基于CFD仿真与BP神经网络的离心泵叶轮优化设计

发布时间：2017-05-31 03:02

  本文关键词：基于CFD仿真与BP神经网络的离心泵叶轮优化设计，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：为提高离心泵叶轮的效率,提出了神经网络与遗传算法相结合的设计方法。通过均匀试验设计与CFD仿真获得样本数据点集,进而运用BP神经网络技术建立离心泵的效率与影响因素之间的代理模型。最后,利用遗传算法求取该优化模型,即可得到所求问题的最优解。将这一方法用于某离心泵叶轮的优化,结果表明该方法可以获得很好的效果。
【作者单位】： 西华大学机械工程学院;
【关键词】： 离心泵 神经网络 遗传算法 CFD
【基金】：流体及动力机械教育部重点实验室项目(SBZDPY-11-22) 西华大学研究生创新基金资助项目(ycjj2016036)
【分类号】：TH311
【正文快照】： 传统的离心泵优化设计主要采用经验公式来反映离心泵性能和各影响因素之间的映射关系,然后在考虑约束的情况下用数值最优化计算方法求得目标函数的最优值[1-3]。这种方式简捷易行,在叶轮机械优化设计中应用较广。但由于离心泵叶轮的性能函数与叶轮各几何变量间是强烈的非线性

【参考文献】

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  本文关键词：基于CFD仿真与BP神经网络的离心泵叶轮优化设计，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：408463