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作者：连加俤;蔡晨阳;许静;谢杭清;
单位：中国计量大学机电工程学院;杭州电子科技大学机械学院;中国计量大学光学与电子科技学院;
摘要：蜗轴泵是一种真空排污泵，在船舶真空排污系统中有广泛应用，其高效的负压推动大幅提升了系统的清洁与除臭能力。蜗轴泵的运行状态直接影响系统的稳定性，因此，准确快速预测其性能成为当前亟待解决的关键问题。为应对这一挑战，数字孪生技术凭借其高精度与实时预测能力，成为评估泵性能的理想工具。文章提出了一种基于正交分解（POD）和径向基函数（RBF）响应面方法的数字孪生预测系统，用于快速评估蜗轴泵在不同工况下的性能。通过拉丁超立方采样生成工况参数矩阵，并结合Twin Builder流场重构方法，建立了流场降阶模型数据库。通过利用径向基函数插值法构建TB-RBF模型，预测未知工况下的流场情况。与对比实验结果表明，该方法在27种验证条件下的预测精度超过96.5%，且单次计算时间仅为0.7 s，计算时间缩短了6676倍。该研究表明，基于降阶模型的蜗轴泵数字孪生系统在实时性能预测方面具有显著优势，性能指标包括蜗轴泵的扬程、流场压力及速度分布，可用于船舶真空排污系统的实时监测和优化设计。
关键词：蜗轴泵;;数字孪生;;降阶模型;;径向基函数插值;;性能预测
基金资助：浙江省自然科学基金探索公益项目(LTGS23E060002)
