典型文献
基于动态RBF代理模型与NSGA-Ⅱ算法的离心泵叶轮优化设计
文献摘要：
传统离心泵多目标优化设计中,代理模型的预测精度随着Pareto前沿不断向前推进将逐渐降低,为改善离心泵多目标优化效果,提出一种基于动态RBF代理模型与NSGA-Ⅱ算法的离心泵叶轮优化方法,将生成的Pareto前沿解中部分最优样本添加到RBF样本集中,重新训练RBF代理模型,依据动态代理模型预测子代各样本的目标函数值.以MH48-12.5型离心泵为研究对象,选取叶片的进口安放角、出口安放角及叶片包角为优化变量,采用拉丁超立方抽样(LHS)构建代理模型初始样本空间,并以扬程和效率为优化目标进行多目标优化分析.结果表明:动态RBF代理模型多目标优化方法得到的Pareto前沿要大大优于静态代理模型方法结果,静态代理模型方法得到的Pareto前沿各点均被动态模型方法得到的Pareto前沿所支配;动态代理模型对前沿解的预测精度均大于静态代理模型;动态代理模型方法得到扬程最大点比原始设计高2.86％,比静态模型高1.03％;动态代理模型方法得到水力效率最高点比原始设计效率高4.36％,比静态模型高1.32％.
文献关键词：
离心泵;叶轮;多目标优化设计;NSGA-Ⅱ算法;动态RBF代理模型
中图分类号：
作者姓名：
张人会;刘锋;陈学炳;李仁年
作者机构：
兰州理工大学能源与动力工程学院,甘肃 兰州730050;甘肃省流体机械及系统重点实验室,甘肃 兰州730050
文献出处：
引用格式：
[1]张人会;刘锋;陈学炳;李仁年-.基于动态RBF代理模型与NSGA-Ⅱ算法的离心泵叶轮优化设计)[J].排灌机械工程学报,2022(07):674-679
A类：
叶轮优化设计,MH48
B类：
RBF,代理模型,NSGA,离心泵,多目标优化设计,Pareto,优化效果,样本集,新训,子代,目标函数值,进口安放角,叶片包角,优化变量,拉丁超立方抽样,LHS,样本空间,扬程,优化目标,多目标优化分析,多目标优化方法,于静,模型方法,动态模型,大点,静态模型,水力效率,最高点,设计效率
AB值：
0.252652
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