国家高技术研究发展计划(2007AA05Z203)
- 作品数：3 被引量：58H指数：2
- 相关作者：张楚华琚亚平王超孔轶华席光更多>>
- 相关机构：西安交通大学更多>>
- 发文基金：教育部“新世纪优秀人才支持计划”国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：电气工程航空宇航科学技术理学更多>>
- 基于人工神经网络与遗传算法的风力机翼型优化设计方法被引量：47
- 2009年
- 开发风力机专用翼型是风电技术中的一个关键问题,高升阻比翼型的优化设计方法是目前风力机空气动力学的重要研究课题。该文建立了多运行工况下升阻比最高的风力机翼型优化设计方法,运用Bezier函数建立了翼型的数字化参数表征方法,根据完全析因试验设计方法选取了翼型族的设计空间,利用计算流体力学方法获得了每个翼型样本的气动性能参数,采用人工神经网络和遗传算法相结合的现代优化方法数值求解了优化命题。基于上述模型对FX63–167翼型进行优化改进,重点研究风力机翼型在3种运行工况点下的气动优化设计命题及其求解方法。计算表明优化后翼型具有更佳的气动特性,各工况点下的升阻比均有所提高,验证了该优化方法的合理性、可行性。
- 琚亚平张楚华
- 关键词：风力机翼型参数化建模优化设计神经网络遗传算法
- 利用试验设计法建立翼型气动特性的人工神经网络模型被引量：9
- 2010年
- 建立了翼型气动特性预测的BP（Back Propagation）神经网络模型,重点研究了3种选取训练样本的试验设计（DOE）法：完全析因法、正交设计法和均匀设计法,对BP神经网络预测精度的影响,利用所建立的BP神经网络对FX63-137翼型几何型线进行了优化设计。研究结果表明：在因素数和水平数较少时,完全析因法、正交设计法及均匀设计法的平均测试误差分别为0.002%、0.029%、0.023%;在因素和水平数较多时,完全析因法的样本规模太大而不再适合,正交设计法和均匀设计法的平均测试误差分别为0.42%和0.15%,均匀设计法的预测精度更高,更适合于翼型气动特性预测的人工神经网络模型。优化后翼型的升阻比在迎角为0°~18°范围内均高于原始翼型,在迎角为1°、4°和15°时升阻比分别提高了4.38%、1.38%和5.51%。该研究方法及成果可以应用于翼型的多参数优化设计。
- 琚亚平张楚华
- 关键词：神经网络模型翼型气动特性优化设计
- 耗散粒子动力学对颗粒沉降问题的研究被引量：2
- 2008年
- 给出了一种耗散粒子动力学方法模拟流体流动的理论及数值模型,包括控制方程组、边界条件、数值计算方法。使用耗散粒子动力学方法编程计算了颗粒在重力作用下的沉降运动,观察到颗粒的质量和所受重力对颗粒运动轨迹的影响,且颗粒质量越小,所受重力越小,颗粒运动所表现出的随机性越强烈。从而验证了所采用的数学模型、计算方法在流动数值模拟中的可行性及潜在优势。
- 孔轶华张楚华席光王超
- 关键词：耗散粒子动力学
