16、离心泵水力特性与物流系统运输量预测研究

离心泵水力特性与物流系统运输量预测研究

离心泵水力特性研究

在离心泵的研究中，通过数值模拟得到了计算区域内的速度和压力值。研究主要聚焦于离心泵的叶轮、增压装置和诱导轮等关键部件。

首先，对增压装置和诱导轮的网格进行了设置，增压装置网格有 (1.7×10^6) 个单元，诱导轮网格有 (1.6×10^6) 个单元。通过模拟，得到了离心泵叶轮、增压装置和诱导轮表面的压力场分布。从总压力等值线可以看出存在压力降低的区域，这些区域是最可能发生空化现象的区域。同时，还展示了整个计算域以及增压装置和诱导轮周围的速度矢量。

在分析离心泵内的流动时，主要目的是研究诱导轮出口处的流动结构。采用了流动参数的无量纲值进行分析，具体公式如下：
- 绝对速度的子午线分量：(V_m = \frac{V_m}{\left(V_{mcp}\right) G})
- 圆周速度分量：(\upsilon_u = \frac{\upsilon_u}{u {pc}}) ，其中 (u_{pc}) 是外径处的圆周速度。

通过计算，还确定了离心泵的一些重要性能参数：
|参数|数值|
| ---- | ---- |
|扬程 (H) | (43.6) m |
|流量 (Q) | (236.5) (m^3/s) |
|功率 (N) | (2.86×10^4) W |
|效率 (\eta) | (0.98) |

效率的计算公式为：(\eta = \frac{\rho g Q H}{3.6×10^3·N})

在建模方面，使用了 ANSYS 软件包的 Blade Modeler 模块对离心泵主要元件（叶轮、增压装置和诱导轮）进行参数化几何建模，并用 Blade_Camberline 工具给叶片赋予厚度。采用有限体积法对离心泵内的流动进行了水动力学模拟。基于模拟结果，确定了离心泵各元件的局部特性，如叶片表面的压力差、诱导轮叶间空间和增压装置诱导轮的流速方向，以及诱导轮的子午线、轴向和径向速度分量。研究还发现，同时使用诱导轮和增压装置可以减少压力降，从而减少空化现象的发生。

物流系统运输量预测研究

在物流系统中，特别是在乌克兰海港的谷物运输方面，准确预测未来运输量对于制定正确的管理决策至关重要。要求预测误差不超过 5%。

近年来，乌克兰海港的货物周转量呈现增长趋势，其中农产品特别是谷物的运输占比较大，2019 年农产品转运量约占总转运量的 37.4%（1.6 亿吨）。随着货物流量的增加，物流链主要环节尤其是不同运输方式交互的枢纽会面临一定压力，因此需要确保运输过程的连续性和高效性。

传统的增加港口存储和处理能力的方式需要大量投资和较长的回收期，因此寻找不同运输方式之间的替代交互方式更为务实。例如，在欧洲港口越来越多地采用直接从卡车将货物装载到船上的方式，这种方式可以降低公司的财务和时间成本。但要实现这一点，货运代理需要准确预测转运量，以避免港口在谷物转运过程中出现故障。然而，运输过程的随机性使得预测变得复杂，常常导致不可接受的误差。

为了解决这个问题，推荐使用基于工业 4.0 最新研究成果的集成解决方案，其中自学习和自调整神经网络的数学工具被越来越多地应用。这种方法可以对港口码头的货物转运量进行准确预测。

具体的研究方法如下：
1. 数据处理 ：
- 神经网络的初始结构有七个输入，接收每周各天的转运量信号。将原始时间序列（前一时期的 1095 个转运量信号）分为两个相同的部分（分别为 547 和 548 个信号），前 547 个值作为输入信号，其余 548 个作为输出信号，用于初步训练神经网络。
- 实验使用的数据库分为训练值集（(k = 1, …, 274)）和用于网络测试的信号子集（(k = 275, …, 548)）。
2. 模型选择与优化 ：
- 利用 ARX 模型生成未来预测器的输入数量。通过检索所有可能的组合 ([m, n, d]) 来寻找最佳模型结构，在排序过程中，信号值 ([m, n, d]) 在区间 ([1 - 110]) 内随机变化。最终找到基于 ARX 的最优预测模型，其定量结构为 ([m, n, d] = [4, 4, 11]) 。该预测器在训练样本上的均方根误差（RMSE）为 8.3，在测试样本上为 7.9。
- 采用准神经模拟可以获得更准确的预测。结合模糊逻辑（模糊逻辑结论）和顺序前向搜索（SFS）方法，该模拟技术允许研究人员细化未来预测器的输入参数。在每个实验阶段为模型添加一个变量，以最小化预测的均方误差。
3. 模型比较 ：
|方法|输入信号节点数量|训练样本 RMSE 值|测试样本 RMSE 值|
| ---- | ---- | ---- | ---- |
|ARX|7|8.3|7.9|
|ANFIS（使用 SFS 方法）|4|6.7|5.3|

ARX 模型识别速度快，但准确性不如其他模型；ANFIS 混合系统使用 SFS 方法确定输入信号时，预测准确性最佳，但识别时间较长。因此，ARX 模型适用于对时间要求较高的问题，而 ANFIS 混合系统更适合预测谷物转运量，因为其误差比启发式模型小。

经过网络训练后，ANFIS 混合系统的预测误差为经验值的 5.62%，训练周期不超过 15 个时代，机器时间为 3.56 秒。该混合网络可以根据之前描述的隶属函数类型和计算的输入信号节点数量生成 81 条规则，并使用遗传算法确定最优规则集。这种混合网络不仅基于局部极值，还考虑了港口谷物转运量的更广泛临界值，因此对时间序列中的急剧波动更具适应性。

综上所述，离心泵的研究为提高其水力性能提供了理论依据，而物流系统运输量预测的研究为港口物流管理提供了有效的方法，有助于提高运输效率和降低成本。

离心泵水力特性与物流系统运输量预测研究（续）

离心泵水力特性研究深入分析

在离心泵的研究中，其各个部件的协同工作对整体性能有着至关重要的影响。下面我们通过一个 mermaid 流程图来展示离心泵研究的整体流程：

graph LR
    A[参数化几何建模] --> B[流动水动力学模拟]
    B --> C[确定局部特性]
    C --> D[确定主要性能参数]
    D --> E[分析空化现象]

从这个流程图可以清晰地看到，首先使用 ANSYS 软件包的 Blade Modeler 模块和 Blade_Camberline 工具进行参数化几何建模，为后续的模拟工作奠定基础。接着采用有限体积法进行流动水动力学模拟，在这个过程中，得到了各个部件表面的压力场和速度矢量分布。基于模拟结果确定局部特性，如叶片表面压力差等，进而确定离心泵的主要性能参数，如扬程、流量、功率和效率等。最后通过压力场分析空化现象，发现同时使用诱导轮和增压装置可以有效减少压力降，从而降低空化发生的可能性。

在实际应用中，如果要优化离心泵的性能，可以按照以下步骤进行操作：
1. 优化建模 ：根据实际需求，重新调整 Blade Modeler 模块中的参数，对叶轮、增压装置和诱导轮的几何形状进行优化，使其更符合流体力学原理。
2. 模拟分析 ：再次进行流动水动力学模拟，观察压力场和速度矢量的变化，对比不同参数设置下的模拟结果。
3. 性能评估 ：根据模拟结果，重新计算离心泵的主要性能参数，评估优化效果。
4. 调整改进 ：如果性能提升不明显，回到第一步，继续调整参数，直到达到满意的效果。

物流系统运输量预测研究的应用与拓展

在物流系统运输量预测研究中，我们已经了解了不同预测模型的特点和优势。下面我们通过一个 mermaid 流程图来展示物流系统运输量预测的整体流程：

graph LR
    A[数据收集与处理] --> B[模型选择与训练]
    B --> C[模型评估与优化]
    C --> D[预测与决策支持]

从这个流程图可以看到，首先进行数据收集与处理，将原始时间序列进行划分，为模型训练做准备。然后选择合适的模型进行训练，如 ARX 模型和 ANFIS 混合系统。接着对训练好的模型进行评估和优化，比较不同模型的 RMSE 值，选择最优模型。最后使用最优模型进行预测，并为物流管理决策提供支持。

在实际应用中，如果要提高物流系统运输量预测的准确性，可以按照以下步骤进行操作：
1. 数据更新 ：定期收集最新的运输量数据，更新原始时间序列，确保数据的时效性。
2. 模型调整 ：根据新的数据，重新调整模型的参数，如 ANFIS 混合系统中的输入信号节点数量和规则集。
3. 多模型融合 ：考虑将不同的预测模型进行融合，如将 ARX 模型和 ANFIS 混合系统的预测结果进行加权平均，以提高预测的准确性。
4. 实时监测 ：在实际运输过程中，实时监测运输量的变化，及时调整预测模型，确保预测结果的可靠性。

通过以上分析可以看出，离心泵水力特性研究和物流系统运输量预测研究都具有重要的实际意义。在离心泵研究中，通过优化设计和模拟分析，可以提高其水力性能，减少能源消耗和设备损坏。在物流系统运输量预测研究中，通过选择合适的预测模型和优化方法，可以提高预测的准确性，为物流管理决策提供有力支持，从而提高运输效率和降低成本。未来，随着科技的不断发展，这两个领域的研究也将不断深入，为相关行业的发展带来更多的机遇和挑战。