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文檔簡介
1、水泵廣泛使用在國民經(jīng)濟(jì)的各個部門,而隨著國民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,對水泵及其輸運系統(tǒng)的運行安全性要求越來越高。然而對于水泵的研究還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足實際需要,尤其是水泵全特性參數(shù)的研究。水泵全特性參數(shù)能夠表示水泵—水輪機(jī)的各種工況,對于水泵及其輸運系統(tǒng)的水力過渡過程的計算和分析至關(guān)重要,而水力過渡過程的計算直接影響水泵輸運系統(tǒng)的設(shè)計與建成后的運行安全。雖然在水泵全特性數(shù)據(jù)的獲取與預(yù)測方面,中外的學(xué)者們做了大量工作,但是截止目前實測數(shù)據(jù)稀少,預(yù)測工作的精
2、度仍有待提高,因此尋找更好的模型對水泵全特性參數(shù)進(jìn)行預(yù)測具有重要的實際意義。
本文的主要研究內(nèi)容和成果有:
1、詳細(xì)介紹了水泵的相關(guān)理論,分析了水泵全特性曲線的應(yīng)用,并對水泵全特性數(shù)據(jù)的獲取及預(yù)測方法進(jìn)行了總結(jié)。
2、對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)元模型、學(xué)習(xí)算法、分類及常用模型進(jìn)行了介紹,分析對比了幾種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點。對粒子群算法原理及其發(fā)展進(jìn)行了介紹。構(gòu)建了采用自適應(yīng)慣性權(quán)重的粒子群算法來優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測模型
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