基于改进正交试验方法的喷射器优化方法及系统

本发明涉及电数字数据处理技术领域，提出了一种基于改进正交试验方法的喷射器优化方法及系统，结合了计算流体力学仿真、神经网络建模和多目标优化算法的优点。首先，通过仿真模型精准模拟喷射器的流场和声场特性，为优化提供高质量的数据支持。其次，利用改进的正交试验方法进行决策变量识别和数据增强，提高了神经网络模型的训练效果。最后，采用NSGA‑II遗传算法进行多目标优化，使喷射器的性能在多个目标之间取得平衡。优化后的喷射器在速度分布、湍流动能和声功率级方面均表现出显著优势。优化后减少了流动损失，改善了气流膨胀状态，提高了真空度，同时有效降低了流动噪声，使喷射器在具备的工作效率和更优的性能。