【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)屬于水輪機(jī)智能設(shè)計(jì)，特別涉及一種結(jié)合樽海鞘優(yōu)化算法和bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水輪機(jī)轉(zhuǎn)輪優(yōu)化設(shè)計(jì)方法。
技術(shù)介紹
1、水輪機(jī)作為一種關(guān)鍵的水力能源轉(zhuǎn)換設(shè)備，在可再生能源領(lǐng)域扮演著至關(guān)重要的角色。傳統(tǒng)的水輪機(jī)轉(zhuǎn)輪設(shè)計(jì)往往受到多種復(fù)雜因素的影響，包括流體動力學(xué)特性、材料力學(xué)性能以及制造工藝等。因此，針對水輪機(jī)轉(zhuǎn)輪的設(shè)計(jì)，需要尋求一種更為直接、有效的優(yōu)化方法。
2、近年來，人工智能技術(shù)在工程領(lǐng)域的應(yīng)用日益成熟，其中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種重要的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，在優(yōu)化問題中展現(xiàn)出了巨大的潛力。bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為其中的代表之一，具有強(qiáng)大的非線性映射和優(yōu)化能力，在水輪機(jī)轉(zhuǎn)輪設(shè)計(jì)中有著廣泛的應(yīng)用前景。
3、而樽海鞘優(yōu)化算法作為一種新興的優(yōu)化算法，模擬了樽海鞘生物在海洋環(huán)境中的優(yōu)化行為，具有較強(qiáng)的全局搜索能力和魯棒性。將樽海鞘優(yōu)化算法與bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，可充分利用兩者的優(yōu)勢，實(shí)現(xiàn)水輪機(jī)轉(zhuǎn)輪的優(yōu)化設(shè)計(jì)。
4、因此，結(jié)合樽海鞘優(yōu)化算法和bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水輪機(jī)轉(zhuǎn)輪優(yōu)化設(shè)計(jì)方法具有重要的理論意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。本專利技術(shù)要解決的技術(shù)問題是：傳統(tǒng)水輪機(jī)轉(zhuǎn)輪優(yōu)化設(shè)計(jì)方法在提高水輪機(jī)效率或利用水頭能力方面的局限性，即傳統(tǒng)方法工作量大、耗時(shí)長且可能無法充分提升水輪機(jī)的性能。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本專利技術(shù)所要解決的技術(shù)問題是提供一種結(jié)合樽海鞘優(yōu)化算法和bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水輪機(jī)轉(zhuǎn)輪優(yōu)化設(shè)計(jì)方法，通過合理設(shè)計(jì)轉(zhuǎn)輪來充分提高水輪機(jī)效率或水頭，有效提升水輪機(jī)發(fā)電效率或利用水頭的能力。
2、為解
3、一種結(jié)合樽海鞘優(yōu)化算法和bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水輪機(jī)轉(zhuǎn)輪優(yōu)化設(shè)計(jì)方法，步驟為：
4、s1，選取影響水輪機(jī)性能的轉(zhuǎn)輪幾何參數(shù)；
5、s2，基于正交實(shí)驗(yàn)獲取轉(zhuǎn)輪設(shè)計(jì)方案；
6、s3，根據(jù)轉(zhuǎn)輪設(shè)計(jì)方案，設(shè)計(jì)出與轉(zhuǎn)輪設(shè)計(jì)方案所對應(yīng)的轉(zhuǎn)輪的結(jié)構(gòu)配件，并構(gòu)建水輪機(jī)三維整體模型；
7、s4，基于計(jì)算流體力學(xué)（cfd）計(jì)算各轉(zhuǎn)輪設(shè)計(jì)方案所對應(yīng)的水輪機(jī)的水頭和效率；
8、s5，基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建以轉(zhuǎn)輪幾何參數(shù)為輸入，水輪機(jī)效率和水頭分別為輸出的水輪機(jī)效率特性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和水頭特性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；
9、s6，結(jié)合樽海鞘優(yōu)化算法、水輪機(jī)效率特性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和水頭特性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型獲取轉(zhuǎn)輪最優(yōu)幾何參數(shù)。
10、優(yōu)選地，步驟s1中，轉(zhuǎn)輪幾何參數(shù)包括葉片進(jìn)口安放角、進(jìn)口直徑、出口直徑、進(jìn)口寬度和葉片數(shù)，選取葉片進(jìn)口安放角、進(jìn)口直徑、出口直徑、進(jìn)口寬度和葉片數(shù)作為轉(zhuǎn)輪待優(yōu)化的基本幾何參數(shù)。
11、優(yōu)選地，步驟s2中，所述基于正交實(shí)驗(yàn)獲取轉(zhuǎn)輪設(shè)計(jì)方案是指：首先選擇5個(gè)因素對應(yīng)的水平數(shù)，然后設(shè)計(jì)表頭，進(jìn)一步采用octave工具來確定正交方案。
12、優(yōu)選地，步驟s3的具體過程為：根據(jù)水輪機(jī)設(shè)計(jì)理論，構(gòu)建不同正交方案下水輪機(jī)三維模型；所構(gòu)建的水輪機(jī)三維模型包括蝸殼、固定導(dǎo)葉、活動導(dǎo)葉、轉(zhuǎn)輪和尾水管。
13、優(yōu)選地，步驟s4具體過程為：結(jié)合各正交方案對應(yīng)的水輪機(jī)三維模型，基于計(jì)算流體力學(xué)（cfd）計(jì)算各方案水輪機(jī)的水頭和效率。
14、優(yōu)選地，步驟s5具體過程為：基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建以轉(zhuǎn)輪幾何參數(shù)為輸入，水輪機(jī)效率和水頭分別為輸出的水輪機(jī)效率特性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和水頭特性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；其中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型隱含層神經(jīng)元數(shù)量通過試湊法確定。
15、優(yōu)選地，步驟s6具體過程為：
16、結(jié)合樽海鞘優(yōu)化算法、水輪機(jī)效率特性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和水頭特性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，通過octave工具來獲取轉(zhuǎn)輪最優(yōu)幾何參數(shù)。
17、為確保計(jì)算結(jié)果合理性，在基于樽海鞘優(yōu)化算法計(jì)算水輪機(jī)性能最優(yōu)對應(yīng)的轉(zhuǎn)輪參數(shù)時(shí)需要設(shè)置轉(zhuǎn)輪幾何參數(shù)變化范圍。依據(jù)效率特性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和水頭特性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型樣本數(shù)據(jù)數(shù)量中最大值和最小值設(shè)置轉(zhuǎn)輪幾何參數(shù)變化范圍，且在計(jì)算時(shí)取整。設(shè)置初始條件后，計(jì)算時(shí)還需調(diào)整目標(biāo)函數(shù)。若采用效率特性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以效率為目標(biāo)函數(shù)；若采用水頭特性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，則以水頭為目標(biāo)函數(shù)。
18、優(yōu)選地，所述的結(jié)合各正交方案對應(yīng)的水輪機(jī)三維模型，基于計(jì)算流體力學(xué)（cfd）計(jì)算各方案水輪機(jī)的水頭和效率。方法為：
19、在模型開始計(jì)算前，需要選取數(shù)值模擬計(jì)算方法。在仿真計(jì)算過程中，湍流的基本方程采用如式（1）所示的連續(xù)性方程、如式（2）所示的動量方程和如式（3）所示的能量方程：
20、；
21、；
22、；
23、式中，為流體速度在坐標(biāo)方向上的分量；為流體密度； t為時(shí)間； p為靜壓強(qiáng)；為自定義源項(xiàng)，包括重力、多相流之間的作用力；為應(yīng)力張量；為總比焓； e為內(nèi)能；為有效傳熱系數(shù)； t為溫度。
24、標(biāo)準(zhǔn)的湍流模型能有效模擬水輪機(jī)內(nèi)部流場情況，因此本專利技術(shù)選用的湍流模型是標(biāo)準(zhǔn)的湍流模型。標(biāo)準(zhǔn)的湍流模型是引入關(guān)于湍動能 k和耗散率的輸運(yùn)方程，通過 k和計(jì)算湍動能粘度，屬于兩方程模型。關(guān)于湍動能 k和耗散率的輸運(yùn)方程如下：
25、；
26、；
27、式中，是由平均速度梯度引起的湍動能 k的產(chǎn)生項(xiàng)；是因浮力引起湍動能 k的產(chǎn)生項(xiàng)；、和是經(jīng)驗(yàn)常數(shù)；和是湍動能 k和耗散率對應(yīng)的prandtl數(shù)；和是用戶自定義的源項(xiàng)。
28、在該模型中，表示湍動能耗散率被定義為：
29、；
30、反應(yīng)特征速度的是湍動能 k，反應(yīng)特征長度尺度的是耗散率，兩者的關(guān)系反應(yīng)湍動粘度：
31、；
32、優(yōu)選地，步驟s5中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型隱含層神經(jīng)元數(shù)量最大值按照公式(8)首先定為12，然后通過試湊法，以網(wǎng)絡(luò)誤差小、網(wǎng)絡(luò)不過分?jǐn)M合為標(biāo)準(zhǔn)，來確定最終取值：
33、(8)；
34、式中, l為隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)， m為輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)； n為輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)； a為0~10之間的常數(shù)。
35、優(yōu)選地，樽海鞘優(yōu)化算法的計(jì)算過程如下：
36、步驟1：設(shè)置最大迭代次數(shù)（ tmax）、空間維數(shù)（ ndim）和樽海鞘數(shù)量（ ns），并根據(jù)式（9）初始化樽海鞘位置。
37、（9）；
38、式中：是 ns行 本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.一種結(jié)合樽海鞘優(yōu)化算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水輪機(jī)轉(zhuǎn)輪優(yōu)化設(shè)計(jì)方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種結(jié)合樽海鞘優(yōu)化算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水輪機(jī)轉(zhuǎn)輪優(yōu)化設(shè)計(jì)方法，其特征在于：步驟S1中，轉(zhuǎn)輪幾何參數(shù)包括葉片進(jìn)口安放角、進(jìn)口直徑、出口直徑、進(jìn)口寬度和葉片數(shù)，選取葉片進(jìn)口安放角、進(jìn)口直徑、出口直徑、進(jìn)口寬度和葉片數(shù)作為轉(zhuǎn)輪待優(yōu)化的基本幾何參數(shù)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種結(jié)合樽海鞘優(yōu)化算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水輪機(jī)轉(zhuǎn)輪優(yōu)化設(shè)計(jì)方法，其特征在于：步驟S2中，所述基于正交實(shí)驗(yàn)獲取轉(zhuǎn)輪設(shè)計(jì)方案是指：首先選擇5個(gè)因素對應(yīng)的水平數(shù)，然后設(shè)計(jì)表頭，進(jìn)一步采用Octave工具來確定正交方案。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種結(jié)合樽海鞘優(yōu)化算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水輪機(jī)轉(zhuǎn)輪優(yōu)化設(shè)計(jì)方法，其特征在于：步驟S3的具體過程為：根據(jù)水輪機(jī)設(shè)計(jì)理論，構(gòu)建不同正交方案下水輪機(jī)三維模型；所構(gòu)建的水輪機(jī)三維模型包括蝸殼、固定導(dǎo)葉、活動導(dǎo)葉、轉(zhuǎn)輪和尾水管。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種結(jié)合樽海鞘優(yōu)化算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水輪機(jī)轉(zhuǎn)輪優(yōu)化設(shè)計(jì)方法，其特征在于：步驟S4
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種結(jié)合樽海鞘優(yōu)化算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水輪機(jī)轉(zhuǎn)輪優(yōu)化設(shè)計(jì)方法，其特征在于：步驟S5具體過程為：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建以轉(zhuǎn)輪幾何參數(shù)為輸入，水輪機(jī)效率和水頭分別為輸出的水輪機(jī)效率特性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和水頭特性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；其中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型隱含層神經(jīng)元數(shù)量通過試湊法確定。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種結(jié)合樽海鞘優(yōu)化算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水輪機(jī)轉(zhuǎn)輪優(yōu)化設(shè)計(jì)方法，其特征在于：步驟S6具體過程為：
8.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種結(jié)合樽海鞘優(yōu)化算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水輪機(jī)轉(zhuǎn)輪優(yōu)化設(shè)計(jì)方法，其特征在于：所述的結(jié)合各正交方案對應(yīng)的水輪機(jī)三維模型，基于計(jì)算流體力學(xué)計(jì)算各方案水輪機(jī)的水頭和效率；方法為：
9.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種結(jié)合樽海鞘優(yōu)化算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水輪機(jī)轉(zhuǎn)輪優(yōu)化設(shè)計(jì)方法，其特征在于：步驟S5中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型隱含層神經(jīng)元數(shù)量最大值按照公式(8)首先定為12，然后通過試湊法，以網(wǎng)絡(luò)誤差小、網(wǎng)絡(luò)不過分?jǐn)M合為標(biāo)準(zhǔn)，來確定最終取值：
10.根據(jù)權(quán)利要求7所述的一種結(jié)合樽海鞘優(yōu)化算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水輪機(jī)轉(zhuǎn)輪優(yōu)化設(shè)計(jì)方法，其特征在于：樽海鞘優(yōu)化算法的計(jì)算過程如下：
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種結(jié)合樽海鞘優(yōu)化算法和bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水輪機(jī)轉(zhuǎn)輪優(yōu)化設(shè)計(jì)方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種結(jié)合樽海鞘優(yōu)化算法和bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水輪機(jī)轉(zhuǎn)輪優(yōu)化設(shè)計(jì)方法，其特征在于：步驟s1中，轉(zhuǎn)輪幾何參數(shù)包括葉片進(jìn)口安放角、進(jìn)口直徑、出口直徑、進(jìn)口寬度和葉片數(shù)，選取葉片進(jìn)口安放角、進(jìn)口直徑、出口直徑、進(jìn)口寬度和葉片數(shù)作為轉(zhuǎn)輪待優(yōu)化的基本幾何參數(shù)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種結(jié)合樽海鞘優(yōu)化算法和bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水輪機(jī)轉(zhuǎn)輪優(yōu)化設(shè)計(jì)方法，其特征在于：步驟s2中，所述基于正交實(shí)驗(yàn)獲取轉(zhuǎn)輪設(shè)計(jì)方案是指：首先選擇5個(gè)因素對應(yīng)的水平數(shù)，然后設(shè)計(jì)表頭，進(jìn)一步采用octave工具來確定正交方案。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種結(jié)合樽海鞘優(yōu)化算法和bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水輪機(jī)轉(zhuǎn)輪優(yōu)化設(shè)計(jì)方法，其特征在于：步驟s3的具體過程為：根據(jù)水輪機(jī)設(shè)計(jì)理論，構(gòu)建不同正交方案下水輪機(jī)三維模型；所構(gòu)建的水輪機(jī)三維模型包括蝸殼、固定導(dǎo)葉、活動導(dǎo)葉、轉(zhuǎn)輪和尾水管。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種結(jié)合樽海鞘優(yōu)化算法和bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水輪機(jī)轉(zhuǎn)輪優(yōu)化設(shè)計(jì)方法，其特征在于：步驟s4具體過程為：結(jié)合各正交方案對應(yīng)的水輪機(jī)三維模型，基于計(jì)算流體力學(xué)計(jì)算...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：陳金保，周志軍，司漢松，譚鋆，侯令華，任文鋒，盧巖，劉緒都，
申請(專利權(quán))人：中國長江電力股份有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：
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