一种单吸式离心叶轮协同优化方法

本发明提出了一种单吸式离心叶轮协同优化方法，属于属于流体机械设计与优化技术领域；包括对叶片圆弧进行参数化处理；基于Hicks‑Henne函数对叶片出口角的函数进行寻优修正，确定需要拟合曲线初始设计参数范围和相应目标；通过超拉丁抽样方法，并结合CFD数值仿真模拟技术，构建样本点数据库；构建基于灰狼优化算法的GWO‑BP神经网络模型，并利用样本点数据库对模型进行训练和预测；将所述基于灰狼优化算法的GWO‑BP神经网络模型的预测结果作为非支配排序遗传算法NSGA‑II的适应度函数；通过非支配排序遗传算法NSGA‑II对适应度函数进行优化，生成帕累托前沿解。