基于人工神经网络模型的混流式水轮机转轮多目标优化
王荣涛
赖喜德
陈小明
西华大学能源与动力工程学院,成都 610039
摘要：[目的]探究一种同时提升混流式水轮机运行效率、空化性能及运行稳定性的优化方法,为混流式水轮机转轮的多目标优化提供技术途径.[方法]以转轮叶片进出口安放角、安装角为优化变量,通过对叶片几何参数随机离散抽样获取样本数据库,基于CFD数值计算获取各样本的性能参数,进而建立同时考虑混流式水轮机转轮效率、出口旋流数以及空化系数的多目标函数;基于人工神经网络建立优化变量与多目标函数的映射关系,最后采用遗传算法对转轮叶片的18个几何参数进行全局寻优,并对优化前后的转轮叶片性能进行对比分析.[结果]在导叶开度为112.且运行水头分别为160、175、180m的3个工况下,优化后的转轮效率相较优化前分别提高了 0.22％、0.56％、0.60％;叶片压力分布情况得到有效改善;转轮无叶区与尾水管锥管段处压力脉动幅值显著降低.[结论]叶片进口安放角的优化程度越大,混流式水轮机综合性能的提升幅度越大.
关键词：混流式水轮机转轮多目标优化人工神经网络遗传算法
分类号：TV734.1(水能利用、水电站工程)
资助基金：四川省科技计划项目(2020ZHCG0018)四川省科技计划项目(2021JDZH001)四川省科技计划项目(2022JDZH0011)
论文发表日期：2023-09-28
在线出版日期：2026-09-12（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 46-52 )
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