【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于离心泵优化设计领域，特别是涉及一种实时降维的离心泵优化方法。
技术介绍
1、离心泵性能的提高有助于减少能源消耗，在“双碳”战略背景下，性能提升的需求则更为迫切。水力模型优化设计是提升离心泵性能的重要手段。随着计算流体力学(cfd)技术的迅猛发展，大规模模型计算成为可能，为优化设计提供了有力支撑。
2、现代各种优化方法中，以代理模型方法应用最为广泛。姚金结[1]通过建立克里金模型对泥浆泵的机械密封结构进行优化，提升了密封环的强度性能。王春林等[2]则采用径向基神经网络模型优化了双叶片泵的水力性能。王俊等[3]结合人工神经网络和遗传算法，对喷水推进泵叶轮和导叶的匹配进行了优化研究。这种方法主要是通过确定设计变量及边界，采用试验设计方法在设计空间内获得不同的设计方案，利用cfd技术完成计算后，获取所需要的性能值。再采用多种代理模型拟合出变量与目标之间的非线性数学关系，再采用优化算法进行寻优以获得最优解。
3、这种方法能利用较少的样本点训练出高精度非线性数学模型，对计算资源要求相对不高，实际应用中较为方便。...
【技术保护点】
1.一种实时降维的离心泵优化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述试验设计方法有均匀设计、正交试验设计、拉丁超立方试验设计。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述代理模型有响应面模型、径向基函数模型、克里金模型、人工神经网络模型；首次循环使用人工神经网络模型进行拟合，在后续循环中不继续使用。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述优化算法有遗传算法、引力搜索算法、粒子群算法。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述影响小的设计变量为在进行敏感性分析后，对目标性能...
【技术特征摘要】
1.一种实时降维的离心泵优化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述试验设计方法有均匀设计、正交试验设计、拉丁超立方试验设计。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述代理模型有响应面模型、径向基函数模型、克里金模型、人工神经网络模型；首次循环使用人工神经网络模型进行拟合，在后续循环中不继续使用。
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【专利技术属性】
技术研发人员：王文杰，武春辉，仲子夜，韩振华，裴吉，李贵东，曹璞钰，
申请(专利权)人：江苏大学流体机械温岭研究院，
类型：发明
国别省市：
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