摘要：针对三元扭曲叶片优化设计过程中设计变量较多的问题,采用动量矩为设计变量,再通过反问题计算得到叶片来间接对叶片进行参数化;针对评价函数计算量太大的问题,根据试验设计理论安排训练样本,采用神经网络建立设计变量与目标函数间的复杂的响应关系,并且详细研究了反向传播和径向基函数2种网络在对评价函数进行预测过程中的应用,建立了一种新的叶片优化设计方法.与传统的优化方法相比,其设计变量数目较少,以叶轮内的三维粘性流动分析为基础且大大缩短了计算时间.利用此方法对一台混流泵的扬程和效率进行优化,所得叶片性能良好,从而验证了此方法的有效性.http://www.cqvip.com//QK/90854X/200403/9287155.html

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