【技術(shù)貼】離心泵水力性能優(yōu)化平臺(tái)方案精解
2017-04-06 by:CAE仿真在線 來(lái)源:互聯(lián)網(wǎng)
缺點(diǎn):重復(fù)性工作;之前的計(jì)算數(shù)據(jù)無(wú)法使用。新方案:CFturbo + PumpLinx + ISIGHT1.對(duì)已有的計(jì)算結(jié)果進(jìn)行分析,獲取新的設(shè)計(jì)參數(shù); 2.具備軟件驅(qū)動(dòng)功能,可重復(fù)計(jì)算。優(yōu)化目標(biāo):提高額定工況下離心泵效率;PumpLinx:仿真,獲得結(jié)果數(shù)據(jù);Isight:對(duì)結(jié)果數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。優(yōu)化策略:全局尋優(yōu)+局部尋優(yōu)? 遺傳算法(GA, Genetic Algorithm)是Holland在60年代提出的,主要借助生物進(jìn)化過(guò)程中“適者生存”的規(guī)律,模仿生物進(jìn)化過(guò)程中的遺傳繁殖機(jī)制,對(duì)優(yōu)化問(wèn)題解空間的個(gè)體進(jìn)行編碼(二進(jìn)制或其他進(jìn)制),然后對(duì)編碼后的個(gè)體種群進(jìn)行遺傳操作(如:選擇、交叉、變異等),通過(guò)迭代從新種群中尋找含有最優(yōu)解或較優(yōu)解的組合? 序列二次規(guī)劃算法的基本思想是在初始點(diǎn)處將非線性規(guī)劃問(wèn)題的目標(biāo)函數(shù)和約束條件展開(kāi)為泰勒級(jí)數(shù),其中目標(biāo)函數(shù)展開(kāi)為泰勒級(jí)數(shù)時(shí)取至二次項(xiàng),而約束條件函數(shù)展開(kāi)為泰勒級(jí)數(shù)時(shí)取至一次項(xiàng),略去其余的高此項(xiàng),這樣就把一個(gè)非線性規(guī)劃問(wèn)題轉(zhuǎn)化為一個(gè)二次規(guī)劃問(wèn)題。1、在滿足揚(yáng)程的約束下,經(jīng)過(guò)323次迭代,額定點(diǎn)效率提高到85.21%,提高了1.56%;2、離心泵的揚(yáng)程和效率曲線都在原來(lái)基礎(chǔ)上有所提高,各工況點(diǎn),揚(yáng)程提高了5m以上,效率提高在2%左右。1.搭建了離心泵性能優(yōu)化平臺(tái),平臺(tái)包含了三維造型軟件CFturbo、三維仿真軟件PumpLinx和優(yōu)化軟件Isight;2.利用優(yōu)化平臺(tái)以離心泵效率最優(yōu)為優(yōu)化目標(biāo)進(jìn)行研究,采用遺傳算法和二次規(guī)劃法的組合優(yōu)化策略,經(jīng)過(guò)323次迭代,花費(fèi)4.5天時(shí)間,將離心泵效率由83.65%提高到了85.21%。3. 除了優(yōu)化目標(biāo)以外,該平臺(tái)還可以實(shí)現(xiàn)眾多優(yōu)化方案,比如以離心泵性能曲線平坦為優(yōu)化目標(biāo)。
開(kāi)放分享：優(yōu)質(zhì)有限元技術(shù)文章,助你自學(xué)成才
相關(guān)標(biāo)簽搜索：【技術(shù)貼】離心泵水力性能優(yōu)化平臺(tái)方案精解 Pumplinx流體分析培訓(xùn)課程 Pumplinx旋轉(zhuǎn)機(jī)構(gòu)仿真分析 Pumplinx培訓(xùn) Pumplinx學(xué)習(xí)教程 Pumplinx視頻教程 Pumplinx軟件下載 pumplinx流體分析 Pumplinx代做 Pumplinx基礎(chǔ)知識(shí) Fluent、CFX流體分析 HFSS電磁分析 Ansys培訓(xùn)
編輯
搜索
