运用径向基函数网络(RBFN)和主成分分析(PCA) .pdfVIP

附件C：译文

指导教师评定成绩

(五级制)：

指导教师签字：

运用径向基函数网络（RBFN）和主成分分析(PCA)

提高离心压缩机叶轮优化

11*22*

YMa,AEngeda,MCave,andJ-LDiLiberti

1机械工程、密歇根州立大学、美国密歇根涡轮机械实验室

2太阳能发电机Inc.,美国，加州,圣地亚哥

这份手稿是3月21日收到2009年出版后接受修订2009年10月5日。

DOI:10.1243/jmes1635

摘要：

对离心式压缩机开发一种快速、可靠的计算机辅助设计和优化过程在该行业

和学术界已经吸引了大量的注意力。人工神经网络(ANN)已经被广泛的用于创建一

个近似性能图来代替直接应用在流体动力学的优化程序。虽然人工神经网络大大

降低了优化的计算时间，它们的精度仍然限制它们的应用。此外，人工神经网络

也会带来错误的结果。在这项研究中，主成分分析(PCA)或独立分量分析(ICA)应

用于变换训练数据库和创建径向基函数网络(RBFN)，RBFN是人工神经网络的一

种类型，在一个新的坐标系统中训练。本研究比较了三种不同精度的训练神经网

络，即RBFN，RBFN，RBFN-PCA和RBFN-ICA，离心压缩机叶轮总体性能优化

程序使用这三种不同的训练人工神经网络进行比较。此外，遗传算法(GA)也是一

种值得研究的优化方法。所有结果表明，PCA的应用显著提高了人工神经网络和

离心式压缩机的总体性能优化的精度。

关键词：离心压缩机、人工神经网络、主成分分析、优化设计

1、简介

离心式压缩机，也称为径向压缩机，由于其优势已经广泛应用于涡轮机械行

业。根据消费者的要求和设计工具发展，需要更严格的标准，更高的效率、更广

泛的操作范围和缩短设计周期。因此，发展更快，更可靠，更有效率计算机辅助

设计工具受到了广泛的关注。在所有离心压缩机中，叶轮是唯一的转动部分有着

极其重要的作用。幸运的是，迅速增长的计算能力和计算流体动力学应用(CFD)

软件都能大大减少模拟一个强大设计工具的设计周期。然而，因为大量的耦合几

1

何参数需要优化，而且不清楚这些几何参数的变化如何影响压缩机性能，离心压

缩机叶轮优化仍然是个难题。

在数学上，离心压缩机的优化是一个多维非线性约束优化问题，似乎遗传算

法(GA)是用于有哪些信誉好的足球投注网站这类问题的最好优化算法。遗传算法是一种特殊的进化算法，

它使用一个受进化策略(如生物变异、交叉和选择)激发的技术来为优化问题有哪些信誉好的足球投注网站最

优优化。然而，遗传算法是非常耗时的，很大取决于评估的时间。在研究中，使

用流动求解器测定压缩机性能的评估时间。很明显，因为高计算时间，三维(3D)

1

［］

计算流体动力学应用（CFD）结合遗传算法不能直接用作压缩机性能评估工具。

因此，人工神经网络(ANN)，作为一个非线性统计数据建模工具，已被引入并用于

创建近似性能图。

尽管人工神经网络的引入大大降低计算时间，但由于近似性能图的应用，这

也让优化程序产生错误。只考虑叶片角分布参数化，这有助于减少几何参数、维

的输入层与维数优化问题。这使得训练一个人工神经网络和有哪些信誉好的足球投注网站全局最优变得更

2

容易。韦