【摘 要】
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为了提高离心泵的效率,以叶轮效率最大为优化目标进行优化设计。对叶轮进行参数化设计,以实现叶轮几何形状的自动控制以及为优化计算提供优化变量。选择控制叶片积叠线周向定
【机 构】
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兰州理工大学能源与动力工程学院,甘肃省流体机械及系统重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51269011);国家科技支撑计划(2013BAF01B02);甘肃省自然科学基金资助项目(1208RJYA023);甘肃省高等学校基本科研项目
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为了提高离心泵的效率,以叶轮效率最大为优化目标进行优化设计。对叶轮进行参数化设计,以实现叶轮几何形状的自动控制以及为优化计算提供优化变量。选择控制叶片积叠线周向定位的2个参数作为优化变量,以-3°~3°作为优化变量的约束范围。利用人工神经网络的学习功能,建立了目标函数与优化变量之间的映射关系。采用遗传算法寻找目标函数的最优值,得到优化变量约束范围内的最优叶轮模型。数值计算结果表明：在设计流量点1 200 m3/h时,优化后叶轮的效率较优化前提高了4.02个百分点,离心泵的效率提高了4.
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