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基于GA-PSO联合算法的多翼离心风机多工况优化设计

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
第1章 绪论第12-22页
    1.1 课题背景与意义第12-14页
        1.1.1 课题背景第12-13页
        1.1.2 研究意义第13-14页
    1.2 国内外研究现状第14-19页
        1.2.1 风机内流场的数值模拟和试验研究第14-16页
        1.2.2 多翼离心风机结构参数的优化设计第16-18页
        1.2.3 多翼离心风机噪声的控制第18页
        1.2.4 优化算法的应用研究第18-19页
    1.3 主要研究内容第19-22页
第2章 多翼离心风机数值研究方法及其影响因素第22-36页
    2.1 引言第22页
    2.2 研究对象第22-23页
    2.3 数值计算方法第23-24页
    2.4 模型创建及网格的划分第24-26页
    2.5 计算方法及边界条件设置第26-27页
    2.6 优化变量选择及模拟结果分析第27-35页
        2.6.1 叶片进口安装角对风机性能的影响第28-30页
        2.6.2 叶片出口安装角对风机性能的影响第30-31页
        2.6.3 叶片数对风机性能的影响第31-33页
        2.6.4 叶轮宽度对风机性能的影响第33-35页
    2.7 本章小结第35-36页
第3章 多翼离心风机性能预测及损失系数修正第36-48页
    3.1 引言第36-37页
    3.2 多翼离心风机性能计算第37-39页
        3.2.1 全压计算第37-38页
        3.2.2 全压效率计算第38-39页
    3.3 风机性能计算程序编写第39-40页
        3.3.1 数据读取第39页
        3.3.2 性能计算第39-40页
        3.3.3 结果输出第40页
    3.4 性能计算程序误差分析第40-42页
    3.5 能量损失系数修正方法第42-46页
        3.5.1 优化平台第43-44页
        3.5.2 优化算法第44页
        3.5.3 修正步骤及结果第44-46页
    3.6 本章小结第46-48页
第4章 多翼离心风机多工况优化设计第48-60页
    4.1 引言第48-49页
    4.2 多翼离心风机BP神经网络模型的建立第49-56页
        4.2.1 BP神经网络概述第49-51页
        4.2.2 优化目标的确定第51-53页
        4.2.3 样本数据的生成第53页
        4.2.4 性能参数预测模型的建立第53-56页
    4.3 基于GA-PSO算法的多翼离心风机多目标优化第56-59页
        4.3.1 GA-PSO混合算法基本原理第56-58页
        4.3.2 优化结果分析第58-59页
    4.4 本章小结第59-60页
第5章 多翼离心风机内流分析及噪声预测第60-76页
    5.1 引言第60页
    5.2 风机内部流场分析第60-63页
    5.3 优化前后风机噪声预测第63-66页
    5.4 空气性能试验第66-71页
        5.4.1 试验装置与原理第66-67页
        5.4.2 试验条件设置与结果计算第67-69页
        5.4.3 试验结果分析第69-71页
    5.5 噪声试验第71-74页
        5.5.1 试验装置与布置第72-73页
        5.5.2 试验结果分析第73-74页
    5.6 本章小结第74-76页
第6章 结论与展望第76-78页
    6.1 结论第76页
    6.2 展望第76-78页
附录第78-80页
参考文献第80-84页
致谢第84-86页
攻读学位期间参加的科研项目和成果第86页

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