摘要
本发明涉及一种纺丝牵伸风道结构的设计方法,包括如下步骤:1),输入结构参数与流体参数,构建参数化纺丝牵伸风道流体动力学仿真模型,生成流场状态原始数据;2),对原始数据进行预处理,构建仿真模型输入参数与输出结果的训练数据集;3),采用支持向量回归模型对输入参数与输出结果建立映射关系;4),基于遗传算法建立多目标优化模型,生成子代种群;5),选取新一代种群的帕累托前沿解进行流体动力学验证,并将高误差样本加入训练数据集,重新训练支持向量回归模型;6),重复步骤4‑5),直至多目标优化模型达到收敛条件;7),输出最优风道结构设计方案。本发明实现了风道结构的多目标优化,提升气流均匀性。
技术关键词
支持向量回归模型
风道结构
弯曲段曲率半径
纺丝
仿真模型
遗传算法建立
导流板
Pearson相关系数
建立映射关系
参数
输入结构
湍流模型
拉丁超立方采样
样本
气流
风速
入口
归一化方法