《表5 原始方案与优化方案对比》

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《基于NSGA-Ⅱ遗传算法的低比转速离心泵多目标寻优》

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本文采用NSGA-Ⅱ遗传算法对RBF神经网络拟合出的近似模型进行寻优计算，选取原始种群数为120，种群遗传代数为500，交叉遗传概率为0.9．经过500代迭代计算后，获得了该泵在设计工况下的最大扬程和水力效率预测值以及对应的叶片出口安放角、叶片包角及叶轮出口宽度值．利用同样的数值方法对优化后的叶轮在设计工况下进行数值模拟，其与原始叶轮的结果对比见表5．从表中可以看出，优化后的叶轮出口宽度较原始方案有所减小，而叶片包角却有所增大且叶片出口安放角基本不变．泵的水力效率较优化前提高了5.82%，扬程较优化前基本保持不变，仍能满足使用要求．同时对比优化方案的性能预测值与数值计算结果，扬程预测偏差为0.15%，效率预测偏差为0.45%，这说明利用RBF神经网络近似模型能够很好地拟合几何变量与优化目标之间的关系，具有很高的可信度．