混流泵三元叶片优化设计方法研究
以叶片角β分布为优化变量,叶轮效率为优化目标将三维粘性流动分析与神经网络相结合对混流泵叶片进行了优化设计.在设计空间内应用实验设计理论选择部分样本数据进行流动分析并用来训练神经网络,选择RBF网络构造适应函数,利用遗传算法进行优化.针对所研究对象设计变量较多、变量范围较大的问题,提出分类子系统优化的初步思想,即:将优化变量进行分类,对每类变量建立子系统,分别在子系统内进行局部优化,然后再计及子系统之间的相互影响进行全局优化.本文通过对三元扭曲叶片进行优化的实践验证了该方法的简便性与有效性.
优化 混流泵 神经网络 遗传算法 三元扭曲叶片
席光 卢金铃 祁大同
西安交通大学能动学院(陕西西安)
国内会议
上海
中文
130-135
2003-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）