排灌机械工程学报

作者：张人会*,刘锋,陈学炳,李仁年,

单位：1. 兰州理工大学能源与动力工程学院, 甘肃 兰州730050;2. 甘肃省流体机械及系统重点实验室, 甘肃 兰州 730050

关键词：离心泵,叶轮,多目标优化设计,NSGA-Ⅱ算法,动态RBF代理模型

基金：国家自然科学基金资助项目(51979135);国家重点研发计划项目(2016YFB200901)第一作者简介:张人会(1977—),男,江西都昌人,教授,博士生导师(通信作者,zhangrhlut@163com)主要从事水力机械内部流动及性能优化研究

传统离心泵多目标优化设计中,代理模型的预测精度随着Pareto前沿不断向前推进将逐渐降低,为改善离心泵多目标优化效果,提出一种基于动态RBF代理模型与NSGA-Ⅱ算法的离心泵叶轮优化方法,将生成的Pareto前沿解中部分最优样本添加到RBF样本集中,重新训练RBF代理模型,依据动态代理模型预测子代各样本的目标函数值.以MH48-12.5型离心泵为研究对象,选取叶片的进口安放角、出口安放角及叶片包角为优化变量,采用拉丁超立方抽样(LHS)构建代理模型初始样本空间,并以扬程和效率为优化目标进行多目标优化分析.结果表明:动态RBF代理模型多目标优化方法得到的Pareto前沿要大大优于静态代理模型方法结果,静态代理模型方法得到的Pareto前沿各点均被动态模型方法得到的Pareto前沿所支配;动态代理模型对前沿解的预测精度均大于静态代理模型;动态代理模型方法得到扬程最大点比原始设计高2.86%,比静态模型高1.03%;动态代理模型方法得到水力效率最高点比原始设计效率高4.36%,比静态模型高1.32%.

来源：2022年第7期

《排灌机械工程学报》期刊编辑部

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