基于神经网络的离心泵汽蚀性能预测

• 作者: FENG Yan-hua LIU Hou-Lin TAN Ming-gao 王勇 陆斌斌
• 来源期刊: 排灌机械
• 学科: 工学
• 关键词: 离心泵 汽蚀性能 预测 神经网络 网络模型
• 年，卷（期）: 2008,（3）
• 所属期刊栏目: 泵理论与技术
• 页码范围: 15-18
• 页数: 4页
• 分类号: TH311
• 字数: 2968字
• 语种: 中文

摘要

介绍了离心泵汽蚀性能预测的研究现状,分析了离心泵汽蚀性能预测的主要研究方法.根据设计流量下离心泵汽蚀余量的影响因素,确定人工神经网络的拓扑结构.应用MATLAB的神经网络工具箱,建立单级单吸离心泵汽蚀性能预测的BP神经网络(Back Propagation Neural Network)和RBF神经网络(Radial Basis Function Neural Network)两种人工神经网络模型.用工程实践中得到的57台离心泵几何参数和试验数据作为样本来训练建立好的网络,并用6台离心泵的数据来测试网络.预测值与试验值的相关性分析表明,BP和RBF网络的预测结果均较好,其中BP网络预测模型的平均相对偏差为5.69%,RBF网络预测模型的平均相对偏差为6.32%,可满足工程应用的要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王勇	江苏大学流体机械工程技术研究中心	138	1944	25.0	40.0
2	陆斌斌	江苏大学流体机械工程技术研究中心	5	75	4.0	5.0
3	LIU Hou-Lin	江苏大学流体机械工程技术研究中心	1	16	1.0	1.0
4	TAN Ming-gao	江苏大学流体机械工程技术研究中心	2	50	2.0	2.0
5	FENG Yan-hua	江苏大学流体机械工程技术研究中心	1	16	1.0	1.0