基于機器學習的小尺寸渦輪鉆具輸出性能優(yōu)化

摘要： 為解決小尺寸渦輪鉆具扭矩小帶來的弊端，建立一種基于BP神經網絡和非支配排序多目標遺傳算法(NSGA-II)優(yōu)化模型，通過對渦輪結構尺寸進行優(yōu)化，得到高效率下扭矩更大的渦輪。采用權重估算和Garson算法，對渦輪的扭矩和效率進行敏感性分析，再通過比較多種機器學習算法構建回歸模型的擬合度，選用反向傳播神經網絡(BPNN)建立扭矩和效率與設計參數(shù)之間的回歸模型，最后結合非支配排序多目...