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基于高维机器学习方法的离心泵扭曲叶片优化

姜丙孝 杨军虎 王晓晖 史凤霞 毛士宇

姜丙孝, 杨军虎, 王晓晖, 史凤霞, 毛士宇. 基于高维机器学习方法的离心泵扭曲叶片优化[J]. 航空动力学报, 2022, 37(3): 629-638. doi: 10.13224/j.cnki.jasp.20210143
引用本文: 姜丙孝, 杨军虎, 王晓晖, 史凤霞, 毛士宇. 基于高维机器学习方法的离心泵扭曲叶片优化[J]. 航空动力学报, 2022, 37(3): 629-638. doi: 10.13224/j.cnki.jasp.20210143
JIANG Bingxiao, YANG Junhu, WANG Xiaohui, SHI Fengxia, MAO Shiyu. Optimization of twisted blade of centrifugal pump based on high dimensional machine learning method[J]. Journal of Aerospace Power, 2022, 37(3): 629-638. doi: 10.13224/j.cnki.jasp.20210143
Citation: JIANG Bingxiao, YANG Junhu, WANG Xiaohui, SHI Fengxia, MAO Shiyu. Optimization of twisted blade of centrifugal pump based on high dimensional machine learning method[J]. Journal of Aerospace Power, 2022, 37(3): 629-638. doi: 10.13224/j.cnki.jasp.20210143

基于高维机器学习方法的离心泵扭曲叶片优化

doi: 10.13224/j.cnki.jasp.20210143
基金项目: 国家自然科学基金(52169019); 甘肃省高等学校产业支撑计划项目(2020C-20); 甘肃省杰出青年基金(20JR10RA203); 西华大学流体及动力机械教育部重点实验室开放基金(szjj2019-016)
详细信息
    作者简介:

    姜丙孝(1986-),男,博士生,主要从事水力机械流体动力学分析及优化理论研究。

    通讯作者:

    杨军虎(1962-),男,教授、博士生导师,硕士,主要从事水力机械优化理论及内流机理研究。E-mail:lzyangjh@lut.cn

  • 中图分类号: V228.1;TH322

Optimization of twisted blade of centrifugal pump based on high dimensional machine learning method

  • 摘要: 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。

     

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  • 收稿日期:  2021-04-06
  • 刊出日期:  2022-03-28

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