| 基于人工神经网络的管道泵进水流道性能优化 |
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| 引用本文： | 裴 吉,甘星城,王文杰,袁寿其,唐亚静.基于人工神经网络的管道泵进水流道性能优化[J].农业机械学报,2018,49(9):130-137. |
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| 作者姓名： | 裴 吉 甘星城 王文杰 袁寿其 唐亚静 |
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| 作者单位： | 江苏大学国家水泵及系统工程技术研究中心 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目（51879121）、“青蓝工程”项目和江苏大学“青年骨干教师培养工程”项目 |
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| 摘 要： | 立式管道泵是一种具有进口弯管的单级单吸离心泵,常被应用于安装空间受限的地方。由于进口的特殊结构,该泵不可避免地产生了一定程度的能量损失,从而降低了整体的效率。为了提高管道泵的性能,基于人工神经网络进行了肘形进水流道的优化研究。进水流道的形状可由流道中线和各截面的形状控制,选择五阶贝塞尔曲线拟合流道中线,三阶贝塞尔曲线拟合截面控制参数沿流道中线的变化趋势。考虑到泵实际安装需求,选取进水流道的11个参数为优化变量,泵效率为优化目标。采用拉丁方试验设计方法设计了149个进水流道方案,应用人工神经网络建立了泵效率与11个设计变量间的高精度非线性数学表达式,采用粒子群算法对数学表达式进行了优化,得到了肘形进水流道的最优参数组合。研究结果表明:计算结果与试验结果在小流量和设计流量下呈现出很好的一致性;人工神经网络(ANN)能够准确反映泵效率和设计变量之间的关系,优化后预测值与计算值之间的偏差为0.32%;优化后的模型相对于原始模型效率提高了1.17个百分点,扬程提高了0.23 m,高效运行区得到拓宽;相比于原始进口管,优化后进口管内流动得到改善。
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| 关 键 词： | 管道泵 进水弯管 自动优化 人工神经网络 粒子群算法 |
| 收稿时间： | 2018/2/27 0:00:00 |
Hydraulic Optimization on Inlet Pipe of Vertical Inline Pump Based on Artificial Neural Network |
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| PEI Ji,GAN Xingcheng,WANG Wenjie,YUAN Shouqi and TANG Yajing.Hydraulic Optimization on Inlet Pipe of Vertical Inline Pump Based on Artificial Neural Network[J].Transactions of the Chinese Society of Agricultural Machinery,2018,49(9):130-137. |
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| Authors: | PEI Ji GAN Xingcheng WANG Wenjie YUAN Shouqi and TANG Yajing |
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| Institution: | Jiangsu University,Jiangsu University,Jiangsu University,Jiangsu University and Jiangsu University |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | vertical inline pump bent pipe automatic optimization artificial neural network particle swarm optimization |
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