类神经网路应用於小型轴流风扇叶片设计.ppt

類神經網路應用於小型軸流風扇葉片設計 目錄 前言 研究方法 到傳遞類神經網路 葉片設計之應用 結論 參考資料 前言 現在人的生活一舉一動幾乎 離不開風扇，家庭用的電風 扇，吹風機，室內用的冷 氣…，一直到高樓大廈的冷 凍空調系統，工業通風，都 是送風技術的領域，可說和 我們息息相關。本文章是以 小型的軸流式風扇為研究對 象，其工作原理是藉由葉輪 轉動造成的壓力差，迫使其 週遭的流體產生運動，面達 到傳送週遭流體，其主要目 地是利用風扇風壓去克服系 統內部阻抗，而將系統內部 的熱，帶到系統外部的環境 研究方法 風扇葉片的設計： 一般風扇設計是依據性能 需求，使用目地，來定出 適當的設計目標，一旦風 的設計格確定後，即進行 風扇外型設計，葉片成型 後，可利用計算流體力學 方法來進行流場模擬。本 文設計的風扇參考規格如 下表(1)。 決定了設計規格後，在來就 是葉片外型的設計，為了簡 化問題，本文假設流體是以 同一半徑的高度均勻流入， 並流出風扇，故先將三維葉 片依不同的半徑分成數個截 面，再依不同的截面不同的 速度比例和流體的偏轉，配 合葉柵理論，葉片設計的參 數法和曲線擬合法，來決定 二維的翼剖面。如圖(2) 再將各個截面 依指定軸沿徑 向堆疊，即可成三維葉片立 體外形，如圖(3)。 在經過不同的設計分析，如 吸入之外側之外廓 pp(x,z ).ps(x,z) , 只針對二參數進行偏微與 向量差積…等多種分析，在 結合如AutoCAD…等軟體， 進行模加工模擬，並建構實 體，如圖4-6不同。 流場分析： 本研究使用流場數值模擬軟體為 TASCflow(有限體積法)，這種方 法是用在處理物理守恆上有較佳 的結果，為了在理處上有較佳減 少數值上的誤差，亦結合了有限 元素法，使其在三維扭曲外形的 網格時，能具有較好的收斂。為 了簡化問題，本文只取流場的其 中一個葉片流道來加以計算。 本文流道邊界條件設定如下: 1.葉片表面及流道上下面均給 定無滑動固體邊界條件。 2.入口邊界條件給定軸向速 度。 3.出口邊界條件給定平均壓力 的參考值為大氣壓力。 4.從流道入口處到葉片前緣， 以及葉片後緣到流道出口處的 四個邊界為週期性邊界，詳圖 如下圖(9)。 到傳遞類神經網路 何謂類神經網路，類神經網路是一種模 擬自然界生物在生存環境中學習過程， 經由不斷的學習與修正錯誤的過程，來 改變反應的行為。一個類神經網路通常 是由多個人工神經元所組成，如下圖 (10)所示。其中x1… xm為外在環境對 神經元的剌激訊號，該剌激訊號由神經 節傳到神經元本體，不同的神經節會有 不同的活性，就會產生不同的訊號加權 值wij。當收集完訊號，在由集成函數 將整個訊號整合後，並 利用已存在於 神經元內的作用函數，將訊號處理後， 輸出一個新的訊息y1, 利用不同的連結 加權值以不同的連結方式，將許多的神 經元組合成不同的神經網路。 本文所採用的到傳遞類神經網路，基本原理是利用最陡坡降法的最佳化方法，在學習的過程中，將誤差函數予以最小化。當輸入一組訓綀範例後，網路會得到一組輸出值，在根據目標值和他的輸出值之間的誤差，往回網路內部修正網路參數，這就是到傳遞類神經網路。 本文所用最佳化方法，為複合型法。他是屬於有限佳化方法之一，其源自於求解無限制非線性最佳化的單純型法。，他的好處是只需計算目標函數值，而不需計算其目標函數的導數值，計算上較容易，其幾何概念上也比較清晰。 葉片設計之應用 葉片的設計常需做流場值分析. 性能…等等分析，再利用最佳 化分析來找出最佳的方式，如果 一一分析就太浪費時間和金錢， 所以這只對其中一樣葉片設計來 所以分析，來修改參數以達到所 需求的葉片。 左邊的參數，代表x.y.為產生 最大的厚度時均線的位置， BiBe為前後緣葉片入出口角， Tm為最大厚度。 網路輸入參數為三維葉片之底 部葉片和頂部葉片各六個參 數，所以輸入參數為12個;網路 輸出參數為三維葉片表面壓力 側和吸附廁各18點的平均壓力 係數及壓力的全壓效率。 葉片設計到傳遞網路的架構如 下圖(12) 其中壓力系數和全壓效率的定 義為: Cpn為葉片表面壓力係數，Pn葉 片表面壓力，W1為流入口速 度，Pt為流體流經葉片前後的 全壓差，Power輸入馬力, Q為 流量。 表2為經過長達500次搜尋之 後，最佳化葉形的設計參數如 下表2。 經過最佳化搜尋模擬，如圖所 示 右圖為初始葉片與最佳化所求的 葉片比較圖 此圖可以看出最佳化後葉片中間 截面的壓力分佈如圖17 經過多種的模擬分析和計算，可 得出最佳化葉片，如右圖所示 結論 藉由本研究方法，確實可以訊速獲得所需的最佳葉片，並且可以減少設計時程，因此非常