【摘 要】
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根据边界涡量动力学理论,从边界涡量流在离心泵叶轮内表面的分布情况,可获知叶轮的受力状况,进而改进叶轮设计.以BP神经网络和径向基神经网络为建模手段,以叶轮内表面的边界
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51609107);西华大学省部级学科平台开放课题项目(szjj2018-123);江苏省高校优势学科建设工程资助项目
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根据边界涡量动力学理论,从边界涡量流在离心泵叶轮内表面的分布情况,可获知叶轮的受力状况,进而改进叶轮设计.以BP神经网络和径向基神经网络为建模手段,以叶轮内表面的边界涡量流为预测目标,通过高精度的CFD计算获得70个离心泵叶轮内表面的BVF分布,建立可用于训练人工神经网络的初始样本集;再利用63个初始样本建立离心泵叶轮几何参数和边界涡量流的非线性映射关系,并用剩余的7个校对样本进行测试.根据神经网络预测结果和数值模拟计算结果的误差分析,确定最适用于离心泵叶轮边界涡量流预测的神经网络类型.研究表明:径向基(
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