Artykuły (WM)

Stały URI dla kolekcjihttp://hdl.handle.net/11652/206

Przeglądaj

Filtry

2011 - 20132

Ustawienia

Autorsearch.filters.applied.operator.equals: search.filters.author.Błaszczyk, AndrzejTematsearch.filters.applied.operator.equals: search.filters.subject.optymalizacja

collection.search.results.head

Teraz wyświetlane 1 - 2 z 2
  • Pozycja
    Wybór zmiennych decyzyjnych w procesie optymalizacji półotwartego wirnika pompy wirowej do wspomagania układu krążenia.
    (Wydawnictwo Politechniki Łódzkiej. Instytut Maszyn Przepływowych, 2013) Papierski, Adam; Błaszczyk, Andrzej; Woźniak, Dariusz
    W pracy przedstawiono wybór zmiennych decyzyjnych w procesie optymalizacji półotwartego wirnika pompy wirowej do wspomagania układu krążenia. Podano przegląd stosowanych w obliczeniach funkcji celu, parametryzację geometrii wirnika oraz analizę wrażliwości zmiennych decyzyjnych.
  • Pozycja
    Multiobjective optimization of the semi-open impeller in a centrifugal pump by a multilevel method.
    (Polskie Towarzystwo Mechaniki Teoretycznej i Stosowanej, 2011) Papierski, Adam; Błaszczyk, Andrzej
    The complete optimization task for the case of the semi-open impeller with straight blades requires description of its geometry by means of, at least, eighteen design variables. In the case of constant meridional cross-section, required are at least eight design variables. Solution of the task with such a great vector of design variables requires much more time. One of the ways to obtain solutions with great variety of design variables is a comprehensive approach to the task including on the partition into minor subtasks. After decomposing the optimization task, one should choose a procedure for solving it. One of such procedures is parametric optimization, which is a two-stage minimization (maximization) method. This optimization is carried out in two levels. On the lower level, the multi-optimization of the decomposed parts of the tasks, depending on design variables, is being held. The solution of the lower level is used in the upper level (coordinating level) to find optimal coordination variables. It has been shown that the result of multi-level optimization and the whole task optimization is the same in limits of accepted accuracy of calculation of the objective functions. Time of the calculation for the multilevel optimization task is over four times shorter than the time of the undecomposed task.