Optimization of the Impeller and Diffuser of Hydraulic Submersible Pump using Computational Fluid Dynamics and Artificial Neural Networks
Notice bibliographique
Résumé
Overall performance of hydraulic submersible pump is strongly linked to its geometry, impeller speed and physical properties of the fluid to be pumped. During the design stage, given a fluid and an impeller speed, the pump blades profiles and the diffuser shape has to be determined in order to achieve maximum power and efficiency. Using Computational Fluid Dynamics (CFD) to calculate pressure and velocity fields, inside the diffuser and impeller of pump, represents a great advantage to find regions where the behavior of fluid dynamics could be adverse to the pump performance. Several trials can be run using CFD with different blade profiles and different shapes and dimensions of diffuser to calculate the effect of them over the pump performance, trying to find an optimum value. However the optimum impeller and diffuser would never be obtained using lonely CFD computations, by this means are necessary the application of Artificial Neural Networks, which was used to find a mathematical relation between these components (diffusers and blades) and the hydraulic head obtained by CFD calculations. In the present chapter artificial neural network algorithms are used in combinations with CFD computations to reach an optimum in the pumps performance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».