【摘 要】
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离心泵属于径流式叶轮泵,它的动力来源与叶轮排除液体时所产生的离心力,实现将机械能转换成被输送液体的势能及压能,广泛应用与输送、灌溉等各个领域。离心泵的研究大多存在的问题都涉及到效率低、性能差、汽蚀能力不足、扬程短等问题,而问题又直接影响到泵的水力学性能。本文为实现对离心泵效率和扬程的提高,建立了神经网络与遗传算法相结合的预测寻优代理模型,对设定的离心泵叶轮参数进行了全局寻优,并取优化后的几何参数建
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离心泵属于径流式叶轮泵,它的动力来源与叶轮排除液体时所产生的离心力,实现将机械能转换成被输送液体的势能及压能,广泛应用与输送、灌溉等各个领域。离心泵的研究大多存在的问题都涉及到效率低、性能差、汽蚀能力不足、扬程短等问题,而问题又直接影响到泵的水力学性能。本文为实现对离心泵效率和扬程的提高,建立了神经网络与遗传算法相结合的预测寻优代理模型,对设定的离心泵叶轮参数进行了全局寻优,并取优化后的几何参数建立了三维模型,通过对比优化前后流场分布及水利性能特性,证实了优化方法可靠,在泵的优化方面提供了新的参考。
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相变存储器(Phase Change Random Access Memory,简称PCRAM)具有集成度高、速度快、与CMOS工艺兼容等优点,成为公认的最具潜力的新型非易失性存储器之一。PCRAM已替代部分FLASH存储芯片实现应用,然而要想替代DRAM则依然需要继续发展。基于传统的Ge_2Sb_2Te_5(GST)作为存储介质的PCRAM在保持力、操作速度、功耗等方面不能满足更高的发展需求。相
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