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针对现有特斯拉阀门仅有2个端口,无法将因逆压超过临界值而回流的流体排出,进而影响前级机械部件正常工作的问题,课题组提出了一种三通道特斯拉阀门,并对其进行结构优化。首先结合流场仿真分析此结构的设计原理,提出了影响工作效率的变量;然后使用Kriging代理模型构建设计变量与目标变量之间关系的响应面,运用粒子群算法(PSO)实现对总目标函数的寻优,完成了三通道阀门多目标优化设计;最后利用CFD软件完成对优化结果进行验证。结果表明:半径参数是影响效率的重要因素,响应面拟合效果良好,优化后入口静压降低6. 85%,流量比降低10. 56%,阀门工作效率有所提高。优化后的结构可改善倒吸回流状况,且无可动部件,便于加工和使用。 相似文献
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网络流量受众多因素的影响并且具有复杂的非线性特点,因此网络流量的预测和分析是一个很复杂的问题,最小二乘支持向量机能够成功地解决非线性问题并应用于网络流量的预测和分析.提出一种最小二乘支持向量机模型,将自适应遗传算法用于最小二乘支持向量机参数寻优,并将该模型用于网络流量的预测和分析.对比实验表明,基于最小二乘支持向量机的网络预测模型具有更强的预测能力,在网络流量预测中有一定的实用价值.经实例验证,该模型预测精度高. 相似文献
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