摘要
本发明公开了一种离心泵优化方法,包括构建离心泵的几何模型;基于几何模型,分析离心泵的性能;如果性能不合格,对几何模型进行参数优化。本发明利用粒子群算法和快速非支配遗传算法的联合实现对于预测模型的快速迭代优化,最终得到最优叶轮几何参数,与传统的优化方向比较,联合算法的优化过程具有更高的优化效率,通过更短的优化时间获得更高的优化精度和更好的优化效果。
技术关键词
BP神经网络模型
离心泵
叶轮
神经网络阈值
遗传算法
参数
BP神经网络训练
叶片
粒子群算法
数学模型
拉丁超立方抽样
样本
仿真分析
极值
包角
数据
规模
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