【摘 要】
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针对螺旋离心泵运行时性能普遍偏低的问题，以某一典型螺旋离心泵为研究对象，应用计算流体动力学软件CFX对螺旋离心泵进行数值计算得到其内部流动规律.以在设计流量工况下的扬程和效率作为优化目标，采用P-B试验与多因素方差分析筛选出优化变量，采用径向基（RBF）神经网络建立优化目标与优化变量之间的预测模型，并结合差分进化（DECIMO）算法在样本空间内全局寻优.取扬程最优、效率最优和初始个体进行数值计算，
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51109094）；
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针对螺旋离心泵运行时性能普遍偏低的问题，以某一典型螺旋离心泵为研究对象，应用计算流体动力学软件CFX对螺旋离心泵进行数值计算得到其内部流动规律.以在设计流量工况下的扬程和效率作为优化目标，采用P-B试验与多因素方差分析筛选出优化变量，采用径向基（RBF）神经网络建立优化目标与优化变量之间的预测模型，并结合差分进化（DECIMO）算法在样本空间内全局寻优.取扬程最优、效率最优和初始个体进行数值计算，对比分析泵输送不同介质（清水与固液两相流体）时的流场及其外特性差异，并进行试验验证.研究结果表明：叶片轮毂进口角β1b、叶轮出口宽度b2、叶轮出口直径D2和叶片包角φ是影响螺旋离心泵扬程和效率的显著因素；由RBF神经网络建立的预测模型精度较高；输送清水时，设计流量下扬程最优个体扬程为9.4 m,增长了13.5%;效率最优个体效率比初始个体提高了9.8%,优化效果显著.
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