4+hӾ:io}H?}vr{͸J)W6M ?i~uuiۆ学习功用，得出优化参数和方针之间的映射规则，然后大大进步优化功率。经过人工神经网络算法找出输入量（优化参数）和输出量（优化方针）之间的映射联系。在输入和输出层之间的隐层设定为3层。为了确保优化方针的大局最优和加速核算收敛速度，本文优化算法挑选遗传算法。设定初始种群为40，种群从头生成循环次数为20，样本生成数量为20。设定功率为方针，期望值为88%。在规划工况下叶轮优化前后的参数比照如表1所示。

　　叶轮是混流泵的核心部件，其规划的好坏对混流泵功能有着重要的影响。针对混流泵叶轮的内部活动特性，从相对速度和静压力散布两个方面，别离核算了混流泵优化前后0.6Q，1.0Q，1.4Q三个工况下的流场状况。优化前后叶轮的流场核算如图2所示。

　　经过优化前后叶轮的流场核算剖析能够看出，在小流量工况下，初始叶轮进口低压区散布较宽，优化后的叶轮尽管也存在低压区，可是低压区的规模较初始叶轮显着削减，优化后的叶轮能在小流量工况下改进叶轮进口压力，然后进步叶轮进口抗空化功能，且静压梯度改动较初始叶轮相对陡峭，有利于改进叶轮中压力动摇状况。图2中（c）和（d）相同能够得到混流泵在规划工况下，优化叶轮较初始叶轮在进口低压区和静压梯度改动有所改进。从图（e）和（f）中能够看出，在大流量工况下初始叶轮进口低压规模广，而优化后叶轮进口低压显着削减，这是因为优化后叶轮压力面和吸力面曲率发生了改动和叶片头部曲率半径发生了改动，使液流经过叶片时，削减了脱流和二次流等状况，改进了叶片压力梯度的散布。经过叶片静压散布的剖析，得出优化叶轮能够进步叶片外表压力梯度的散布和削减叶片进口低压的散布。JP

　　本文首要依据规划参数规划出混流泵叶轮，经过对初始叶片进行参数化拟合，得到了主动优化需求的参数化叶片。选用遗传算法针对叶片的相关操控参数进行了优化规划，经过优化前后叶片的比照剖析得到了优化后的模型比优化前在功能方面更好，为今后在叶轮这方面的优化规划供给了必定的参阅。（作者单位：西华大学动力与动力工程学院）

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