基于动态RBF代理模型与NSGA-Ⅱ算法的离心泵叶轮优化设计

摘要：

传统离心泵多目标优化设计中,代理模型的预测精度随着Pareto前沿不断向前推进将逐渐降低,为改善离心泵多目标优化效果,提出一种基于动态RBF代理模型与NSGA-Ⅱ算法的离心泵叶轮优化方法,将生成的Pareto前沿解中部分最优样本添加到RBF样本集中,重新训练RBF代理模型,依据动态代理模型预测子代各样本的目标函数值.以MH48-12.5型离心泵为研究对象,选取叶片的进口安放角、出口安放角及叶片包角为优化变量,采用拉丁超立方抽样(LHS)构建代理模型初始样本空间,并以扬程和效率为优化目标进行多目标优化分析.结果表明:动态RBF代理模型多目标优化方法得到的Pareto前沿要大大优于静态代理模型方法结果,静态代理模型方法得到的Pareto前沿各点均被动态模型方法得到的Pareto前沿所支配;动态代理模型对前沿解的预测精度均大于静态代理模型;动态代理模型方法得到扬程最大点比原始设计高2.86％,比静态模型高1.03％;动态代理模型方法得到水力效率最高点比原始设计效率高4.36％,比静态模型高1.32％.

关键词：离心泵、叶轮、多目标优化设计、NSGA-Ⅱ算法、动态RBF代理模型

所属期刊栏目：40

分类号：TH311(泵)

资助基金：国家自然科学基金;国家重点研发计划

在线出版日期：2022-07-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：674-679