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摘要
针对加氢进料多级泵的高功耗和低能效的情况，有必要对该泵进行结构优化设计并减少能量损失，引入机器学习，建立了支持向量回归（SVM）代理模型，并采用粒子群优化算法（PSO）解决最小二乘支持向量回归（LSSVR）代理模型的超参数确定问题。以HDB型多级离心泵为研究对象，对首级双吸叶轮与次级单吸叶轮的叶片数、进出口角、包角以及出口宽度同时进行了优化，并对优化结果进行了响应分析；用数学性能指标评估了代理模型的精度，通过数值模拟对比了优化前后模型泵的性能。结果表明，PSO-LSSVR代理模型精度高，可以用来预测离心泵的外特性并优化，优化后多级泵的扬程和效率分别提高了3.99%和2.91%，优化后的内部流场更加稳定，更有利于流体的能量转换。
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