基于PSO-BP神经网络模型的旋涡泵外倾流道的设计方法

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基于PSO-BP神经网络模型的旋涡泵外倾流道的设计方法
申请号:CN202511029636
申请日期:2025-07-25
公开号:CN120995919A
公开日期:2025-11-21
类型:发明专利
摘要
本发明涉及旋涡泵流道设计技术领域,尤其涉及一种基于PSO-BP神经网络模型的旋涡泵外倾流道的设计方法,构建初始旋涡泵模型;利用四阶贝塞尔曲线、超拉丁立方抽样方法以得到J个旋涡泵模型;构建PSO-BP神经网络模型;训练得到最优PSO-BP神经网络模型;寻优处理得到Pareto最优解集;对比得到最优旋涡泵模型;计算得到最优旋涡泵模型的水力效率和扬程,并进行对比,若最优旋涡泵模型满足要求,则该最优旋涡泵模型符合要求,反之,则该最优旋涡泵模型不符合要求,重新构建PSO-BP神经网络模型,直至筛选出的最优旋涡泵模型符合要求。本发明通过旋涡泵外倾流道设计方法的改进,以提高寻找旋涡泵外倾流道倾斜位置最优值的效率以及精确度,以提高旋涡泵的性能。
技术关键词
旋涡泵 BP神经网络模型 控制点 数值仿真 抽样方法 流道设计技术 表达式 半轴 曲线 前馈神经网络 节点数 样本 坐标系 直线 测试点 加速度 压力 圆心 重力