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基于遗传算法和BP神经网络的离心泵性能预测

朱艳姝 朱石沙 朱大洲 王成

朱艳姝, 朱石沙, 朱大洲, 王成. 基于遗传算法和BP神经网络的离心泵性能预测[J]. 机械科学与技术, 2012, 31(8): 1274-1279.
引用本文: 朱艳姝, 朱石沙, 朱大洲, 王成. 基于遗传算法和BP神经网络的离心泵性能预测[J]. 机械科学与技术, 2012, 31(8): 1274-1279.
Zhu Yan-shu, Zhu Shi-sha, Zhu Da-zhou, Wang Cheng. Predicting Performance of Centrifugal Pump by Combining Genetic Algorithm with BP Neural Network[J]. Mechanical Science and Technology for Aerospace Engineering, 2012, 31(8): 1274-1279.
Citation: Zhu Yan-shu, Zhu Shi-sha, Zhu Da-zhou, Wang Cheng. Predicting Performance of Centrifugal Pump by Combining Genetic Algorithm with BP Neural Network[J]. Mechanical Science and Technology for Aerospace Engineering, 2012, 31(8): 1274-1279.

基于遗传算法和BP神经网络的离心泵性能预测

基金项目: 

国家自然科学基金项目(51075345)

北京市科技计划项目(D101105046310002)

北京市农林科学院科技创新能力建设专项项目(KJCX201104010)资助

详细信息
    作者简介:

    朱艳姝(1985-),硕士研究生,研究方向为机械设计和流体传动与控制,zhuzhu-25@126.com;朱石沙(联系人),教授,zssxtdx@xtu.edu.cn

    朱艳姝(1985-),硕士研究生,研究方向为机械设计和流体传动与控制,zhuzhu-25@126.com;朱石沙(联系人),教授,zssxtdx@xtu.edu.cn

Predicting Performance of Centrifugal Pump by Combining Genetic Algorithm with BP Neural Network

  • 摘要: 离心泵内实际流动规律难以完全掌握,因此目前离心泵的设计仍然处在经验与理论半结合的程度,且预测准确度不理想。本文中提出了一种新的离心泵性能预测模型,采用遗传算法(GA)与BP神经网络相结合,对离心泵相关性能参数的优化设计方法进行研究。使用遗传算法优化神经网络的权值和阈值,然后用BP算法训练网络,避免了单独使用BP神经网络训练时易于陷入局部极小值的问题。引用具有代表性的一些离心泵性能相关数据作为新模型的训练样本,结果表明基于遗传算法来优化BP神经网络的参数,模型的收敛速度加快,训练精度较高。
  • [1] 谈明高,袁寿其,刘厚林.离心泵性能预测的研究现状及展望[J].水泵技术,2005,(3):23~25
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出版历程
  • 收稿日期:  2011-06-09
  • 刊出日期:  2015-06-10

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