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申请/专利权人：中国科学院高能物理研究所
摘要：本发明公开了一种基于自适应代理模型的氖透平气动优化方法，其步骤包括：1）根据设定的热力学循环参数初始值确定氖透平的初始结构参数值；2）利用贝塞尔曲线描述叶轮子午面轮廓来参数化氖透平的叶轮结构，并从中选取多个参数作为设计变量；3）对设计变量进行敏感性分析，确定出待优化的设计变量；4）根据待优化的设计变量生成一样本库，训练Kriging模型；5）对训练后的Kriging模型进行自适应更新，得到自适应Kriging模型作为遗传算法的适应度函数，采用遗传算法进行寻优；6）根据氖透平总静效率值最大时对应的待优化的设计变量值确定氖透平的结构。本发明可提高氖透平的效率，从而提升逆布雷顿循环制冷机的性能。
主权项：1.一种基于自适应代理模型的氖透平气动优化方法，其步骤包括：1）根据设定的热力学循环参数初始值确定氖透平的初始结构参数值；2）利用贝塞尔曲线描述叶轮子午面轮廓来参数化所述氖透平的叶轮结构，根据所述氖透平的喷嘴的尺寸确定叶轮入口半径R4；从所述叶轮子午面轮廓上选取多个参数作为设计变量，并设计每一设计变量的初始值和变化界限；3）对所述设计变量进行敏感性分析，确定出待优化的设计变量；将其余设计变量作为常数；4）对待优化的设计变量进行拉丁超立方抽样，将生成的每一个样本点进行流体动力学分析，得到样本点的响应值，将每一样本点及其对应的响应值作为一个样本，得到一样本库；每一所述样本点包括待优化的设计变量的一组具体值；5）根据所述样本库训练Kriging模型；6）结合置信下界准则对训练后的Kriging模型进行自适应更新，得到自适应Kriging模型；7）将所述自适应Kriging模型作为遗传算法的适应度函数，采用遗传算法进行寻优确定所述氖透平的总静效率值最大时对应的待优化的设计变量值；8）根据所述氖透平的总静效率值最大时对应的待优化的设计变量值确定所述氖透平的最终结构。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院高能物理研究所 一种基于自适应代理模型的氖透平气动优化方法
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