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초록·키워드
In this paper, Multi-objective optimization of the axial-flow pump impeller is investigated with the multi-stage design optimization process. It has sequential processes, which are called screening, autonomous metamodeling, design optimization, and validation. To investigate these processes, commercial PIDO software called PIAnO and AIDesigner are used. For better quality metamodels with fewer design points, autonomous metamodeling with AIDesigner’s own algorithms is applied. As a result of metamodeling, RBFi for efficiency of design flow rate efficiency, RBFr for efficiency of low flow rate, and Kriging for the total head of design flow rate are selected by minimum root mean square errors. for variable operation conditions, the efficiency of a low flow rate is added to objective functions to consider and improve performances of off-design conditions. Optimization with MOGA is investigated, Pareto front is acquired with improved efficiencies of both flow rates with satisfying constraints. validation analysis and flow characteristic analysis are investigated for the reliability of generated metamodels, errors are within 0.3%, and reasonable flow characteristics are confirmed.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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