盧金鈴 席 光 祁大同
摘要:針對三元扭曲葉片優化設計過程中設計變量較多的問題,采用動量矩為設計變量,再通過反問題計算得到葉片來間接對葉片進行參數化;針對評價函數計算量太大的問題,根據試驗設計理論安排訓練樣本,采用神經網絡建立設計變量與目標函數間的復雜的響應關系,并且詳細研究了反向傳播和徑向基函數2種網絡在對評價函數進行預測過程中的應用,建立了一種新的葉片優化設計方法.與傳統的優化方法相比,其設計變量數目較少,以葉輪內的三維粘性流動分析為基礎且大大縮短了計算時間.利用此方法對一臺混流泵的揚程和效率進行優化,所得葉片性能良好,從而驗證了此方法的有效性.關鍵詞:反問題;神經網絡;優化中圖分類號:0357文獻標識碼:A文章編號:0253—987X(2004)03—0308—05