伺服系统在摩擦条件下的模拟复合正交神经网络控制 被引量：9

1

作者 叶军 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第17期127-130,共4页

在数字复合正交神经网络的基础上提出一种模拟复合正交神经网络,并用于非线性伺服系统控制中。在带有非线性摩擦力矩的直流电机飞行模拟转台伺服系统中,控制系统是基于PD控制加神经网络前馈控制的并行控制方法,使用神经网络是用来消除... 在数字复合正交神经网络的基础上提出一种模拟复合正交神经网络,并用于非线性伺服系统控制中。在带有非线性摩擦力矩的直流电机飞行模拟转台伺服系统中,控制系统是基于PD控制加神经网络前馈控制的并行控制方法,使用神经网络是用来消除非线性摩擦力矩的影响。通过数字复合正交神经网络的连续化算法处理获得了一种模拟复合正交神经网络,并作为前馈控制器。用并行控制与单一的PD控制对带有非线性摩擦力矩的直流电机伺服控制作了仿真研究。仿真结果表明复合控制比单一的PD控制具有实时性好、响应速度快、跟踪精度高,位置与速度跟踪控制获得了满意的效果。该模拟神经控制器能用于不确定对象的控制,为不确定系统控制提供了一种新的途径。 展开更多

关键词 伺服系统 直流电机 非线性摩擦力矩 模拟复合正交神经网络 并行控制 PD控制器 神经网络控制器

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机器人的模拟复合正交神经网络学习控制 被引量：2

2

作者 魏佩敏 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第7期208-210,214,共4页

提出一种神经网络与PD并行控制的机器人学习控制系统。为了加快神经网络的学习算法,在数字复合正交神经网络的基础上给出一种模拟复合正交神经网络的学习算法,以两关节机器人为对象仿真结果表明,该控制方法使机器人跟踪期望轨迹,其系统... 提出一种神经网络与PD并行控制的机器人学习控制系统。为了加快神经网络的学习算法,在数字复合正交神经网络的基础上给出一种模拟复合正交神经网络的学习算法,以两关节机器人为对象仿真结果表明,该控制方法使机器人跟踪期望轨迹,其系统响应、跟踪精度和鲁棒性优于常规的控制方法,位置跟踪获得了满意的控制效果。该模拟神经控制器为不确定系统的控制提供了一种新的途径。 展开更多

关键词 模拟复合正交神经网络 机器人 并行控制

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模拟复合正交神经网络控制器在机械臂控制中的应用

3

作者 叶军 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第3期387-389,共3页

在数字复合正交神经网络的基础上提出一种模拟复合正交神经网络,并应用于机械臂的控制.控制器采用模拟复合正交神经网络与PD的并行控制方法,对机械臂的位置控制做了仿真实验.结果表明,相对于常规PD控制器,该神经网络控制器具有自学习、... 在数字复合正交神经网络的基础上提出一种模拟复合正交神经网络,并应用于机械臂的控制.控制器采用模拟复合正交神经网络与PD的并行控制方法,对机械臂的位置控制做了仿真实验.结果表明,相对于常规PD控制器,该神经网络控制器具有自学习、自适应功能,位置跟踪获得了满意的控制效果.该模拟神经控制器能应用于机器人控制系统中. 展开更多

关键词 模拟复合正交神经网络 连续学习算法 机械臂 并行控制

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基于模拟复合正交神经网络的曲线重建方法

4

作者 魏佩敏 《机床与液压》 北大核心 2008年第2期25-26,93,共3页

在数字复合正交神经网络的基础上提出一种模拟复合正交神经网络,并用于曲线重建。由于模拟神经网络采用连续学习算法,故网络学习收敛速度快。仿真结果表明,在单变量和多变量复杂函数曲线重建中,用模拟复合正交神经网络方法重建的曲线具... 在数字复合正交神经网络的基础上提出一种模拟复合正交神经网络,并用于曲线重建。由于模拟神经网络采用连续学习算法,故网络学习收敛速度快。仿真结果表明,在单变量和多变量复杂函数曲线重建中,用模拟复合正交神经网络方法重建的曲线具有很高的逼近精度。本文提出的曲线重建方法是一种快速有效的方法。由于该模拟神经网络可望用模拟电路实现硬件化,因此在图象图形实时处理中具有很好的工程应用前景。 展开更多

关键词 模拟复合正交神经网络 曲线重建 连续学习算法

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模拟复合正交神经网络在轴向磁轴承中的控制研究

5

作者 徐永灿 叶友红 《机电工程》 CAS 2007年第8期73-75,共3页

由于磁轴承的动态性能主要取决于所采用的控制规律,控制器是磁轴承系统的关键。在数字复合正交神经网络(NN)的基础上,提出了一种模拟复合正交神经网络,并用于轴向磁轴承的控制中。控制器采用模拟复合正交神经网络与PID的并行控制方法,... 由于磁轴承的动态性能主要取决于所采用的控制规律,控制器是磁轴承系统的关键。在数字复合正交神经网络(NN)的基础上,提出了一种模拟复合正交神经网络,并用于轴向磁轴承的控制中。控制器采用模拟复合正交神经网络与PID的并行控制方法,对带有负载干扰的轴向磁轴承控制系统作了PID控制与NN+PID控制的仿真实验。仿真结果表明,相对于常规PID控制器,该并行控制法具有较高的抗干扰与自适应能力,控制效果理想。 展开更多

关键词 轴向磁轴承 模拟复合正交神经网络 连续学习算法 并行控制

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基于改进PSO-BP神经网络的Ni-TiC复合镀层工艺参数优化方法

6

作者 李学威 王兆浩 《电镀与精饰》 北大核心 2025年第8期76-82,共7页

在Ni-TiC复合镀层的制备过程中,由于受到参数非线性波动以及多参数间复杂作用关系的影响,其镀层制备效果不佳。为达到理想的镀层效果,本次借助脉冲负荷电沉积法制备Ni-TiC复合镀层环境,开展基于改进粒子群优化-反向传播(Particle Swarm ... 在Ni-TiC复合镀层的制备过程中,由于受到参数非线性波动以及多参数间复杂作用关系的影响,其镀层制备效果不佳。为达到理想的镀层效果,本次借助脉冲负荷电沉积法制备Ni-TiC复合镀层环境,开展基于改进粒子群优化-反向传播(Particle Swarm Optimization Backpropagation,PSO-BP)神经网络的Ni-TiC复合镀层工艺参数优化方法研究。先对Ni-TiC复合镀层工艺进行分析,探讨TiC粒子浓度、电流密度以及pH值三种工艺参数的影响,然后以此为基础,设计正交试验,开展对Ni-TiC复合镀层工艺参数的初步优化,最后以得到的正交试验结果为输入,采用BP神经网络完成Ni-TiC复合镀层工艺参数优化模型的构建与训练设计,应用改进PSO算法完成BP神经网络模型参数寻优,实现Ni-TiC复合镀层工艺参数优化。实验结果表明:应用该方法,可以实现Ni-TiC复合镀层的制备工艺参数优化,采用优化后的工艺制备的复合镀层的耐腐蚀能力更强。 展开更多

关键词 改进PSO算法 BP神经网络 Ni-TiC复合镀层 工艺参数优化 正交实验 脉冲负荷电沉积方法

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基于模拟正交神经网络的电热干燥器温度控制 被引量：8

7

作者 叶军 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第10期105-108,共4页

该文研究的目的是建立一种模拟正交神经网络控制器用于电热干燥器的温度控制。首先在数字正交神经网络的基础上给出模拟神经网络的学习算法,然后提出模拟正交神经网络加积分的并行控制方法,并应用于电热干燥器的温度控制中。温度控制仿... 该文研究的目的是建立一种模拟正交神经网络控制器用于电热干燥器的温度控制。首先在数字正交神经网络的基础上给出模拟神经网络的学习算法,然后提出模拟正交神经网络加积分的并行控制方法,并应用于电热干燥器的温度控制中。温度控制仿真结果证明,这种控制器比P ID控制器具有更好的快速性和较小的超调,温度控制获得了满意的控制效果。该模拟神经控制器能用于不确定对象的控制,为不确定系统控制提供了一种新的途径。 展开更多

关键词 模拟正交神经网络 模拟神经控制器 电热干燥器 温度控制

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基于正交试验和神经网络的复合固结土强度预测 被引量：3

8

作者 张秉夏 杨林 《森林工程》 2013年第2期82-85,共4页

以固化剂、石灰、水泥复合固结土为研究对象,采用正交试验的方法进行复合固结土7 d无侧限抗压强度试验的配合比设计,并完成正交试验。针对正交试验结果,采用人工神经网络的方法建立复合固结土强度试验结果的预测模型,通过控制强度试验... 以固化剂、石灰、水泥复合固结土为研究对象,采用正交试验的方法进行复合固结土7 d无侧限抗压强度试验的配合比设计,并完成正交试验。针对正交试验结果,采用人工神经网络的方法建立复合固结土强度试验结果的预测模型,通过控制强度试验的配合比指标,训练确定预测模型的模拟函数,从而实现对剩余部分试验结果的预测。研究结果表明,采用正交试验和神经网络相结合的方法,预测复合固结土强度,预测结果准确,误差不超过2.3%。 展开更多

关键词 正交试验 神经网络 预测 复合固结土 强度

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基于正交设计与BP神经网络优化制备硅-磷-镧复合阻燃材料 被引量：1

9

作者 王智懿 孙志勇 张娇 《化工新型材料》 CAS CSCD 北大核心 2016年第12期46-48,52,共4页

以正硅酸乙酯、磷酸二氢铵、尿素、季戊四醇、氯化镧制备硅-磷-镧复合阻燃材料,基于正交设计与BP神经网络方法研究了阻燃体系与正硅酸乙酯的质量比(因素A),阻燃体系中磷酸二氢铵、季戊四醇和尿素三者的质量比(因素B),氯化镧与正硅酸乙... 以正硅酸乙酯、磷酸二氢铵、尿素、季戊四醇、氯化镧制备硅-磷-镧复合阻燃材料,基于正交设计与BP神经网络方法研究了阻燃体系与正硅酸乙酯的质量比(因素A),阻燃体系中磷酸二氢铵、季戊四醇和尿素三者的质量比(因素B),氯化镧与正硅酸乙酯的质量比(因素C)和硅胶溶液的pH值(因素D)4个因素对复合阻燃材料阻燃性能的影响。对复合材料的制备方案进行了优化并对最佳条件下材料的性能进行了表征。结果表明,各因素对阻燃性能影响的主次顺序为:因素A>因素D>因素B>因素C;最优制备配方:正硅酸乙酯∶磷酸二氢铵∶季戊四醇∶尿素∶氯化镧为1∶0.191∶0.131∶0.065∶0.0347(wt,质量比),硅胶溶液的pH=6.32;硅-磷-镧阻燃材料中的次磷酸盐可以促进致密炭层的形成,抑制能量交换,提高阻燃体系的阻燃性能。 展开更多

关键词 阻燃 复合阻燃材料 次磷酸盐 优化 BP神经网络 正交设计

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复合正交神经网络与CMAC在PID并行控制中的比较研究 被引量：2

10

作者 叶军 《机床与液压》 北大核心 2005年第3期153-154,共2页

由于正交神经网络算法简单,学习收敛速度快,具有线性、非线性逼近精度高等优异特性,取得了较好的应用 效果,但在动态建模与实时控制问题上研究较少。为此,本文提出复合正交神经网络(CONN)与PID并行控制算法,并 对小脑模型(CMAC)与PID并... 由于正交神经网络算法简单,学习收敛速度快,具有线性、非线性逼近精度高等优异特性,取得了较好的应用 效果,但在动态建模与实时控制问题上研究较少。为此,本文提出复合正交神经网络(CONN)与PID并行控制算法,并 对小脑模型(CMAC)与PID并行控制作一比较研究。仿真结果表明,当方波(阶跃)输入与正弦输入时CONN实现的前 馈控制效果比小脑模型实现的前馈控制效果更好,响应速度更快,这充分地体现了复合正交神经网络的特点,即输出误差 小、实时性好、鲁棒性强。 展开更多

关键词 复合正交神经网络(CONN) CMAC PID 并行控制

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复合正交柔性神经网络及其应用 被引量：2

11

作者 叶军 《机床与液压》 北大核心 2004年第4期37-38,共2页

针对目前神经网络所存在的不足 ,提出一种带参数的单极性Sigmoid函数的柔性复合正交神经网络 ,并给出相应的参数学习算法 ,这种柔性复合正交神经网络不仅扩大了网络辨识模型的能力与学习适应性 ,而且算法简单 ,学习收敛速度快 ,有线性... 针对目前神经网络所存在的不足 ,提出一种带参数的单极性Sigmoid函数的柔性复合正交神经网络 ,并给出相应的参数学习算法 ,这种柔性复合正交神经网络不仅扩大了网络辨识模型的能力与学习适应性 ,而且算法简单 ,学习收敛速度快 ,有线性、非线性逼近精度高等优异特性。以模型辨识作为应用实例 ,仿真结果表明 ,其算法是有效的 。 展开更多

关键词 柔性神经网络 柔性Sigmoid函数 复合正交神经网络 模型辨识

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基于正交试验法和集成神经网络的模拟电路故障诊断方法

12

作者 孙雅囡 杨晓东 关帅 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2008年第B10期40-42,47,共4页

在利用集成神经网络进行模拟电路故障诊断时,经常会遇到训练样本庞大的情形。文中以进行多故障诊断为目的,提出了一种基于正交试验法和集成神经网络的模拟电路故障诊断方法。通过正交试验法,大大减少训练样本,同时保证了故障覆盖率。经... 在利用集成神经网络进行模拟电路故障诊断时,经常会遇到训练样本庞大的情形。文中以进行多故障诊断为目的,提出了一种基于正交试验法和集成神经网络的模拟电路故障诊断方法。通过正交试验法,大大减少训练样本,同时保证了故障覆盖率。经算例证明,该方法可行、有效。 展开更多

关键词 正交试验法 集成神经网络 模拟电路 故障诊断

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基于复合正交神经网络的广义通用模型自适应控制

13

作者 黄景 郭丙君 《华东理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第6期864-867,共4页

在自适应逆控制中应用复合正交神经网络具有算法简单、学习收敛速度快等优点,将复合正交神经网络与广义通用模型控制器策略相结合,提出了一种基于神经网络的广义通用模型自适应控制方法。该控制方法中的参考轨迹为一条典型的二阶曲线,... 在自适应逆控制中应用复合正交神经网络具有算法简单、学习收敛速度快等优点,将复合正交神经网络与广义通用模型控制器策略相结合,提出了一种基于神经网络的广义通用模型自适应控制方法。该控制方法中的参考轨迹为一条典型的二阶曲线,控制器参数具有明显的物理意义,参数整定方便。仿真实验验证了该控制策略的有效性。 展开更多

关键词 广义通用模型控制 复合正交神经网络 二阶系统 自适应逆控制

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基于拉盖尔模拟神经网络的过热汽温直接自适应控制系统 被引量：4

14

作者 叶军 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第23期67-71,共5页

提出一种Laguerre(拉盖尔)模拟复合正交神经网络并应用于电厂过热汽温的直接自适应控制。模拟神经网络被作为直接自适应控制器,这种单隐层正交神经网络是基于Laguerre复合正交多项式函数,并具有在线连续学习的简单算法,且学习算法与被... 提出一种Laguerre(拉盖尔)模拟复合正交神经网络并应用于电厂过热汽温的直接自适应控制。模拟神经网络被作为直接自适应控制器,这种单隐层正交神经网络是基于Laguerre复合正交多项式函数,并具有在线连续学习的简单算法,且学习算法与被控对象模型无关。由于采用3层网络结构,输入层与隐层之间不用权值调整,在学习算法中只要在输出层与隐层之间寻找最佳权值,因此网络学习速度较快。网络隐层节点(处理元)是Laguerre多项式展开项,展开项的多少决定着网络的学习速度和精度。通过对具有严重参数不确定性、扰动以及大迟延的电厂过热汽温被控对象进行仿真研究,结果表明控制系统性能优于常规的PI控制系统。 展开更多

关键词 模拟复合正交神经网络 拉盖尔复合正交多项式 连续学习算法 直接自适应控制 过热汽温

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基于正交试验和神经网络的液压杆稳定性研究 被引量：5

15

作者 易帅 孙巧雷 +2 位作者 冯定 周兰 靳祖文 《液压与气动》 北大核心 2021年第2期16-22,共7页

以Euler公式为基础,发现动力猫道液压杆的稳定性与其缺陷的形状、面积、深度及位置有关。通过对液压杆屈曲载荷的模拟计算,运用正交试验法分析缺陷的形状、面积、深度及位置对液压杆屈曲载荷的影响。研究结果表明:缺陷的面积、位置和深... 以Euler公式为基础,发现动力猫道液压杆的稳定性与其缺陷的形状、面积、深度及位置有关。通过对液压杆屈曲载荷的模拟计算,运用正交试验法分析缺陷的形状、面积、深度及位置对液压杆屈曲载荷的影响。研究结果表明:缺陷的面积、位置和深度对液压杆稳定性具有显著影响,其发生不显著情况的概率分别为0.007,0.021,0.008;缺陷的形状对液压杆稳定性影响显著性相对较小,其发生不显著情况的概率为0.123;对液压杆稳定性影响大小次序依次为缺陷面积>缺陷深度>缺陷位置>缺陷形状。正交试验建立的神经网络预测模型经实验验证,对含缺陷液压杆屈曲载荷预测具有很高的准确度,此方法可为含缺陷液压杆的稳定性校核及安全使用提供有力的技术保障。 展开更多

关键词 液压杆 稳定性 缺陷正交试验 神经网络 数值模拟

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基于神经网络的泵体铸造过程数值模拟的优化与应用 被引量：3

16

作者 赵建华 黄惠兰 +1 位作者 尹冬梅 徐慧 《热加工工艺》 CSCD 北大核心 2009年第13期58-60,64,共4页

根据A356泵体铸件金属型低压铸造特点,结合生产实际,以A356泵体浇注工艺参数为研究对象,L16(45)型正交实验数据作为训练学习样本,与正交实验成分有关的前16个样本作为训练与检验,用BP神经网络进行预测和优化,结果表明神经网络优化后的... 根据A356泵体铸件金属型低压铸造特点,结合生产实际,以A356泵体浇注工艺参数为研究对象,L16(45)型正交实验数据作为训练学习样本,与正交实验成分有关的前16个样本作为训练与检验,用BP神经网络进行预测和优化,结果表明神经网络优化后的模拟值最大误差很小,CPU占用时间仅为40s。人工神经网络与正交实验相结合,能大大节省时间和费用,降低CPU占用率,也证实了对A356泵体充型过程数值模拟的神经网络优化是可行的。 展开更多

关键词 低压铸造 数值模拟 BP神经网络 正交实验 优化

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基于BP神经网络的Ni-SiC复合电沉积工艺参数优选研究 被引量：2

17

作者 张文峰 朱荻 曾永彬 《功能材料》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第3期383-384,388,共3页

　在复合电沉积工艺中,通过优选工艺参数可以获得纳米颗粒复合量较高的复合沉积层,以使其具有某些特殊的性能。本文运用正交试验法优化了对复合沉积层中纳米颗粒复合量有较大影响的各工艺参数,然后用BP神经网络分析方法对其结果进行分... 　在复合电沉积工艺中,通过优选工艺参数可以获得纳米颗粒复合量较高的复合沉积层,以使其具有某些特殊的性能。本文运用正交试验法优化了对复合沉积层中纳米颗粒复合量有较大影响的各工艺参数,然后用BP神经网络分析方法对其结果进行分析处理。预测并得到较正交试验法所得最优工艺水平组合时复合量更高的复合沉积层,同时对所得复合沉积层进行了表面形貌观察和能谱分析。 展开更多

关键词 复合电沉积 正交试验 BP神经网络 复合量

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基于BP神经网络的纳米复合沉积层显微硬度预测研究 被引量：2

18

作者 张文峰 朱荻 曾永彬 《机械工程材料》 CAS CSCD 北大核心 2004年第2期44-46,54,共4页

在复合电沉积工艺中,通过适当控制工艺条件可以获得具有特殊性能的纳米复合镀层。运用正交试验法优化对复合沉积层显微硬度有较大影响的各工艺参数,然后用BP神经网络分析方法对正交试验的结果进行分析处理。预测并得到较正交试验法所得... 在复合电沉积工艺中,通过适当控制工艺条件可以获得具有特殊性能的纳米复合镀层。运用正交试验法优化对复合沉积层显微硬度有较大影响的各工艺参数,然后用BP神经网络分析方法对正交试验的结果进行分析处理。预测并得到较正交试验法所得最优工艺水平组合时更高的复合沉积层显微硬度,证实了将神经网络模型应用于复合沉积层性能预测和工艺优化的可行性和有效性。 展开更多

关键词 复合电沉积 正交试验 BP神经网络 显微硬度 预测

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基于神经网络与复合离散混沌系统的双重加密方法 被引量：51

19

作者 肖成龙 孙颖 +6 位作者 林邦姜 汤璇 王珊珊 张敏 谢宇芳 戴玲凤 骆佳彬 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第3期687-694,共8页

正交频分复用(OFDM)已被广泛应用于无线通信系统,其数据传输安全具有一定的实际意义。该文提出了一种双重加密方案,采用神经网络生成置乱矩阵实现第1次加密,通过基于Logistic映射与Sine映射的复合离散混沌系统产生的混沌序列进行第2次... 正交频分复用(OFDM)已被广泛应用于无线通信系统,其数据传输安全具有一定的实际意义。该文提出了一种双重加密方案,采用神经网络生成置乱矩阵实现第1次加密,通过基于Logistic映射与Sine映射的复合离散混沌系统产生的混沌序列进行第2次加密。该双重加密方案极大提升了OFDM通信系统的保密性,可以有效地防止暴力攻击。相比于单一的1维Logistic映射的混沌系统,基于Logistic映射与Sine映射的复合离散混沌系统具有更大的密钥空间。该文运用Lyapunov指数与NIST测试验证了该混沌系统的混沌特性及随机性,并仿真验证了双重加密方案的保密性能。仿真结果表明,该文所提出的加密方案密钥空间为4×1093,Lyapunov指数提高到0.9850,NIST测试中最大P值为0.9995。该双重加密方案可在不影响传输性能下极大提升OFDM通信系统的安全性。 展开更多

关键词 保密通信 正交频分复用 复合离散混沌系统 神经网络 NIST测试

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复合叶轮离心泵数值模拟正交试验设计方法 被引量：42

20

作者 沈艳宁 袁寿其 +2 位作者 陆伟刚 张金凤 袁建平 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第9期22-26,共5页

按无过载离心泵设计要求,选择对复合叶轮离心泵性能影响比较关键的叶片出口安放角β2、叶片出口宽度b2、喉部面积Ft和短叶片进口直径Di的4个参数为变化因素按正交方案设计了9台复合叶轮离心泵模型。采用F luent全流场数值模拟方法对设计... 按无过载离心泵设计要求,选择对复合叶轮离心泵性能影响比较关键的叶片出口安放角β2、叶片出口宽度b2、喉部面积Ft和短叶片进口直径Di的4个参数为变化因素按正交方案设计了9台复合叶轮离心泵模型。采用F luent全流场数值模拟方法对设计的9台模型泵进行正交试验,得到了各几何参数对复合叶轮离心泵各性能指标影响的主次顺序,并得出模型泵的最优设计方案。对最优设计方案的样机试验表明,全流场数值模拟方法的选优结果在实现无过载的同时,保持了较高效率,达到了试验目的。研究结果验证了全流场数值模拟正交试验选优的可行性。 展开更多

关键词 离心泵 复合叶轮 数值模拟 正交试验 全流场

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