电子信息技术

本发明涉及一种基于改进粒子群算法的多级离心泵叶轮智能优化方法，包括：设置算法参数；对粒子在计算域内进行初始化；建立每个粒子对应的叶轮水体模型；绘制叶轮网格；读取计算结果的外特性参数，获得粒子对计算域的适应度。若迭代步数大于总步数的10％时，训练收敛残差关于粒子速度更新系数的ANN模型，并使用该模型对粒子速度进行更新；当迭代数小于等于总步数的10％时，随机生成学习因子，对粒子速度进行更新。判断最佳粒子是否达到迭代停止条件，若否，则更新粒子位置，返回继续迭代；若是，则停止迭代，输出优化结果。本发明借助计算机实现对泵的效率优化，使其能够满足当代社会对于该类设备节能减排的需求。

多级离心泵广泛应用于电力、石油、化工、冶金、矿山、轻工、建筑、污水处理等工业部门。叶轮是离心泵中最重要的部件之一，其性能的好坏直接影响到离心泵的整体性能。因此，对多级离心泵叶轮的优化设计与性能预测具有重要的意义。

基于改进粒子群算法的多级离心泵叶轮智能优化方法是一种基于计算智能的优化方法，它可以有效地解决多级离心泵叶轮的优化问题。这种方法具有计算效率高、优化结果准确、操作简便等优点，可以为多级离心泵叶轮的优化设计和性能预测提供有力的支持。

因此，基于改进粒子群算法的多级离心泵叶轮智能优化方法在离心泵领域具有广泛的应用前景。

1.本发明采用改进的PSO算法作为优化算法结合CFD计算，对参数化的叶轮进行优化，其具有优化效率高，计算精度好，适用范围广的优点。

2.本发明采用改进的PSO算法辅助CFD计算，可有效减少迭代步数，节省计算资源。

3.本发明借助计算机实现对泵的效率优化，使其能够满足当代社会对于该类设备节能减排的需求。