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基于边界涡量动力学理论的离心泵叶轮水力优化研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
符号表第9-13页
第1章 绪论第13-21页
    1.1 研究目的及意义第13-14页
    1.2 国内外研究现状及展望第14-18页
        1.2.1 叶轮机械优化设计研究现状第14-16页
        1.2.2 基于边界涡量动力学理论的叶轮机械内流研究现状第16-18页
    1.3 本文的研究目标及内容第18-21页
        1.3.1 本文的研究目标第18-19页
        1.3.2 本文的研究内容第19页
        1.3.3 本文解决的主要问题第19-21页
第2章 BVF分布和离心泵内流场及外特性的关系第21-36页
    2.1 边界涡量动力学理论第21-23页
        2.1.1 边界涡量流的概念第21-22页
        2.1.2 流动分离的判定第22-23页
    2.2 离心泵叶轮内流计算第23-28页
        2.2.1 几何参数第23-24页
        2.2.2 计算区域及网格划分第24-25页
        2.2.3 控制方程第25页
        2.2.4 湍流模型第25-26页
        2.2.5 计算方法及边界条件第26-27页
        2.2.6 结果验证第27-28页
    2.3 BVF分布和离心泵内流场的关系第28-33页
        2.3.1 原始叶轮的BVF分布第28-29页
        2.3.2 原始叶轮的(τ,σ)曲线和(τ,ω)曲线第29-30页
        2.3.3 优化方案的提出第30-31页
        2.3.4 优化叶轮的BVF分布第31-32页
        2.3.5 优化叶轮的(τ,σ)和(τ,ω)曲线第32-33页
    2.4 BVF分布和离心泵外特性的关系第33-34页
    2.5 本章小结第34-36页
第3章 基于人工神经网络的BVF预测模型的建立第36-53页
    3.1 离心泵几何参数第36-37页
    3.2 设计变量和取值范围第37-38页
        3.2.1 变量筛选第37-38页
        3.2.2 取值范围第38页
    3.3 内流参数的确定第38页
    3.4 均匀试验设计第38-40页
    3.5 叶轮数据库的建立第40-43页
        3.5.1 数据归一化第40-41页
        3.5.2 叶轮数据库第41-43页
    3.6 人工神经网络第43-46页
        3.6.1 人工神经网络的概念第43-44页
        3.6.2 人工神经网络常见模型及功能第44-46页
        3.6.3 BP网络和RBF网络对比第46页
    3.7 BVF预测模型的建立第46-51页
        3.7.1 基于BP网络建模第47-49页
        3.7.2 基于RBF网络建模第49-51页
    3.8 本章小结第51-53页
第4章 GA和PSO算法在离心泵叶轮水力优化中的应用比较第53-63页
    4.1 遗传算法(GA)第53-54页
    4.2 粒子群算法(PSO)第54-55页
    4.3 离心泵叶轮单目标优化问题的数学模型第55页
    4.4 离心泵叶轮单目标问题的优化策略第55-56页
    4.5 GA优化结果及分析第56-59页
    4.6 PSO优化结果及分析第59-62页
    4.7 本章小结第62-63页
第5章 基于边界涡量动力学理论的离心泵叶轮多目标优化第63-71页
    5.1 多目标优化问题及Pareto解第63-64页
    5.2 离心泵叶轮多目标优化问题的数学模型第64-65页
    5.3 离心泵叶轮多目标问题的优化策略第65页
    5.4 优化结果及分析第65-70页
        5.4.1 Pareto前沿解第65-66页
        5.4.2 多目标优化结果及分析第66-69页
        5.4.3 优化结果的对比分析第69-70页
    5.5 本章小结第70-71页
第6章 工作总结与展望第71-74页
    6.1 工作总结第71-72页
    6.2 工作展望第72-74页
参考文献第74-80页
致谢第80-81页
攻读硕士学位期间取得的相关研究成果第81-82页
附录A第82-84页
附录B第84-85页

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