技術(shù)特征：

1.一種氣體透平真空泵葉輪優(yōu)化設(shè)計方法，其特征在于：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、L

β_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″。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種氣體透平真空泵葉輪優(yōu)化設(shè)計方法，其特征在于：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。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種氣體透平真空泵葉輪優(yōu)化設(shè)計方法，其特征在于：步驟2中三個分目標(biāo)函數(shù)η₁、η₂、η₃的初始約束條件取各優(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[0.7D₁₀、1.3D₁₀]、[0.7b₂₀、1.3b₂₀]；

(2)分目標(biāo)函數(shù)η₂(L、β_b)→max中，約束條件分別為[0.7L₀、1.3L₀]、[0.7β_b0、1.3β_b0]；

(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}。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種氣體透平真空泵葉輪優(yōu)化設(shè)計方法，其特征在于:步驟3中三個分目標(biāo)η₁、η₂、η₃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(kuò)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。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種氣體透平真空泵葉輪優(yōu)化設(shè)計方法，其特征在于: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′]。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種氣體透平真空泵葉輪優(yōu)化設(shè)計方法，其特征在于: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(jī)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(kuò)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。