[发明专利]一种中低比转速叶轮多工况智能优化方法

说明书

本发明涉及一种中低比转速叶轮多工况智能优化方法，包括：填写遗传算法运行所需要的参数，调用算法脚本，随机初始化种群染色体，调用对象函数脚本，建立叶轮水体模型。绘制叶轮网格。进行多工况的定常数值模拟，得到其不同工况下的外特性性能。将所得的结果进行多项式拟合，并使用“效率屋”公式求得“效率屋”面积，反馈至算法程序评价各个染色体对计算域的适应度，并对其降序排列。判断最优结果是否满足优化要求，若是，则结束优化，输出优化结果；否则，对结果进行择优、交叉和变异操作，已生成新一代染色体，并返回步骤3继续迭代计算，直到满足优化要求。本发明有效避免了多工况优化设计中不同工况下效率提高不均的现象。

技术领域

本发明属于泵优化设计领域，尤其是中低比转速的离心泵叶轮及其优化设计办法。

背景技术

泵是重要的通用机械，广泛应用于各行各业。其中，中低比转速泵有小流量，大扬程的特点，被主要应用于高楼供水、消防等压力需求较高的场所。据相关资料统计，泵类能耗占全国年发电总量的17％以上，因此优化泵的效率对于节能减排具有重要意义。

另外，实际使用中，该类泵种时常运行在非设计工况下，而较窄的高效运行区域也造成了不小的资源浪费。为了拓宽中低比转速的高效运行区，设计者引入了对该类泵种的多工况优化设计方法。

目前，常用的多工况优化设计方法的目标一般为提高多个工况下的效率，但这类方法的弊端在于无法预知每个工况下效率的提升幅度，即存在优化后高效区依然狭窄的问题。

发明内容

针对现有技术中存在的不足，本发明提供了一种基于“效率屋”(House ofEfficiency，如图1)理论的中低比转速离心泵叶轮的多工况优化设计方法，以提高该类泵种在非设计工况下的工作能力。

本发明是通过以下技术手段实现上述技术目的的。一种中低比转速叶轮多工况智能优化方法，包括以下步骤：

(1)采用Matlab 2017b运行计算脚本主程序并填写遗传算法运行所需要的参数(可采用默认设置)。

(2)调用算法脚本，代入步骤1中所输入的参数，随机初始化种群染色体，以使种群在计算域内具有多样性。

(3)调用对象函数脚本，读取步骤2中每条染色体的参数，导入到CFTurbo 10.0中建立叶轮水体模型。

(4)将步骤3中所得的叶轮水体模型导入ANSYS ICEM 18.0中绘制叶轮网格。

(5)将步骤4中所得的叶轮网格导入到ANSYS Fluent 18.0中，对其进行多工况的定常数值模拟，得到其不同工况下的外特性性能(效率、扬程)。

(6)将步骤5中所得的结果进行多项式拟合，并使用“效率屋”公式求得“效率屋”面积，反馈至算法程序评价各个染色体对计算域的适应度，并对其降序排列。

(7)判断最优结果是否满足优化要求，若是，则结束优化，输出优化结果；否则，对步骤6中得到的结果进行择优、交叉和变异操作，已生成新一代染色体，并返回步骤 3继续迭代计算，直到满足优化要求。

上述方案中，采用五阶贝塞尔曲线表叶片安放角的变化趋势。

上述方案中，使用3个工况(0.8倍、1.0倍和1.2倍设计流量点)下的效率作为优化目标函数。

上述方案中，使用4个工况(关闭状态，0.8倍、1.0倍和1.2倍设计流量点)下的效率进行多项式拟合来求解“效率屋”的值。

上述方案中，对结果进行拟合后计算“效率屋”评价值，处理方法满足下公式：

式中，S为“效率屋”面积，φ为流量系数，η为效率，φ₁为积分上限。