本文關鍵詞：基于BP人工神經網絡的離心壓氣機葉輪多目標優(yōu)化設計方法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：離心壓氣機是化工、交通運輸等行業(yè)的重要耗功設備,傳統基于CFD結果“試錯-修改”的離心壓氣機設計方法需要進行多次的設計迭代且不易獲得設計參數的全局最優(yōu)解,已難于適應高性能離心壓氣機日益嚴苛的設計要求。本文將人工神經網絡和遺傳算法等數學方法與工程工具相結合,提出一種新型離心壓氣機設計方法。本文共分兩個部分：第一部分建立了一種離心壓氣機一維優(yōu)化設計方法。首先用經過實驗數據修正的兩區(qū)模型建立離心壓氣機葉輪設計樣本庫,其次借助BP人工神經網絡建立樣本庫各設計參數與葉輪氣動性能之間的映射關系,最后使用多目標遺傳算法尋找Pareto最優(yōu)解集。通過對Krain葉輪設計工況進行優(yōu)化設計,獲得一維優(yōu)化葉輪,效率、壓比較Krain葉輪原型分別提高1.4%和10.9%。通過Krain葉輪數值模擬結果與實驗測量值的對比,證明了數值模擬方法的準確性。通過對人工神經網絡模型與多目標優(yōu)化模型的可靠性分析,特別是Pareto解集的主成分分析與一維優(yōu)化葉輪的數值模擬結果的分析表明：本文所獲得的Pareto解集可以反映原有數據庫基本特征,所構建的偽目標函數形式合理,基于遺傳算法的多目標優(yōu)化模型可以尋找到離心壓氣機設計人工神經網絡模型的最優(yōu)解。第二部分對一維優(yōu)化葉輪進行了三維優(yōu)化。通過Design3D軟件對一維優(yōu)化葉輪的葉型進行參數化與控制點坐標的尋優(yōu),獲得了針對Krain葉輪設計工況的三維優(yōu)化葉輪。三維優(yōu)化葉輪數值模擬結果的表明,優(yōu)化后的葉輪內部流動有所改善,效率、壓比較原型分別提高3.7%和13.6%。說明了本文所建立的離心壓氣機優(yōu)化設計方法在離心壓氣機選型與優(yōu)化過程中的可靠性,以及本方法求解多維非線性壓氣機設計反問題的優(yōu)越性。
【關鍵詞】：離心壓氣機設計 多目標優(yōu)化 遺傳算法 人工神經網絡 數值模擬
【學位授予單位】：中國科學院研究生院(工程熱物理研究所)
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TH452
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第一章 緒論9-23
• 1.1 研究背景及意義9-10
• 1.2 國內外研究現狀10-20
• 1.2.1 離心壓氣機設計方法研究現狀10-17
• 1.2.2 離心壓氣機氣動優(yōu)化方法研究現狀17-20
• 1.3 本文研究內容20-23
• 第二章 優(yōu)化設計方法23-37
• 2.1 引言23-24
• 2.2 研究對象24-25
• 2.3 離心壓氣機優(yōu)化設計流程25-36
• 2.3.1 離心壓氣機葉輪設計樣本庫27-28
• 2.3.2 人工神經網絡模型28-31
• 2.3.3 一維多目標優(yōu)化模型31-34
• 2.3.4 三維氣動優(yōu)化模型34-36
• 2.4 本章小結36-37
• 第三章 數值模擬方法37-43
• 3.1 引言37
• 3.2 數值模擬軟件介紹37
• 3.3 數值模擬方案37-41
• 3.3.1 計算模型37-39
• 3.3.2 湍流模型39-40
• 3.3.3 網格生成40-41
• 3.3.4 邊界條件41
• 3.4 數值方法驗證41-42
• 3.5 本章小結42-43
• 第四章 一維多目標優(yōu)化設計43-57
• 4.1 引言43
• 4.2 神經網絡模型可靠性分析43-46
• 4.2.1 中間層數選取43-44
• 4.2.2 校驗結果分析與討論44-46
• 4.3 一維多目標優(yōu)化結果分析46-55
• 4.3.1 Pareto解集主成分分析47-48
• 4.3.2 優(yōu)化結果及三維建模48-50
• 4.3.3 一維優(yōu)化結果葉輪性能分析50-55
• 4.4 本章小結55-57
• 第五章 三維多目標優(yōu)化設計57-69
• 5.1 引言57
• 5.2 葉輪參數化方法57-59
• 5.3 樣本庫生成及優(yōu)化方法59-61
• 5.4 優(yōu)化結果及討論61-68
• 5.5 本章小結68-69
• 第六章 結論及展望69-71
• 6.1 結論69
• 6.2 本文創(chuàng)新點69-70
• 6.3 研究展望70-71
• 致謝71-73
• 參考文獻73-79
• 附錄79

【參考文獻】

中國期刊全文數據庫 前5條

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本文編號：472653