本發(fā)明專利涉及水力優(yōu)化設計領(lǐng)域，特別是一種液力透平葉輪優(yōu)化設計方法。

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、燃氣、空氣和其他氣體或混合氣體。以液體為工質(zhì)的透平稱為液力透平。液力透平可以對工藝流程中產(chǎn)生的高壓液體進行再利用，是一種能量回收裝置，目前廣泛應用于石油化工加氫裂化裝置、大型合成氨裝置以及海水淡化裝置等。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。流體所具有的能量在流動中，經(jīng)過噴管時轉(zhuǎn)換成動能，流過葉輪時流體沖擊葉片，推動葉輪轉(zhuǎn)動，從而驅(qū)動透平軸旋轉(zhuǎn)，透平軸直接或經(jīng)傳動機構(gòu)帶動其他機械，輸出機械功。液力透平是具有長遠經(jīng)濟效益的節(jié)能裝置。

但受國外技術(shù)封鎖，我國對液力透平整個工藝流程的核心技術(shù)一直未能突破，國內(nèi)大多煉化企業(yè)只能采用進口產(chǎn)品，價格高且加工時間長、維修難，給國內(nèi)應用企業(yè)帶來很多困擾。而雖然國產(chǎn)千萬噸級加氫裝置液力透平機組價格僅為進口產(chǎn)品價格的1/2左右，但國內(nèi)對于液力透平的主要過流部件——葉輪的水力設計采用的是類泵的半經(jīng)驗、半理論的方法，設計出來的液力透平可能會在性能、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、存在嚴重的噪聲和振動等等。液力透平泵體的工作狀態(tài)常常是高溫高壓，且過流部件經(jīng)常遇到?jīng)_刷、氣蝕、氣液混輸以及軸向平衡力等諸多困難，這些技術(shù)難題急需解決。

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)合兩種不同遺傳算法對效率進行了兩次不同程度優(yōu)化，消除了優(yōu)化局部收斂的影響，使效率得以提高且保證了工作工況的穩(wěn)定運行；經(jīng)檢索，與本發(fā)明專利相關(guān)的專利有：徑流式液力透平優(yōu)化設計方法(公開號：CN102608914A)，本發(fā)明公開了一種徑流式液力透平通流部件整機優(yōu)化設計方法，包含一元熱力優(yōu)化設計，以及整機優(yōu)化平臺，將復雜的多變量優(yōu)化問題分解為多個相對獨立卻又相互作用的子問題,既保留了原問題的特性，又有效減少了計算量，但其對于多變量問題求解時容易陷入局部優(yōu)化的問題沒有解決；考慮缺陷的大型透平膨脹機葉輪葉片結(jié)構(gòu)優(yōu)化設計方法(公開號：CN104331553A)，在原有葉輪應力分析基礎上，加入缺陷因素，利用廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡和基于遺傳算法的多目標優(yōu)化算法對葉輪參數(shù)進行遺傳優(yōu)化操作，最終得到分布均勻的最優(yōu)解作為葉輪葉片優(yōu)化參數(shù)，但其優(yōu)化過程較復雜繁瑣。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

為了改進液力透平運行中過程遇到的問題，本發(fā)明專利提供一種液力透平葉輪優(yōu)化設計方法，其目的是提高液力透平工作效率。

本發(fā)明的目的是通過以下技術(shù)方案實現(xiàn)的：

一種液力透平葉輪優(yōu)化設計方法，具體包括以下步驟：

步驟1：設置所述一種液力透平葉輪優(yōu)化設計方法的優(yōu)化變量X＝[D₁、D₂、β_2e、β_1e、Z、k]，包括葉輪標稱直徑D₁、葉輪出口直徑D₂、葉片出口安放角β_2e、葉片進口角β_1e、葉片數(shù)Z和長、短葉片長度比k；

步驟2：所述一種液力透平葉輪優(yōu)化設計方法的優(yōu)化目標為提高液力透平效率η，建立三個分目標函數(shù)η₁、η₂、η₃，分別為η₁(D₁、D₂)→max、η₂(β_2e、β_1e)→max、η₃(Z、k)→max；

步驟3：運用單目標遺傳算法分別對三個分目標函數(shù)η₁、η₂、η₃進行優(yōu)化計算，計算收斂后得到三組最優(yōu)值分別為{D₁′,D₂′}、{β_2e′,β_1e′}和{Z′,k′}，其中分別為分目標優(yōu)化后的葉輪標稱直徑D₁′、葉輪出口直徑D₂′、葉片出口安放角β_2e′、葉片進口角β_1e′、葉片數(shù)Z′和長、短葉片長度比k′；

步驟4：基于分目標函數(shù)得到的三組最優(yōu)值{D₁′,D₂′}、{β_2e′,β_1e′}和{Z′,k′}，對優(yōu)化變量X＝[D₁、D₂、β_2e、β_1e、Z、k]重新進行約束，建立主目標函數(shù)并將重新約束后的優(yōu)化變量X代入主目標函數(shù)進行多島遺傳算法優(yōu)化計算時，計算得到最終優(yōu)化結(jié)果[D₁″、D₂″、β_2e″、β_1e″、Z″、k″]，其中最終優(yōu)化結(jié)果包括葉輪標稱直徑D₁″、葉輪出口直徑D₂″、葉片出口安放角β_2e″、葉片進口角β_1e″、葉片數(shù)Z″和長、短葉片長度比k″。

步驟1中，所述的優(yōu)化變量X＝[D₁、D₂、β_2e、β_1e、Z、k]根據(jù)以下方法確定：

(1)葉輪標稱直徑D₁

式中，P_r-設計功率，單位kw；

Q₁₁-單位流量，根據(jù)設計參數(shù)和水頭范圍查轉(zhuǎn)輪型譜參數(shù)確定，單位L/s；

H_r-設計水頭，單位m；

η-設計效率；

(2)葉輪出口直徑D₂

式中，K-修正系數(shù)，K＝4.4～4.8,較小值適于高比轉(zhuǎn)速，較大值適于低比轉(zhuǎn)速；

Q_r-設計流量，單位m³/h；

n_r-設計轉(zhuǎn)速，單位r/min；

(3)葉片出口安放角β_2e

β_2e＝β₂-Δβ

式中，Δβ-考慮有限葉片數(shù)的修正角，當比轉(zhuǎn)速n_s＝200～400時，Δβ＝2°～4°，

當比轉(zhuǎn)速n_s＜200時，Δβ＝0°～2°；

β₂-葉片出口邊液流角，單位°；

其中葉片出口邊液流角β₂按如下公式計算：

上列式中，v_m2-葉片出口軸面速度，單位m/s；

u₂-葉片出口圓周速度，單位m/s；

v_u2-葉片出口圓周分速度，單位m/s；

Γ₂-轉(zhuǎn)輪的出口環(huán)量，單位m²/s；

r₂-葉片出口邊計算點半徑，單位m；

η_V-容積效率；

F₂-葉片出口邊計算點過水斷面面積，單位m²；

ψ₂-出口邊排擠系數(shù)，其中，δ_u2為葉片在出口圓周方向的厚度，單位mm；

(4)葉片進口角β_1e

β_1e＝β₁-α

式中，α-進口沖角，α＝3°～10°，對比轉(zhuǎn)速低的轉(zhuǎn)輪取大值；

β₁-葉片進口邊液流角，單位°；

其中葉片出口液流角β₂按如下公式計算：

上列式中，v_m1-葉片進口軸面速度，單位m/s；

u₁-葉片進口圓周速度，單位m/s；

v_u1-葉片進口圓周分速度，單位m/s；

Γ₁-轉(zhuǎn)輪的進口環(huán)量，單位m²/s；

r₁-葉片進口邊計算點半徑，單位m；

η_V-容積效率；

F₁-葉片進口邊計算點過水斷面面積，單位m²；

ψ₁-進口邊排擠系數(shù)，其中，δ_u2為葉片在進口圓

周方向的厚度，單位mm；

(5)葉片數(shù)Z

所述的一種液力透平葉輪葉片包括長度不同的長葉片和短葉片，長短葉片間隔分布，通常液力透平葉輪葉片數(shù)Z＝13～19；初始可取為Z＝16,其中長、短葉片均為8片；

(6)長、短葉片長度比k

所述的一種液力透平葉輪葉片包括長度不同的長葉片和短葉片，其中，長葉片與短葉片之間的長度比其中l(wèi)_l為長葉片長度，l_s為短葉片長度；初始設計可取k＝1.2；

步驟2中，所述三個分目標函數(shù)η₁、η₂、η₃的約束條件根據(jù)上述步驟1中確定的優(yōu)化變量X＝[D₁、D₂、β_2e、β_1e、Z、k]得到：

(1)分目標函數(shù)η₁(D₁、D₂)→max中，約束條件分別為[0.8D₁、1.2D₁]、[0.8D₂、1.2D₂]；

(2)分目標函數(shù)η₂(β_2e、β_1e)→max中，約束條件分別為[0.8β_2e、1.2β_2e]、[0.8β_1e、1.2β_1e]；

(3)分目標函數(shù)η₃(Z、k)→max中，約束條件分別為{14、16、18}、[1.1、1.25]；

步驟3中，所述的三個分目標η₁、η₂、η₃所運用的單目標遺傳算法的優(yōu)化步驟如下：

(1)首先確定三個分目標函數(shù)η₁(D₁、D₂)→max、η₂(β_2e、β_1e)→max、η₃(Z、k)→max的單目標遺傳算法的優(yōu)化精度為10^-3，為防止優(yōu)化不收斂，使優(yōu)化變量分別控制在上述步驟2中所述的三個分目標函數(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為設計流量，H為揚程且其中，進出口壓力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)絡預測模型，近似預測模型可理解成建立效率的預測函數(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個個體的設計參數(shù)輸入神經(jīng)元網(wǎng)絡預測系統(tǒng)，預測這n個個體對應的目標參數(shù)函數(shù)效率η＝f(X_it)；

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

(8)對遺傳算法優(yōu)化的結(jié)果進行驗證，當優(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，所述的主目標函數(shù)的新約束條件是基于上述步驟3中的三個分目標函數(shù)η₁(D₁、D₂)→max、η₂(β_2e、β_1e)→max、η₃(Z、k)→max進行單目標遺傳算法優(yōu)化計算的結(jié)果{D₁′,D₂′}、{β_2e′,β_1e′}和{Z′,k′}得到的，新約束條件為：[0.9D₁′、1.1D₁′]、[0.9D₂′、1.1D₂′]、[0.9β_2e′、1.1β_2e′]、[0.9β_1e′、1.1β_1e′]、[0.9Z′、1.1Z′]、[0.9k′、1.1k′]；

步驟4中，所述的多島遺傳算法的優(yōu)化步驟如下：

(1)首先確定主目標函數(shù)的單目標遺傳算法的優(yōu)化精度為10^-3，為防止優(yōu)化不收斂，使優(yōu)化變量控制在上述步驟4中所述的主目標函數(shù)的的新約束條件內(nèi)；

(2)借助均勻分布方法試驗產(chǎn)生初始樣本，對初始樣本進行隨機分組，形成多個島，并對每個島上的種群樣本進行前處理操作，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為設計流量，H為揚程且其中，進出口壓力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)絡預測模型，近似預測模型可理解成建立效率的預測函數(shù)η＝f(X_it)和揚程的預測函數(shù)H＝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),并在每一次遺傳操作開始時按遷移率P_c進行島之間的種群遷移，然后按遷移后的島上種群的n個個體的設計參數(shù)輸入神經(jīng)元網(wǎng)絡預測系統(tǒng)，預測這n個個體對應的目標參數(shù)函數(shù)，效率η＝f(X_it)和揚程的預測函數(shù)H＝f(X_it)；

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

(8)對遺傳算法優(yōu)化的結(jié)果進行驗證，當設計工況與最優(yōu)工況重合即達到優(yōu)化的要求，即優(yōu)化效率η得到提高，且揚程H與設計揚程H_r相比基本不變，則輸出最終優(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)采用主目標和分目標兩層的優(yōu)化方式，分目標函數(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)化設計方法提升了優(yōu)化計算效率。

3)主目標函數(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)化設計總流程圖。

圖2為單目標遺傳算法流程圖。

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所示為一種液力透平葉輪優(yōu)化設計總流程圖，其主要包含了四個步驟：

步驟1：設置所述一種液力透平葉輪優(yōu)化設計方法優(yōu)化變量X＝[D₁、D₂、β_2e、β_1e、Z、k]，包括葉輪標稱直徑D₁、葉輪出口直徑D₂、葉片出口安放角β_2e、葉片進口角β_1e、葉片數(shù)Z和長、短葉片長度比k；

步驟2：所述一種液力透平葉輪優(yōu)化設計方法的優(yōu)化目標為提高液力透平效率η，建立三個分目標函數(shù)η₁、η₂、η₃，分別為η₁(D₁、D₂)→max、η₂(β_2e、β_1e)→max、η₃(Z、k)→max；

步驟3：運用單目標遺傳算法分別對三個分目標函數(shù)η₁、η₂、η₃進行優(yōu)化計算，計算收斂后得到三組最優(yōu)值分別為{D₁′,D₂′}、{β_2e′,β_1e′}和{Z′,k′}，其中分別為分目標優(yōu)化后的葉輪標稱直徑D₁′、葉輪出口直徑D₂′、葉片出口安放角β_2e′、葉片進口角β_1e′、葉片數(shù)Z′和長、短葉片長度比k′；

步驟4：基于分目標函數(shù)得到的三組最優(yōu)值{D₁′,D₂′}、{β_2e′,β_1e′}和{Z′,k′}，對優(yōu)化變量X＝[D₁、D₂、β_2e、β_1e、Z、k]重新進行約束，建立主目標函數(shù)并將重新約束后的優(yōu)化變量X代入主目標函數(shù)進行多島遺傳算法優(yōu)化計算時，計算得到最終優(yōu)化結(jié)果[D₁″、D₂″、β_2e″、β_1e″、Z″、k″]，其中最終優(yōu)化結(jié)果包括葉輪標稱直徑D₁″、葉輪出口直徑D₂″、葉片出口安放角β_2e″、葉片進口角β_1e″、葉片數(shù)Z″和長、短葉片長度比k″。

透平葉輪主要參數(shù)按如下公式,根據(jù)已知的設計參數(shù)(包括設計功率P_r、設計水頭H_r、設計效率η、設計流量Q_r、設計轉(zhuǎn)速n_r、比轉(zhuǎn)速n_s、角速度ω等)便可設計得到：

(1)葉輪標稱直徑D₁

式中，P_r-設計功率，單位kw；

Q₁₁-單位流量，根據(jù)設計參數(shù)和水頭范圍查轉(zhuǎn)輪型譜參數(shù)確定，單位L/s；

H_r-設計水頭，單位m；

η-設計效率；

(2)葉輪出口直徑D₂

式中，K-修正系數(shù)，K＝4.4～4.8,較小值適于高比轉(zhuǎn)速，較大值適于低比轉(zhuǎn)速；

Q_r-設計流量，單位m³/h；

n_r-設計轉(zhuǎn)速，單位r/min；

(3)葉片出口安放角β_2e

β_2e＝β₂-Δβ

式中，Δβ-考慮有限葉片數(shù)的修正角，當比轉(zhuǎn)速n_s＝200～400時，Δβ＝2°～4°，

當比轉(zhuǎn)速n_s＜200時，Δβ＝0°～2°；

β₂-葉片出口邊液流角，單位°；

其中葉片出口邊液流角β₂按如下公式計算：

上列式中，v_m2-葉片出口軸面速度，單位m/s；

u₂-葉片出口圓周速度，單位m/s；

v_u2-葉片出口圓周分速度，單位m/s；

Γ₂-轉(zhuǎn)輪的出口環(huán)量，單位m²/s；

r₂-葉片出口邊計算點半徑，單位m；

η_V-容積效率；

F₂-葉片出口邊計算點過水斷面面積，單位m²；

ψ₂-出口邊排擠系數(shù)，其中，δ_u2為葉片在出口圓周方向的厚度，單位mm；

(4)葉片進口角β_1e

β_1e＝β₁-α

式中，α-進口沖角，α＝3^°～10^°，對比轉(zhuǎn)速低的轉(zhuǎn)輪取大值；

β₁-葉片進口邊液流角，單位^°；

其中葉片出口液流角β₂按如下公式計算：

上列式中，v_m1-葉片進口軸面速度，單位m/s；

u₁-葉片進口圓周速度，單位m/s；

v_u1-葉片進口圓周分速度，單位m/s；

Γ₁-轉(zhuǎn)輪的進口環(huán)量，單位m²/s；

r₁-葉片進口邊計算點半徑，單位m；

η_V-容積效率；

F₁-葉片進口邊計算點過水斷面面積，單位m²；

ψ₁-進口邊排擠系數(shù)，其中，δ_u2為葉片在進口圓周方向的厚度，單位mm；

(5)葉片數(shù)Z

所述的一種液力透平葉輪葉片包括長度不同的長葉片和短葉片，長短葉片間隔分布，通常液力透平葉輪葉片數(shù)Z＝13～19；初始可取為Z＝16,其中長、短葉片均為8片；

(6)長、短葉片長度比k

所述的一種液力透平葉輪葉片包括長度不同的長葉片和短葉片，其中，長葉片與短葉片之間的長度比其中l(wèi)_l為長葉片長度，l_s為短葉片長度；初始設計可取k＝1.2；

如圖2所示為優(yōu)化過程中分目標采用的單目標遺傳算法流程圖，優(yōu)化的三個分目標函數(shù)為η₁(D₁、D₂)→max、η₂(β_2e、β_1e)→max、η₃(Z、k)→max，其中單目標遺傳算法的初始約束條件根據(jù)初始設計參數(shù)得到如下：

(1)分目標函數(shù)η₁(D₁、D₂)→max中，約束條件分別為[0.8D₁、1.2D₁]、[0.8D₂、1.2D₂]；

(2)分目標函數(shù)η₂(β_2e、β_1e)→max中，約束條件分別為[0.8β_2e、1.2β_2e]、[0.8β_1e、1.2β_1e]；

(3)分目標函數(shù)η₃(Z、k)→max中，約束條件分別為{14、16、18}、[1.1、1.25]；

單目標遺傳算法優(yōu)化過程如下：

(1)首先確定三個分目標函數(shù)η₁(D₁、D₂)→max、η₂(β_2e、β_1e)→max、η₃(Z、k)→max的單目標遺傳算法的優(yōu)化精度為10^-3，為防止優(yōu)化不收斂，使優(yōu)化變量分別控制在初始約束條件內(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為設計流量，H為揚程且其中，進出口壓力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)絡預測模型，近似預測模型可理解成建立效率的預測函數(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個個體的設計參數(shù)輸入神經(jīng)元網(wǎng)絡預測系統(tǒng)，預測這n個個體對應的目標參數(shù)函數(shù)效率η＝f(X_it)；

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

(8)對遺傳算法優(yōu)化的結(jié)果進行驗證，當優(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；

當三個分目標函數(shù)的優(yōu)化工作均完成之后，基于得到的優(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函數(shù)的優(yōu)化：[0.9D₁′、1.1D₁′]、[0.9D₂′、1.1D₂′]、[0.9β_2e′、1.1β_2e′]、[0.9β_1e′、1.1β_1e′]、[0.9Z′、1.1Z′]、[0.9k′、1.1k′]；

如圖3所示為主目標函數(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)首先確定主目標函數(shù)的單目標遺傳算法的優(yōu)化精度為10^-3，為防止優(yōu)化不收斂，使優(yōu)化變量控制在主目標函數(shù)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，對初始樣本進行隨機分組，形成多個島，并對每個島上的種群樣本進行前處理操作，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為設計流量，H為揚程且其中，進出口壓力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)絡預測模型，近似預測模型可理解成建立效率的預測函數(shù)η＝f(X_it)和揚程的預測函數(shù)H＝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),并在每一次遺傳操作開始時按遷移率P_c進行島之間的種群遷移，遷移方向可定位按島的編號大小由小向大環(huán)形遷移(最大到最小)，然后按遷移后的島上種群的n個個體的設計參數(shù)輸入神經(jīng)元網(wǎng)絡預測系統(tǒng)，預測這n個個體對應的目標參數(shù)函數(shù)，效率η＝f(X_it)和揚程的預測函數(shù)H＝f(X_it)；

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

(8)對遺傳算法優(yōu)化的結(jié)果進行驗證，當設計工況與最優(yōu)工況重合即達到優(yōu)化的要求，即優(yōu)化效率η得到提高，且揚程H與設計揚程H_r相比基本不變，則輸出最終優(yōu)化結(jié)果，否則執(zhí)行第(3)步；

最終的優(yōu)化結(jié)果為[D₁″、D₂″、β_2e″、β_1e″、Z″、k″]，其中最終優(yōu)化結(jié)果包括葉輪標稱直徑D₁″、葉輪出口直徑D₂″、葉片出口安放角β_2e″、葉片進口角β_1e″、葉片數(shù)Z″和長、短葉片長度比k″。

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備，或者組合某些設備，或者不同的設備部署。

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。