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控制速度分布的多翼离心风机优化设计的开题报告
摘要：
多翼离心风机广泛应用于不同领域，如空调、通风和工业设备的风扇等。本文将介绍通过优化设计多翼离心风机来控制其速度分布的方法。首先，将介绍多翼离心风机的工作原理和设计参数，然后介绍常用的优化算法和方法，最后给出实例说明。
关键词：多翼离心风机；优化设计；速度分布；算法；实例。
1.研究背景
多翼离心风机通常被用于搬运空气和气体，如通风、空调、燃气轮机等。它是一种转动式的机械设备，它通过在较高速度下推动空气实现气体流动。在实际应用中，多翼离心风机常用于工业设备的风扇、空调和通风系统中。
为了更好地满足不同领域的需求，需要对多翼离心风机进行优化设计。控制速度分布是其中一个重要的研究方向。由于风机的转速、叶片的数量、形状和大小等设计参数会对速度分布产生影响，因此通过优化设计这些参数可以实现更好的速度分布控制。
2.实验目的
本文的主要目的是通过优化设计多翼离心风机来控制其速度分布。具体研究内容包括以下几个方面：
（1）介绍多翼离心风机的工作原理和设计参数；
（2）介绍常用的优化算法和方法；
（3）实现通过优化设计控制速度分布的多翼离心风机。
3.研究方法
3.1多翼离心风机的工作原理和设计参数
多翼离心风机工作原理如图1所示。离心风机由叶轮、空气进口和出口、电机等组成。
图1多翼离心风机工作原理
多翼离心风机的主要设计参数包括：
（1）风机的转速；
（2）叶片数量；
（3）叶片的形状和大小。
3.2常用的优化算法和方法
常用的优化算法和方法有以下几种：
（1）遗传算法（GeneticAlgorithm，GA）：模拟生物的遗传与进化过程，将进化的过程转化为优化问题的求解。在离散或连续变量的优化上应用广泛。
（2）粒子群优化算法（ParticleSwarmOptimization，PSO）：模拟鸟群捕食时遵循的规律及跟随原则，通过不断更新速度和位置来寻找最优解。
（3）差分进化算法（DifferentialEvolution，DE）：通过保留种群中优秀的个体，产生新个体的过程中加入变异和交叉算子，实现全局搜索。
3.3实现
完成本研究需要使用MATLAB软件，在现有的多翼离心风机模型上进行优化设计。具体实现流程如下：
（1）建立多翼离心风机模型；
（2）确定优化目标和设计参数；
（3）选择合适的优化算法和方法进行求解；
（4）通过模拟计算得到最优解。
4.预期结果
通过优化设计，预期实现以下结果：
（1）实现控制多翼离心风机的速度分布；
（2）优化多翼离心风机的设计参数，提高其性能和效率；
（3）提高多翼离心风机在不同领域的应用性能。
5.参考文献
[1]李伟,张伟,廖志勇.离心风机设计[M].武汉：华中科技大学出版社,2010.
[2]郑峰,徐耀安.电动机与离心风机组合系统性能的仿真研究[J].机电工程,2013(2):112-113.
[3]SceloG,ZambranoJC,ParrondoJ,etal.Multi-objectivegeneticalgorithmoptimizationforacentrifugalfandesign[J].EngineeringApplicationsofComputationalFluidMechanics,2013,7(3):346-356.
[4]RuiP,ChenD,ShenW,etal.Constrainedoptimizationofcentrifugalcompressorimpellerusingneuralnetworkandmulti-objectivegeneticalgorithm[J].NeuralComputingandApplications,2015,27(2):329-339.