對葉片形狀進行參數(shù)化控制有助于更精確方便地描述目標葉片形狀，進而在試驗樣本設計、形狀優(yōu)化等方面顯得十分有利。目前，離心泵葉片參數(shù)化方法主要有Taylor多項式法[77]、高階Bezier曲線法[78]、自由曲面變形法[79]、NURBS曲面設計法[80]等，本課題組已成功將Taylor多項式法、高階Bezier曲線法以及自由曲面變形法應用于離心泵二維三維葉片形狀以及液環(huán)真空泵殼體形狀的參數(shù)化控制。本文采用三階Bezier曲線對離心泵二維圓柱葉片的型線進行參數(shù)化控制，以便于試驗樣本的生成。Bezier曲線參數(shù)化控制葉片型線的主要原理如下：Bezier曲線一般使用Bernstein多項式作為基函數(shù)，其表達式為,00!()(1)()()!!nnniiiniiiinPuuuVBuVnii====∑∑(3.1)式中u∈[0,1]，(0,1,,)iVi=n為特征多邊形的頂點，這些頂點控制著所構造曲面的基本形狀，n+1個頂點可構成n階Bezier曲線多邊形，,()(0,1,,)niBui=n為Bernstein多項式。當明確控制點也就是特征多邊形頂點的坐標以及階數(shù)后便可利用Bezier曲線擬合出目標幾何形狀。

是，隨著控制點數(shù)量的增多，有關葉輪的優(yōu)化研究也愈來愈困難。所以，針對不同研究目標以及不同研究對象選擇合適階數(shù)的Bezier曲線是十分重要的。在本研究中，其研究目標是在離心泵葉輪軸面形狀不變以及給定流場參數(shù)的條件下，利用高斯過程回歸方法反求出給定的流場所對應的葉片型線，實現(xiàn)離心泵反問題的求解。本文所選用的研究對象為一臺低比轉速離心泵，葉輪葉片為二維圓柱葉片，決定該葉輪葉片形狀的結構參數(shù)主要包括葉片進口安放角、葉片出口安放角和葉片包角�；诖�，選擇三階Bezier曲線對該葉片型線進行參數(shù)化控制，如圖3.3所示。葉片型線的進口安放角和出口安放角分別由線段AB和CD的斜率控制，線段AB和CD的長度根據(jù)所選研究對象的葉片形狀來確定，葉片包角由控制點D在葉輪外徑上的移動幅度來確定。當改變葉片進、出口安放角和葉片包角時，即可通過該參數(shù)化控制方法獲得所對應的葉片型線。圖3.3葉片型線參數(shù)化控制3.2.2基于葉片參數(shù)化方法的樣本試驗設計高斯過程回歸是基于數(shù)據(jù)驅動的機器學習方法，通過學習訓練數(shù)據(jù)之間的潛在信息來實現(xiàn)未知變量的預測。在本文的反問題方法研究中，基于葉片型線參數(shù)化控制方法，對所選低比轉速離心泵葉輪的進、出口安放角和葉片包角左右分別擾動5°、5°和10°，確定這三個設計變量的變化范圍，接著通過均勻試驗設計生成8組樣本數(shù)據(jù)，如表3.2所示，利用三次Bezier曲線參數(shù)化控制方法便可生成8組樣本數(shù)據(jù)所對應的葉片型線，如圖3.4所示。

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
[1]基于水力損失模型的離心泵多工況性能預測[D]. 姬亞亞.蘭州理工大學 2019
[2]基于不完全敏感性方法的低比轉速離心葉輪優(yōu)化研究[D]. 鄭凱.蘭州理工大學 2013
[3]基于多輸出高斯過程回歸的翼型快速設計[D]. 閆國啟.南京航空航天大學 2013
[4]離心泵流動特征的數(shù)值分析[D]. 王秀勇.浙江大學 2007



本文編號：2921072