【技术实现步骤摘要】
本公开涉及分子泵，尤其涉及一种分子泵的设计变量取值确定方法、装置及分子泵。
技术介绍
1、涡轮分子泵，作为一款集成了泵体、旋转动叶轮、静态叶轮及高效驱动系统的先进设备，通过动叶轮的高速旋转驱动气体分子定向流动，实现高效抽气。其特点包括快速启动、强大的大气冲击抵抗力、无油污染操作，以及为金属冶炼、电子电气、航空航天等高端领域提供清洁且超高的真空环境，特别是在高真空处理方面展现卓越性能。涡轮分子泵的整体抽气效率与单个叶列的抽气效能紧密相连，后者对前者的性能有着直接且深远的影响。具体而言，叶列的结构设计，包括叶片的形态、倾斜角度、节弦比等关键几何参数，均是影响泵抽气能力的核心因素。对这些参数进行精细优化对于泵的结构设计与性能优化具有指导意义。
2、然而现有技术在这一环节存在明显不足。一方面，设计过程效率较低。设计人员需借助速度比、角度、节弦比等间接参数的变化趋势，手动确定齿根直径、齿顶直径、叶片高度等多个关键结构设计变量。由于缺乏直观的设计手段，这一过程需反复摸索，不仅耗时费力，且难以得到全局最优解，严重影响了设计效率。另一方面，...
【技术保护点】
1.一种分子泵的设计变量取值确定方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述神经网络模型采用如下方式训练：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述神经网络模型包括输入层、隐藏层和输出层；所述输入层的节点数量与叶列几何形状参数的种类数量相同，所述输出层包括分别与正向传输概率和逆向传输概率对应的两个节点。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，利用所述预测传输概率参数构建以所述叶列结构设计变量为输入、以分子泵性能参数为输出的适应度函数，包括：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据...
【技术特征摘要】
1.一种分子泵的设计变量取值确定方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述神经网络模型采用如下方式训练：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述神经网络模型包括输入层、隐藏层和输出层；所述输入层的节点数量与叶列几何形状参数的种类数量相同，所述输出层包括分别与正向传输概率和逆向传输概率对应的两个节点。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，利用所述预测传输概率参数构建以所述叶列结构设计变量为输入、以分子泵性能参数为输出的适应度函数，包括：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述取值种群中每个个体的适应度函数值选取符合预设需求条件的个体，以得到所述叶列结构设计变量的目标取值，...
【专利技术属性】
技术研发人员：王鑫，马振国，王佳雨，王晓博，
申请(专利权)人：陕西通嘉宏盛科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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