一种表征水力机械叶片形状的数学模型

本文应用 Bezier 曲线,借助于电子计算机,得出一种表征水力机械叶片形状的数学模型,并在此基础上,给出一种网格的自动剖分法。     

轴流转桨水轮机协联特性试验数据分析方法研究

采用人工神经网络和一维优化方法,构成了对轴流转桨水轮机协联特性试验数据进行自动分析的方法,可以在获得试验数据的基础上,自动求出水轮机的协联特性。与传统的人工计算方法相比,大大缩短了计算时间,而且避免了不同工作水头下的特性换算,提高了分析计算精度。     

基于智能计算方法的水力机组优化运行算法

根据水力机组运行的特点,结合人工神经网络的非线性特性和遗传算法的全局搜索能力特性,给出了使用人工神经网络与遗传算法方法,构造水电厂内水力机组优化运行算法的详细过程,首先使用人工神经网络来构建各机组的动力特性模型,然后利用遗传算法来构建机组间的组合运行策略。将所构造的算法应用于开发石家庄混合蓄能水电厂内机组优化运行系统,系统的仿真运行表明,基于人工神经网络与遗传算法的水力机组优化运行算法具有较高的计算精度,是行之有效的。     

水轮机尾水管压力脉动分析方法研究

为掌握石家庄混合蓄能水电厂某水轮机尾水管的压力脉动特性.对水轮机尾水管压力脉动进行了现场测试.获得了多个工况下的测试数据.在测试数据的基础上,通过相空间重构理论,对尾水管压力脉动信号序列进行相空间重构,根据确定嵌入空间维数大小的嵌入定理.保证相空间容纳原状态空间吸引子的特征,选择恰当的嵌入维数m,计算其分形关联维数.再现动力学特性.研究结果表明,基于分形关联维的水轮机尾水管压力脉动状态分析方法是可行的.     

双并联人工神经网络在水轮机试验中的应用研究

针对水轮机试验中需要对试验结果进行整理的问题,提出了应用双并联前向人工神经网络建立水轮机特性数学模型的方法.用双并联前向人工神经网络建立的水轮机特性数学模型具有表达简单、精度高等特点,同时还可以对试验成果进行一定的修正,能满足实际应用需要.     

水轮机空化特性的人工神经网络模型

本文针对水轮机空化特性相对应的空间曲面比较复杂的特点,用径向基函数神经网络建立水轮机空化特性模型,对样本的学习采用Levenberg-Marquardt算法。该模型应用于四川紫坪铺水力发电厂中的水轮机空化特性研究。模拟计算结果与试验结果的比较表明,本文给出的模型能真实地表达水轮机的空化特性,可以在水轮机的计算机辅助选型设计和水轮发电机组的优化运行分析等方面应用。     

基于双并联前向人工神经网络的水轮机数字协联模型

提出应用双并联前向人工神经网络建立水轮机数字协联模型的方法，该方法是一种行之有效的方法。实例表明，用该方法建立的水轮机数字协联模型具有表达简单、精度高的特点。     

交流励磁调速水轮发电机组调节特性的数学模型

本文应用Ｂ样条函数数据拟合方法，建立了交流励磁调速水轮发电机组调节特性的数学模型。     

离心泵叶轮叶片的几何造型技术研究

给出一种利用Bezier曲线，构造离心泵叶轮叶片数学模型的方法。所构造的模型在离心泵的计算机辅助设计中获得应用。     

考虑水力振动特性求取转桨式水轮机的协联关系

在确定转桨式水轮机协联关豕时，往往只考虑水轮机的能量特性。本文结合石家庄混合蓄能水电厂中的轴流转桨式水轮机协联关系的试验过程，研究了在考虑水轮机水力振动特性的情况下，应用多目标优化方法，确定转桨式水轮机协联关系。这种综合考虑水轮机的能量特性和振动特性，确定转桨式水轮机最佳运行方式的方法，为保证转桨式水轮机的高效稳定运行提供了新的途径。