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摘要
为了研究离心泵发生汽蚀过程时其内部流动规律和对其汽蚀性能的优化设计，在结合传统优化方法的基础上，提出神经网络与遗传算法结合的智能优化方法。通过Plackett-Burman试验设计从离心泵的叶轮进出口直径、进出口安放角、叶片数、叶片包角等7个设计参数中筛选出显著影响的3个优化设计变量。叶片出口宽度、叶片包角和叶轮出口直径3个优化设计变量，其影响汽蚀性能的显著性由大到小。运用拉丁超立方抽样方法抽取30组设计方案，分别进行数值模拟计算，得出相应的汽蚀余量值。建立神经网络模型，结合遗传算法在规定范围内进行寻优，得到最优设计变量组合及最优汽蚀余量值。取优化后的参数进行数值模拟计算，优化后的离心泵在相同工况下汽蚀余量降低了43.1%，说明优化后的离心泵抗汽蚀性能显著提高。
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