基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的離心泵性能預(yù)測(cè)研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、泵的性能預(yù)測(cè)研究就是根據(jù)泵的葉輪、蝸殼、導(dǎo)葉等過流部件的幾何參數(shù),分析內(nèi)部流動(dòng)特征,以此預(yù)測(cè)泵的性能,是在泵產(chǎn)品設(shè)計(jì)中必不可少的重要環(huán)節(jié),具有縮短研發(fā)周期、降低開發(fā)成本和提高產(chǎn)品設(shè)計(jì)質(zhì)量等優(yōu)點(diǎn)。因此開展泵的性能預(yù)測(cè)研究一直都是從事泵領(lǐng)域研究專家學(xué)者一個(gè)十分重要的課題。但是,到目前為止,泵的性能預(yù)測(cè)研究的結(jié)果還存在精度不高、不能滿足工程實(shí)際需要的不足。因此對(duì)離心泵的性能研究不但具有重要的學(xué)術(shù)價(jià)值和社會(huì)效益,而且對(duì)研究其他泵的性能提供了可資

2、借鑒的依據(jù)。本文的主要研究?jī)?nèi)容和成果有:
　　(1)詳細(xì)闡述了目前國(guó)內(nèi)外針對(duì)泵性能預(yù)測(cè)研究的現(xiàn)狀,重點(diǎn)描述了水力損失法、流場(chǎng)計(jì)算法及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法這三種泵性能預(yù)測(cè)的方法,根據(jù)這三種方法的優(yōu)缺點(diǎn),確定本文里研究?jī)?nèi)容。
　　(2)通過對(duì)離心泵性能分析,闡述各參數(shù)對(duì)離心泵性能的影響,為后面的研究打下基礎(chǔ);
　　(3)介紹了離心泵性能預(yù)測(cè)的相關(guān)技術(shù),即通過分析Matlab和VC6.0軟件及其神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具在進(jìn)行數(shù)據(jù)處理、非線性擬合、

3、動(dòng)態(tài)仿真等的巨大優(yōu)勢(shì),因此本文利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制作為本課題的研究方向;
　　(4)采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的兩種算法:使用 VC6.0實(shí)現(xiàn)了貝葉斯BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,使用Matlab實(shí)現(xiàn)了GA-RBF算法,并分別對(duì)實(shí)現(xiàn)離心泵性能預(yù)測(cè)進(jìn)行設(shè)計(jì);
　　(5)利用 GA-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立離心泵性能預(yù)測(cè)模型來實(shí)現(xiàn)離心泵的性能預(yù)測(cè),具體闡述了其實(shí)現(xiàn)過程,并根據(jù)選取的57組單級(jí)單吸離心泵的設(shè)計(jì)參數(shù)和試驗(yàn)參數(shù)進(jìn)行仿真驗(yàn)證,結(jié)果表明離心泵性能 GA-RB

4、F神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型與原有的離心泵性能RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型同樣有效,并且設(shè)置參數(shù)更簡(jiǎn)單、更方便;
　　(6)利用貝葉斯BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立離心泵性能預(yù)測(cè)模型來實(shí)現(xiàn)離心泵的性能預(yù)測(cè),具體闡述實(shí)現(xiàn)過程,并根據(jù)選取的57組單級(jí)單吸離心泵的設(shè)計(jì)參數(shù)和試驗(yàn)參數(shù)進(jìn)行仿真驗(yàn)證,結(jié)果表明離心泵性能BRBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型與原有的離心泵性能LMBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型和離心泵性能RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型同樣有效,并且設(shè)置參數(shù)更簡(jiǎn)單、更方便,是一種比較有前途的