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浙江理工大学林言丕获国家专利权

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龙图腾网获悉浙江理工大学申请的专利一种多圆弧叶片型线结构优化设计方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN120764407B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202511280144.1,技术领域涉及:G06F30/27;该发明授权一种多圆弧叶片型线结构优化设计方法是由林言丕;李文洲;徐家豪;林德生;朱祖超设计研发完成,并于2025-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

一种多圆弧叶片型线结构优化设计方法在说明书摘要公布了:本发明公开了一种多圆弧叶片型线结构优化设计方法,包括:获取离心泵中叶轮的结构数据以及关于该离心泵不同叶片下同工况的性能数据;根据所述结构数据,设计多圆弧叶片的型线结构参数;构建卷积神经网络模型,所述卷积神经网络模型中的输入变量和输出变量分别为所述型线结构参数和性能数据;利用所述型线结构参数和性能数据对所述卷积神经网络模型进行训练;利用训练完成的卷积神经网络模型对粒子群算法模型进行初始化并加以迭代优化,得出最优性能数据的预测结果及其对应的最优型线结构参数。

本发明授权一种多圆弧叶片型线结构优化设计方法在权利要求书中公布了:1.一种多圆弧叶片型线结构优化设计方法,其特征在于,包括: S1:获取离心泵中叶轮的结构数据以及关于该离心泵不同叶片下同工况的性能数据; S2:根据所述结构数据,设计多圆弧叶片的型线结构参数; S3:构建卷积神经网络模型,所述卷积神经网络模型中的输入变量和输出变量分别为所述型线结构参数和性能数据; S4:利用所述型线结构参数和性能数据对所述卷积神经网络模型进行训练; S5:利用训练完成的卷积神经网络模型对粒子群算法模型进行初始化并加以迭代优化,得出最优性能数据的预测结果及其对应的最优型线结构参数; 其中,设计多圆弧叶片的型线结构参数,包括: S21、获取以叶轮进口面为基准面建立直角坐标系,将叶轮的平面圆心设为平面坐标系原点O,并在叶轮内径圆的边上确定任意一个点nSxS,yS,在叶轮外径圆的边上确定任意一个点nLxL,yL; S22、根据所述点nS和nL,确定分别过两点的两条直线LS和LL,其斜率分别为tan叶片进口角度+90°和tan叶片出口角度+90°; S23、根据所述点nS和nL,确定两点所连接得到的线段Ln; S24、根据所述线段Ln,确定一个位于Ln的同一侧且在叶轮内径圆之外、叶轮外径圆之内的控制点n1x1,y1,沿n1至nL方向确定一个满足相同条件的控制点n2,并依次确定i个控制点ni,将点nS、点nL和所有控制点n1、n2、……、ni组成控制点组合Pi; S25、根据所述控制点组合Pi,确定一组过ni的直线Li,其斜率为ki,并且斜率ki需大于上一直线斜率ki-1且小于下一直线斜率ki+1,当i=1时,点ni-1即n0看作点nS,k0等同于通过点n0处直线L0的斜率;i为最大值时,点ni+1看作点nL,ki+1等同于过点nL处直线LL的斜率; S26、根据所述控制点组合Pi和斜率ki,确定i+1段圆弧形状和位置的数学模型; S27、根据所述i+1段圆弧形状和位置的数学模型,确定圆弧叶片的型线结构参数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人浙江理工大学,其通讯地址为:310000 浙江省杭州市经济技术开发区白杨街道2号大街928号;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。

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