离心泵遗传算法多目标优化与压力脉动分析

• 作者: 曾红 王全玉 张志华
• 来源期刊: 制造业自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 遗传算法 多目标优化 数值模拟 能量损失 汽蚀余量 压力脉动
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 设计与应用
• 页码范围: 118-122
• 页数: 5页
• 分类号: TH311
• 语种: 中文

摘要

为了改善离心泵在运行过程中存在的效率低、性能曲线有驼峰和抗汽蚀性能差的情况,以遗传算法和数值模拟相结合的方法对离心泵模型进行优化.建立以离心泵能量损失最小、抗汽蚀性能最强和性能曲线无驼峰为目标函数的数学模型,使用MATLAB遗传算法工具箱对叶轮7个主要变量进行优化,对优化后的模型进行流场分析,并在蜗壳流道内设置3个监测点,绘制出监测点处压力脉动时域图和频域图,同时对比了优化前后离心泵的效率变化.优化结果表明:遗传算法工具箱与传统优化方法相比,能够快速的达到收敛简化了优化程序,离心泵内部流场优化后压力脉动幅值降低.通过优化,能量损失降低了3.1％,汽蚀余量降低了0.22m,遗传算法对离心泵的优化具有很强的实用性,优化后离心泵流场稳定性提高.