【摘 要】
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针对发动机机油泵新产品设计过程中性能预测难和试验成本高的问题,提出一种将流场数值模拟和神经网络智能建模预测技术联合应用于机油泵产品设计过程的新方法。结合机油泵初
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针对发动机机油泵新产品设计过程中性能预测难和试验成本高的问题,提出一种将流场数值模拟和神经网络智能建模预测技术联合应用于机油泵产品设计过程的新方法。结合机油泵初始设计结构尺寸,建立其内部流场的CFD(computathonal fluid dynamics)仿真模型;通过流场数值模拟分析,获取一定量的机油泵转速、供油压力、供油温度和供油流量数据;构建描述机油泵供油特性的BP神经网络模型,利用流场数值模拟结果数据作为样本训练该网络模型;最后利用训练好的BP神经网络智能模型对各种工况下机油泵的供油特性进行预测分析。实例验证结果表明,采用文中方法取得很好的仿真分析效果,可以用于在设计阶段对发动机机油泵产品的结构进行优化并调控产品的工作特性。
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