基于神经网络和正交实验设计的CO2柱塞泵容积效率的数值模拟分析

简介

针对CO2柱塞泵的效率低下的问题,本文通过数值模拟方法和正交实验设计,对柱塞泵的7个几何尺寸对柱塞泵容积效率的影响进行了数值模拟,并进行了极差分析和方差分析。结果表明,柱塞直径、柱塞分布圆直径、配流盘腰形槽宽度、斜盘倾角和配流盘腰形槽张角对容积效率的影响依次降低,是显著性影响因素,其中容积效率随柱塞直径、分布圆直径和斜盘倾角的增大而增大,随配流盘腰形槽宽度的增大而直线下降。小于140°时,腰形槽的张角对容积效率几乎无影响,大于140°以后,容积效率快速下降。进出口直径的影响可忽略不计。采用神经网络方法,构建了预测柱塞泵容积效率的神经网络模型,预测值与数值模拟值的最大误差不超过2.48%,可为二氧化碳柱塞泵的设计及容积效率预测提供参考。