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基于椭圆基神经网络模型的排汽缸优化设计
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作者 彭姝璇 付经伦 《工程热物理学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期1007-1014,共8页
本文以最优拉丁超立方试验设计方法构建样本库,采用椭圆基神经网络构建近似模型,结合多岛遗传算法搭建全自动优化设计系统。以排汽缸静压恢复系数最大化作为优化目标,采用此系统对某型号汽轮机机组排汽缸导流环型线进行气动优化设计。... 本文以最优拉丁超立方试验设计方法构建样本库,采用椭圆基神经网络构建近似模型,结合多岛遗传算法搭建全自动优化设计系统。以排汽缸静压恢复系数最大化作为优化目标,采用此系统对某型号汽轮机机组排汽缸导流环型线进行气动优化设计。结果表明:各设计变量中导流环起始角度对排汽缸性能影响最显著。优化后排汽缸扩压器、排汽蜗壳性能均有改善,排汽缸静压恢复系数提高7.91%,总压损失系数下降5.98%。在其他运行工况,优化结构性能仍优于原型,且在THA工况下性能改善显著,排汽缸静压恢复系数提高13.45%,总压损失系数下降10.44%,表明该优化系统对汽轮机低压排汽缸气动设计有效可行。 展开更多
关键词 椭圆基神经网络 排汽缸 导流环 静压恢复系数 总压损失系数
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