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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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以全气膜覆盖的一体化加力支板为研究对象,将冲击板布置于支板内腔中,研究气膜出流-前缘冲击复合冷却结构下一体化加力支板内外流气-固耦合传热特性。开展了不同主次流温比(2.24~2.76)、不同冲击间距(H/D=1,2.5,4)等参数对支板内外流动特性、内外壁面对流换热系数分布和支板综合冷却效率的影响规律分析。研究结果表明:冲击板结构改变了支板腔内冷气流动及各排气膜孔流量分配,随着冲击间距的增大,冲击腔内对应气膜孔冷气量依次下降2.68%,3.80%,7.14%;此外,冲击板结构增强了支板前缘内外壁面对流换热,其中对内壁面对流换热的强化更为显著,前缘冲击滞止线处对流换热系数提升幅度依次为298.3%,354.5%,271.9%;冲击板的存在提高了壁温分布均匀性,而整体平均综合冷效随冲击间距的增大而增大,分别提升1.64%,2.26%,2.62%;随着主次流温比的增大,支板的综合冷效减小,但是下降的趋势逐渐减小;在主次流流量不变的情况下,随着冲击间距的增大,主次流压比减小,相比无冲击板模型,其变化幅度依次为0.395%,0.012%,-0.650%。 相似文献
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