CN105465037A - 一种双吸离心泵叶轮的水力优化方法以及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种双吸离心泵叶轮的水力优化方法以及装置。其中，所述方法包括：建立所述叶轮的设计参数的样本空间，所述样本空间包括多组设计参数值；根据所述样本空间中的每组设计参数值计算得到相应的叶轮轴面流线的叶片环量梯度；根据每组叶片环量梯度获得所有设计参数与至少一个水力性能参数之间的函数关系式；以及采用多目标遗传算法或自适应的模拟退火优化算法对所述函数关系式进行全局寻优计算，得到优化的双吸离心泵叶轮的水力模型。本发明采用叶片环量梯度对叶轮形状进行参数化，相对于几何参数，叶片环量梯度对叶轮水力性能有更加直接的影响，容易建立设计参数和水力性能参数之间的函数关系式，显著减小优化计算代价，实现多目标的自动优化设计，提高优化设计效果。

Description

一种双吸离心泵叶轮的水力优化方法以及装置

技术领域

本发明涉及双吸离心泵水力优化设计领域，具体地，涉及一种双吸离心泵叶轮的水力优化方法以及装置。

背景技术

现有的双吸离心泵叶轮的水力优化设计主要基于CFD(计算流体力学)技术，通过采用CFD技术预测泵性能，并根据预测结果改进双吸离心泵叶轮的设计。严格来说，上述水力优化设计过程是一种试算改进的过程，并不是严格意义上的数学寻优过程，其优化效果依赖于对计算得到的流场的正确分析，而且还需要一定的经验判断。

目前，与本发明最接近的现有技术是基于遗传算法等优化算法的离心泵水力优化设计技术，所述技术为采用数值模拟、试验设计、近似模型和优化算法相结合的优化方法，以叶轮的几何参数为设计变量，以双吸离心泵设计工况下的水力性能为优化目标，进行双吸离心泵的水力优化设计。

在上述与本发明最接近的基于优化算法的离心泵水力优化设计技术中，叶轮形状是通过几何参数进行参数化，而描述叶轮三维形状的几何参数数量巨大，从而使得这种优化设计技术的计算量巨大。因此，在实际的应用中，往往只考虑很少的几个几何参数，其它很多几何参数保持不变。除此之外，几何参数对双吸离心泵的水力性能的影响机理难以明确，限制了这种技术的优化效果。

发明内容

本发明的目的是提供一种双吸离心泵叶轮的水力优化方法以及装置。其中，所述方法通过采用叶片环量梯度对叶轮形状进行参数化，相对于几何参数，叶片环量梯度对叶轮水力性能有更加直接的影响，容易建立设计参数和水力性能参数之间的函数关系式，显著减小优化计算代价，实现多目标的自动优化设计，提高优化设计效果。

为了实现上述目的，本发明提供一种双吸离心泵叶轮的水力优化方法。所述方法包括：建立所述叶轮的设计参数的样本空间，所述样本空间包括多组设计参数值；根据所述样本空间中的每组设计参数值计算得到相应的叶轮轴面流线的叶片环量梯度；根据每组叶片环量梯度获得所有设计参数与至少一个水力性能参数之间的函数关系式；以及采用多目标遗传算法或自适应的模拟退火优化算法对所述函数关系式进行全局寻优计算，得到优化的双吸离心泵叶轮的水力模型。

其中，所述叶轮轴面流线包括轮毂处轴面流线、轮缘处轴面流线以及第一轴面流线，其中，根据每组设计参数值利用叶片环量梯度沿轮毂处轴面流线和轮缘处轴面流线的三段线式分布规律计算得到轮毂处轴面流线和轮缘处轴面流线的叶片环量梯度，且通过插值法计算得到第一轴面流线的叶片环量梯度。

其中，根据每组叶片环量梯度获得所有设计参数与至少一个水力性能参数之间的函数关系式包括：根据每组叶片环量梯度利用基于势流理论的积分叶片型线微分方程计算得到所述样本空间中每组设计参数值所对应的三维叶轮形状，建立双吸离心泵叶轮形状的第一样本空间；根据所述第一样本空间中每种三维叶轮形状建立相应的三维湍流数值计算模型；根据每种三维叶轮形状及与之对应的三维湍流数值计算模型计算得到所述至少一个水力性能参数的值；以及将所述至少一个水力性能参数的值代入以下函数关系式：

$Y_j={\mathrm{\α}}_0^j+\underset{i=0}{\overset{n}{\Σ}}{\mathrm{\α}}_i^j{X}_i+\underset{i\≠k}{\overset{n}{\Σ}}{\mathrm{\α}}_{i,k}^j{X}_i{X}_k+\underset{i=k}{\overset{n}{\Σ}}{\mathrm{\α}}_{i,k}^j{X}_i{X}_k$

利用最小二乘法计算得到多项式系数，并利用回归平方和与总平方和的比值评价所述函数关系式的有效性，从而获得有效的所有设计参数与至少一个水力性能参数之间的函数关系式，其中，Y表示水力性能参数，X表示设计参数，α表示多项式系数，n表示设计参数的个数，j表示优化目标的个数，i表示零和正整数，k表示零和正整数。

其中，根据每种三维叶轮形状及与之对应的三维湍流数值计算模型计算得到所述至少一个水力性能参数的值包括：根据每种三维叶轮形状以三维建模的方式建立相应的双吸离心泵叶轮的三维流道图；以网格划分的方式对每种三维流道图进行网格划分，以完成计算域网格的划分；以及根据所有划分的计算域网格利用流动计算技术计算得到所述至少一个水力性能参数的值。

其中，采用多目标遗传算法或自适应的模拟退火优化算法对所述函数关系式进行全局寻优计算，得到优化的双吸离心泵叶轮的水力模型包括：采用多目标遗传算法或自适应的模拟退火优化算法对所述函数关系式进行全局寻优计算，得到最优解集；根据具体的设计性能要求从所述最优解集中选择一个最优解；以及利用三维湍流数值计算技术对所述最优解进行校核，确定所述最优解是否为最优，若所述最优解为最优，则得到一组最优的设计参数值，从而得到优化的双吸离心泵叶轮的水力模型，若所述最优解不为最优，则将所述最优解加入所述样本空间中，并更新所述函数关系式，再进行全局寻优，直到获得的最优解与利用三维湍流数值计算技术计算得到的结果一致，输出最终的最优解，得到优化的双吸离心泵叶轮的水力模型。

相应地，本发明还提供一种双吸离心泵叶轮的水力优化装置。所述装置包括：建立单元，用于建立所述叶轮的设计参数的样本空间，所述样本空间包括多组设计参数值；计算单元，用于根据所述样本空间中的每组设计参数值计算得到相应的叶轮轴面流线的叶片环量梯度；获得单元，用于根据每组叶片环量梯度获得所有设计参数与至少一个水力性能参数之间的函数关系式；以及寻优单元，用于采用多目标遗传算法或自适应的模拟退火优化算法对所述函数关系式进行全局寻优计算，得到优化的双吸离心泵叶轮的水力模型。

其中，所述叶轮轴面流线包括轮毂处轴面流线、轮缘处轴面流线以及第一轴面流线，其中，所述计算单元用于根据每组设计参数值利用叶片环量梯度沿轮毂处轴面流线和轮缘处轴面流线的三段线式分布规律计算得到轮毂处轴面流线和轮缘处轴面流线的叶片环量梯度，且通过插值法计算得到第一轴面流线的叶片环量梯度。

其中，所述获得单元，用于：根据每组叶片环量梯度利用基于势流理论的积分叶片型线微分方程计算得到所述样本空间中每组设计参数值所对应的三维叶轮形状，建立双吸离心泵叶轮形状的第一样本空间；根据所述第一样本空间中每种三维叶轮形状建立相应的三维湍流数值计算模型；根据每种三维叶轮形状及与之对应的三维湍流数值计算模型计算得到所述至少一个水力性能参数的值；以及将所述至少一个水力性能参数的值代入以下函数关系式：

$Y_j={\mathrm{\α}}_0^j+\underset{i=0}{\overset{n}{\Σ}}{\mathrm{\α}}_i^j{X}_i+\underset{i\≠k}{\overset{n}{\Σ}}{\mathrm{\α}}_{i,k}^j{X}_i{X}_k+\underset{i=k}{\overset{n}{\Σ}}{\mathrm{\α}}_{i,k}^j{X}_i{X}_k$

利用最小二乘法计算得到多项式系数，并利用回归平方和与总平方和的比值评价所述函数关系式的有效性，从而获得有效的所有设计参数与至少一个水力性能参数之间的函数关系式，其中，Y表示水力性能参数，X表示设计参数，α表示多项式系数，n表示设计参数的个数，j表示优化目标的个数，i表示零和正整数，k表示零和正整数。

其中，所述获得单元，还用于：根据每种三维叶轮形状以三维建模的方式建立相应的双吸离心泵叶轮的三维流道图；以网格划分的方式对所述三维流道图进行网格划分，以完成计算域网格的划分；以及根据所有划分的计算域网格利用流动计算技术计算得到所述至少一个水力性能参数的值。

其中，所述寻优单元，用于：采用多目标遗传算法或自适应的模拟退火优化算法对所述函数关系式进行全局寻优计算，得到最优解集；根据具体的设计性能要求从所述最优解集中选择一个最优解；以及利用三维湍流数值计算技术对所述最优解进行校核，确定所述最优解是否为最优，若所述最优解为最优，则得到一组最优的设计参数值，从而得到优化的双吸离心泵叶轮的水力模型，若所述最优解不为最优，则将所述最优解加入所述样本空间中，并更新所述函数关系式，再进行全局寻优，直到获得的最优解与利用三维湍流数值计算技术计算得到的结果一致，输出最终的最优解，得到优化的双吸离心泵叶轮的水力模型。

通过上述技术方案，建立叶轮的设计参数的样本空间；根据样本空间中的每组设计参数值计算得到相应的叶轮轴面流线的叶片环量梯度；根据叶片环量梯度获得所有设计参数与至少一个水力性能参数之间的函数关系式；以及采用多目标遗传算法或自适应的模拟退火优化算法对函数关系式进行全局寻优计算，以得到优化的双吸离心泵叶轮的水力模型，不仅显著减小了优化计算的代价，而且还能够提高优化设计的效果。

附图说明

图1是本发明涉及的叶片环量梯度的三段线式分布的示意图；

图2是本发明提供的双吸离心泵叶轮的水力优化方法的流程图；

图3是本发明提供的双吸离心泵叶轮的水力优化装置的结构示意图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本发明，并不用于限制本发明。

与本发明最接近的基于优化算法的离心泵水力优化设计技术中，叶轮形状是通过几何参数进行参数化，而描述叶轮三维形状的几何参数数量巨大，从而使得这种优化设计技术的计算量巨大。因此，在实际的应用中，往往只考虑很少的几个几何参数，其它很多几何参数保持不变。除此之外，几何参数对双吸离心泵的水力性能的影响机理难以明确，限制了这种技术的优化效果。因此，本发明特提供一种双吸离心泵叶轮的水力优化方法。

在介绍本发明提供的双吸离心泵叶轮的水力优化方法之前，先介绍一下叶片环量梯度的三段线式分布规律。对于每一个叶轮而言，每一个叶轮包括无数条叶轮轴面流线。这无数条叶轮轴面流线主要分为三类，分别为轮毂处轴面流线、轮缘处轴面流线以及其它轴面流线。具体地，叶片环量梯度沿轮毂处轴面流线和轮缘处轴面流线的分布呈三段线式分布。其中，叶片环量梯度定义为其中，r表示叶轮径向坐标，表示周向平均速度，表示周向平均速度环量，m为相对轴面流线距离。

图1是本发明涉及的叶片环量梯度的三段线式分布的示意图。如图1所示，从叶片进口边m＝0到轴面流线某一位置m＝m₁采用多项式分布；从轴面流线某一位置m＝m₁到轴面流线另一位置m＝m₂采用直线分布，直线的斜率为k；从轴面流线另一位置m＝m₂到叶片出口边m＝1采用多项式分布。因此，在叶片环量梯度呈三段线式分布的轴面流线上的叶片环量梯度分布参数为(δ，m₁，m₂，k)共4个，它们的取值范围如下：-1≤δ≤1，0.05≤m₁≤0.45，0.55≤m₂≤0.95，-4≤k≤4。其中，δ表示叶片进口边叶片环量梯度的值。叶片环量梯度的三段线式分布的具体形式根据以下方法确定：

在0≤m≤m₁轴面流线区域，周向平均速度环量可表示为

$r{\stackrel{\‾}{V}}_{\mathrm{\θ}}=a_1{m}^5+b_1{m}^4+c_1{m}^3+d_1{m}^2+e_{1}m+f_1$

其中a₁，b₁，c₁，d₁，e₁和f₁为待定系数，该区域应满足：

m＝0时， $r{\stackrel{\‾}{V}}_{\mathrm{\θ}}=C_i,\∂r{\stackrel{\‾}{V}}_{\mathrm{\θ}}/\∂m=\mathrm{\δ},{\∂}^{2}r{\stackrel{\‾}{V}}_{\mathrm{\θ}}/\∂m^2=0$

m＝m₁时， $r{\stackrel{\‾}{V}}_{\mathrm{\θ}}=C_1,\∂r{\stackrel{\‾}{V}}_{\mathrm{\θ}}/\∂m=L_1,{\∂}^{2}r{\stackrel{\‾}{V}}_{\mathrm{\θ}}/\∂m^2=k$

根据满足以上条件确定系数a₁，b₁，c₁，d₁，e₁和f₁，得到的具体表达式。

在m₁≤m≤m₂轴面流线区域，周向平均速度环量可表示为

$r{\stackrel{\‾}{V}}_{\mathrm{\θ}}=a_2{m}^2+b_{2}m+c_2$

其中a₂，b₂，c₂为待定系数，该区域应满足：

m＝m₁时， $r{\stackrel{\‾}{V}}_{\mathrm{\θ}}=C_1,\∂r{\stackrel{\‾}{V}}_{\mathrm{\θ}}/\∂m=L_1,{\∂}^{2}r{\stackrel{\‾}{V}}_{\mathrm{\θ}}/\∂m^2=k$

根据满足以上条件确定系数a₂，b₂，c₂，得到的具体表达式。

在m₂≤m≤1轴面流线区域，周向平均速度环量可表示为

$r{\stackrel{\‾}{V}}_{\mathrm{\θ}}=a_3{m}^4+b_3{m}^3+c_3{m}^2+d_{3}m+e_3$

其中a₃，b₃，c₃，d₃，e₃为待定系数，该区域应满足：

m＝m₂时， $r{\stackrel{\‾}{V}}_{\mathrm{\θ}}=C_2,\∂r{\stackrel{\‾}{V}}_{\mathrm{\θ}}/\∂m=L_2,{\∂}^{2}r{\stackrel{\‾}{V}}_{\mathrm{\θ}}/\∂m^2=k$

m＝1时， $r{\stackrel{\‾}{V}}_{\mathrm{\θ}}=C_o,{\∂}^{2}r{\stackrel{\‾}{V}}_{\mathrm{\θ}}/\∂m^2=0$

根据满足以上条件确定系数a₃，b₃，c₃，d₃，e₃，得到的具体表达式。

叶片环量梯度的三段线式分布的具体形式通过上述求得的的具体表达式直接对m求导获得。

图2是本发明提供的双吸离心泵叶轮的水力优化方法的流程图。如图2所示，本发明提供的双吸离心泵叶轮的水力优化方法包括：在步骤S101中，建立所述叶轮的设计参数的样本空间，所述样本空间包括多组设计参数值。具体地，每组设计参数值包括轮毂处轴面流线的叶片环量梯度分布参数、轮缘处轴面流线的叶片环量梯度分布参数以及叶片出口边的倾斜角，分别表示为δ_h，m_1h，m_2h，k_h，δ_s，m_1s，m_2s，k_s，γ，一共9个。其中，下标h表示轮毂处，下标s表示轮缘处。各个设计参数的取值范围如下：-1≤δ_h,δ_s≤1，0.05≤m_1h,m_1s≤0.45，0.55≤m_2h,m_2s≤0.95，-4≤k_h,k_s≤4，-π/9≤γ≤π/9。其中，叶片进口边叶片环量梯度的值δ与冲角相关，δ>0，表明叶片正反面的压力差大于零，为正冲角设计，δ<0，表明叶片正反面的压力差小于零，为负冲角设计，δ＝0，表明叶片正反面的压力差等于零，为零冲角设计。叶片出口边的倾斜角γ与积分叶片型线微分方程的初始条件设置直接相关。在具体的应用中，根据设计要求预先通过欧拉方程确定叶片的进出口环量差。

更为具体地，考虑到设计参数之间的交互效应，根据正交试验设计选用3水平9因素的正交表，共64次试验，即共64组设计参数值，从而建立叶轮的设计参数的样本空间。

接着，在步骤S102中，根据所述样本空间中的每组设计参数值计算得到相应的叶轮轴面流线的叶片环量梯度。具体地，所述叶轮轴面流线包括轮毂处轴面流线、轮缘处轴面流线以及第一轴面流线，其中，根据每组设计参数值利用叶片环量梯度沿轮毂处轴面流线和轮缘处轴面流线的三段线式分布规律计算得到轮毂处轴面流线和轮缘处轴面流线的叶片环量梯度，且通过插值法计算得到第一轴面流线的叶片环量梯度。其中，第一轴面流线包括除轮毂处轴面流线和轮缘处轴面流线之外的其它轴面流线。藉此，叶片形状由叶片环量梯度表达，设计参数数量少，同时对叶轮的水力性能有直接影响，大大减少了优化设计的代价。

紧接着，在步骤S103中，根据每组叶片环量梯度获得所有设计参数与至少一个水力性能参数之间的函数关系式。具体地，该步骤包括：首先，根据每组叶片环量梯度利用基于势流理论的积分叶片型线微分方程计算得到所述样本空间中每组设计参数值所对应的三维叶轮形状(叶轮水力模型)，建立双吸离心泵叶轮形状的第一样本空间。藉此，在优化设计的过程中，能够自动保证扬程、流量和功率等要求，而不需要额外的约束条件。接着，根据所述第一样本空间中每种三维叶轮形状建立相应的三维湍流数值计算模型。然后，根据每种三维叶轮形状及与之对应的三维湍流数值计算模型计算得到所述至少一个水力性能参数的值。最后，将所述至少一个水力性能参数的值代入以下函数关系式：

$Y_j={\mathrm{\&alpha;}}_0^j+\underset{i=0}{\overset{n}{\&Sigma;}}{\mathrm{\&alpha;}}_i^j{X}_i+\underset{i\&NotEqual;k}{\overset{n}{\&Sigma;}}{\mathrm{\&alpha;}}_{i,k}^j{X}_i{X}_k+\underset{i=k}{\overset{n}{\&Sigma;}}{\mathrm{\&alpha;}}_{i,k}^j{X}_i{X}_k$

利用最小二乘法计算得到多项式系数，并利用回归平方和与总平方和的比值评价所述函数关系式的有效性，从而获得有效的所有设计参数与至少一个水力性能参数之间的函数关系式，其中，Y表示水力性能参数，X表示设计参数，α表示多项式系数，n表示设计参数的个数，j表示优化目标(水力性能参数)的个数，i表示零和正整数，k表示零和正整数。对于多目标优化而言，j≥2。在本实例中，j可取到3，共3个优化目标，分别为双吸离心泵100％设计流量工况水力效率Y₁、80％设计流量工况水力效率Y₂以及120％设计流量工况水力效率Y₃。

更为具体地，根据每种三维叶轮形状及与之对应的三维湍流数值计算模型计算得到所述至少一个水力性能参数的值包括：根据每种三维叶轮形状以三维建模的方式建立相应的双吸离心泵叶轮的三维流道图；以网格划分的方式对每种三维流道图进行网格划分，以完成计算域网格的划分；以及根据所有划分的计算域网格利用流动计算技术计算得到所述至少一个水力性能参数的值。在具体的实施方式中，根据所述三维叶轮形状利用三维建模软件建立双吸离心泵叶轮的三维流道图；利用网格划分软件对所述三维流道图进行网格划分，以完成计算域网格的划分；以及根据划分的计算域网格利用流动计算软件计算得到所述至少一个水力性能参数的值。其中，能够计算得到3个优化目标(水力性能参数)的值。

最后，在步骤S104中，采用多目标遗传算法或自适应的模拟退火优化算法对所述函数关系式进行全局寻优计算，得到优化的双吸离心泵叶轮的水力模型。具体地，采用多目标遗传算法或自适应的模拟退火优化算法对所述函数关系式进行全局寻优计算，得到最优解集；根据具体的设计性能要求从所述最优解集中选择一个最优解；以及利用三维湍流数值计算技术对所述最优解进行校核，确定所述最优解是否为最优，若所述最优解为最优，则得到一组最优的设计参数值，从而得到优化的双吸离心泵叶轮的水力模型，若所述最优解不为最优，则将所述最优解加入所述样本空间中，并更新所述函数关系式，再进行全局寻优，直到获得的最优解与利用三维湍流数值计算技术计算得到的结果一致，输出最终的最优解，得到优化的双吸离心泵叶轮的水力模型。更为具体地，在获得所有设计参数与至少一个水力性能参数之间的函数关系式之后，采用多目标遗传算法或自适应的模拟退火优化算法在所有设计参数的取值范围内对所述函数关系式进行全局寻优计算。

相应地，本发明还提供一种双吸离心泵叶轮的水力优化装置。图3是本发明提供的双吸离心泵叶轮的水力优化装置的结构示意图。如图3所示，本发明提供的双吸离心泵叶轮的水力优化装置包括：建立单元10，用于建立所述叶轮的设计参数的样本空间，所述样本空间包括多组设计参数值；计算单元20，用于根据所述样本空间中的每组设计参数值计算得到相应的叶轮轴面流线的叶片环量梯度；获得单元30，用于根据每组叶片环量梯度获得所有设计参数与至少一个水力性能参数之间的函数关系式；以及寻优单元40，用于采用多目标遗传算法或自适应的模拟退火优化算法对所述函数关系式进行全局寻优计算，得到优化的双吸离心泵叶轮的水力模型。

其中，所述叶轮轴面流线包括轮毂处轴面流线、轮缘处轴面流线以及第一轴面流线，其中，所述计算单元20用于根据每组设计参数值利用叶片环量梯度沿轮毂处轴面流线和轮缘处轴面流线的三段线式分布规律计算得到轮毂处轴面流线和轮缘处轴面流线的叶片环量梯度，且通过插值法计算得到第一轴面流线的叶片环量梯度。

具体地，所述获得单元30，用于：根据每组叶片环量梯度利用基于势流理论的积分叶片型线微分方程计算得到所述样本空间中每组设计参数值所对应的三维叶轮形状，建立双吸离心泵叶轮形状的第一样本空间；根据所述第一样本空间中每种三维叶轮形状建立相应的三维湍流数值计算模型；根据每种三维叶轮形状及与之对应的三维湍流数值计算模型计算得到所述至少一个水力性能参数的值；以及将所述至少一个水力性能参数的值代入以下函数关系式：

$Y_j={\mathrm{\&alpha;}}_0^j+\underset{i=0}{\overset{n}{\&Sigma;}}{\mathrm{\&alpha;}}_i^j{X}_i+\underset{i\&NotEqual;k}{\overset{n}{\&Sigma;}}{\mathrm{\&alpha;}}_{i,k}^j{X}_i{X}_k+\underset{i=k}{\overset{n}{\&Sigma;}}{\mathrm{\&alpha;}}_{i,k}^j{X}_i{X}_k$

利用最小二乘法计算得到多项式系数，并利用回归平方和与总平方和的比值评价所述函数关系式的有效性，从而获得有效的所有设计参数与至少一个水力性能参数之间的函数关系式，其中，Y表示水力性能参数，X表示设计参数，α表示多项式系数，n表示设计参数的个数，j表示优化目标的个数，i表示零和正整数，k表示零和正整数。

更为具体地，所述获得单元30，还用于：根据每种三维叶轮形状以三维建的方式建立相应的双吸离心泵叶轮的三维流道图；以网格划分的方式对所述三维流道图进行网格划分，以完成计算域网格的划分；以及根据所有划分的计算域网格利用流动计算技术计算得到所述至少一个水力性能参数的值。

在具体的实施方式中，所述寻优单元40，用于：采用多目标遗传算法或自适应的模拟退火优化算法对所述函数关系式进行全局寻优计算，得到最优解集；根据具体的设计性能要求从所述最优解集中选择一个最优解；以及利用三维湍流数值计算技术对所述最优解进行校核，确定所述最优解是否为最优，若所述最优解为最优，则得到一组最优的设计参数值，从而得到优化的双吸离心泵叶轮的水力模型，若所述最优解不为最优，则将所述最优解加入所述样本空间中，并更新所述函数关系式，再进行全局寻优，直到获得的最优解与利用三维湍流数值计算技术计算得到的结果一致，输出最终的最优解，得到优化的双吸离心泵叶轮的水力模型。

需要说明的是，对于本发明提供的双吸离心泵叶轮的水力优化装置还涉及的具体细节已在本发明提供的双吸离心泵叶轮的水力优化方法中作了详细的说明，在此不在赘述。

本发明提供的双吸离心泵叶轮的水力优化方法以及装置，主要用于指导双吸离心泵的水力优化和性能改善，提高双吸离心泵的水力性能。另外，根据得到的优化的双吸离心泵叶轮的水力模型能够得到优化的叶片环量梯度三段线式分布，对于相同比转速的叶轮具有通用价值，而且三维湍流数值计算技术能够评价的各种水力性能参数都能够作为优化目标，与结构动力学计算结合能够方便地实现多学科的优化设计。

以上结合附图详细描述了本发明的优选实施方式，但是，本发明并不限于上述实施方式中的具体细节，在本发明的技术构思范围内，可以对本发明的技术方案进行多种简单变型，这些简单变型均属于本发明的保护范围。

另外需要说明的是，在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征，在不矛盾的情况下，可以通过任何合适的方式进行组合，为了避免不必要的重复，本发明对各种可能的组合方式不再另行说明。

此外，本发明的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合，只要其不违背本发明的思想，其同样应当视为本发明所公开的内容。

Claims (10)

1.一种双吸离心泵叶轮的水力优化方法，其特征在于，所述方法包括：

建立所述叶轮的设计参数的样本空间，所述样本空间包括多组设计参数值；

根据所述样本空间中的每组设计参数值计算得到相应的叶轮轴面流线的叶片环量梯度；

根据每组叶片环量梯度获得所有设计参数与至少一个水力性能参数之间的函数关系式；以及

采用多目标遗传算法或自适应的模拟退火优化算法对所述函数关系式进行全局寻优计算，得到优化的双吸离心泵叶轮的水力模型。

2.根据权利要求1所述的双吸离心泵叶轮的水力优化方法，其特征在于，所述叶轮轴面流线包括轮毂处轴面流线、轮缘处轴面流线以及第一轴面流线，

其中，根据每组设计参数值利用叶片环量梯度沿轮毂处轴面流线和轮缘处轴面流线的三段线式分布规律计算得到轮毂处轴面流线和轮缘处轴面流线的叶片环量梯度，且通过插值法计算得到第一轴面流线的叶片环量梯度。

3.根据权利要求1所述的双吸离心泵叶轮的水力优化方法，其特征在于，根据每组叶片环量梯度获得所有设计参数与至少一个水力性能参数之间的函数关系式包括：

根据每组叶片环量梯度利用基于势流理论的积分叶片型线微分方程计算得到所述样本空间中每组设计参数值所对应的三维叶轮形状，建立双吸离心泵叶轮形状的第一样本空间；

根据所述第一样本空间中每种三维叶轮形状建立相应的三维湍流数值计算模型；

根据每种三维叶轮形状及与之对应的三维湍流数值计算模型计算得到所述至少一个水力性能参数的值；以及

将所述至少一个水力性能参数的值代入以下函数关系式：

$Y_j={\mathrm{\&alpha;}}_0^j+\underset{i=0}{\overset{n}{\&Sigma;}}{\mathrm{\&alpha;}}_i^j{X}_i+\underset{i\&NotEqual;k}{\overset{n}{\&Sigma;}}{\mathrm{\&alpha;}}_{i,k}^j{X}_i{X}_k+\underset{i=k}{\overset{n}{\&Sigma;}}{\mathrm{\&alpha;}}_{i,k}^j{X}_i{X}_k$

利用最小二乘法计算得到多项式系数，并利用回归平方和与总平方和的比值评价所述函数关系式的有效性，从而获得有效的所有设计参数与至少一个水力性能参数之间的函数关系式，

其中，Y表示水力性能参数，X表示设计参数，α表示多项式系数，n表示设计参数的个数，j表示优化目标的个数，i表示零和正整数，k表示零和正整数。

4.根据权利要求3所述的双吸离心泵叶轮的水力优化方法，其特征在于，根据每种三维叶轮形状及与之对应的三维湍流数值计算模型计算得到所述至少一个水力性能参数的值包括：

根据每种三维叶轮形状以三维建模的方式建立相应的双吸离心泵叶轮的三维流道图；

以网格划分的方式对每种三维流道图进行网格划分，以完成计算域网格的划分；以及

根据所有划分的计算域网格利用流动计算技术计算得到所述至少一个水力性能参数的值。

5.根据权利要求1所述的双吸离心泵叶轮的水力优化方法，其特征在于，采用多目标遗传算法或自适应的模拟退火优化算法对所述函数关系式进行全局寻优计算，得到优化的双吸离心泵叶轮的水力模型包括：

采用多目标遗传算法或自适应的模拟退火优化算法对所述函数关系式进行全局寻优计算，得到最优解集；

根据具体的设计性能要求从所述最优解集中选择一个最优解；以及

利用三维湍流数值计算技术对所述最优解进行校核，确定所述最优解是否为最优，若所述最优解为最优，则得到一组最优的设计参数值，从而得到优化的双吸离心泵叶轮的水力模型，若所述最优解不为最优，则将所述最优解加入所述样本空间中，并更新所述函数关系式，再进行全局寻优，直到获得的最优解与利用三维湍流数值计算技术计算得到的结果一致，输出最终的最优解，得到优化的双吸离心泵叶轮的水力模型。

6.一种双吸离心泵叶轮的水力优化装置，其特征在于，所述装置包括：

建立单元，用于建立所述叶轮的设计参数的样本空间，所述样本空间包括多组设计参数值；

计算单元，用于根据所述样本空间中的每组设计参数值计算得到相应的叶轮轴面流线的叶片环量梯度；

获得单元，用于根据每组叶片环量梯度获得所有设计参数与至少一个水力性能参数之间的函数关系式；以及

寻优单元，用于采用多目标遗传算法或自适应的模拟退火优化算法对所述函数关系式进行全局寻优计算，得到优化的双吸离心泵叶轮的水力模型。

7.根据权利要求6所述的双吸离心泵叶轮的水力优化装置，其特征在于，所述叶轮轴面流线包括轮毂处轴面流线、轮缘处轴面流线以及第一轴面流线，

其中，所述计算单元用于根据每组设计参数值利用叶片环量梯度沿轮毂处轴面流线和轮缘处轴面流线的三段线式分布规律计算得到轮毂处轴面流线和轮缘处轴面流线的叶片环量梯度，且通过插值法计算得到第一轴面流线的叶片环量梯度。

8.根据权利要求6所述的双吸离心泵叶轮的水力优化装置，其特征在于，所述获得单元，用于：

根据每组叶片环量梯度利用基于势流理论的积分叶片型线微分方程计算得到所述样本空间中每组设计参数值所对应的三维叶轮形状，建立双吸离心泵叶轮形状的第一样本空间；

根据所述第一样本空间中每种三维叶轮形状建立相应的三维湍流数值计算模型；

根据每种三维叶轮形状及与之对应的三维湍流数值计算模型计算得到所述至少一个水力性能参数的值；以及

将所述至少一个水力性能参数的值代入以下函数关系式：

$Y_j={\mathrm{\&alpha;}}_0^j+\underset{i=0}{\overset{n}{\&Sigma;}}{\mathrm{\&alpha;}}_i^j{X}_i+\underset{i\&NotEqual;k}{\overset{n}{\&Sigma;}}{\mathrm{\&alpha;}}_{i,k}^j{X}_i{X}_k+\underset{i=k}{\overset{n}{\&Sigma;}}{\mathrm{\&alpha;}}_{i,k}^j{X}_i{X}_k$

利用最小二乘法计算得到多项式系数，并利用回归平方和与总平方和的比值评价所述函数关系式的有效性，从而获得有效的所有设计参数与至少一个水力性能参数之间的函数关系式，

其中，Y表示水力性能参数，X表示设计参数，α表示多项式系数，n表示设计参数的个数，j表示优化目标的个数，i表示零和正整数，k表示零和正整数。

9.根据权利要求8所述的双吸离心泵叶轮的水力优化装置，其特征在于，所述获得单元，还用于：

根据每种三维叶轮形状以三维建模的方式建立相应的双吸离心泵叶轮的三维流道图；

以网格划分的方式对每种三维流道图进行网格划分，以完成计算域网格的划分；以及

根据所有划分的计算域网格利用流动计算技术计算得到所述至少一个水力性能参数的值。

10.根据权利要求6所述的双吸离心泵叶轮的水力优化装置，其特征在于，所述寻优单元，用于：

采用多目标遗传算法或自适应的模拟退火优化算法对所述函数关系式进行全局寻优计算，得到最优解集；

根据具体的设计性能要求从所述最优解集中选择一个最优解；以及

利用三维湍流数值计算技术对所述最优解进行校核，确定所述最优解是否为最优，若所述最优解为最优，则得到一组最优的设计参数值，从而得到优化的双吸离心泵叶轮的水力模型，若所述最优解不为最优，则将所述最优解加入所述样本空间中，并更新所述函数关系式，再进行全局寻优，直到获得的最优解与利用三维湍流数值计算技术计算得到的结果一致，输出最终的最优解，得到优化的双吸离心泵叶轮的水力模型。