TY -的A2 Funazaki肯Ichi盟——Checcucci Matteo盟——Sazzini Federica盟——Marconcini米歇尔AU - Arnone,安德里亚盟——Coneri马里奥AU -德弗朗哥,路易吉盟——Toselli Matteo PY - 2011 DA - 2011/08/22 TI -神经元网络优化的评估工具:一个低比转速叶轮应用SP - 817547六世- 2011 AB -这项工作提供了一个详细描述的流体动力学工业泵低比速离心叶轮的设计。的主要目标是保证一定价值的数量比转速在设计流量,同时满足几何约束和工业可行性。设计过程依赖于现代优化技术如Artificial-Neural-Network-based方法(安)。叶轮几何参数化以允许几何变化在一个很大的设计空间。计算框架suitablefor泵优化是基于一个完全粘滞三维数值解算器,用于叶轮分析。泵的性能预测得到了耦合的CFD分析一维相关工具,占其他组件的损失不包括在CFD领域。由于制造业和几何约束,两个不同的优化叶轮叶片3和5的方法已被开发,性能要求在效率方面和吸水能力。配置都比的预测性能测量头和效率特性。SN - 1023 - 621 - 2011/817547 / 10.1155 x你——https://doi.org/10.1155/2011/817547——摩根富林明旋转机械的国际杂志PB - Hindawi出版公司KW - ER