基于CFD的离心泵优化设计与试验

来源：农业工程学报杂志2015年第21期北京时间：

作者：赵伟国,盛建萍,杨军虎,宋启策,

摘要：为了提高离心泵的效率，以叶轮效率最大为优化目标进行优化设计。对叶轮进行参数化设计，以实现叶轮几何形状的自动控制以及为优化计算提供优化变量。选择控制叶片积叠线周向定位的2个参数作为优化变量，以?3°～3°作为优化变量的约束范围。利用人工神经网络的学习功能，建立了目标函数与优化变量之间的映射关系。采用遗传算法寻找目标函数的最优值，得到优化变量约束范围内的最优叶轮模型。数值计算结果表明：在设计流量点1 200 m3/h时，优化后叶轮的效率较优化前提高了4.02个百分点，离心泵的效率提高了4.41个百分点，扬程提升了2.63 m。针对非设计工况点性能改善不明显这一问题，对原始蜗壳进行重新设计并与优化叶轮组合进行数值计算。在设计工况点效率提高了1.59%，在1.2倍设计工况点处效率提升了9.93%，在1.4倍设计工况点处效率提升了8.83%；较原始叶轮与原始蜗壳的组合，在设计工况点泵的效率提高了6%，在1.2倍设计工况点点效率提高了9.2%，在1.4倍设计工况点点效率提高了8.59%。优化拓宽了水泵运行的高效区，增强了泵的运行稳定性，离心泵的性能得到了优化，叶轮与蜗壳之间的匹配更合理。该研究对离心泵的优化设计提供了参考。

关键词：离心泵, 优化, 算法, 叶轮, 效率, 参数化, 神经网络