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摘要:
提出了一种基于机器学习的高维混合模型用于离心泵的叶片优化方法.选用一台低比转速离心泵,以离心泵叶轮叶片为研究对象,通过对叶片型线拟合分离多变量参数,利用支持向量机的高维表示方法,结合计算流体动力学软件,经过对训练集的机器学习,构建了离心泵叶片型线优化的代理模型.依据遗传算法求解离心泵多变量代理模型,预测了离心泵效率最高点及在该点时的叶片型线几何参数.运用数值模拟和试验研究的方法验证了预测数据,结果表明:数值模拟性能曲线与试验结果大体相符;在设计工况点,经代理模型优化后的数值模拟效率值较原型泵提高了2.61%,扬程提升了0.82 m,试验效率值较原型泵提高了2.1%,扬程提升了0.75 m.
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文献信息
篇名 基于高维混合模型与遗传算法的离心泵叶片优化
来源期刊 华中科技大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 支持向量机 高维表示方法 代理模型 遗传算法 离心泵 叶片优化
年,卷(期) 2020,(7) 所属期刊栏目 机械与能源工程
研究方向 页码范围 128-132
页数 5页 分类号 TH311
字数 语种 中文
DOI 10.13245/j.hust.200722
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 杨军虎 117 1304 20.0 28.0
2 王晓晖 26 336 11.0 18.0
3 姜丙孝 3 3 1.0 1.0
4 白小榜 3 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
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遗传算法
离心泵
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研究起点
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华中科技大学学报(自然科学版)
月刊
1671-4512
42-1658/N
大16开
武汉市珞喻路1037号
38-9
1973
chi
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