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J-GLOBAL ID：201502203149810917   整理番号：15A0832419

人工ニューラルネットワークを用いる遠心ポンプの滑り係数予測の向上

Improving slip factor prediction for centrifugal pumps using artificial neural networks

著者 (3件)： GHADERI Mohsen (Univ. Tehran, Tehran, IRN) ,  NAJAFI Amir F (Univ. Tehran, Tehran, IRN) ,  NOURBAKHSH Ahmad (Univ. Tehran, Tehran, IRN)
資料名： Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers. Part A. Journal of Power and Energy  (Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers. Part A. Journal of Power and Energy)
巻： 229  号： 4  ページ： 431-438  発行年： 2015年06月 
JST資料番号： A0947C  ISSN： 0957-6509  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 計算流体力学とニューラルネットワークを結合して用いる新しい遠心ポンプの滑り係数予測方法を提示した。市販CFDコードを用いて70個以上の異なるインペラの完全三次元非圧縮性乱流解析を行い,滑り係数に及ぼすインペラの幾何学的パラメータの影響を評価した。乱流モデルとしてRNGk-εモデルを用い,拡張可能な壁関数を用いて壁をモデル化した。CFD計算結果を先に測定した実験的滑り係数と比較して数値モデルの妥当性を確認した。ついで多層フィードフォワードニューラルネットワークを用いてインペラの幾何学的パラメータと滑り係数の間の関連性を一般化した。ニューラルネットワークによる滑り係数の予測と試験データから計算した予測を比較して,前者の予測がより優れた精度をもつことを示した。

シソーラス用語： ニューラルネットワーク ,  *遠心ポンプ ,  *係数 ,  計算流体力学 ,  *予測技法 ,  乱流モデル ,  数学モデル ,  シミュレーション
準シソーラス用語： k-εモデル ,  *滑り係数 ,  数値シミュレーション ,  数値モデル

分類 (1件)： ポンプ,各種揚水装置  (QD05030P)

タイトルに関連する用語 (4件)： 人工ニューラルネットワーク ,  遠心ポンプ ,  滑り係数 ,  予測