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| RBF神经网络与遗传算法的离心泵优化设计 | |
| 摘 要： | 针对学习速度较慢且收敛性差的优化算法,提出用学习速度快且逼近能力强的径向基神经网络与遗传算法相结合的设计方法提高离心泵叶轮的效率.通过拉丁超立方试验设计方法对叶片出口安放角、出口宽度及包角进行设计.选取效率及扬程最优为优化目标,建立影响因素与优化目标之间的代理模型,运用遗传算法对模型进行寻优,得到最优的叶片参数.取优化后的叶片参数进行CFX数值模拟计算,优化后的叶轮在相同工况下效率与扬程分别提高了3.87%和4.25%,且优化后叶轮内部流场更均匀,水利损失较小,可对泵性能的提高提供有效参考. |
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