目标优化算法在叶片参数化设计中的应用

发布时间：2018-04-23 03:07

  本文选题：离心叶轮 + 目标算法　； 参考：《天津大学学报(自然科学与工程技术版)》2017年01期

【摘要】：针对离心叶轮优化设计中调控参数不明确、难以直接获得最优设计结果的状况,将单层神经网络算法应用于离心叶轮优化,并建立了分层优化的算法.根据设计目标将离心叶轮叶片优化设计分为压比和效率两个阶段,随后分析确定了各目标阶段的有效控制变量参数.最后以初始叶轮为基础,将该目标优化算法应用于某工业叶轮的改型实例设计,结果表明:压比目标算法使叶轮达到压比值要求;一次效率目标算法实现了对叶轮设计点流量的调控;二次效率目标算法达到了对叶轮非设计工况性能的提升.
[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.
【作者单位】： 天津大学机械工程学院;天津大学化工学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51276125) 国家重点基础研究发展计划(973计划)资助项目(2012CB720101) 内燃机燃烧学国家重点实验室开放基金资助项目(K2016-07)~~
【分类号】：TH452

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本文编号：1790155