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J-GLOBAL ID：201702240289147996   整理番号：17A1970352

サポートベクトル回帰を用いた遠心ポンプの羽根車パラメータによる全流れ場性能予測【Powered by NICT】

Whole flow field performance prediction by impeller parameters of centrifugal pumps using support vector regression

著者 (5件)： Deng Hongying (State Key Laboratory of Industrial Control Technology, Institute of Industrial Process Control, Zhejiang University, Hangzhou 310027, China) ,  Deng Hongying (Engineering Research Center of Process Equipment and Remanufacturing, Ministry of Education, Institute of Process Equipment and Control Engineering, Zhejiang University of Technology, Hangzhou 310014, China) ,  Liu Yi (Engineering Research Center of Process Equipment and Remanufacturing, Ministry of Education, Institute of Process Equipment and Control Engineering, Zhejiang University of Technology, Hangzhou 310014, China) ,  Li Ping (State Key Laboratory of Industrial Control Technology, Institute of Industrial Process Control, Zhejiang University, Hangzhou 310027, China) ,  Zhang Shengchang (Engineering Research Center of Process Equipment and Remanufacturing, Ministry of Education, Institute of Process Equipment and Control Engineering, Zhejiang University of Technology, Hangzhou 310014, China)
資料名： Advances in Engineering Software  (Advances in Engineering Software)
巻： 114  ページ： 258-267  発行年： 2017年 
JST資料番号： A0063C  ISSN： 0965-9978  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多段インペラパラメータと性能指標の関係はいくつかの未知の流体力学的現象のために記述することは困難である。羽根車パラメータからの全流れ場の性能指数のモデリングは,しばしばいくつかの課題,特に比較的小さく,大流量点における低い予測精度,設計者の経験への依存性と時間のかかる設計プロセスに遭遇する。本研究では,最小二乗サポートベクトル回帰(LSSVR)法は全流れ場の多重ポンプ性能指標を予測するために提案する。性能を記述より完全にするために,粉末,頭部,および効率指数は,モデルの出力として選択した。さらに,予測精度を改善し,製造困難を低減するために,九種類のインぺラ パラメータと流速はモデル入力として選択した。LSSVRモデルにより,多重インペラパラメータと性能指標の間の複雑な非線形関係を近似的に記述することができた。LSSVRモデルと計算流体力学数値シミュレーションモデルを粉末,頭,全流れ場の実際の遠心鉱山ポンプの効率を予測するために適用した。性能試験結果と比較して,提案した方法の優位性を,より正確な予測性能とより迅速な設計プロセスの観点から実証した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 最小二乗法 ,  計算流体力学 ,  *流れ場 ,  モデリング ,  *羽根車 ,  流量 ,  性能試験 ,  粉体 ,  流速 ,  シミュレーションモデル ,  多重化
準シソーラス用語： 予測精度 ,  性能指標 ,  *性能予測 ,  *サポートベクトル回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： インペラパラメータ ,  遠心ポンプ ,  性能予測 ,  サポートベクトル回帰 ,  全流れ場

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： サポートベクトル回帰 ,  遠心ポンプ ,  羽根車 ,  パラメータ ,  流れ場 ,  性能予測