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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 总被引:1,自引:3,他引:1
利用Concept NREC软件建立离心压气机叶轮设计样本库,借助BP(back propagation)人工神经网络建立样本库中各设计参数与压气机性能之间的关系,接下来以多目标遗传算法寻找Pareto解,从而获得离心压气机叶轮最佳设计参数.将该方法应用于Krain叶轮设计工况,所得叶轮的效率、压比较Krain叶轮原型分别提高1.4%和10.9%.通过对人工神经网络模型可靠性的讨论、多目标优化模型的主成分分析和所设计叶轮性能的CFD验证,证明了所构建的目标函数与所获得的Pareto解集的合理性,说明本方法可以有效应用于在离心压气机设计、选型. 相似文献
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针对高超声速飞行器进气道压缩面问题,首先研究了激波理论的逆向算法,以此为基础提出了进气道的等强度和等熵压缩面的逆向设计方法,并采用此方法设计了以进气道出口气流参数为设计参数的高超声速飞行器进气道压缩面,然后对两种压缩面进行了性能分析和数值仿真.结果表明:通过逆向设计方法设计进气道压缩面是可行的,其相对于传统方法耗时大大减少;理论计算表明相同设计条件下两压缩面几何参数基本一致,而来流参数也基本不变,设计点下等熵压缩面总压恢复系数高出等强度压缩面6.3%.数值仿真验证了该方法的可行性并研究了非设计状态下两种压缩面的各项性能参数,同时对比了不同马赫数下进气道内部波系分布和气流均匀性. 相似文献
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为了实现对终端区空中交通流到达情况更加准确的分析,针对目前常用的流量统计方法中所存在的问题,提出了交通流到达模式概念,并对基于聚类思想的到达模式识别方法进行了研究。在对交通流到达时序数据提取的基础上,利用基于免疫优化算法的聚类方法实现了对交通流到达模式的识别。对交通流到达模式特征进行了分析,并结合滑动时间窗算法提出了交通高峰小时及峰值流量计算方法。通过实例分析证明了方法的可行性与准确性。 相似文献
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