.png){kind=icon}
返回
Design of pump-jet propulsor based on data-driven optimization method
.png){kind=icon}
PRE
AI
DOI：10.1016/j.oceaneng.2025.120626.png)
.png){kind=icon}
原文求助.png){kind=icon}
分享.png){kind=icon}
收藏
摘要
En 中文
本研究采用一种新颖的代理辅助进化算法优化了泵喷推进器的流体动力性能。通过采用分段三次埃尔米特插值多项式（PCHIP）进行叶片参数化，开发了一种全面的参数化方法。该方法在建立推进器几何形状的同时，显著扩展了设计空间，便于生成平滑且多样的几何模型。此外，整合了导管、转子、定子和轮毂，仅用23个变量高效建立了完整模型。转子和定子的关键设计变量包括螺距、弯度、厚度、扭转和安装角的分布，同时导管和轮毂的攻角以及转盘与定盘之间的距离也被纳入考虑。优化过程通过一个目标函数和三个约束函数，在考虑推力、扭矩和最低压力要求的同时寻求效率最大化。该方法不仅提高了优化效率，还避免了不切实际的设计结果。结果，效率相较于初始设计提升了7.67%。优化后的模型改变了转子在较高半径（尤其是0.75 r/R以上）处的螺距比分布，降低了导管攻角约1度，并形成了更平缓的压力分布，降低了流动分离的风险。这些调整带来了更稳定的推力和组件群组间的更好协调，使系统更高效且集成度更高。进一步的非定常分析揭示了增强的流体动力性能。在极少的工程师干预下，这种数据驱动的优化方法有效细调了泵喷的每个组件，提升了整体系统性能。
Keyword:
Pump-jet propulsor
Parameterization methods
Single-objective multi-constraint optimization
Data-driven design optimization
期刊
IF:
5.5
论文数:
7.3K
被引数:
7.6W
机构
暂无机构信息
引用论文
Analysis of influence of duct geometrical parameters on pump jet propulsor hydrodynamic performance
.png){kind=icon}
PREAI
分享收藏
Hydrodynamic performance evaluation of pump-jet propulsion based on the toroidal propeller基于环量推进器的泵喷射推进水动力性能评估
PREAI
分享收藏
查看更多内容