基于神经网络的离心泵汽蚀性能预测

刘厚林; 王勇; 谈明高; 陆斌斌; 冯彦华

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基于神经网络的离心泵汽蚀性能预测

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介绍了离心泵汽蚀性能预测的研究现状,分析了离心泵汽蚀性能预测的主要研究方法.根据设计流量下离心泵汽蚀余量的影响因素,确定人工神经网络的拓扑结构.应用MATLAB的神经网络工具箱,建立单级单吸离心泵汽蚀性能预测的BP神经网络(Back Propagation Neural Network)和RBF神经网络(Radial Basis Function Neural Network)两种人工神经网络模型.用工程实践中得到的57台离心泵几何参数和试验数据作为样本来训练建立好的网络,并用6台离心泵的数据来测试网络.预测值与试验值的相关性分析表明,BP和RBF网络的预测结果均较好,其中BP网络预测模型的平均相对偏差为5.69%,RBF网络预测模型的平均相对偏差为6.32%,可满足工程应用的要求.

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来源
《排灌机械工程学报》 |2008年第3期|15-18|共4页
作者
刘厚林; 王勇; 谈明高; 陆斌斌; 冯彦华;
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作者单位

江苏大学流体机械工程技术研究中心江苏镇江212013;

江苏大学流体机械工程技术研究中心江苏镇江212013;

江苏大学流体机械工程技术研究中心江苏镇江212013;

江苏大学流体机械工程技术研究中心江苏镇江212013;

中船重工第704研究所上海200031;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类离心泵;
关键词
离心泵; 汽蚀性能; 预测; 神经网络; 网络模型;

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