基于MATLAB遗传算法工具箱的离心泵多目标优化

发布时间：2021-04-22 23:36

　　为了改善离心泵运行效率低,运行过程不稳定等现状,使用MATLAB遗传算法工具箱,建立以离心泵能量损失最小、汽蚀余量最小、性能曲线无驼峰为目标函数,以离心泵叶轮和蜗壳参数为约束条件的数学模型,使用PumpLinx后处理软件对优化后的模型进行数值模拟;结果显示:与传统的离心泵优化方法相比,使用遗传算法进行优化使能量损失和汽蚀余量显著降低;优化结果证明:遗传算法在离心泵结构优化方面具有很强的实用性,优化之后的模型能量损失减小,离心泵运行稳定性提高。 

【文章来源】：辽宁工业大学学报(自然科学版). 2020,40(03)

【文章页数】：4 页

【文章目录】：
1 建立目标函数
    1.1 能量损失目标函数
        1.1.1 容积损失
        1.1.2 机械损失
        1.1.3 水力损失
    1.2 汽蚀余量目标函数
    1.3 驼峰曲线目标函数
    1.4 统一目标函数
2 约束条件
3 遗传算法优化
4 数值模拟验证
5 结论



本文编号：3154660