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基于NSGA-Ⅱ和神经网络的长短叶片泵双目标参数优化: 收藏
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引用; 《水电能源科学》2025年第3期43卷 163-167页; 作者：梁兴马志巍熊文龙周泊曹寒问南昌工程学院南昌市低品位能源转化与系统节能技术重点实验室江西南昌330099; 针对长短叶片泵参数优化问题,以叶片进口角、叶片出口角和叶片数量为变量,以泵扬程、效率为优化目标,采用拉丁超立方设计40组试验组成样本集,并利用CFD方法计算泵性能。在数值模拟的基础上,基于BP神经网络泵性能预测模型构建长短叶片泵...; 针对长短叶片泵参数优化问题,以叶片进口角、叶片出口角和叶片数量为变量,以泵扬程、效率为优化目标,采用拉丁超立方设计40组试验组成样本集,并利用CFD方法计算泵性能。在数值模拟的基础上,基于BP神经网络泵性能预测模型构建长短叶片泵双目标优化函数,并采用NSGA-Ⅱ算法寻优,进而开展双目标泵参数优化研究。结果表明,基于BP神经网络预测泵性能较准确,其中效率偏差最大为1.98%,扬程偏差最大为1.82%。NSGA-Ⅱ算法所获得的最优方案在额定工况下比原型泵扬程、效率分别提高了7.4%、1.8%;对比优化前后泵内流速分布、压力脉动等,最优方案有效改善了流动的均匀性,减小了水力损失和压力脉动,使得叶轮内部流动更加稳定,为长短叶片泵参数优化设计提供了理论依据。; 来源：详细信息评论

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