离心泵性能曲线样本获取方法及其在机器学习中的应用
授权
摘要

本发明公开一种离心泵性能曲线样本获取方法及其在机器学习中的应用,该方法首先收集多种离心泵的其中一个性能参数随流量变化的数据;再对另外两个未知性能参数进行数学建模,得到这未知性能参数的简化公式;然后基于性能参数之间的关系以及未知性能参数的简化公式,计算得到已知性能参数的计算值;最后将已知性能参数真实值与计算值的均方差作为差分进化优化算法的目标函数,优化得到两个未知性能参数计算公式的系数;最后计算得到不同流量下的未知性能参数值。该方法能够快速便捷地获取大量的性能参数样本。将该方法进一步和机器学习模型相结合,能够基于离心泵几何参数获得不同离心泵性能预测结果,计算时间短,实施方便,从而加快研发进度。

基本信息
专利标题 :
离心泵性能曲线样本获取方法及其在机器学习中的应用
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114201926A
申请号 :
CN202210148723.0
公开(公告)日 :
2022-03-18
申请日 :
2022-02-18
授权号 :
CN114201926B
授权日 :
2022-05-24
发明人 :
周佩剑罗会灿牟介刚吴登昊谷云庆
申请人 :
中国计量大学
申请人地址 :
浙江省杭州市下沙高教园区学源街258号
代理机构 :
杭州求是专利事务所有限公司
代理人 :
贾玉霞
优先权 :
CN202210148723.0
主分类号 :
G06F30/27
IPC分类号 :
G06F30/27  G06F30/23  G06K9/62  G06N20/10  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F30/27
使用机器学习,例如人工智能,神经网络,支持向量机或训练模型
法律状态
2022-05-24 :
授权
2022-04-05 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 30/27
申请日 : 20220218
2022-03-18 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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