基于高斯过程回归的离心泵叶片反问题方法及性能预测研究
发布时间：2020-12-17 00:28
随着计算机计算速度、CFD技术以及现代流体测试技术的不断发展,关于离心泵内部复杂流动问题的研究也愈来愈深入。有关离心泵的研究可概括为其正问题和反问题,其中正问题为流动分析问题,而反问题属于设计问题。由于叶片形状、水力性能和内部流动结构之间的复杂关系,反问题一直是流体机械领域的重点及难点问题。本研究依据在贝叶斯框架下,由已知先验分布向后验分布转化的思想,分别提出了基于单输出高斯过程回归（SOGPR）与多输出高斯过程回归（MOGPR）的离心泵叶片反问题方法。由叶片型线参数及流场分布参数构成训练样本集,利用极大似然估计及梯度下降法对反问题模型中的超参数进行优化,实现模型的训练。由训练所得的反问题模型即可求得其目标叶片载荷所对应的叶片型线。最后,基于MOGPR反问题模型反向构建了离心泵性能预测模型,并对其预测性能进行分析。主要的研究内容及结论如下:（1）将机器学习技术引入了水力机械优化设计领域,提出了基于高斯过程回归的离心泵叶片反问题方法。以MH48-12.5型低比转数离心泵为研究对象,对两种反问题模型的精度、泛化能力及可靠性进行了对比分析。以原叶型作为目标叶型时,SOGPR与MOGPR反问题...
【文章来源】：兰州理工大学甘肃省
【文章页数】：73 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
叶轮轴面投影图和平面投影图
工程硕士学位论文19图3.2三维流体计算域3.2离心泵二维圆柱叶片参数化控制及试验设计3.2.1二维圆柱叶片参数化控制方法由于离心泵叶轮内流道边界形状复杂，叶片形状设计以及修改都基于半经验的设计理论，其过程复杂繁琐。对叶片形状进行参数化控制有助于更精确方便地描述目标叶片形状，进而在试验样本设计、形状优化等方面显得十分有利。目前，离心泵叶片参数化方法主要有Taylor多项式法[77]、高阶Bezier曲线法[78]、自由曲面变形法[79]、NURBS曲面设计法[80]等，本课题组已成功将Taylor多项式法、高阶Bezier曲线法以及自由曲面变形法应用于离心泵二维三维叶片形状以及液环真空泵壳体形状的参数化控制。本文采用三阶Bezier曲线对离心泵二维圆柱叶片的型线进行参数化控制，以便于试验样本的生成。Bezier曲线参数化控制叶片型线的主要原理如下：Bezier曲线一般使用Bernstein多项式作为基函数，其表达式为,00!()(1)()()!!nnniiiniiiinPuuuVBuVnii====∑∑(3.1)式中u∈[0,1]，(0,1,,)iVi=n为特征多边形的顶点，这些顶点控制着所构造曲面的基本形状，n+1个顶点可构成n阶Bezier曲线多边形，,()(0,1,,)niBui=n为Bernstein多项式。当明确控制点也就是特征多边形顶点的坐标以及阶数后便可利用Bezier曲线拟合出目标几何形状。
是，随着控制点数量的增多，有关叶轮的优化研究也愈来愈困难。所以，针对不同研究目标以及不同研究对象选择合适阶数的Bezier曲线是十分重要的。在本研究中，其研究目标是在离心泵叶轮轴面形状不变以及给定流场参数的条件下，利用高斯过程回归方法反求出给定的流场所对应的叶片型线，实现离心泵反问题的求解。本文所选用的研究对象为一台低比转速离心泵，叶轮叶片为二维圆柱叶片，决定该叶轮叶片形状的结构参数主要包括叶片进口安放角、叶片出口安放角和叶片包角。基于此，选择三阶Bezier曲线对该叶片型线进行参数化控制，如图3.3所示。叶片型线的进口安放角和出口安放角分别由线段AB和CD的斜率控制，线段AB和CD的长度根据所选研究对象的叶片形状来确定，叶片包角由控制点D在叶轮外径上的移动幅度来确定。当改变叶片进、出口安放角和叶片包角时，即可通过该参数化控制方法获得所对应的叶片型线。图3.3叶片型线参数化控制3.2.2基于叶片参数化方法的样本试验设计高斯过程回归是基于数据驱动的机器学习方法，通过学习训练数据之间的潜在信息来实现未知变量的预测。在本文的反问题方法研究中，基于叶片型线参数化控制方法，对所选低比转速离心泵叶轮的进、出口安放角和叶片包角左右分别扰动5°、5°和10°，确定这三个设计变量的变化范围，接着通过均匀试验设计生成8组样本数据，如表3.2所示，利用三次Bezier曲线参数化控制方法便可生成8组样本数据所对应的叶片型线，如图3.4所示。
【参考文献】：
期刊论文
[1]Unsteady flow structures in centrifugal pump under two types of stall conditions[J]. 周佩剑,戴嘉铖,李亚飞,陈婷,牟介刚. Journal of Hydrodynamics. 2018(06)
[2]低比转数离心泵叶轮内流场重构与模态分析[J]. 张人会,陈学炳,郭广强,李仁年. 农业机械学报. 2018(12)
[3]低比转速复合叶轮离心泵停机过程水力特性[J]. 张玉良,朱祖超,李文广,周兆忠,肖俊建. 农业工程学报. 2018(12)
[4]基于自由曲面变形方法的离心泵三维叶片反问题方法[J]. 张人会,张书玮,杨军虎,鲁煜杰. 工程热物理学报. 2018(01)
[5]基于高斯过程回归的动车组气动性能预测研究[J]. 武福,杨博,李忠学,冯敏,杨喜娟. 兰州交通大学学报. 2017(06)
[6]基于小波神经网络的轴流泵性能预测[J]. 李君,陈佳文,廖伟丽,高传昌. 农业工程学报. 2016(10)
[7]基于多输出高斯过程的超临界翼型优化[J]. 吴宽展,刘学军,吕宏强. 空气动力学学报. 2015(06)
[8]流体机械旋转湍流计算模型研究进展[J]. 王福军. 农业机械学报. 2016(02)
[9]湍流模型对离心泵扬程预测准确性的影响[J]. 杨兴标,李红,陈超. 排灌机械工程学报. 2015(08)
[10]基于自由曲面变形方法的离心泵叶片载荷优化[J]. 张人会,樊家成,杨军虎,李仁年. 农业机械学报. 2015(10)
硕士论文
[1]基于水力损失模型的离心泵多工况性能预测[D]. 姬亚亚.兰州理工大学 2019
[2]基于不完全敏感性方法的低比转速离心叶轮优化研究[D]. 郑凯.兰州理工大学 2013
[3]基于多输出高斯过程回归的翼型快速设计[D]. 闫国启.南京航空航天大学 2013
[4]离心泵流动特征的数值分析[D]. 王秀勇.浙江大学 2007
本文编号：2921072
【文章来源】：兰州理工大学甘肃省
【文章页数】：73 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
叶轮轴面投影图和平面投影图
工程硕士学位论文19图3.2三维流体计算域3.2离心泵二维圆柱叶片参数化控制及试验设计3.2.1二维圆柱叶片参数化控制方法由于离心泵叶轮内流道边界形状复杂，叶片形状设计以及修改都基于半经验的设计理论，其过程复杂繁琐。对叶片形状进行参数化控制有助于更精确方便地描述目标叶片形状，进而在试验样本设计、形状优化等方面显得十分有利。目前，离心泵叶片参数化方法主要有Taylor多项式法[77]、高阶Bezier曲线法[78]、自由曲面变形法[79]、NURBS曲面设计法[80]等，本课题组已成功将Taylor多项式法、高阶Bezier曲线法以及自由曲面变形法应用于离心泵二维三维叶片形状以及液环真空泵壳体形状的参数化控制。本文采用三阶Bezier曲线对离心泵二维圆柱叶片的型线进行参数化控制，以便于试验样本的生成。Bezier曲线参数化控制叶片型线的主要原理如下：Bezier曲线一般使用Bernstein多项式作为基函数，其表达式为,00!()(1)()()!!nnniiiniiiinPuuuVBuVnii====∑∑(3.1)式中u∈[0,1]，(0,1,,)iVi=n为特征多边形的顶点，这些顶点控制着所构造曲面的基本形状，n+1个顶点可构成n阶Bezier曲线多边形，,()(0,1,,)niBui=n为Bernstein多项式。当明确控制点也就是特征多边形顶点的坐标以及阶数后便可利用Bezier曲线拟合出目标几何形状。
是，随着控制点数量的增多，有关叶轮的优化研究也愈来愈困难。所以，针对不同研究目标以及不同研究对象选择合适阶数的Bezier曲线是十分重要的。在本研究中，其研究目标是在离心泵叶轮轴面形状不变以及给定流场参数的条件下，利用高斯过程回归方法反求出给定的流场所对应的叶片型线，实现离心泵反问题的求解。本文所选用的研究对象为一台低比转速离心泵，叶轮叶片为二维圆柱叶片，决定该叶轮叶片形状的结构参数主要包括叶片进口安放角、叶片出口安放角和叶片包角。基于此，选择三阶Bezier曲线对该叶片型线进行参数化控制，如图3.3所示。叶片型线的进口安放角和出口安放角分别由线段AB和CD的斜率控制，线段AB和CD的长度根据所选研究对象的叶片形状来确定，叶片包角由控制点D在叶轮外径上的移动幅度来确定。当改变叶片进、出口安放角和叶片包角时，即可通过该参数化控制方法获得所对应的叶片型线。图3.3叶片型线参数化控制3.2.2基于叶片参数化方法的样本试验设计高斯过程回归是基于数据驱动的机器学习方法，通过学习训练数据之间的潜在信息来实现未知变量的预测。在本文的反问题方法研究中，基于叶片型线参数化控制方法，对所选低比转速离心泵叶轮的进、出口安放角和叶片包角左右分别扰动5°、5°和10°，确定这三个设计变量的变化范围，接着通过均匀试验设计生成8组样本数据，如表3.2所示，利用三次Bezier曲线参数化控制方法便可生成8组样本数据所对应的叶片型线，如图3.4所示。
【参考文献】：
期刊论文
[1]Unsteady flow structures in centrifugal pump under two types of stall conditions[J]. 周佩剑,戴嘉铖,李亚飞,陈婷,牟介刚. Journal of Hydrodynamics. 2018(06)
[2]低比转数离心泵叶轮内流场重构与模态分析[J]. 张人会,陈学炳,郭广强,李仁年. 农业机械学报. 2018(12)
[3]低比转速复合叶轮离心泵停机过程水力特性[J]. 张玉良,朱祖超,李文广,周兆忠,肖俊建. 农业工程学报. 2018(12)
[4]基于自由曲面变形方法的离心泵三维叶片反问题方法[J]. 张人会,张书玮,杨军虎,鲁煜杰. 工程热物理学报. 2018(01)
[5]基于高斯过程回归的动车组气动性能预测研究[J]. 武福,杨博,李忠学,冯敏,杨喜娟. 兰州交通大学学报. 2017(06)
[6]基于小波神经网络的轴流泵性能预测[J]. 李君,陈佳文,廖伟丽,高传昌. 农业工程学报. 2016(10)
[7]基于多输出高斯过程的超临界翼型优化[J]. 吴宽展,刘学军,吕宏强. 空气动力学学报. 2015(06)
[8]流体机械旋转湍流计算模型研究进展[J]. 王福军. 农业机械学报. 2016(02)
[9]湍流模型对离心泵扬程预测准确性的影响[J]. 杨兴标,李红,陈超. 排灌机械工程学报. 2015(08)
[10]基于自由曲面变形方法的离心泵叶片载荷优化[J]. 张人会,樊家成,杨军虎,李仁年. 农业机械学报. 2015(10)
硕士论文
[1]基于水力损失模型的离心泵多工况性能预测[D]. 姬亚亚.兰州理工大学 2019
[2]基于不完全敏感性方法的低比转速离心叶轮优化研究[D]. 郑凯.兰州理工大学 2013
[3]基于多输出高斯过程回归的翼型快速设计[D]. 闫国启.南京航空航天大学 2013
[4]离心泵流动特征的数值分析[D]. 王秀勇.浙江大学 2007
本文编号：2921072
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