[發明專利]一種基于改進粒子群算法的雙吸泵葉輪優化方法

有效

• 申請號: 201811048179.2
• 申請日: 2018-09-10
• 公開（公告）號: CN109472041B
• 公開（公告）日: 2023-06-16
• 發明（設計）人: 甘星城;裴吉;王文杰;袁壽其;唐亞靜;鄧起凡;曹健;蔣偉
• 申請（專利權）人: 江蘇大學
• 主分類號: G06F30/17
• 分類號: G06F30/17;G06N3/082
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于改進粒子群算法的雙吸泵葉輪優化方法，其特征在于以下步驟：(1)確定優化目標；

(2)確定計算域，確定葉片進出口安放角β1、β2，葉片包角θ，葉片數Z，葉片交錯角度δ的邊界；

(3)采用Visual?Studio?2017運行程序，填寫粒子群算法運行所需要的參數；

(4)初始化粒子位置，采用拉丁超立方抽樣，得到5個參數的m組設計方案；

(5)將參數導入到Creo?4.0中建立葉輪水體模型；

(6)將葉輪水體模型導入ANSYS?ICEM?CFD?16.0中繪制葉輪網格；

(7)將葉輪網格導入到ANSYS?Fluent?16.0中，對其進行定常數值模擬；

(8)對步驟7中得到的性能參數進行比較，評價粒子位置；

(9)判斷迭代次數是否大于0.1倍的最大迭代次數，若否，則直接更新粒子速度和位置；若是，則訓練一個人工神經網絡模型(ANN)，結合該人工神經網絡更新粒子位置；粒子速度模型修改為：vi,t+1＝w×vi,t+c1×rand1i×(pbesti-xi,t)+c2×rand2i×(gbesti-xi,t)+c3×rand3i×(xANNbesti-xi,t)，較常用的粒子群算法模型，增加了c3×rand3i×(xANNbesti-xi,t)，以人工網絡模型指導粒子位置更新；其中：w，c1，c2，c3為需設定的參數；xi,t為當前粒子位置，vi,t為當前粒子速度，pbesti、gbesti、xANNbesti分別為粒子自身、所有粒子、結合ANN得到的粒子曾經達到的最優位置；rand1i、rand2i、rand3i為隨機數，取值范圍[0，1]；

(10)判斷是否滿足停止迭代條件，若滿足，則停止迭代，輸出優化結果；若否，則返回步驟5，繼續迭代，直到結果滿足停止迭代條件。

2.根據要求1所述的基于改進粒子群算法的雙吸泵葉輪優化方法，其特征在于，采用C語言編寫算法，使用Visual?Studio?2017運行程序程序。

3.根據要求1所述的基于改進粒子群算法的雙吸泵葉輪優化方法，其特征在于，通過葉片進出口安放角和葉片包角，擬合葉片安放角的變化趨勢，控制葉片形線。

4.根據要求1所述的基于改進粒子群算法的雙吸泵葉輪優化方法，其特征在于，根據葉片交錯角，控制雙吸葉輪兩側葉片的相對位置。

5.根據要求1所述的基于改進粒子群算法的雙吸泵葉輪優化方法，其特征在于，采用Visual?Studio?2017，Creo?4.0，ANSYS?ICEM?CFD?16.0與ANSYS?Fluent?16.0相結合，實現自動化葉輪水體建模、葉輪水體網格繪制及數值模擬。

6.根據要求1所述的基于改進粒子群算法的雙吸泵葉輪優化方法，其特征在于，采用Visual?Studio?2017自動讀取CFX計算結果文件。