检索结果-内蒙古大学图书馆

航空动力学报 2022年第3期37卷 629-638页

作者：姜丙孝杨军虎王晓晖史凤霞毛士宇兰州理工大学能源与动力工程学院兰州730050 兰州理工大学甘肃省流体机械及系统重点实验室兰州730050

提出将高维表示方法与机器学习中的支持向量机方法结合对离心泵扭曲叶片优化。选用1台中比转速离心泵为研究对象,通过对扭曲叶片3条叶片型线的参数化,分离控制变量并确定代理模型的训练空间。经过对离心泵扭曲叶片水力模型的算法学习,... 详细信息

提出将高维表示方法与机器学习中的支持向量机方法结合对离心泵扭曲叶片优化。选用1台中比转速离心泵为研究对象,通过对扭曲叶片3条叶片型线的参数化,分离控制变量并确定代理模型的训练空间。经过对离心泵扭曲叶片水力模型的算法学习,得到以叶片型线参数为自变量,效率为目标函数的离心泵代理模型,运用遗传算法求解并反馈叶片型线参数。采用数值模拟及试验的方法验证了代理模型的预测结果,并从动能方程的角度分析了优化前后扭曲叶片叶轮内流场的变化。结果表明:在设计工况点,优化后的扭曲叶片离心泵数值模拟效率值比原型泵提高了1.72%,扬程提升了0.41 m,试验效率值比原型泵提高了1.5%,扬程提升了0.35 m。

关键词：高维表示方法支持向量机离心泵扭曲叶片动能方程

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液力透平叶片型线优化及内部流动特性研究

液力透平叶片型线优化及内部流动特性研究

引用

作者：姜丙孝兰州理工大学

学位级别：博士

泵作透平结构简单、维护方便,被广泛应用于过程工业余压能量回收领域,由于这样的透平是按泵工况设计的,造成其运行效率普遍偏低。透平叶轮是液力透平转换能量的核心元件,对提升液力透平的性能具有决定性作用。因此,开展对液力透平叶片... 详细信息

泵作透平结构简单、维护方便,被广泛应用于过程工业余压能量回收领域,由于这样的透平是按泵工况设计的,造成其运行效率普遍偏低。透平叶轮是液力透平转换能量的核心元件,对提升液力透平的性能具有决定性作用。因此,开展对液力透平叶片优化的研究具有一定的现实意义。针对目前液力透平叶片优化面临的优化参数多、各参数之间耦合性强、优化参数与目标函数关系非线性等问题,借鉴非线性问题的解决方法,吸纳机器学习的优点,提出将支持向量机和高维表示方法结合的高维混合模型应用到液力透平叶片优化中,分别完成了对液力透平圆柱型叶片、双弯曲型叶片、扭曲型叶片、双弯曲扭曲型叶片的代理模型优化,构建了较为完整的液力透平SVM-HDMR代理模型优化、验证、分析体系。为此本文的主要研究内容如下:1、选取比转速为48的泵作透平为研究对象,根据圆柱型叶片型线的具体几何形状,用Bézier曲线参数化后分离出了5个叶片型线控制变量,按照液力透平SVM-HDMR代理模型优化体系,经过120个圆柱型叶片液力透平水力模型的算法学习,完成了对圆柱型叶片液力透平的三次优化。结果表明:优化前后液力透平数值模拟效率提升了5.49%,试验效率提升了5.1%。分析优化各阶段液力透平的空间和面速度流线图发现:优化使液力透平效率提升的原因主要是叶片出口处流动紊乱区的消失。分析优化各阶段液力透平选取面的动能方程各项云图发现:随着叶片型线优化的进行,液力透平内部能量的输运强度减弱,耗散的能量减少,说明优化后液力透平能量转换能力的提升。2、以三次优化后的圆柱型叶片液力透平为研究对象,通过对圆柱型叶片液力透平叶片进口处分离涡旋区的流动分析,将双弯曲型叶片引入,以解决叶片进口处的分离现象。经过37个双弯曲型叶片液力透平水力模型的机器学习,完成了对双弯曲型叶片型线的优化。结果表明:在设计工况点,叶片改型使液力透平的效率提升了4.96%,叶片优化使效率再次提升了2.05%。分析叶片改型、优化各阶段液力透平的空间和面速度流线图发现:改型使液力透平效率提升的原因主要是叶片进口处分离涡旋区的消失,优化使液力透平效率提升的原因主要是叶轮第一流道内速度流线交叉紊乱现象的消失和叶片出口速度分布不均现象的改观。分析叶片改型、优化前后涡量强度和涡结构的分布发现:随着叶片改型、优化的进行,叶轮内部整体涡量强度分布的高强度区域有所减小,强度有所减弱;叶轮叶片区的涡结构强度和区域都在一定程度上降低和缩小,而尾水涡则逐渐的增强。3、选取比转速为93的泵作透平为研究对象,根据扭曲型叶片绘型原理,以叶片包角为自变量对扭曲型叶片平面叶片型线重新绘制,使其满足叶片快速建模的条件,结合二维叶片型线的代理模型优化体系,以105个扭曲型叶片液力透平水力模型为训练样本,完成了对扭曲型叶片的代理模型优化。结果表明:在最优工况点,优化前后液力透平数值模拟效率提升了3.51%,试验效率提升了3.4%。分析优化各阶段液力透平的面流线图发现:优化使液力透平效率提升的原因主要是叶片出口处液流流动均匀性、有序性的提高。分析优化各阶段液力透平选取面的涡量动力学方程各项2-范数值分布云图发现:随着优化的进行,其分布强度存在减弱,分布区域存在缩小的现象,说明叶轮内部流场的速度梯度分布强度在减弱,耗散能量减小,叶轮对能量的转化效率在提高。4、从双弯曲型叶片改型思路和扭曲型叶片绘型原理出发,引入双弯曲扭曲型叶片,经过52个液力透平水力模型的算法学习,完成了对双弯曲扭曲型叶片的代理模型优化。结果表明:在设计工况点,叶片改型使液力透平效率提升了0.4%,叶片优化使液力透平的效率提升了0.65%。分析液力透平选取面的速度流线图发现:经过改型、优化后,叶片出口处液流流动均匀性的提高会使液力透平的效率有一定的提升,同时在叶片进口处涡旋区的形成和扩大抵消了一部分液力透平性能的提升。分析改型、优化各阶段液力透平选取面的湍动能相关项分布云图发现:涡黏、湍动能耗散率、湍动能在叶片改型前后其分布区域有很大的不同,但其分布强度区域并未见明显缩小。5、以圆柱型叶片优化各阶段的结果为例,从流体动能方程耗散项、涡旋拟能方程、湍流时均动能方程研究分析了流体的动能方程、流场的涡量强度分布特性、涡的判定和分布、涡量动力学方程、湍动能输运方程所表现的一致性。

关键词：液力透平支持向量机高维表示方法代理模型型线优化

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基于高维混合模型与遗传算法的离心泵叶片优化

引用

华中科技大学学报（自然科学版） 2020年第7期48卷 128-132页

作者：姜丙孝杨军虎白小榜王晓晖兰州理工大学能源与动力工程学院甘肃兰州730050 兰州理工大学甘肃省流体机械及系统重点实验室甘肃兰州730050

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... 详细信息

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.

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

来源：评论

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