本發(fā)明專利涉及水力優(yōu)化設(shè)計領(lǐng)域，特別是一種氣體透平真空泵葉輪優(yōu)化設(shè)計方法。

背景技術(shù)：

透平是將流體工質(zhì)中蘊有的能量轉(zhuǎn)換成機械能的機器，又稱渦輪機。透平機械的工質(zhì)可以是液體、蒸汽、燃?xì)狻⒖諝夂推渌麣怏w或混合氣體。透平的最主要的部件是一個旋轉(zhuǎn)元件，即轉(zhuǎn)子，或稱葉輪，它安裝在透平軸上，具有沿圓周均勻排列的葉片。高速透平真空泵包括自控柜，主抽真空管路，抽中、低壓真空單元和抽高真空單元，其中抽中、低壓真空單元包括高速透平風(fēng)機和風(fēng)機驅(qū)動電機，抽高真空單元包括容積式真空機和真空機驅(qū)動電機，因其自動化程度高，適應(yīng)當(dāng)前科技高速發(fā)展的需要，可廣泛應(yīng)用于冶金、石油、化工、食品、航空、航天、制藥、制糖、印染、陶瓷、環(huán)保、電子及科研等行業(yè)。但受國外技術(shù)封鎖，我國對高速透平真空泵整個工藝流程的核心技術(shù)一直未能突破，國內(nèi)大多企業(yè)只能采用進(jìn)口產(chǎn)品，價格高且加工時間長、維修難，給國內(nèi)應(yīng)用企業(yè)帶來很多困擾。而國內(nèi)對于透平的主要過流部件葉輪的水力設(shè)計采用的是類泵的半經(jīng)驗、半理論的方法，設(shè)計出來的透平可能會在性能、安全運行及使用壽命等方面存在一系列問題：效率低、運行穩(wěn)定性差、使用壽命短、存在嚴(yán)重的噪聲和振動等等。

本發(fā)明的創(chuàng)新點在于，直接從葉輪的結(jié)構(gòu)參數(shù)入手，結(jié)合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和不同形式的遺傳算法對效率進(jìn)行優(yōu)化，既可避免局部優(yōu)化收斂，同時還能保證效率提高且正常穩(wěn)定運行；經(jīng)檢索，對透平真空泵優(yōu)化設(shè)計相關(guān)的專利較少，與本發(fā)明專利相關(guān)的專利有：高速透平真空泵(公開號：CN1730949 A)，主抽真空管路上裝設(shè)有真空壓力傳感器，主抽真空管路通過支管分別與高速透平風(fēng)機的入氣口和容積式真空機的入氣口連接，在不同入氣口支管上分別設(shè)有不同電磁閥，具有其它品種真空泵無法同時達(dá)到的抽氣速率(150～20000L/S)和高真空度(0.099MPa)的優(yōu)點；一種透平式真空泵(公開號：CN105257559 A)，采用高速電機取代普通電機，同時不再設(shè)置聯(lián)軸器和齒輪增速箱，高速電機內(nèi)設(shè)置的軸承均為磁懸浮軸承，簡化了動力傳遞結(jié)構(gòu)，安裝便利性提高，進(jìn)一步減少了潛在故障點，提升了其工作效果。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

為了優(yōu)化氣體透平真空泵效率低、運行穩(wěn)定性差、使用壽命短、存在嚴(yán)重的噪聲和振動等問題，本發(fā)明專利提供一種氣體透平真空泵葉輪優(yōu)化設(shè)計方法，其目的是提升氣體透平真空泵流動效率。

本發(fā)明的目的是通過以下技術(shù)方案實現(xiàn)的：

一種氣體透平真空泵葉輪優(yōu)化設(shè)計方法，主要包括以下步驟：

步驟1：設(shè)置所述一種氣體透平真空泵葉輪優(yōu)化設(shè)計方法的優(yōu)化變量X＝[D₁、b₂、Lβ_b、δ、Z]，包括葉輪外徑D₁、葉輪出口寬度b₂、葉輪軸向長度L、葉片出氣邊幾何角β_b、葉片厚度δ和葉片數(shù)Z；

步驟2：所述一種氣體透平真空泵葉輪優(yōu)化設(shè)計方法的目標(biāo)為提高氣體流動效率η，建立三個分目標(biāo)函數(shù)η₁、η₂、η₃，分別為η₁(D₁、b₂)→max、η₂(L、β_b)→max、η₃(δ、Z)→max；

步驟3：運用單目標(biāo)遺傳算法分別對三個分目標(biāo)函數(shù)η₁、η₂、η₃在初始約束條件內(nèi)進(jìn)行優(yōu)化計算，計算收斂后得到三組最優(yōu)值分別為{D₁′,b₂′}、{L′,β_b′}和{δ′,Z′}，其中分別為分目標(biāo)優(yōu)化后的葉輪外徑D₁′、葉輪出口寬度b₂′、葉輪軸向長度L′、葉片出氣邊幾何角β_b′、葉片厚度δ′和葉片數(shù)Z′；

步驟4：基于分目標(biāo)函數(shù)得到的三組最優(yōu)值{D₁′,b′}、{L′,β_b′}和{δ′,Z′}，重新約束優(yōu)化變量X＝[D₁、b₂、L、β_b、δ、Z]，建立主目標(biāo)函數(shù)并將優(yōu)化變量X新約束條件代入主目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行多島遺傳算法優(yōu)化計算，計算得到最終優(yōu)化結(jié)果[D₁″、b₂″、L″、β_b″、δ″、Z″]，其中結(jié)果包括最終優(yōu)化的葉輪外徑D₁″、葉輪出口寬度b₂″、葉輪軸向長度L″、葉片出氣邊幾何角β_b″、葉片厚度δ″和葉片數(shù)Z″。

步驟1中，所述的優(yōu)化變量X＝[D₁、b₂、L、β_b、δ、Z]初設(shè)值葉輪外徑D₁₀、葉輪出口寬度b₂₀、葉輪軸向長度L₀、葉片出氣邊幾何角β_b0、葉片厚度δ₀和葉片數(shù)Z₀根據(jù)如下設(shè)計公式或經(jīng)驗范圍取得：

(1)葉輪外徑D₁₀

式中，Q-泵的流量，單位m³/h；

k-氣體流量儲備系數(shù)，取值范圍為k＝0.5～1；

ρ-流體密度，單位kg/m³；

c_z-進(jìn)口軸向速度，單位m/s；

-輪轂比；

(2)葉輪出口寬度b₂₀

式中，n_s-比轉(zhuǎn)速；

Q-泵的流量，單位m³/h；

n-泵轉(zhuǎn)速，單位r/min；

(3)葉輪軸向長度L₀

式中，l_k-長度修正系數(shù)，一般取l_k＝1.1～1.3；

-輪轂比；

Q-泵的流量，單位m³/h；

k-氣體流量儲備系數(shù)，取值范圍為k＝0.5～1；

ρ-流體密度，單位kg/m³；

c_z-進(jìn)口軸向速度，單位m/s；

(4)葉片出氣邊幾何角β_b0

一般取β_b0＝(22°～30°)；

(5)葉片厚度δ₀

一般取δ₀＝(3～8)mm；

(6)葉片數(shù)Z₀

一般取Z₀＝12～18；

步驟2中，三個分目標(biāo)函數(shù)η₁、η₂、η₃的初始約束條件根據(jù)上述所取各優(yōu)化變量初設(shè)值：葉輪外徑D₁₀、葉輪出口寬度b₂₀、葉輪軸向長度L₀、葉片出氣邊幾何角β_b0、葉片厚度δ₀和葉片數(shù)Z₀得到：

(1)分目標(biāo)函數(shù)η₁(D₁、b₂)→max中，約束條件分別為[0.7D₁、1.3D₁]、[0.7b₂、1.3b₂]；

(2)分目標(biāo)函數(shù)η₂(L、β_b)→max中，約束條件分別為[0.7L、1.3L]、[0.7β_b、1.3β_b]；

(3)分目標(biāo)函數(shù)η₃(δ、Z)→max中，約束條件分別為[3、8]、{13、14、15、16、17}；

步驟3中，三個分目標(biāo)η₁、η₂、η₃單目標(biāo)遺傳算法優(yōu)化步驟如下：

(1)首先確定三個分目標(biāo)函數(shù)η₁(D₁、D₂)→max、η₂(β_2e、β_1e)→max、η₃(Z、k)→max的單目標(biāo)遺傳算法的優(yōu)化精度為10^-3，為防止優(yōu)化不收斂，使優(yōu)化變量控制在以上所述的三個分目標(biāo)函數(shù)的約束條件內(nèi)；

(2)借助均勻分布方法試驗產(chǎn)生初始樣本，并進(jìn)行前處理操作，包括建立透平流體結(jié)構(gòu)的三維模型和流體結(jié)構(gòu)高質(zhì)量的網(wǎng)格劃分；

(3)建立控制方程，并進(jìn)行數(shù)值模擬，其中控制方程的通用形式為：

式中，ρ為流體密度，φ為通用變量，t為計算時間，τ為廣義的擴散系數(shù)，s為廣義源項，u為流體圓周速度；

(4)利用數(shù)值模擬的結(jié)果計算模型的效率，式中，p_e為有效功率，p_e＝ρgQ_rH，ρ為流體密度，Q_r為設(shè)計流量，H為揚程且其中，進(jìn)出口壓力p_in、p_out、葉輪及前后蓋板的扭矩M_yl、M_gb通過數(shù)值模擬的結(jié)果直接獲得，計算完成后建立優(yōu)化樣本數(shù)據(jù)庫；

(5)利用樣本數(shù)據(jù)庫建立模型水力性能人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型，近似預(yù)測模型可理解成建立效率的預(yù)測函數(shù)η＝f(X_it)；

(6)利用Matlab軟件的二次開發(fā)功能，確定遺傳操作的種群規(guī)模N,交叉規(guī)律P_c，變異概率P_m和遺傳終止準(zhǔn)則，根據(jù)均勻分布試驗確定初始種群中的n個個體，n個設(shè)計參數(shù)組合，將計數(shù)器置t＝0，初始種群記為X_it＝(X_1t，X_2t，…，X_it，…X_nt),將所述的初始種群的n個個體的設(shè)計參數(shù)輸入神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)預(yù)測系統(tǒng)，預(yù)測這n個個體對應(yīng)的目標(biāo)參數(shù)函數(shù)效率η＝f(X_it)；

(7)第m次遺傳算法的收斂判據(jù)為當(dāng)遺傳算法不收斂時，即Δ_m≥10^-3時，則繼續(xù)進(jìn)行遺傳算法的循環(huán)操作，直到收斂；當(dāng)遺傳算法收斂時，則執(zhí)行下一步；

(8)對遺傳算法優(yōu)化的結(jié)果進(jìn)行模擬驗證，當(dāng)優(yōu)化效率η得到提高，則輸出優(yōu)化結(jié)果，否則執(zhí)行第(3)步；

步驟4中，基于上述的單目標(biāo)遺傳算法輸出的結(jié)果{D₁′,b₂′}、{L′,β_b′}和{δ′,Z′}重新約束得到的新約束條件為：

[0.9D₁′、1.1D₁′]、[0.9b₂′、1.1b₂′]、[0.9L′、1.1L′]、[0.9β_b′、1.1β_b′]、[0.9δ′、1.1δ′]、[0.9Z′、1.1Z′]；

步驟4中，所述的多島遺傳算法的優(yōu)化步驟如下：

(1)首先確定主目標(biāo)函數(shù)的多島遺傳算法的優(yōu)化精度為10^-3，為防止優(yōu)化不收斂，使優(yōu)化變量控制在以上所述的新約束條件內(nèi)；

(2)借助均勻分布方法試驗產(chǎn)生初始樣本，對初始樣本進(jìn)行隨機分組，形成多個島，并對每個島上的種群樣本整體進(jìn)行前處理操作，包括建立真空泵三維模型和高質(zhì)量的網(wǎng)格劃分；

(3)建立控制方程，并進(jìn)行數(shù)值模擬，其中控制方程的通用形式為：

式中，ρ為流體密度，φ為通用變量，t為計算時間，τ為廣義的擴散系數(shù)，s為廣義源項，u為流體圓周速度；

(4)利用數(shù)值模擬的結(jié)果計算模型的流動效率，式中，p_e為有效功率，p_e＝ρgQ_rH，ρ為流體密度，Q_r為設(shè)計流量，H為揚程且其中，進(jìn)出口壓力p_in、p_out、葉輪及前后蓋板的扭矩M_yl、M_gb通過數(shù)值模擬的結(jié)果直接獲得，計算完成后建立優(yōu)化樣本數(shù)據(jù)庫；

(5)利用樣本數(shù)據(jù)庫建立模型水力性能人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型，近似預(yù)測模型可理解成建立效率的預(yù)測函數(shù)η＝f(X_it)；

(6)利用Matlab軟件的二次開發(fā)功能，確定多島遺傳操作的種群規(guī)模N,島的個數(shù)N₀，交叉規(guī)律P_c，變異概率P_m，遷移率P₀、遷移間隔m和遺傳終止準(zhǔn)則，根據(jù)均勻分布試驗確定在N₀個島上的初始種群中的n個個體，即n個設(shè)計參數(shù)組合，將計數(shù)器置t＝0，島上的初始種群記為X¹_it＝(X_1t，X_2t，…X_lt),X…_it＝(X_l+1t，X_l+2t，…,X_st),若達(dá)到遷移間隔則先按遷移率P_c進(jìn)行島之間的種群遷移，再將遷移后的島上種群的n個個體的設(shè)計參數(shù)輸入神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)預(yù)測系統(tǒng)，預(yù)測這n個個體對應(yīng)的目標(biāo)參數(shù)函數(shù)效率η＝f(X_it)，若沒有達(dá)到遷移間隔，則直接預(yù)測這n個個體對應(yīng)的目標(biāo)參數(shù)函數(shù)效率η＝f(X_it)；

(7)每次遺傳操作算法完成后在所有島上分別進(jìn)行收斂檢驗，且第m次遺傳算法的收斂判據(jù)為當(dāng)遺傳算法不收斂時，即Δ_m≥10^-3時，則繼續(xù)進(jìn)行遺傳算法的循環(huán)操作，直到收斂；當(dāng)遺傳算法收斂時，則執(zhí)行下一步；

(8)對遺傳算法優(yōu)化的結(jié)果進(jìn)行模擬驗證，當(dāng)優(yōu)化效率η得到提高，則輸出優(yōu)化結(jié)果，否則執(zhí)行第(3)步；

本發(fā)明專利優(yōu)點在于：

1)采用主目標(biāo)和分目標(biāo)兩層的優(yōu)化方式，分目標(biāo)函數(shù)的優(yōu)化加速了優(yōu)化變量向最優(yōu)解靠近，提高了多約束優(yōu)化的精度和速度。

2)分目標(biāo)函數(shù)的優(yōu)化采用遺傳優(yōu)化算法，以面出發(fā)代替?zhèn)鹘y(tǒng)的以點出發(fā)，較傳統(tǒng)水力優(yōu)化設(shè)計方法提升了優(yōu)化計算效率。

3)主目標(biāo)函數(shù)的優(yōu)化采用多島遺傳算法，增加了優(yōu)化算法的多峰搜索能力，一定程度上消除了局部收斂對優(yōu)化的影響。

附圖說明

圖1為一種液力透平葉輪優(yōu)化設(shè)計總流程圖。

圖2為單目標(biāo)遺傳算法流程圖。

圖3為多島遺傳算法流程圖。

具體實施方式

下面根據(jù)附圖具體說明本發(fā)明：

如圖1所示為一種氣體透平真空泵葉輪優(yōu)化設(shè)計方法總流程圖，其主要包含了四個步驟：

步驟1：設(shè)置所述一種氣體透平真空泵葉輪優(yōu)化設(shè)計方法的優(yōu)化變量X＝[D₁、b₂、Lβ_b、δ、Z]，包括葉輪外徑D₁、葉輪出口寬度b₂、葉輪軸向長度L、葉片出氣邊幾何角β_b、葉片厚度δ和葉片數(shù)Z；

步驟2：所述一種氣體透平真空泵葉輪優(yōu)化設(shè)計方法的目標(biāo)為提高氣體流動效率η，建立三個分目標(biāo)函數(shù)η₁、η₂、η₃，分別為η₁(D₁、b₂)→max、η₂(L、β_b)→max、η₃(δ、Z)→max；

步驟3：運用單目標(biāo)遺傳算法分別對三個分目標(biāo)函數(shù)η₁、η₂、η₃在初始約束條件內(nèi)進(jìn)行優(yōu)化計算，計算收斂后得到三組最優(yōu)值分別為{D₁′,b₂′}、{L′,β_b′}和{δ′,Z′}，其中分別為分目標(biāo)優(yōu)化后的葉輪外徑D₁′、葉輪出口寬度b₂′、葉輪軸向長度L′、葉片出氣邊幾何角β_b′、葉片厚度δ′和葉片數(shù)Z′；

步驟4：基于分目標(biāo)函數(shù)得到的三組最優(yōu)值{D₁′,b′}、{L′,β_b′}和{δ′,Z′}，重新約束優(yōu)化變量X＝[D₁、b₂、L、β_b、δ、Z]，建立主目標(biāo)函數(shù)并將優(yōu)化變量X新約束條件代入主目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行多島遺傳算法優(yōu)化計算，計算得到最終優(yōu)化結(jié)果[D₁″、b₂″、L″、β_b″、δ″、Z″]，其中結(jié)果包括最終優(yōu)化的葉輪外徑D₁″、葉輪出口寬度b₂″、葉輪軸向長度L″、葉片出氣邊幾何角β_b″、葉片厚度δ″和葉片數(shù)Z″。

步驟1中要求的優(yōu)化變量X＝[D₁、b₂、L、β_b、δ、Z]初設(shè)值葉輪外徑D₁₀、葉輪出口寬度b₂₀、葉輪軸向長度L₀、葉片出氣邊幾何角β_b0、葉片厚度δ₀和葉片數(shù)Z₀根據(jù)如下設(shè)計公式或經(jīng)驗范圍取得，其中已知的設(shè)計參數(shù)包括泵流量Q、泵轉(zhuǎn)速n、比轉(zhuǎn)速n_s等：

(1)葉輪外徑D₁₀

式中，Q-泵的流量，單位m³/h；

k-氣體流量儲備系數(shù)，取值范圍為k＝0.5～1；

ρ-流體密度，單位kg/m³；

c_z-進(jìn)口軸向速度，單位m/s；

-輪轂比；

(2)葉輪出口寬度b₂₀

式中，n_s-比轉(zhuǎn)速；

Q-泵的流量，單位m³/h；

n-泵轉(zhuǎn)速，單位r/min；

(3)葉輪軸向長度L₀

式中，l_k-長度修正系數(shù)，一般取l_k＝1.1～1.3；

-輪轂比；

Q-泵的流量，單位m³/h；

k-氣體流量儲備系數(shù)，取值范圍為k＝0.5～1；

ρ-流體密度，單位kg/m³；

c_z-進(jìn)口軸向速度，單位m/s；

(4)葉片出氣邊幾何角β_b0

一般取β_b0＝(22°～30°)；

(5)葉片厚度δ₀

一般取δ₀＝(3～8)mm；

(6)葉片數(shù)Z₀

一般取Z₀＝12～18。

如圖2所示為優(yōu)化過程中分目標(biāo)采用的單目標(biāo)遺傳算法流程圖，三個分目標(biāo)函數(shù)η₁、η₂、η₃的初始約束條件根據(jù)上述所取各優(yōu)化變量初設(shè)值：葉輪外徑D₁₀、葉輪出口寬度b₂₀、葉輪軸向長度L₀、葉片出氣邊幾何角β_b0、葉片厚度δ₀和葉片數(shù)Z₀得到：

(1)分目標(biāo)函數(shù)η₁(D₁、b₂)→max中，約束條件分別為[0.7D₁、1.3D₁]、[0.7b₂、1.3b₂]；

(2)分目標(biāo)函數(shù)η₂(L、β_b)→max中，約束條件分別為[0.7L、1.3L]、[0.7β_b、1.3β_b]；

(3)分目標(biāo)函數(shù)η₃(δ、Z)→max中，約束條件分別為[3、8]、{13、14、15、16、17}；

初始約束條件下的單目標(biāo)遺傳算法優(yōu)化過程如下：

(1)首先確定三個分目標(biāo)函數(shù)η₁(D₁、D₂)→max、η₂(β_2e、β_1e)→max、η₃(Z、k)→max的單目標(biāo)遺傳算法的優(yōu)化精度為10^-3，為防止優(yōu)化不收斂，使優(yōu)化變量控制在上述的三個分目標(biāo)函數(shù)的約束條件內(nèi)；

(2)借助均勻分布方法試驗產(chǎn)生初始樣本，并進(jìn)行前處理操作，包括建立透平流體結(jié)構(gòu)的三維模型和流體結(jié)構(gòu)高質(zhì)量的網(wǎng)格劃分；

(3)建立控制方程，并進(jìn)行數(shù)值模擬，其中控制方程的通用形式為：

式中，ρ為流體密度，φ為通用變量，t為計算時間，τ為廣義的擴散系數(shù)，s為廣義源項，u為流體圓周速度；

(4)利用數(shù)值模擬的結(jié)果計算模型的效率，式中，p_e為有效功率，p_e＝ρgQ_rH，ρ為流體密度，Q_r為設(shè)計流量，H為揚程且其中，進(jìn)出口壓力p_in、p_out、葉輪及前后蓋板的扭矩M_yl、M_gb通過數(shù)值模擬的結(jié)果直接獲得，計算完成后建立優(yōu)化樣本數(shù)據(jù)庫；

(5)利用樣本數(shù)據(jù)庫建立模型水力性能人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型，近似預(yù)測模型可理解成建立效率的預(yù)測函數(shù)η＝f(X_it)；

(6)利用Matlab軟件的二次開發(fā)功能，確定遺傳操作的種群規(guī)模N,交叉規(guī)律P_c，變異概率P_m和遺傳終止準(zhǔn)則，根據(jù)均勻分布試驗確定初始種群中的n個個體，n個設(shè)計參數(shù)組合，將計數(shù)器置t＝0，初始種群記為X_it＝(X_1t，X_2t，…，X_it，…X_nt),將所述的初始種群的n個個體的設(shè)計參數(shù)輸入神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)預(yù)測系統(tǒng)，預(yù)測這n個個體對應(yīng)的目標(biāo)參數(shù)函數(shù)效率η＝f(X_it)；

(7)第m次遺傳算法的收斂判據(jù)為當(dāng)遺傳算法不收斂時，即Δ_m≥10^-3時，則繼續(xù)進(jìn)行遺傳算法的循環(huán)操作，直到收斂；當(dāng)遺傳算法收斂時，則執(zhí)行下一步；

(8)對遺傳算法優(yōu)化的結(jié)果進(jìn)行模擬驗證，當(dāng)優(yōu)化效率η得到提高，則輸出優(yōu)化結(jié)果，否則執(zhí)行第(3)步；

基于三個分目標(biāo)函數(shù)的優(yōu)化得到的優(yōu)化結(jié)果{D₁′,D₂′}、{β_2e′,β_1e′}和{Z′,k′}，建立新的約束條件用于主目標(biāo)函數(shù)的優(yōu)化：

[0.9D₁′、1.1D₁′]、[0.9b₂′、1.1b₂′]、[0.9L′、1.1L′]、[0.9β_b′、1.1β_b′]、[0.9δ′、1.1δ′]、[0.9Z′、1.1Z′]；

如圖3所示為主目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化使用的多島遺傳優(yōu)化算法流程圖，具體步驟如下：

(1)首先確定主目標(biāo)函數(shù)的多島遺傳算法的優(yōu)化精度為10^-3，為防止優(yōu)化不收斂，使優(yōu)化變量控制在上述的新約束條件內(nèi)；

(2)借助均勻分布方法試驗產(chǎn)生初始樣本，對初始樣本進(jìn)行隨機分組，形成多個島，并對每個島上的種群樣本整體進(jìn)行前處理操作，包括建立真空泵三維模型和高質(zhì)量的網(wǎng)格劃分；

(3)建立控制方程，并進(jìn)行數(shù)值模擬，其中控制方程的通用形式為：

式中，ρ為流體密度，φ為通用變量，t為計算時間，τ為廣義的擴散系數(shù)，s為廣義源項，u為流體圓周速度；

(4)利用數(shù)值模擬的結(jié)果計算模型的流動效率，式中，p_e為有效功率，p_e＝ρgQ_rH，ρ為流體密度，Q_r為設(shè)計流量，H為揚程且其中，進(jìn)出口壓力p_in、p_out、葉輪及前后蓋板的扭矩M_yl、M_gb通過數(shù)值模擬的結(jié)果直接獲得，計算完成后建立優(yōu)化樣本數(shù)據(jù)庫；

(5)利用樣本數(shù)據(jù)庫建立模型水力性能人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型，近似預(yù)測模型可理解成建立效率的預(yù)測函數(shù)η＝f(X_it)；

(6)利用Matlab軟件的二次開發(fā)功能，確定多島遺傳操作的種群規(guī)模N,島的個數(shù)N₀，交叉規(guī)律P_c，變異概率P_m，遷移率P₀、遷移間隔m和遺傳終止準(zhǔn)則，根據(jù)均勻分布試驗確定在N₀個島上的初始種群中的n個個體，即n個設(shè)計參數(shù)組合，將計數(shù)器置t＝0，島上的初始種群記為X¹_it＝(X_1t，X_2t，…X_lt),X…_it＝(X_l+1t，X_l+2t，…,X_st),若達(dá)到遷移間隔則先按遷移率P_c進(jìn)行島之間的種群遷移，再將遷移后的島上種群的n個個體的設(shè)計參數(shù)輸入神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)預(yù)測系統(tǒng)，預(yù)測這n個個體對應(yīng)的目標(biāo)參數(shù)函數(shù)效率η＝f(X_it)，若沒有達(dá)到遷移間隔，則直接預(yù)測這n個個體對應(yīng)的目標(biāo)參數(shù)函數(shù)效率η＝f(X_it)；

(7)每次遺傳操作算法完成后在所有島上分別進(jìn)行收斂檢驗，且第m次遺傳算法的收斂判據(jù)為當(dāng)遺傳算法不收斂時，即Δ_m≥10^-3時，則繼續(xù)進(jìn)行遺傳算法的循環(huán)操作，直到收斂；當(dāng)遺傳算法收斂時，則執(zhí)行下一步；

(8)對遺傳算法優(yōu)化的結(jié)果進(jìn)行模擬驗證，當(dāng)優(yōu)化效率η得到提高，則輸出優(yōu)化結(jié)果，否則執(zhí)行第(3)步；

可以理解的是，圖中所示的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)并不構(gòu)成對系統(tǒng)的限定，可以包括比圖示更多或更少的設(shè)備，或者組合某些設(shè)備，或者不同的設(shè)備部署。

本發(fā)明不限于上述實施例，也包含本發(fā)明構(gòu)思范圍內(nèi)其它實施例和變形例。