一种基于改进人工神经网络的离心泵作透平性能预测方法
实质审查的生效
摘要
本发明公开一种基于改进人工神经网络的离心泵作透平性能预测方法，该方法首先分段计算每个比转速下泵作透平的最佳工况点的扬程HBEP,T、流量QBEP,T，计算透平状态下的各个工况点的流量Qi与QBEP,T的比值a和Qi对应的Hi与HBEP,T的比值的平方根b；构建训练集，每个训练样本包括离心泵的几何参数、流量、a、b和透平状态下的每个流量对应的扬程、效率；构建人工神经网络，对人工神经网络同时进行L1和L2正则化；采用所述训练集对所述人工神经网络进行训练；最后将待预测的离心泵在透平状态下的几何参数、a、b输入训练后的人工神经网络，输出每个流量工况对应的扬程和效率。本发明的方法适用范围广，预测精度高，计算周期短。
基本信息
专利标题 ：
一种基于改进人工神经网络的离心泵作透平性能预测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114547987A
申请号 ：
CN202210426339.2
公开（公告）日 ：
2022-05-27
申请日 ：
2022-04-22
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
周佩剑余文进牟介刚
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 ：
CN202210426339.2
主分类号 ：
G06F30/27
IPC分类号 ：
G06F30/27 G06N3/08 G06F111/06 G06F113/08
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
2022-06-14 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 30/27
申请日 : 20220422
申请日 : 20220422
2022-05-27 ：
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。
文件下载
暂无PDF文件可下载
