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基于BP神经网络和NSGA-Ⅱ的离心压气机机匣处理槽参数优化
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作者 陈金萍 叶顺宏 李颂 《车用发动机》 北大核心 2023年第1期62-68,共7页
为获取离心压气机机匣处理槽的最优结构参数,针对某型离心压气机机匣处理的槽参数展开了优化工作,通过已有模拟数据建立BP神经网络预测模型,利用遗传算法(NSGA-Ⅱ)对槽的结构参数进行了多目标寻优工作。结果表明:优化后的结构参数为开... 为获取离心压气机机匣处理槽的最优结构参数,针对某型离心压气机机匣处理的槽参数展开了优化工作,通过已有模拟数据建立BP神经网络预测模型,利用遗传算法(NSGA-Ⅱ)对槽的结构参数进行了多目标寻优工作。结果表明:优化后的结构参数为开槽宽度4 mm,槽中心位置为靠近叶轮前缘距离导风轮中段1.5 mm处。经过模拟分析,优化值对应的槽处理结构位置相对靠近叶轮前缘,使低速区域相对前移,改善了主通道内的流动情况,喘振边界在高转速下明显向小流量偏移,进一步拓宽了压气机稳定工作范围。 展开更多
关键词 参数优化 离心压气机 BP神经网络 遗传算法 数值模拟
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