| 基于BP神经网络与遗传算法的涡轮安装角优化 |
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| 引用本文： | 谭春飞,于瑞丰,郝明钊,刘彬,闫文双. 基于BP神经网络与遗传算法的涡轮安装角优化[J]. 石油机械, 2018, 0(2): 1-4 |
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| 作者姓名： | 谭春飞 于瑞丰 郝明钊 刘彬 闫文双 |
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| 作者单位： | 中国石油大学(北京)油气资源与探测国家重点实验室; |
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| 基金项目： | 国家科技重大专项"复杂结构井;丛式井设计与控制新技术"(2017ZX05009-003) |
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| 摘 要： | 为了进一步提高涡轮钻具水力性能,采用FINE/Design 3D平台,基于BP神经网络与遗传基因算法对某型号?178 mm涡轮钻具转子叶型安装角进行优化设计,优化目标为水力效率与扭矩。对优化过程中样本库进行分析,总结了?178 mm涡轮钻具水力性能随转子安装角改变的变化规律。经过优化设计,单级涡轮输出扭矩提升了3.06 N·m,水力效率提高了8.29%。流场分析结果表明:优化后叶片性能的提高主要源于抑制了转子叶型吸力面的二次流发展,以及增大了压力面与吸力面间的压差。研究方法可为今后涡轮叶片的优化设计提供新的思路。
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| 关 键 词： | BP神经网络 遗传算法 涡轮钻具 安装角 优化设计 |
Optimization Design for Installation Angle of Turbodrill Blades Based on BP Neural Network and Genetic Algorithms |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | BP neural network genetic algorithm turbodrill installation angle optimum design |
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