基于BP人工神经网络的离心压气机叶轮多目标优化设计方法

发布时间：2017-06-22 18:10

  本文关键词：基于BP人工神经网络的离心压气机叶轮多目标优化设计方法，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：离心压气机是化工、交通运输等行业的重要耗功设备,传统基于CFD结果“试错-修改”的离心压气机设计方法需要进行多次的设计迭代且不易获得设计参数的全局最优解,已难于适应高性能离心压气机日益严苛的设计要求。本文将人工神经网络和遗传算法等数学方法与工程工具相结合,提出一种新型离心压气机设计方法。本文共分两个部分：第一部分建立了一种离心压气机一维优化设计方法。首先用经过实验数据修正的两区模型建立离心压气机叶轮设计样本库,其次借助BP人工神经网络建立样本库各设计参数与叶轮气动性能之间的映射关系,最后使用多目标遗传算法寻找Pareto最优解集。通过对Krain叶轮设计工况进行优化设计,获得一维优化叶轮,效率、压比较Krain叶轮原型分别提高1.4%和10.9%。通过Krain叶轮数值模拟结果与实验测量值的对比,证明了数值模拟方法的准确性。通过对人工神经网络模型与多目标优化模型的可靠性分析,特别是Pareto解集的主成分分析与一维优化叶轮的数值模拟结果的分析表明：本文所获得的Pareto解集可以反映原有数据库基本特征,所构建的伪目标函数形式合理,基于遗传算法的多目标优化模型可以寻找到离心压气机设计人工神经网络模型的最优解。第二部分对一维优化叶轮进行了三维优化。通过Design3D软件对一维优化叶轮的叶型进行参数化与控制点坐标的寻优,获得了针对Krain叶轮设计工况的三维优化叶轮。三维优化叶轮数值模拟结果的表明,优化后的叶轮内部流动有所改善,效率、压比较原型分别提高3.7%和13.6%。说明了本文所建立的离心压气机优化设计方法在离心压气机选型与优化过程中的可靠性,以及本方法求解多维非线性压气机设计反问题的优越性。
【关键词】：离心压气机设计 多目标优化 遗传算法 人工神经网络 数值模拟
【学位授予单位】：中国科学院研究生院(工程热物理研究所)
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TH452
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第一章 绪论9-23
• 1.1 研究背景及意义9-10
• 1.2 国内外研究现状10-20
• 1.2.1 离心压气机设计方法研究现状10-17
• 1.2.2 离心压气机气动优化方法研究现状17-20
• 1.3 本文研究内容20-23
• 第二章 优化设计方法23-37
• 2.1 引言23-24
• 2.2 研究对象24-25
• 2.3 离心压气机优化设计流程25-36
• 2.3.1 离心压气机叶轮设计样本库27-28
• 2.3.2 人工神经网络模型28-31
• 2.3.3 一维多目标优化模型31-34
• 2.3.4 三维气动优化模型34-36
• 2.4 本章小结36-37
• 第三章 数值模拟方法37-43
• 3.1 引言37
• 3.2 数值模拟软件介绍37
• 3.3 数值模拟方案37-41
• 3.3.1 计算模型37-39
• 3.3.2 湍流模型39-40
• 3.3.3 网格生成40-41
• 3.3.4 边界条件41
• 3.4 数值方法验证41-42
• 3.5 本章小结42-43
• 第四章 一维多目标优化设计43-57
• 4.1 引言43
• 4.2 神经网络模型可靠性分析43-46
• 4.2.1 中间层数选取43-44
• 4.2.2 校验结果分析与讨论44-46
• 4.3 一维多目标优化结果分析46-55
• 4.3.1 Pareto解集主成分分析47-48
• 4.3.2 优化结果及三维建模48-50
• 4.3.3 一维优化结果叶轮性能分析50-55
• 4.4 本章小结55-57
• 第五章 三维多目标优化设计57-69
• 5.1 引言57
• 5.2 叶轮参数化方法57-59
• 5.3 样本库生成及优化方法59-61
• 5.4 优化结果及讨论61-68
• 5.5 本章小结68-69
• 第六章 结论及展望69-71
• 6.1 结论69
• 6.2 本文创新点69-70
• 6.3 研究展望70-71
• 致谢71-73
• 参考文献73-79
• 附录79

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前5条

1 冀国锋;殷明霞;桂幸民;;某小型离心压气机气动设计[J];航空动力学报;2010年03期

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4 刘小民;张文斌;;采用遗传算法的离心叶轮多目标自动优化设计[J];西安交通大学学报;2010年01期

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中国博士学位论文全文数据库 前1条

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中国硕士学位论文全文数据库 前2条

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2 陈力;自由曲面直纹化方法以及在五轴侧铣加工中的应用[D];上海交通大学;2013年

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本文编号：472653