基于CFD仿真与BP神经网络的离心泵叶轮优化设计  

Optimal Design of Centrifugal Pump Impeller Based on CFD Simulations and BP Neural Network

作　　者：蒋文芝 段胜秋 杨昌明[1] 王国成[1] 

机构地区：[1]西华大学机械工程学院,四川成都610039

出　　处：《机床与液压》2016年第22期67-70,共4页Machine Tool & Hydraulics

基　　金：流体及动力机械教育部重点实验室项目(SBZDPY-11-22);西华大学研究生创新基金资助项目(ycjj2016036)

摘　　要：为提高离心泵叶轮的效率,提出了神经网络与遗传算法相结合的设计方法。通过均匀试验设计与CFD仿真获得样本数据点集,进而运用BP神经网络技术建立离心泵的效率与影响因素之间的代理模型。最后,利用遗传算法求取该优化模型,即可得到所求问题的最优解。将这一方法用于某离心泵叶轮的优化,结果表明该方法可以获得很好的效果。In order to improve the efficiency of a centrifugal pump impeller, a design method with the combination of BP neural network and genetic algorithm was proposed. Sample points, obtained from uniform design for CFD simulation experiments, were used to establish surrogate model for efficiency of the centrifugal impeller by BP neural network. Finally, the solution to optimization model was achieved by genetic algorithm. Example shows that the proposed method can get good result.

关 键 词：离心泵 神经网络 遗传算法 CFD 

分 类 号：TH311[机械工程—机械制造及自动化]