基于BP人工神经网络的离心压气机叶轮多目标优化设计方法

作     者：罗明 左志涛 李弘扬 李文 陈海生 LUO Ming;ZUO Zhi-tao;LI Hong-yang;LI Wen;CHEN Hai-sheng

作者机构：中国科学院工程热物理研究所北京100190 中国科学院大学北京100190 

基　　金：国家高技术研究发展计划(2013AA050801) 科技部国际合作项目(2014DFA60600) 

出 版 物：《航空动力学报》 (Journal of Aerospace Power)

年 卷 期：2016年第31卷第10期

页      码：2424-2431页

摘      要：利用Concept NREC软件建立离心压气机叶轮设计样本库,借助BP(back propagation)人工神经网络建立样本库中各设计参数与压气机性能之间的关系,接下来以多目标遗传算法寻找Pareto解,从而获得离心压气机叶轮最佳设计参数.将该方法应用于Krain叶轮设计工况,所得叶轮的效率、压比较Krain叶轮原型分别提高1.4%和10.9%.通过对人工神经网络模型可靠性的讨论、多目标优化模型的主成分分析和所设计叶轮性能的CFD验证,证明了所构建的目标函数与所获得的Pareto解集的合理性,说明本方法可以有效应用于在离心压气机设计、选型.

主 题 词：离心压气机叶轮设计 多目标优化 遗传算法 人工神经网络 主成分分析 

学科分类：080703[080703] 080704[080704] 08[工学] 082502[082502] 0807[工学-电子信息类] 0802[工学-机械学] 0825[工学-环境科学与工程类] 0701[理学-数学类] 

核心收录：

D　O　I：10.13224/j.cnki.jasp.2016.10.015

馆 藏 号：203194495...