基于神经网络的燃气导流器型面优化研究.docx

基于神经网络的燃气导流器型面优化研究
基于神经网络的燃气导流器型面优化研究
摘要：燃气导流器在燃气轮机中具有关键的作用，通过引导燃气流动，提高轮机的效率和稳定性。针对传统方法在导流器设计过程中存在的问题，本文提出了一种基于神经网络的导流器型面优化方法。首先，基于神经网络构建导流器型面模型，通过学习训练数据集，建立导流器型面的输入输出映射关系。然后，采用遗传算法优化神经网络模型，得到更优的型面设计。最后，通过对比分析实验结果与传统方法的对比，验证所提出方法的有效性。
关键词：燃气导流器；型面优化；神经网络；遗传算法
1.引言
燃气导流器是燃气轮机中重要的组成部分，其主要作用是引导和控制燃气流动，提高轮机的效率和稳定性。传统的燃气导流器设计方法通常采用试错的方式，效率低下，并且设计结果受设计师经验和直觉的限制。因此，如何通过优化方法来提高燃气导流器的设计效果是一个重要的研究方向。
2.相关工作
过去几十年里，有许多研究致力于燃气导流器的优化设计。其中，基于传统的数值模拟和优化算法的研究方法已经得到广泛应用。然而，这些方法常常需要大量的计算资源和时间，并且容易陷入局部最优。为了克服这些问题，一些研究者开始尝试使用神经网络进行燃气导流器的优化设计。
3.方法
本文提出了一种基于神经网络的燃气导流器型面优化方法。首先，采集一组训练数据集，包括各种导流器设计参数和对应的性能指标。然后，通过神经网络模型训练得到导流器型面的输入输出映射关系。接下来，利用遗传算法对神经网络模型进行优化，得到更优的型面设计。最后，对优化结果进行实验验证和分析。
4.实验结果
本文采用了虚拟实验平台进行了一系列验证实验，结果显示，所提出的方法相比传统方法，在燃气导流器型面优化方面具有更好的效果。通过对比分析实验结果和传统方法的对比，证明了基于神经网络的导流器型面优化方法的有效性和可行性。
5.结论
本文提出了一种基于神经网络的燃气导流器型面优化方法，通过对导流器型面的输入输出关系进行建模和优化，获得更优的型面设计。实验结果表明，所提出的方法在燃气导流器优化方面具有较好的效果。未来的研究可以进一步完善该方法，并探索在其他领域的应用。
参考文献：
[1]SmithAB,MurphyFL.GasTurbineCombustorexitlinerimpingementcoolingoptimizationusinganartificialneuralnetwork.ASMETurboExpo2002:PowerforLand,Sea,andAir.AmericanSocietyofMechanicalEngineers,2002:113-120.
[2]LiuZ,XuX,BaiXS,etal.Activecontrolofcombustioninstabilitybasedonneuralnetworkandslidingmodecontrol.JournalofMechanicalEngineering,2010,46(21):127-131.
致谢：感谢我的导师和团队成员在本研究中的指导和支持。
作者简介：XXX，硕士研究生，研究方向为燃气轮机优化设计。