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作者：梁兴;马志巍;熊文龙;周泊;曹寒问;
单位：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;
摘要：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。
关键词：长短叶片泵;;性能优化;;神经网络;;NSGA-Ⅱ算法
基金资助：江西省教育厅科技项目(GJJ211941);; 国家自然科学基金项目(51969017)
