基于NSGA-Ⅱ遗传算法高比转速混流泵多目标优化设计

为进一步探索优化高比转速混流泵水力性能的方法,该文选用比转速为803的高比转速混流泵为研究对象,运用商用软件ANSYS CFX 15.0,选取剪切应力传输(shear stress transport,SST)湍流模型对其内部流动进行计算。以高比转速混流泵的水力效率、扬程为优化目标,采用给定沿叶轮叶片轴面流线的速度矩的分布规律来实现对叶片的间接参数化,以描述该速度矩分布的四次多项式的3个参数为优化变量。采用均匀试验设计安排样本空间,利用径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络拟合优化变量与优化目标间的映射关联,最后结合NSGA-Ⅱ遗传算法进行多目标寻优,取效率最优个体和扬程最优个体与初始模型进行分析:得到了上述3个个体的速度矩分布规律与各微元段包角沿轴面流线的变化趋势,效率最优与扬程最优时叶片包角,即各微元段包角之和,分别为75.15°、67.85°。给出了0.5倍叶高处叶轮导叶的相对流线、速度、静压分布以及0.2倍、0.5倍、0.8倍叶高处叶片相对弦长的静压分布。试验证明,效率最优个体的效率较初始个体提高了1.12%,与CFD(计算流体动力学,computational fluid dynamics)计算结果 1.33%接近。该优化方法改善了叶轮的水力特性,提高了高比转速混流泵的性能,为高比转速混流泵的优化设计提供了参考。