基于改进BP神经网络的复合叶轮离心泵性能预测

摘要：

应用Matlab建立了复合叶轮离心泵效率和扬程的BP神经网络预测模型.选取73组试验结果作为样本,采用LevenbergMarquardt法则对构建的网络进行训练,并随机选取12组训练样本外的数据对训练好的网络进行测试.试验的主要参数为流量Q, 叶片数z,叶片出口安放角β2,短叶片进口直径Di,叶片出口宽度b2,效率η以及扬程H.其中选取Q,z,β2,Di,b2作为网络的输入层,η和H作为输出层.预测结果的分析表明,预测值与试验值具有较好的一致性,利用BP神经网络对复合叶轮离心泵性能进行预测是可行的,可用来作复合叶轮的辅助设计,从而缩短试验时间,降低成本.

关键词：复合叶轮、BP神经网络、性能预测

所属期刊栏目：40

分类号：TH311(泵)

资助基金：国家杰出青年科学基金资助项目50825902;高等学校博士学科点专项科研基金资助项目20050299006;江苏大学高级专业人才科研启动资金项目1281440002

在线出版日期：2009-11-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：77-80,25