机械设计
機械設計
궤계설계
Journal of Machine Design
2013年
8期
1-6
,共6页
旋涡泵%人工神经网络%水力尺寸%知识重用%人工智能
鏇渦泵%人工神經網絡%水力呎吋%知識重用%人工智能
선와빙%인공신경망락%수력척촌%지식중용%인공지능
vertex pump%artificial neural network%hydraulic dimension%knowledge reuse%artificial intelligence
旋涡泵内部流动理论不完善,其叶轮和流道水力尺寸计算通常采用相似计算法和经验统计计算法.文中针对这两种方法在应用中存在的诸多局限性,提出了基于人工神经网络的智能算法.该方法既不以寻求相似的模型泵并进行换算为基础,也不以统计方法获取经验数据,而是以现有旋涡泵产品数据为基础,应用神经网络构建旋涡泵性能参数与水力尺寸之间的关系模型,从而实现泵的性能参数与水力尺寸的非线性映射,并利用这一关系模型进行新产品设计.文中介绍了这一方法的基本原理和关键技术,其中包括神经网络的结构设计、模型选择、样本对设计和网络训练等.解决了由于旋涡泵叶轮和流道结构型式繁多、设计中缺乏足够的经验数据支持及缺乏统一的经验统计方法的问题,提供了使不同企业能够有效地利用已有产品开发新产品的统一方法,该方法不仅支持知识重用,而且具有通用性,对提高旋涡泵的设计质量和缩短设计周期具有重要意义.
鏇渦泵內部流動理論不完善,其葉輪和流道水力呎吋計算通常採用相似計算法和經驗統計計算法.文中針對這兩種方法在應用中存在的諸多跼限性,提齣瞭基于人工神經網絡的智能算法.該方法既不以尋求相似的模型泵併進行換算為基礎,也不以統計方法穫取經驗數據,而是以現有鏇渦泵產品數據為基礎,應用神經網絡構建鏇渦泵性能參數與水力呎吋之間的關繫模型,從而實現泵的性能參數與水力呎吋的非線性映射,併利用這一關繫模型進行新產品設計.文中介紹瞭這一方法的基本原理和關鍵技術,其中包括神經網絡的結構設計、模型選擇、樣本對設計和網絡訓練等.解決瞭由于鏇渦泵葉輪和流道結構型式繁多、設計中缺乏足夠的經驗數據支持及缺乏統一的經驗統計方法的問題,提供瞭使不同企業能夠有效地利用已有產品開髮新產品的統一方法,該方法不僅支持知識重用,而且具有通用性,對提高鏇渦泵的設計質量和縮短設計週期具有重要意義.
선와빙내부류동이론불완선,기협륜화류도수력척촌계산통상채용상사계산법화경험통계계산법.문중침대저량충방법재응용중존재적제다국한성,제출료기우인공신경망락적지능산법.해방법기불이심구상사적모형빙병진행환산위기출,야불이통계방법획취경험수거,이시이현유선와빙산품수거위기출,응용신경망락구건선와빙성능삼수여수력척촌지간적관계모형,종이실현빙적성능삼수여수력척촌적비선성영사,병이용저일관계모형진행신산품설계.문중개소료저일방법적기본원리화관건기술,기중포괄신경망락적결구설계、모형선택、양본대설계화망락훈련등.해결료유우선와빙협륜화류도결구형식번다、설계중결핍족구적경험수거지지급결핍통일적경험통계방법적문제,제공료사불동기업능구유효지이용이유산품개발신산품적통일방법,해방법불부지지지식중용,이차구유통용성,대제고선와빙적설계질량화축단설계주기구유중요의의.
