| 摘要 | 第1-9页 |
| Abstract | 第9-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-20页 |
| ·本课题研究背景 | 第12页 |
| ·液力透平的研究现状 | 第12-18页 |
| ·液力透平研究综述 | 第12-15页 |
| ·泵反转作液力透平的研究现状 | 第15-18页 |
| ·泵做透平研究的发展趋势 | 第18页 |
| ·气液两相流泵作液力透平 | 第18页 |
| ·问题的提出 | 第18-19页 |
| ·本文主要研究的内容 | 第19-20页 |
| 第2章 神经网络预测液力透平的压头和效率 | 第20-36页 |
| ·人工神经网络的基本理论 | 第21-25页 |
| ·神经元模型 | 第21-23页 |
| ·常见的神经网络模型 | 第23-24页 |
| ·BP神经网络模型的结构 | 第24页 |
| ·BP算法原理 | 第24-25页 |
| ·BP神经网络的结构设计 | 第25-26页 |
| ·GA-BP神经网络模型的建立 | 第26-30页 |
| ·遗传算法的基本原理 | 第26页 |
| ·遗传算法在BP网络中的应用 | 第26-27页 |
| ·GA优化BP网络初始权重的原理和流程 | 第27-28页 |
| ·GA-BP神经网络的设计 | 第28-30页 |
| ·神经网络预测模型的训练 | 第30-34页 |
| ·训练样本数据的选取和处理 | 第30-31页 |
| ·预测模型的训练过程 | 第31-32页 |
| ·预测模型的仿真验证 | 第32-34页 |
| ·预测效果的分析 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第3章 CFD数值模拟的基本理论及预处理 | 第36-42页 |
| ·计算流体动力力学概述 | 第36页 |
| ·多相流模型 | 第36-37页 |
| ·两相流控制方程 | 第37-38页 |
| ·湍流模型和离散方法 | 第38-39页 |
| ·湍流数值计算方法 | 第38-39页 |
| ·方程的离散方法 | 第39页 |
| ·计算结果收敛的判定方法 | 第39页 |
| ·CFD预处理 | 第39-41页 |
| ·流道模型的建立 | 第39-40页 |
| ·流道模型的网格划分 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 不同介质时多级液力透平的性能分析 | 第42-49页 |
| ·含气介质时液力透平的基本方程 | 第42-44页 |
| ·数值实验方案 | 第44-45页 |
| ·试验结果与分析 | 第45-48页 |
| ·最优工况时透平各级特性分析 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 气液两相多级液力透平内部流动特性 | 第49-62页 |
| ·不同气体体积分数时多级液力透平内流场分析 | 第49-56页 |
| ·不同气体体积分数时多级液力透平静压力分布 | 第49-51页 |
| ·不同气体体积分数时多级液力透平相对速度矢量分布 | 第51-54页 |
| ·不同气体体积分数时多级液力透平气体体积分数分布 | 第54-56页 |
| ·变工况时气液两相的多级液力透平内流场分析 | 第56-60页 |
| ·变工况时气液两相的多级液力透平静压力分布 | 第56-58页 |
| ·变工况时气液两相的多级液力透平相对速度矢量分布 | 第58-59页 |
| ·变工况时气液两相的多级液力透平气体体积分数分布 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-62页 |
| 第6章 结论与展望 | 第62-65页 |
| ·结论 | 第62-63页 |
| ·存在的不足 | 第63页 |
| ·今后的研究方向 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 附录A BP网络和GA-BP神经网络的训练和测试数据 | 第70-72页 |
| 附录B 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第72页 |