基于BP神经网络代理模型的翼型优化及领域自适应研究

采用神经网络代理模型和遗传算法相结合的方法对NACA64(3)-618风力机翼型进行了气动优化。针对青藏高原风场条件下某一工况进行优化时,利用拉丁超立方采样生成参数样本集、通过B样条曲线对翼型进行光滑化处理、采用基于深度前馈网络的代理模型预测了升、阻力系数,并结合遗传算法实现了气动优化选型,利用CFD方法验证了优化结果。结果表明：优化翼型的升阻比和升力系数分别提高了4.52%和4.05%,阻力系数降低了0.42%;优化流程能用低维参数表达比较完整的翼型,代理模型能在严苛条件下得到较好的翼型;阻力系数代理模型的精度较高,明显优于升力系数代理模型,而且阻力系数代理模型在领域自适应方面表现良好。     

空调工作介质回收处理研究

介绍了空调工作介质回收处理的相关规定,对上海市空调工作介质回收处理情况进行了行业调研,并分析了调研结果。从回收方式、回收方法等方面分析了空调工作介质回收技术,介绍了存在的问题,并对管理机制、收回体系提出了空调工作介质回收管理建议。