基于神经网络和遗传算法的轴流风机叶轮优化

发布时间：2017-06-12 09:03

  本文关键词：基于神经网络和遗传算法的轴流风机叶轮优化，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着环境污染,尤其是大气污染的日益加剧,人们正努力研发不同的设备来改善大气质量。其中射雾器已经被广泛的应用于抑尘、降尘、降雾霾等方面。轴流风机作为射雾器的核心部件,其性能对射雾器性能有着至关重要的影响。高速发展的CFD数值模拟技术在轴流风机结构优化方面的应用大大节省了轴流风机的研发成本。本文通过利用NACA四位数翼型对轴流风机叶轮进行三维建模,并通过理论分析确定轴流风机主要结构参数建立风机模型。采用CFD软件对不同叶轮结构的轴流风机模型仿真分析。主要探讨了翼型相对弯度、最大弯度位置、相对厚度、弦长以及叶片安装角等参数改变时风机性能参数的变化规律,对风机叶轮结构设计具有一定的指导意义。本文采用BP神经网络和遗传算法相结合的方式,首先建立了一个包含五个输入一个输出的三层BP神经网络,并采用L-M算法实现了对轴流风机叶轮结构与射程之间的映射关系进行拟合,在此基础上采用遗传算法对拟合成功的网络进行寻优,得出了原始风机模型的最优叶轮结构,使风机性能得到大幅提高。同时本文利用正交试验优化方法与上述优化结果进行对比,分析了各自优化结果差异的原因。
【关键词】：轴流风机 CFD 神经网络 遗传算法 翼型
【学位授予单位】：燕山大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TH432.1
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 第1章 绪论9-16
• 1.1 引言9-11
• 1.1.1 课题研究背景及意义9-10
• 1.1.2 轴流风机简介10-11
• 1.2 国内外研究现状11-14
• 1.2.1 轴流风机的研究现状11-13
• 1.2.2 BP神经网络和遗传算法工程优化的研究现状13-14
• 1.3 课题主要研究内容14-16
• 第2章 轴流风机叶片翼型及模型建立与数值模拟16-30
• 2.1 轴流风机叶片翼型16-20
• 2.1.1 翼型的形状控制参数16-18
• 2.1.2 NACA四位数字翼型18-20
• 2.2 轴流风机建模20-24
• 2.2.1 轴流风机叶片建模20-22
• 2.2.2 轴流风机主要结构参数的确定22-24
• 2.3 气流场数值模拟24-28
• 2.3.1 轴流风机内外部流场的建立与网格划分24-25
• 2.3.2 边界条件的设定25-27
• 2.3.3 基本流动模型的选择27-28
• 2.3.4 流场模拟结果与后处理28
• 2.4 本章小结28-30
• 第3章 叶轮结构对风机性能影响分析30-45
• 3.1 翼型参数对轴流风机性能的影响30-40
• 3.1.1 相对弯度对轴流风机性能的影响30-33
• 3.1.2 最大弯度位置对轴流风机性能的影响33-35
• 3.1.3 相对厚度对轴流风机性能的影响35-38
• 3.1.4 翼型弦长对轴流风机性能的影响38-40
• 3.2 叶片安装角对轴流风机性能的影响40-43
• 3.3 本章小结43-45
• 第4章 基于BP神经网络的叶轮结构与风机射程之间映射关系的拟合45-58
• 4.1 人工神经网络45-48
• 4.2 BP神经网络48-50
• 4.3 BP神经网络设计50-51
• 4.4 BP神经网络训练及结果分析51-57
• 4.5 本章小结57-58
• 第5章 基于遗传算法的轴流风机叶轮结构优化58-68
• 5.1 遗传算法58-59
• 5.2 遗传算法设计59-61
• 5.3 优化及结果分析61-67
• 5.4 本章小结67-68
• 结论68-70
• 参考文献70-74
• 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果74-75
• 致谢75

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