典型文献
基于机器学习的斜流压气机多目标优化
文献摘要：
针对100公斤级涡喷发动机,为了提高斜流压气机性能,利用编码搭建的BP神经网络-遗传算法平台,对叶轮入口轮毂半径、叶轮叶片数、扩压器轴向长度和扩压器叶片数进行压气机级的多目标优化.结果表明:优化后的压气级总压比提高了 3.2％,等熵效率提高了 7.9％,工作稳定性大幅度提高;优化后的斜流压气机叶轮出口处的泄漏流得到明显的改善,扩压器转弯段逆压梯度和附面层影响减小.
文献关键词：
微型涡喷;斜流压气机;扩压器;气动设计;机器学习;多目标优化
中图分类号：
作者姓名：
汪林生;宋丹路;吕文
作者机构：
西南科技大学制造过程测试技术教育部重点实验室,四川绵阳 621010;西南科技大学制造科学与工程学院,四川绵阳 621010
文献出处：
引用格式：
[1]汪林生;宋丹路;吕文-.基于机器学习的斜流压气机多目标优化)[J].液压与气动,2022(12):135-144
A类：
斜流压气机
B类：
基于机器学习,多目标优化,公斤,涡喷发动机,压气机性能,算法平台,轮毂,叶轮叶片数,扩压器,轴向长度,总压比,等熵效率,效率提高,工作稳定性,大幅度提高,压气机叶轮,出口处,泄漏流,流得,转弯,逆压,附面层,微型涡喷,气动设计
AB值：
0.335048
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