改进的遗传算法用于离心叶轮优化设计

为了防止遗传算法中过早收敛引起的算法失效,提出了一种改进的遗传算法,来研究离心叶轮的形状优化问题,在计算过程中,增加了一个自适应算子,来不断调节个体变异概率,以保证搜索的全局性和种群的多样性,同时为了不引入过多的边界参数,采用B样条曲线对边界进行描述,最后,对一个数学算例和某离心叶轮进行了计算,给出了最终的优化结果和收敛情况,计算结果表明,改进的遗传算法能够很好地适应于各种应力约束和几何约束,并可得到形状优化的最优解,验证了该方法的合理性和正确性。     

矿用离心水泵叶轮的优化设计

针对矿用离心水泵的设计特点,探讨了应用优化理论进行叶轮设计的方法。通过实例计算,证明该方法是切实可行的。     

离心叶轮内三维紊流流动数值模拟

采用ＲＮＧｋ－ε模型对Ｇｈｏｓｔ离心叶轮内三维紊流流动进行数值模拟,与实验结果对比表明,在叶轮进口截面处,流体高速区位于盖侧与压力面交附近,随流体流动高速区沿轮盖逐渐向吸力面侧移动;在第三截面上,即当流体由轴向向径向转过５８℃,计算结果准确预测到吸力面与轮盖交角区域内的尾迹流动;在第四、五截面上尾迹区逐渐扩大,且尾迹中心位置沿轮盖向压力面移动,这与实验结论相吻合。     

离心风机三元叶轮优化设计及实验研究

本文以两族相对流面的三元流动通用理论为基础,论述了流线曲率法在离心风机三元设计中的应用,同时依据离心叶轮的进、出口流动状态,子午面压力平衡原则,回转面叶片加载规律,详细论述了离心叶轮的几何参数优化准则,子午面和回转面通道的成型准则。对5-29№5.5离心通风机叶轮进行了三元优化设计,并和原一元风机一起进行了实验研究,结果表明,三元风机效率比一元风机平均提高5％,高效工况范围(>80％)拓宽近30％。     

多翼离心风机跨叶轮流动数值模拟研究

为准确模拟多翼离心风机各工况内流特性,将定常和非定常数值计算的结果与试验数据进行了对比,结果显示:非定常计算的结果比定常计算更准确,收敛性也更好.对于高效工况及大流量工况,定常计算足以准确预测风机的性能;但对于小流量工况,则须进行非定常计算以捕捉可靠的流场.不同工况下风机内流场的进一步分析表明:部分气体在出口背压的作用下,于蜗舌处反向穿过叶道并在下游重新进入叶轮形成跨叶轮流,其规模和强度随风机流量的减小逐渐增强.该跨叶轮流动不仅封锁住部分叶轮段,改变叶轮进出口处的压力脉动特性,还进一步影响风机进气室内的流动状态.     

离心法净化工业油雾中叶轮的形状优化设计

叶轮是离心设备中重要的组成部件,提高叶轮的工作效率是工业油雾净化的一个重要目标。为了改善工业生产环境,对离心叶轮的形状优化设计过程进行研究,对叶轮叶片翼型截面形状的设计与性能进行分析。利用CATIA软件建立叶轮的结构几何模型,由MATLAB计算得到叶轮叶片截面形状。计算结果表明,对离心叶轮的优化有效减轻了叶轮叶片工作时的噪音,提高了使用寿命,使升阻比提高了0.8%,净化效率进一步提升。     

混合变量多目标优化设计的Pareto遗传算法实现

提出了一种用Ｐａｒｅｔｏ遗传算法来实施的带约束的多目标混合变量的优化方法。得到Ｐａｒｅｔｏ最优解集,决策者从中可选出满足设计需要的解。该算法包括６个基本算子：选择、变异、交叉、离散变量圆整算子、小生境、Ｐａｒｅｔｏ集合过滤器。建立了用于多目标优化的适应度函数,使用模糊罚函数法法将带约束的多目标优化问题转换为无约束优化问题,同时提出了处理混合变量多目标优化问题中离散变量的方法。最后用算例说明了该方法     

离心压气机叶轮与扩压器的流动分析

本文用数值计算方法分析了离心式压气机叶轮与扩压器内部的复杂全三维粘性流场。利用高速大内存计算机，较细致地揭示了离心压气机式叶轮与扩压器的内部流动，并做了相应的对比实验，测试结果定性地证实了数值计算的结论。     

清水离心泵再制造叶轮优化设计方法研究

针对广泛存在的数量众多、效率低下、结构陈旧、面临淘汰的离心水泵,探寻其叶轮再制造优化设计有效途径。基于ANSYS workbench联合CFturbo,提出一种叶轮参数化仿真建模和叶轮优化设计的方法,借助ANSYS workbench响应面优化模块,以扬程不小于原始泵为约束条件,效率为目标函数,采用拉丁超立方抽样方法设计41组实验,建立响应面代理模型,并采用MOGA算法对低比转速离心泵进行寻优。研究结果表明,该方法应用于某一低比转速离心式水泵,在其扬程不变的条件下,效率提高了2.11%,对清水离心泵叶轮再制造优化设计、提高离心泵运行效率有一定的参考价值。     

螺旋弹簧可靠性多目标优化设计

考虑可靠性等约束条件,以螺旋弹簧重量最轻,刚度误差最小为优化设计目标,建立多目标优化设计数学模型,用理想点法对模型进行求解,得到满足所有约束条件的最优解,该方法有效而实用,对求解同类零件优化设计问题具有普遍意义。     

离心泵定常计算中叶轮转动位置的影响

利用ANSYS CFX11.0软件,采用标准k-ε湍流模式封闭雷诺应力项,选取6组不同的叶轮转动位置,分别在两种工况下,对离心泵内部流动进行三维定常湍流数值模拟,获取了离心泵内部流场结构,计算泵的扬程及效率.通过与外特性试验及非定常计算结果进行对比,分析了定常计算中,叶轮转动位置对离心泵外特性预测结果的影响.     

基于正交试验脱硫除尘离心风机叶轮的性能优化

以CFD与正交试验相结合,用极差分析法研究多指标风机叶轮工艺参数对效率的影响趋势,进而得到最优的参数组合,优化后风机的风量增加了8.96%,效率提高了9.005%,效率和风量都有明显的提升。     

遗传算法结合改进前向神经网络进行叶轮设计

为加速遗传算法的进化过程和缩短其进化周期，探讨了将遗传算法融合神经网络进行离心叶轮形状优化设计的方法，即应用神经网格替代有限元法来完成结构优化设计中的静应力分析任务．同时，提出一种改进的前向反馈神经网络(BP算法)，在训练过程中，学习率和动量项依据输出的均方差自适应调整，来加快网络训练速度和改善收敛性．采用混合神经网络的遗传算法对某离心压缩机叶轮进行优化设计，结果表明优化设计时间可缩短至单纯采用遗传算法的几十分之一，同时也验证了该方法的有效性和可行的。     

基于遗传算法的静电反馈式微传感器多目标优化

讨论了一种新型梳齿式静电反馈微加速度计的多目标参数优化问题，从耦合静电场能量关系出发，建立了系统的动态模型．在此基础上，以灵敏度、分辨率和动态响应为优化目标，通过目标规划法，构建了系统的多目标优化模型．利用遗传算法进行优化求解，并与序列二次规划法的优化解进行了对比分析，研究结果表明，这2种算法均能成功地求解优化问题，但遗传算法可得到设计者更为满意的多目标有效解．研究工作为进一步利用遗传算法的随机性和潜在并行性进行系统的Pareto多目标优化提供了基础．     

基于流场分析的离心泵优化设计

为了提高离心泵的效率和降低汽蚀发生率,以离心泵的叶轮为研究对象,通过CFturbo软件建立三维模型,采用PumpLinx软件模拟其内部流场数值,通过正交试验和极差分析法,研究多个参数对效率及汽蚀的影响,得到最优的参数组合。优化后离心泵的效率提高了4.088％,汽蚀性能得到了明显改善。     

基于新型Memetic算法的多目标优化

为了更好地解决多目标优化问题,提出一种求解多目标优化问题的新型memetic算法。该算法利用微粒子群算法的全局搜索能力和同步启发式局部搜索相结合进行局部微
调;利用基于模糊全局极值的概念处理种群中过早出现收敛以及解多样性保持等问题。通过进一步检测得出新算法的特点并展示其在多目标优化问题上的独立性和综合效应。同时应用新型算法对IEEE14节点标准电网进行无功优化计算。结果证明,该新型memetic算法具有很好的寻优能力,验证了该算法的有效性及科学性。     

串列叶片式离心叶轮内流场的数值研究

对串列叶片式离心叶轮内部三维可压缩湍流及气动性能进行了数值模拟,重点研究了诱导轮及导出轮之间5种不同相对周向位置排列方式对串列式叶轮内部流场及气动性能的影响,并与传统单列叶片式离心叶轮进行了比较.研究表明：对于串列式叶轮,相对周向位置因子对气动性能及流场的影响较大;当串列式叶轮的后轮相对于前轮沿旋转方向交错排列时,叶轮的多变效率低于单列式叶轮,当相对周向位置因子为0.0-0.4时,压比高于单列式叶轮,压比最大提高为1.4%,且叶轮出口流动参数沿周向分布比较均匀,对降低叶轮-扩压器间非定常冲击损失及气动噪声有利;当串列式叶轮的后轮以反旋转方向排列时,叶轮的多变效率及压比均低于单列式叶轮,且叶轮内部及出口流动分布很不均匀.研究成果对串列式离心叶轮及离心压缩机的节能设计具有一定的参考价值.