通过对影响螺旋桨水动力性能的众多螺旋桨几何参数进行分析，以螺距比为1的MAU4-40桨为例，将神经网络（NN）近似模型与多目标遗传算法（NAGA-Ⅱ）相结合，提出一种基于神经网络模型的船用螺旋桨优化方法，将众多几何参数中的叶剖面参数作为优化变量，以推力系数为约束条件，通过最大化螺旋桨效率实现优化工作。叶剖面形状由NURBS理论进行控制，提出由8个参数的NURBS模型用于表示螺旋桨叶剖面形状。结果表明，该优化方法可以在保证推力的前提下，实现螺旋桨效率的改善。
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