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径向式导叶多级泵非定常压力脉动特性分析
被引量：
1
1
作者
王昊昱
王延锋
《机械设计》
CSCD
北大核心
2024年第7期44-52,共9页
为研究不同流量工况下径向式导叶多级泵内非定常压力脉动特性,文中以MD500-57×3型径向式导叶多级泵为研究对象,选取0.5Q,1.0Q和1.2Q这3种流量工况,运用ANSYS Fluent软件对研究对象的流体计算域进行了数值计算,通过数值计算结果与...
为研究不同流量工况下径向式导叶多级泵内非定常压力脉动特性,文中以MD500-57×3型径向式导叶多级泵为研究对象,选取0.5Q,1.0Q和1.2Q这3种流量工况,运用ANSYS Fluent软件对研究对象的流体计算域进行了数值计算,通过数值计算结果与试验结果的对比分析,验证了数值方法和模拟结果的正确性与准确性,进而分析了各级叶轮进出口与各级导叶内的非定常压力脉动特性。结果表明:径向式导叶多级泵各级叶轮进口处流体压力脉动的主频以叶轮的叶频为主,主要受到本级叶轮的旋转作用影响;各级叶轮出口处压力脉动受到来流和本级叶轮旋转的共同作用,存在若干个以轴频的多倍频为频率的高频信号,且泵内流场的稳定程度影响着压力脉动源的传播与扩散;各级导叶进口处流体受本级叶轮旋转作用最为强烈,而沿着导叶流道方向的流体压力逐渐趋于平稳,但随泵级数的增加,导叶内流体压力在本级叶轮与其他级叶轮旋转作用的共同诱导下产生高频成分。
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关键词
径向式导叶多级泵
数值模拟
压力脉动
非定常流动
时频分析
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职称材料
基于遗传算法-反向传播神经网络的径向式导叶多级泵水力性能优化
被引量：
7
2
作者
王延锋
张连军
段海鹏
《科学技术与工程》
北大核心
2021年第4期1375-1381,共7页
针对径向式导叶多级泵内部流动状态复杂多变而导致其水力性能曲线难以精确测量的技术难题,采用遗传算法(genetic algorithm,GA)迭代优化反向传播(back propagation,BP)神经网络的权值与阈值,构建了基于GA-BP神经网络的径向式导叶多级泵...
针对径向式导叶多级泵内部流动状态复杂多变而导致其水力性能曲线难以精确测量的技术难题,采用遗传算法(genetic algorithm,GA)迭代优化反向传播(back propagation,BP)神经网络的权值与阈值,构建了基于GA-BP神经网络的径向式导叶多级泵水力性能预测模型,以MD500-57型径向式导叶多级泵为研究对象,建立了输入层为13个神经元、隐含层为10个神经元、输出层为2个神经元的GA-BP神经网络,采用正交试验方法设计了试验参数的正交试验方案,运用数值模拟计算方法对正交试验方案进行求解,获得了试验参数的训练样本,并对神经网络进行训练与测试,计算了过流部件关键几何参数的最优组合方案。试验结果表明:优化后该多级泵在设计工况下扬程增加了2.4 m,效率提高了3.34%,且高效区范围变宽。
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关键词
径向式导叶多级泵
水力性能
遗传算法
反向传播(BP)神经网络
性能预测
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职称材料
题名
径向式导叶多级泵非定常压力脉动特性分析
被引量：
1
1
作者
王昊昱
王延锋
机构
伊利诺伊理工学院
河南工业大学机电工程学院
出处
《机械设计》
CSCD
北大核心
2024年第7期44-52,共9页
基金
国家创新方法工作专项(2019IM020200)
国家科技部创新方法工作专项(2018IM020300)
上海市科技计划项目(20040501300)。
文摘
为研究不同流量工况下径向式导叶多级泵内非定常压力脉动特性,文中以MD500-57×3型径向式导叶多级泵为研究对象,选取0.5Q,1.0Q和1.2Q这3种流量工况,运用ANSYS Fluent软件对研究对象的流体计算域进行了数值计算,通过数值计算结果与试验结果的对比分析,验证了数值方法和模拟结果的正确性与准确性,进而分析了各级叶轮进出口与各级导叶内的非定常压力脉动特性。结果表明:径向式导叶多级泵各级叶轮进口处流体压力脉动的主频以叶轮的叶频为主,主要受到本级叶轮的旋转作用影响;各级叶轮出口处压力脉动受到来流和本级叶轮旋转的共同作用,存在若干个以轴频的多倍频为频率的高频信号,且泵内流场的稳定程度影响着压力脉动源的传播与扩散;各级导叶进口处流体受本级叶轮旋转作用最为强烈,而沿着导叶流道方向的流体压力逐渐趋于平稳,但随泵级数的增加,导叶内流体压力在本级叶轮与其他级叶轮旋转作用的共同诱导下产生高频成分。
关键词
径向式导叶多级泵
数值模拟
压力脉动
非定常流动
时频分析
Keywords
radial diffuser multi-stage pump
numerical simulation
pressure pulsation
unsteady flow
analysis on time frequency
分类号
TD744 [矿业工程—矿井通风与安全]
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职称材料
题名
基于遗传算法-反向传播神经网络的径向式导叶多级泵水力性能优化
被引量：
7
2
作者
王延锋
张连军
段海鹏
机构
中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院
安标国家矿用产品安全标志中心有限公司
中煤科工集团唐山研究院有限公司
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2021年第4期1375-1381,共7页
基金
国家重点研发计划(2017YFC0804100)。
文摘
针对径向式导叶多级泵内部流动状态复杂多变而导致其水力性能曲线难以精确测量的技术难题,采用遗传算法(genetic algorithm,GA)迭代优化反向传播(back propagation,BP)神经网络的权值与阈值,构建了基于GA-BP神经网络的径向式导叶多级泵水力性能预测模型,以MD500-57型径向式导叶多级泵为研究对象,建立了输入层为13个神经元、隐含层为10个神经元、输出层为2个神经元的GA-BP神经网络,采用正交试验方法设计了试验参数的正交试验方案,运用数值模拟计算方法对正交试验方案进行求解,获得了试验参数的训练样本,并对神经网络进行训练与测试,计算了过流部件关键几何参数的最优组合方案。试验结果表明:优化后该多级泵在设计工况下扬程增加了2.4 m,效率提高了3.34%,且高效区范围变宽。
关键词
径向式导叶多级泵
水力性能
遗传算法
反向传播(BP)神经网络
性能预测
Keywords
radial diffuser multistage pump
hydraulic performance
genetic algorithm
back propagation neural network
performance prediction
分类号
TH312 [机械工程—机械制造及自动化]
在线阅读
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
径向式导叶多级泵非定常压力脉动特性分析
王昊昱
王延锋
《机械设计》
CSCD
北大核心
2024
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于遗传算法-反向传播神经网络的径向式导叶多级泵水力性能优化
王延锋
张连军
段海鹏
《科学技术与工程》
北大核心
2021
7
在线阅读
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职称材料
已选择
0
条
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引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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