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基于离心泵参数优化设计及分析为了解决离心泵扬程短、功率小的问题，文章对离心泵的参数进行了优化分析，其中包括：离心叶轮CAD参数优化设计、内流参数优化设计以及响应曲面参数优化设计。
优化设计为得到高性能运行稳定的离心泵研发提供了保证，也将会创造不可估计的社会效益和经济效益。
标签：离心泵；优化设计；水断面；流体半径引言原有离心泵在设计结构上存有一定的缺陷因素，无论是在扬程方面还是在电机运行功率方面都难以达到实际要求。
而现有模式中通过对离心泵参数的优化设计，不但解决了扬程短、功率小的缺陷，而且在离心泵叶轮设计结构上也有了一定的突破，提高了设备的运行效率。
1 离心泵叶片设计优化近年来，国内针对离心泵叶片设计的研究有了一定的突破，其中针对叶片安放角、叶片数量以及叶片出口宽度等进行了优化设计分析，叶片安放角指的是叶轮叶片进口与出口之间的夹角，若出口与进口的夹角越大，运行时产生的流体压强便越大；设计优化过程中对叶片安放角采用极限最大值算法，数值取无穷大时，该极限值会趋于0；取0时，该极限值会趋于无穷大；取定某一值时，便会趋于一个特定的数值，该数值便为叶片安放角的角度，即。
叶片数的优化设计需要根据叶轮的半径进行制定，假设在模拟过程中，设定叶轮半径维数变量为n，则在优化设计过程中需要进行2n次的流场计算，才能得到较为合理的叶数值。
针对叶片出口宽度方面的优化设计，叶片宽度根据叶片包角和叶片数量进行选定，设定叶片的包角为&、比转数为ns、z为叶片数，一般包角&的取值在90-120°，比转数固定，根据参数代换便可求出叶片出口宽度。
这种方案在现如今离心泵优化设计中较为普遍，并取得了较好的试验成果。
2 离心泵参数优化设计2.1 离心叶轮CAD参数优化设计离心叶轮CAD设计采用的是三维模式，但是由于传统设定的设计参数较为复杂，所以给叶轮流动结构的设计加大了难度。
如图1所示，在叶轮流体半径设计中，通过改变外侧半径Rc以及流道中线的长度增大离心叶轮过水断面的面积F，但是随着长度L的增加，该面积便会趋于一定峰值。
离心泵叶片的参数化设计及其优化研究离心泵叶片的参数化设计及其优化研究一、引言离心泵作为一种常用的流体输送设备，广泛应用于各个领域，如农田灌溉、工业制造、城市供水等。
离心泵的性能直接影响到其输送效率和工作稳定性，而离心泵叶片作为重要组成部分之一，对泵的性能起着至关重要的作用。
因此，对离心泵叶片的参数化设计及其优化研究具有重要的理论价值和实践意义。
二、离心泵叶片的参数化设计方法离心泵叶片的参数化设计是指对离心泵叶片几何形状进行数学描述，并通过改变参数来控制叶片的形状。
常用的参数化设计方法包括几何参数法、本构参数法和控制点参数化法等。
1. 几何参数法几何参数法是基于对离心泵叶片的几何特征进行数学建模的方法。
通过定义一组几何参数，如叶片弯度、扭曲角度等，来描述叶片的形状和曲线特征。
然后，通过调整这些参数的取值，可以实现对叶片形状的控制和调整。
2. 本构参数法本构参数法是基于材料力学理论的方法，通过定义一组本构参数，如叶片的刚度、弹性系数等，来描述叶片的力学特性。
然后，通过调整这些参数的取值，可以实现对叶片的力学性能进行优化和调整。
3. 控制点参数化法控制点参数化法是一种基于控制点的方法，通过选择叶片上的关键控制点，并在这些控制点上定义参数，来描述叶片的形状。
然后，通过调整这些参数的取值，可以实现对叶片形状的调整和优化。
三、离心泵叶片参数化设计的优化研究方法离心泵叶片的参数化设计过程中，如何选择和调整参数的取值，以实现对叶片形状的优化和调整，是一项复杂而关键的研究内容。
1. 多目标优化方法离心泵叶片的参数化设计问题通常涉及到多个目标，如提高泵的输送效率、降低泵的能耗等。
为了解决多目标优化问题，可以采用多目标优化算法，如遗传算法、粒子群优化算法等，来搜索叶片参数空间中的最优解。
2. 响应面方法响应面方法是一种基于统计建模的方法，通过建立叶片形状与性能指标之间的关系模型，来预测叶片形状的最优取值。
通过对响应面模型进行插值和优化计算，可以实现对叶片形状的优化和调整。
基于神经网络与遗传算法的离心泵汽蚀性能优化设计离心泵是一种常用的水力机械设备，广泛应用于工业、建筑、农田灌溉等领域。
然而，在泵的工作过程中，汽蚀问题一直存在，影响了泵的性能和寿命。
为了解决这个问题，本文提出了一种基于神经网络与遗传算法相结合的离心泵汽蚀性能优化设计方法。
1. 神经网络模型神经网络是一种模仿人脑神经系统的计算模型，具有学习能力和自适应性。
我们通过对离心泵的泵壳、叶轮、叶轮出口管道等参数的数据进行采集和处理，构建了一个离心泵的神经网络模型。
该模型能够根据输入的参数预测出离心泵的汽蚀性能。
2. 遗传算法优化设计遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法，通过模拟遗传、交叉和变异等操作来搜索最优解。
我们将离心泵的关键参数作为遗传算法的基因编码，通过不断迭代和优化，找到最佳的离心泵参数组合，以提高其抗汽蚀性能。
3. 离心泵汽蚀性能优化设计步骤基于神经网络和遗传算法的离心泵汽蚀性能优化设计主要包括以下步骤：（1）数据采集：收集离心泵工作过程中的关键参数数据，包括泵壳形状、叶轮几何参数、叶轮出口管道长度等。
（2）数据处理：对采集到的数据进行预处理和清洗，去除异常值和噪声。
（3）神经网络训练：利用处理后的数据，训练离心泵的神经网络模型，以建立参数与汽蚀性能之间的映射关系。
（4）遗传算法优化：将离心泵的关键参数设置为遗传算法的基因编码，初始化种群，并通过适应度函数评估每个个体的优劣，进行选择、交叉和变异等操作，逐代演化找到最佳参数组合。
（5）优化结果验证：将最佳参数组合应用于离心泵实际运行中，并进行汽蚀性能测试，验证优化结果的有效性。
通过上述步骤，基于神经网络与遗传算法的离心泵汽蚀性能优化设计可以显著提高离心泵的抗汽蚀性能，确保泵的安全运行。
结论离心泵的汽蚀问题一直是制约其性能和寿命的重要因素。
本文基于神经网络与遗传算法相结合的方法，提出了一种新的离心泵汽蚀性能优化设计方案。
通过神经网络模型的训练和遗传算法的优化，可以找到最佳的离心泵参数组合，提高其抗汽蚀性能，确保泵的安全运行。
!""#$%%%&%%’( )#$$&***+,#清华大学学报-自然科学版./012345678329-":2;0<:5.=*%%>年第(>卷第’期*%%>=?@A B(>=#@B’*+,+’C%%&C%+基于组合优化策略的离心泵叶轮优化设计肖若富=王正伟-清华大学热能工程系=北京$%%%D(.收稿日期E*%%’&%(&%C作者简介E肖若富-$F C>&.=男-汉.=浙江=博士后G通讯联系人E王正伟=副教授=H&I72A E J K J L I72A B M1234567B<N6B:3摘要E为了缩短水力机械的水力设计周期和提高设计效率!提出了一种水力机械全三维的优化设计体系!实现了叶片参数化设计"网格划分"#$%计算和后处理的过程全自动集成&采用了遗传算法’()*全局探索"响应面’+,-*近似建模和二次序列规划方法’,./*局部寻优的二阶组合优化策略!达到了高效优化设计水力机械叶轮的目的&利用该优化设计平台!以离心泵叶轮水力效率最大化为目标函数!以影响叶片形状的多个几何参数为设计变量!对离心泵叶轮进行了优化设计&优化设计后叶轮水力效率由原来的01203提高到14253&关键词E水力机械6水力设计6离心泵6优化中图分类号E0?$+>B$文献标识码E O 文章编号E$%%%&%%’(-*%%>.%’&%C%%&%(P Q R S T U V W X Y Z[W\[]Z Y^Q_[S U\U‘Y S U_R]Y a Q^ _RY b_\]U R Q^_[S U\U‘Y S U_Ra S T Y S Q X cd e f g h i j k i=lf m n o p q r s t q u-v Q[Y T S\Q R S_V w x Q T\Y Z y R X U R Q Q T U R X=w a U R X x W Y z R U{Q T a U S c=|Q U}U R X~!!!"#=P x U R Y.$]a S T Y b S E05<N<1243@%5&N’76A2:I7:523<’&J71I7N<I@’< <%%2:2<3M A&6123475&(’2N@)M2I2K7M2@3N<1243I<M5@N%@’+&* 5&N’76A2:’633<’1B05<I<M5@N23M<4’7M<1M5<I<154<3<’7M2@3= 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)6I)1@)M2I2K7M2@3常见的水力机械叶片设计方法有正命题方法和逆命题方法G正命题方法一般是对一给定叶片形状根据流场分析结果进行反复修正=以获得具有较好流动特性的叶片=而这个过程非常耗时=使得水力机械的水力设计周期较长=不利于新产品的开发G逆命题方法则是由给定叶片表面的压力或速度分布直接确定叶片形状=但该方法所需要的压力或速度分布地确定往往十分困难=该方法还较少地应用于实际工程中=仅限于理论上的研究G还有一类设计方法=称之为最优化方法=是通过最优化一个以叶片形状参数为变量的目标函数来实现叶片设计G近年来随着计算流体动力学-)+*.技术和优化技术的发展=已有较多成功利用优化技术进行各种叶轮机械优化设计的例子G文2$=*3中利用组合的优化策略实现了叶轮机械的叶栅基迭规律的优化1文2+=(3中利用了遗传算法实现了混流式水轮机叶轮的优化设计=文中对人工优化得到的转轮和利用优化技术得到的叶轮水力性能进行了比较=发现利用优化技术得到的叶轮将具有更好的水力性能G本文中将正命题方法的设计步骤=包括叶轮参数化设计4网格划分4)+*计算及其后处理=进行过程集成=利用组合优化策略=实现水力机械叶轮的自动优化设计G这种方法既可以利用传统正命题方法的优点=又节省了水力机械水力设计中大部分的人工反复修正的时间=把设计人员从繁重的重复的试探性工作中解脱出来G~叶轮参数化表示水力机械叶轮的参数化表示是优化设计的基础G在水力机械叶轮的基本尺寸确定后=水力机械叶轮的设计要确定的参数主要是子午型线及叶片形状G离心泵叶轮子午型线如图$所示=文中以5<K2<’曲线对离心泵叶轮子午型线进行表示=后盖板型线以’个控制点5<K2<’样条曲线表示=前盖板采用(个控制点5<K2<’样条曲线表示G只要通过改变控制点!"#!$#!%和!&就可以实现叶轮子午型线形状的变化’为了减少优化设计参数变量()个控制点的移动方向限制为*方向的移动’文中以$个流面+包括前盖板流面#中间流面及后盖板流面,作为基础流面进行计算’计算各流面上叶片的进口角和出口角(根据给定叶片安放角的变化规律和叶片厚度变化规律(对其进行积分得到各流面上的型线(生成叶片的三维形状’图-离心泵子午型线设计变量示意图.三维/01求解当优化样本确定后(需要对样本进行计算(得到样本的水力性能(即对离心泵内流进行234计算(这是整个优化过程中最为耗时的过程’不同的234求解器(湍流模型(网格尺度均影响计算的速度及准确度’在该环节中并不需要得到样本的非常准确的内流特性(而只是对样本进行比较’因此可以适当的降低求解精度(只要对所有的样本采用相似的网格以及同一湍流模型(得到的性能比较结果是可靠的’由于本文中计算工况为设计工况点(考虑到减少优化计算的时间(文中采用567方程湍流模型(对离心泵叶轮进行单流道的234定常计算’这样可以节省大量的234求解时间(提高优化的效率’8组合优化策略对于水力机械内部流场这种高度非线性的物理现象(文中采用遗传算法+9:,;<=全局搜索#响应面+>?@,;A=近似建模和二次序列规划方法+?B C,局部寻优的二阶组合优化策略来进行其叶轮的优化设计’首先(采用遗传算法对整个设计空间进行全局的探索D然后采用"阶响应面回归分析法对遗传算法得到的结果数据进行目标函数的近似建模D最后通过逐次二次序列规划方法在响应面近似模型上进行反复迭代局部寻优(直到逼近最优解’优化设计流程如图"所示’图.优化设计过程流程图E算例分析以离心泵叶轮水力设计为算例进行叶轮的优化设计’该离心泵叶轮进口边外径和内径分别为""F G G和<F G G(出口直径H"为)F F G G(出口宽度I"为$F G G(叶片数%个(转速J"F F K L G M N O J(设计流量F P"&G$Q R(单级设计扬程$F G’优化设计样本234计算时采用非结构化网格(在叶片表面采用棱柱状网格(流场其他部位采用四面体网格(单流道网格节点数为$万’JF%肖若富(等S基于组合优化策略的离心泵叶轮优化设计本文以初始设计的叶片作为优化设计的初始点!子午型线上以"#$"%$"&$"’在(方向上的变化值)(作为控制叶轮子午型线的设计变量!叶片的形状以三条流线上的叶片进出口角及进出口上的包角位置作为控制叶片形状的设计变量*优化设计中流量$扬程要求不变!设计变量设置为三个流面上的进口角+$叶片进口点位置,以及叶片进口位置线控制点"-.*设计变量共有--个*目标函数为叶轮水力效率/0*优化问题可以表示为123/04)(#!)(%!)(&!)(’!)(-.!)+-!)+#!)+%!),-!),#!),%5其中67#.8)(#8#.!7#.8)(%8#.!7#.8)(&8#.!798)(’89!7-.8)(#8-.!79:8)+-89:!79:8)+#89:!79:8)+%89:!7-.:8),-8-.:!7-.:8),#8-.:!7-.:8),%8-.:;为了减少计算量提高优化效率!分两步进行优化设计*第一步!在不改变叶片进口角和包角基础上!对子午型线进行优化设计<第二步!在优化得到子午型线的基础上!以叶片的进口位置控制点"-.$各流面上的进口角+以及叶片进口点位置,为设计变量!进行叶片形状的优化设计*图%及图=分别为优化前后离心泵叶片子午型线和叶片的三维形状比较图*为了详细分析优化前后!离心泵转轮内部的流态及水力损失!文中分别对初始设计的叶轮和优化设计后的叶轮进行单独的单流道>?@计算!其中采用了结构化六面体网格和A B C 湍流模型!其单流道网格节点数为-9万*图D 优化设计前后离心泵子午型线比较图E 优化前后离心泵叶片三维形状比较为了分析离心泵叶轮水力性能!定义压力系数F G 为F G H 4"7"I J K L M N 5O4P Q R5!4-5其中6"I J K L M N为叶轮进口平均压力!R 为叶轮扬程*图9为叶片前盖板流面上从叶片进口到出口的压力系数F G 分布图!图中S T 为从叶片进口到出口!量纲为-的长度*从图中可以看出6初始设计时!由于叶轮设计不当!叶片进口处存在负冲角!造成叶片压力面上存在一低压区<而优化后!叶片压力面上的低压区明显消失!这有利于该叶轮水力效率的提高和空化性能的改善*图U 前盖板流面上叶片表面压力系数V W 分布图X 为优化设计前后叶片背面的压力分布*从图中可以看出!优化设计后叶片背面的压力分布更加均匀<优化设计后叶片背面的最低压力比优化设计前有所提高!这有利于叶轮空化性能的提高<同时初始设计时存在的叶片进口负冲角而造成的叶片背面的高压区在优化设计后也消失了*图&为优化设计前后叶片背面附近流线分布图*优化设计后的叶片!由于受叶片背面弯曲的影响!靠近叶片背面的径向二次流以及在后盖板处与叶片背面附近的周向二次流!比叶片初始设计时更为明显*#.&清华大学学报4自然科学版5#..X !=X 495图!优化设计前后叶片背面压力系数"#分布图$优化设计前后叶片背面附近流线图综上所述%优化设计后叶片背面附近的二次流水力损失虽然增加%但叶片进口冲击损失明显下降%优化设计后叶轮水力效率由原来的&’(&)提高到’*(+)%而且叶片表面最低压力有所提高,这说明该优化设计是比较成功的,-结论本文利用过程集成和优化技术%提出了一种基于多种优化方法的组合优化策略的水力机械优化设计体系,该优化设计方法成功地实现了对叶片参数化设计.网格划分./01计算及后处理进行的过程集成%并利用多种优化技术实现了水力机械叶轮的全自动优化%并成功应用于离心泵叶轮的优化设计,分析表明%与传统的正命题方法相比%该优化设计方法节省了大量人工反复修正的时间%减少水力机械的水力设计周期%提高了设计效率2同时该优化设计体系还具有很好的可靠性及全局优化探索能力,参考文献3456575895:;<=>赖宇阳%袁新(基于遗传算法和逐次序列二次规划的叶栅基迭优化<?>(工程热物理学报%*@@A%B C DE*E+(F G H I J K L M N%I O G P Q R M(S T L U V W X L Y Z R M N[\X R]R^L X R_M‘L a V U_Mb G L M UW c deV X f_U a<?>(g h i j k l m h no k p q k r r j q k ps t r j u h v t w x q y x%*@@*%B C DE*E+(3R M/f R M V a V;<*>0J N T a L M N d%eL U a V M z([\X R]R^L X R_M]V X f_U{_|}R M U X J|‘R M V|_X_|a<?>(g h i j k l m h n~q k!o k p q k r r j q k p l k!"k!i x#j q l m$r j h!w k l u q y x%=’’’%%&D=’=*@’(<A>(_]L aF%d V U|V X X R/%/f R L\\L((G J X_]L X V UU V a R N M_{L0|L M Y R aX J|‘R M V|J M M V|J a R M NN T_‘L T_\X R]R^L X R_ML T N_|R X f]a<G>(d|_Y V V U R M N a_{X f V*=a X H G z)W K]\_a R J]_Mz K U|L J T R YeL Y f R M V|K L M U W K a X V]a</>(F L J a L M M V%W}R X^V|T L M U D*d0F+W(H+F ez%*@@*(A=E A*E(<+>W Y f R T T R M N)%(f J]W%)R V U V T P%V X L T(1V a R N M_\X R]R^L X R_M_{f K U|L J T R Y]L Y f R M V|K‘T L U V‘K]J T X RT V,V T/01-X V Y f M R.J V<G>(d|_Y V V U R M N a_{X f V*=a X H G z)W K]\_a R J]_Mz K U|L J T R YeL Y f R M V|K L M U W K a X V]a</>(F L J a L M M V%W}R X^V|T L M U D*d0F+W(H+F ez%*@@*(A*E A A=(<E>[‘L K L a f R W%(L Z L M L a f R W(b V M V X R Y_\X R]R^L X R_M a_{X L|N V X\|V a a J|V U R a X|R‘J X R_M a{_|R M,V|a V U V a R N M]V X f_U a<?>($"$$g h i j k l m%=’’’%/C D&&=&&’(<’>b L M N J T R)([\X R]J]U V a R N M_{|_X_|{_|T_},R‘|L X R_MJ a R M N L V|_V T L a X R Y L M L T K a R a L M U|V a\_M a V a J|{L Y V]V X f_U a<?>(g h i j k l m h n0h i k!l k!1q2j l#q h k%*@@*%B-%DA*3A A+(3上接第’’’页;参考文献3456575895:;<=>4K T R V*S%W X|V V X V|5F(0T J R U(|L M a R V M X a R MW K a X V]a<e>( *M N T V}__U/T R{{a%P?Dd|V M X R Y V z L T T%=’’A(<*>李辉%陈乃祥%樊红刚%等(具有明满交替流动的三峡右岸地下电站的动态仿真<?>(清华大学学报3自然科学版;% =’’’%/63==;D*’A=(F H z J R%/z*P P L R7R L M N%0G P z_M N N L M N%V X L T((|L M a R V M Xa R]J T L X R_M}R X f]R7V U{|V V-a J|{L Y V-\|V a a J|V{T_}{_||R N f X‘L M ZJ M U V|N|_J M Uf K U|_\_}V|a X L X R_M_{X f V(f|V Vb_|N V a <?>(gs x q k p t i l8k q930y q:s r y t;%=’’’%/63==;D*’A=( 3R M/f R M V a V;<A>李庆扬%关治%白峰杉(数值计算原理<e>(北京D清华大学出版社%*@@@(F H c R M N K L M N%b OG P;f R%S G H0V 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基于离心泵参数优化设计及分析离心泵是一种重要的流体机械设备，广泛应用于工业领域。
离心泵参数的优化设计和分析是提高离心泵性能和效率的重要途径。
本文将从离心泵的参数优化设计和分析两个方面来详细阐述。
一、离心泵参数优化设计离心泵参数优化设计是指在满足一定流量和扬程要求的基础上，通过改变离心泵的几何尺寸、叶轮参数和叶轮几何形状等来达到提高泵效的目的。
具体的优化设计步骤如下：1、确定设计要求和基本参数首先需要确定离心泵的设计流量、扬程和转速等基本参数，并考虑离心泵的使用环境、工作介质等要素，确定离心泵的设计要求。
2、分析流场和叶轮叶片的工作状态通过数值模拟或实验记录离心泵在不同转速下的流场变化，分析叶轮叶片的工作状态。
根据分析结果，确定离心泵的基本结构及叶轮形状等参数。
3、确定叶轮的几何尺寸和要素根据叶轮的工作状态和流场分析结果，确定叶轮的几何尺寸和要素，包括叶片数目、叶片倾斜角度、面积、进口和出口直径等。
4、进行叶轮优化设计根据叶轮的几何尺寸和要素，进行叶轮的优化设计，改进离心泵的水力性能和效率。
5、进行制造、组装和试验完成离心泵的制造、组装和试验，并进行性能测试，评估离心泵的实际效果。
二、离心泵参数分析离心泵参数分析是通过对离心泵的流道参数、叶轮参数、出口压力等参数进行分析，揭示离心泵性能和效率的原理和规律。
具体的参数分析内容如下：1、分析流道参数对流道的进口形状、出口形状、弯管半径等参数进行分析，以确定流道参数对离心泵性能的影响。
2、分析叶轮参数对叶轮叶片倾斜角度、叶轮面积、叶轮转速等参数进行分析，以确定叶轮参数对离心泵性能的影响。
3、分析出口压力对离心泵出口压力进行分析，以确定出口压力对离心泵性能和效率的影响。
4、分析效率曲线通过计算得出离心泵的效率曲线，以研究离心泵在不同扬程下的分析效率变化规律。
综上所述，离心泵参数优化设计和分析都是提高离心泵性能和效率的关键。
合理优化离心泵的参数，提高其性能和效率，有利于促进工业领域的发展。
基于多岛遗传算法的离心压缩机叶轮结构优化研究
李峰
【期刊名称】《兰州文理学院学报(自然科学版)》
【年(卷),期】2024(38)1
【摘要】为保证离心压缩机的稳定运行,以水利工程离心压缩机使用的叶片钢叶轮为例,提出基于多岛遗传算法的离心压缩机叶轮结构优化方法.采用三阶Bezier曲线对叶轮叶片的进出口安放角以及叶片包角等参数进行设计;利用CFD软件构建叶轮的计算域以及模型,对叶轮结构模型进行相关条件假设和处理后,完成模型计算;定义重量最轻、扬程最大、水利效率最高为叶轮结构优化目标函数,结合等效应力、轴向变形约束条件,通过多岛遗传算法优化叶轮结构参数.试验结果满足叶轮结构优化的约束条件.
【总页数】5页(P72-76)
【作者】李峰
【作者单位】中铁十八局集团泵业有限公司
【正文语种】中文
【中图分类】TH164
【相关文献】
1.基于ANSYS的离心压缩机叶轮结构优化分析
2.离心压缩机叶轮结构优化设计
3.遗传算法在离心压气机叶轮结构优化中的应用
4.基于神经网络与遗传算法的离心叶轮结构优化设计
5.基于多岛遗传算法的舱口盖结构优化设计
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河南科技Henan Science and Technology 计算机科学与人工智能总第810期第16期2023年8月基于遗传算法的低振动噪声离心泵优化设计韩志博王玉勤倪小强胡毅周生（巢湖学院机械工程学院，安徽巢湖238000）摘要：【目的】通过优化IS80-65-160型离心泵内部流动噪声，为IS80-65-160型离心泵的设计制造提供参考。
【方法】以离心泵效率、扬程和轴功率为目标函数，使用Matlab软件工具箱中的遗传算法对设定目标进行计算，从而输出最优参数。
使用CFturbo等软件对输出参数进行参数化建模，对模型进行网格划分，并将其导入PumpLinx等软件中进行数值模拟验证。
【结果】数值模拟结果表明，当叶轮叶片个数为6、叶轮出口直径为163mm、叶片出口安放角为23°、叶轮出口宽度为13mm 时，离心泵内部流动噪声较小。
【结论】采用遗传算法对离心泵振动噪声优化设计具有一定的实用价值，优化后的模型泵流动噪声明显减弱，还能保证离心泵的效率、扬程和轴功率均在允许范围内。
关键词：离心泵；遗传算法；振动噪声；优化设计中图分类号：TH311文献标志码：A文章编号：1003-5168（2023）16-0022-04 DOI：10.19968/ki.hnkj.1003-5168.2023.16.004Optimized Design of Low Vibration and Noise Centrifugal Pump Basedon Genetic AlgorithmHAN Zhibo WANG Yuqin NI Xiaoqiang HU Yi ZHOU Sheng(School of Mechanical Engineering of Chaohu University,Chaohu238000,China)Abstract:[Purposes]The internal flow noise of IS80-65-160centrifugal pump was optimized to pro⁃vide reference for the design and manufacture of IS80-65-160centrifugal pump.[Methods]Taking the efficiency,high-lift and shaft power of centrifugal pump as the objective function,the genetic algorithm in Matlab software toolbox was used to calculate the set target,so as to output the optimal parameters.CF⁃turbo and other software are used to parameterize the output parameters,mesh the model,and import it into PumpLinx and other software for numerical simulation verification.[Findings]The numerical simu⁃lation results show that when the number of impeller blades is6,the impeller outlet diameter is163mm, the blade outlet angle is23°,and the impeller outlet width is13mm,the internal flow noise of the cen⁃trifugal pump is small.[Conclusions]The genetic algorithm has certain practical value for the optimiza⁃tion design of vibration and noise of centrifugal pump.The flow noise of the optimized model pump is ob⁃viously weakened,and the efficiency,high-lift and shaft power of the centrifugal pump can be ensured收稿日期：2023-03-14基金项目：巢湖学院国家级大学生创新创业计划训练项目“基于遗传算法的低振动噪声离心泵优化设计”（202210380038）；安徽省高校学科（专业）拔尖人才项目“基于流固耦合的低比转速离心泵流动诱导振动特性研究”（gxbjZD2021076）；安徽省高校自然科学研究重点项目“基于流固耦合的低比转速离心泵流动诱导振动特性分析及关键技术研究”（KJ2021A1026）。
