一种液力透平叶轮多工况多目标优化设计方法

摘要

本发明涉及水力机械的优化设计领域，特别是一种液力透平叶轮多工况多目标优化设计方法。本发明的有益效果在于：训练BP神经网络优化算法建立以及更新近似预测模型，减少大负荷的CFD计算，以较少次数计算,获得足够的预测精度。BP神经网络优化算法与NSGA‑Ⅱ多目标遗传算法的有机结合，保证整个算法在不断搜索最优解集的同时，兼顾了种群的多样性，精度也得以提升。采用NSGA‑Ⅱ多目标遗传算法对透平叶轮进行优化求解，能较好地解决液力透平叶轮传统设计与选型的困难以及液力透平运中偏离最优工况时易出现的振动、功率输出不稳定、效率大幅度偏低等问题，兼顾透平效率、轴向力与径向力，可有效改善透平运行能力。