發(fā)布時間：2018-05-25 23:47

  本文選題：水泵測試 + 不確定度��； 參考：《沈陽工業(yè)大學》2011年碩士論文

【摘要】：自從《測量不確定度評定指南》頒布以來,不確定度理論在眾多領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用。近些年來,不少人致力于尋求最優(yōu)評定方法的研究,取得了不少成果,但是在水泵測試不確定度評定的領(lǐng)域,研究者卻很少,加之我國的水泵行業(yè)整體水平相對落后,技術(shù)人才較為缺乏,尋求一種有效的評定手段勢在必行。 本文就水泵測試不確定度評定普遍存在的問題給出一種不確定度評定新方法,基于蒙特卡羅方法和最大熵方法開展的對單級離心泵的性能測試參數(shù)的不確定度評定方法有效結(jié)合了兩種方法的優(yōu)點,展開進行不確定度評定。課題研究主要做了以下幾個方面的工作： 不確定度評定的方法的可行性分析以及各個方法的優(yōu)劣性及適用性比較； 對水泵性能測試系統(tǒng)進行分析,尋找不確定度來源及其消除措施,并結(jié)合實際的單級清水離心泵的性能測試進行實時數(shù)據(jù)采集,并對利用貝塞爾公式進行不確定度評定與分析； 對收集的數(shù)據(jù)利用最大熵方法進行分布模擬,模擬得出這些數(shù)據(jù)分布類型,根據(jù)求得的分布類型,用舍選法產(chǎn)生相應(yīng)分布的一定數(shù)量的隨機數(shù),然后利用蒙特卡羅方法進行不確定度的評定,并將結(jié)果與傳統(tǒng)方式評定結(jié)果作比較,得出結(jié)論； 針對最大熵問題求解過程普遍存在的初值選擇困難的問題,進行算法研究,給出一種基于粒子群算法進行求解的方案,不再需要人工給定初始值,而只需給定一個范圍即可,程序便可以自行在空間中搜索最優(yōu)解,評定程序得到簡化,避免一些隨機因素尤其是人為選擇初始值不當造成的不收斂問題,并將測試數(shù)據(jù)代入計算,與常規(guī)算法求解結(jié)果進行對比,驗證算法的有效性。
[Abstract]:Since the publication of the Guide to the Evaluation of uncertainty in Measurement, uncertainty Theory has been widely used in many fields. In recent years, many people have devoted themselves to the research of the optimal evaluation method, and achieved a lot of results, but in the field of uncertainty assessment of pump testing, the researchers are few, and the overall level of the pump industry in China is relatively backward. There is a shortage of technical talents, so it is imperative to seek an effective means of evaluation. In this paper, a new method for evaluating uncertainty of water pump testing is presented. Based on the Monte Carlo method and the maximum entropy method, the uncertainty evaluation method for the performance test parameters of single-stage centrifugal pump is developed, which effectively combines the advantages of the two methods, and carries out the uncertainty evaluation. The main work of the research is as follows: The feasibility analysis of the methods of uncertainty evaluation and the comparison of the advantages and disadvantages and applicability of each method; Based on the analysis of the pump performance test system, the source of uncertainty and its elimination measures are found, and the real-time data collection is carried out in combination with the performance test of the actual single-stage clean water centrifugal pump, and the uncertainty evaluation and analysis are carried out by using the Bessel formula. The data collected are simulated by the maximum entropy method, and the distribution types of these data are obtained. According to the distribution types obtained, a certain number of random numbers of the corresponding distributions are generated by the selection method. Then Monte Carlo method is used to evaluate the uncertainty, and the result is compared with the traditional evaluation method, and the conclusion is drawn. In order to solve the maximum entropy problem, which is difficult to select the initial value, the algorithm is studied, and a solution based on particle swarm optimization is proposed. It is no longer necessary to give the initial value manually, but only to a range. The program can search the optimal solution in space by itself, simplify the evaluation procedure, avoid the problem of non-convergence caused by some random factors, especially the improper selection of the initial value, and substitute the test data with the calculation. Compared with the results of conventional algorithm, the validity of the algorithm is verified.
【學位授予單位】：沈陽工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2011
【分類號】：TH38

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本文編號：1935121