CN106844905A - 一种液力透平叶轮优化设计方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及水力优化设计领域，特别是一种液力透平叶轮优化设计方法。采用主目标和分目标两层的优化方式，分目标函数的优化加速了优化变量向最优解靠近，提高了多约束优化的精度和速度。分目标函数的优化采用遗传优化算法，以面出发代替传统的以点出发，较传统水力优化设计方法提升了优化计算效率。主目标函数的优化采用多岛遗传算法，增加了优化算法的多峰搜索能力，一定程度上消除了局部收敛对优化的影响。
Description
技术领域
本发明专利涉及水力优化设计领域，特别是一种液力透平叶轮优化设计方法。
背景技术
透平是将流体工质中蕴有的能量转换成机械能的机器，又称涡轮机。透平机械的工质可以是液体、蒸汽、燃气、空气和其他气体或混合气体。以液体为工质的透平称为液力透平。液力透平可以对工艺流程中产生的高压液体进行再利用，是一种能量回收装置，目前广泛应用于石油化工加氢裂化装置、大型合成氨装置以及海水淡化装置等。透平的最主要的部件是一个旋转元件，即转子，或称叶轮，它安装在透平轴上，具有沿圆周均匀排列的叶片。流体所具有的能量在流动中，经过喷管时转换成动能，流过叶轮时流体冲击叶片，推动叶轮转动，从而驱动透平轴旋转，透平轴直接或经传动机构带动其他机械，输出机械功。液力透平是具有长远经济效益的节能装置。
但受国外技术封锁，我国对液力透平整个工艺流程的核心技术一直未能突破，国内大多炼化企业只能采用进口产品，价格高且加工时间长、维修难，给国内应用企业带来很多困扰。而虽然国产千万吨级加氢装置液力透平机组价格仅为进口产品价格的1/2左右，但国内对于液力透平的主要过流部件——叶轮的水力设计采用的是类泵的半经验、半理论的方法，设计出来的液力透平可能会在性能、安全运行及使用寿命等方面存在一系列问题：效率低、运行稳定性差、使用寿命短、存在严重的噪声和振动等等。液力透平泵体的工作状态常常是高温高压，且过流部件经常遇到冲刷、气蚀、气液混输以及轴向平衡力等诸多困难，这些技术难题急需解决。
本发明的创新点在于，直接从叶轮的结构参数入手，结合两种不同遗传算法对效率进行了两次不同程度优化，消除了优化局部收敛的影响，使效率得以提高且保证了工作工况的稳定运行；经检索，与本发明专利相关的专利有：径流式液力透平优化设计方法(公开号：CN102608914A)，本发明公开了一种径流式液力透平通流部件整机优化设计方法，包含一元热力优化设计，以及整机优化平台，将复杂的多变量优化问题分解为多个相对独立却又相互作用的子问题,既保留了原问题的特性，又有效减少了计算量，但其对于多变量问题求解时容易陷入局部优化的问题没有解决；考虑缺陷的大型透平膨胀机叶轮叶片结构优化设计方法(公开号：CN104331553A)，在原有叶轮应力分析基础上，加入缺陷因素，利用广义回归神经网络和基于遗传算法的多目标优化算法对叶轮参数进行遗传优化操作，最终得到分布均匀的最优解作为叶轮叶片优化参数，但其优化过程较复杂繁琐。
发明内容
为了改进液力透平运行中过程遇到的问题，本发明专利提供一种液力透平叶轮优化设计方法，其目的是提高液力透平工作效率。
本发明的目的是通过以下技术方案实现的：
一种液力透平叶轮优化设计方法，具体包括以下步骤：
步骤1：设置所述一种液力透平叶轮优化设计方法的优化变量X＝[D1、D2、β2e、β1e、Z、k]，包括叶轮标称直径D1、叶轮出口直径D2、叶片出口安放角β2e、叶片进口角β1e、叶片数Z和长、短叶片长度比k；
步骤2：所述一种液力透平叶轮优化设计方法的优化目标为提高液力透平效率η，建立三个分目标函数η1、η2、η3，分别为η1(D1、D2)→max、η2(β2e、β1e)→max、η3(Z、k)→max；
步骤3：运用单目标遗传算法分别对三个分目标函数η1、η2、η3进行优化计算，计算收敛后得到三组最优值分别为{D1′,D2′}、{β2e′,β1e′}和{Z′,k′}，其中分别为分目标优化后的叶轮标称直径D1′、叶轮出口直径D2′、叶片出口安放角β2e′、叶片进口角β1e′、叶片数Z′和长、短叶片长度比k′；
步骤4：基于分目标函数得到的三组最优值{D1′,D2′}、{β2e′,β1e′}和{Z′,k′}，对优化变量X＝[D1、D2、β2e、β1e、Z、k]重新进行约束，建立主目标函数 并将重新约束后的优化变量X代入主目标函数进行多岛遗传算法优化计算时，计算得到最终优化结果[D1″、D2″、β2e″、β1e″、Z″、k″]，其中最终优化结果包括叶轮标称直径D1″、叶轮出口直径D2″、叶片出口安放角β2e″、叶片进口角β1e″、叶片数Z″和长、短叶片长度比k″。
步骤1中，所述的优化变量X＝[D1、D2、β2e、β1e、Z、k]根据以下方法确定：
(1)叶轮标称直径D1
式中，Pr-设计功率，单位kw；
Q11-单位流量，根据设计参数和水头范围查转轮型谱参数确定，单位L/s；
Hr-设计水头，单位m；
η-设计效率；
(2)叶轮出口直径D2
式中，K-修正系数，K＝4.4～4.8,较小值适于高比转速，较大值适于低比转速；
Qr-设计流量，单位m3/h；
nr-设计转速，单位r/min；
(3)叶片出口安放角β2e
β2e＝β2-Δβ
式中，Δβ-考虑有限叶片数的修正角，当比转速ns＝200～400时，Δβ＝2°～4°，
当比转速ns＜200时，Δβ＝0°～2°；
β2-叶片出口边液流角，单位°；
其中叶片出口边液流角β2按如下公式计算：
上列式中，vm2-叶片出口轴面速度，单位m/s；
u2-叶片出口圆周速度，单位m/s；
vu2-叶片出口圆周分速度，单位m/s；
Γ2-转轮的出口环量，单位m2/s；
r2-叶片出口边计算点半径，单位m；
ηV-容积效率；
F2-叶片出口边计算点过水断面面积，单位m2；
ψ2-出口边排挤系数，其中，δu2为叶片在出口圆周方向的厚度，单位mm；
(4)叶片进口角β1e
β1e＝β1-α
式中，α-进口冲角，α＝3°～10°，对比转速低的转轮取大值；
β1-叶片进口边液流角，单位°；
其中叶片出口液流角β2按如下公式计算：
上列式中，vm1-叶片进口轴面速度，单位m/s；
u1-叶片进口圆周速度，单位m/s；
vu1-叶片进口圆周分速度，单位m/s；
Γ1-转轮的进口环量，单位m2/s；
r1-叶片进口边计算点半径，单位m；
ηV-容积效率；
F1-叶片进口边计算点过水断面面积，单位m2；
ψ1-进口边排挤系数，其中，δu2为叶片在进口圆
周方向的厚度，单位mm；
(5)叶片数Z
所述的一种液力透平叶轮叶片包括长度不同的长叶片和短叶片，长短叶片间隔分布，通常液力透平叶轮叶片数Z＝13～19；初始可取为Z＝16,其中长、短叶片均为8片；
(6)长、短叶片长度比k
所述的一种液力透平叶轮叶片包括长度不同的长叶片和短叶片，其中，长叶片与短叶片之间的长度比其中ll为长叶片长度，ls为短叶片长度；初始设计可取k＝1.2；
步骤2中，所述三个分目标函数η1、η2、η3的约束条件根据上述步骤1中确定的优化变量X＝[D1、D2、β2e、β1e、Z、k]得到：
(1)分目标函数η1(D1、D2)→max中，约束条件分别为[0.8D1、1.2D1]、[0.8D2、1.2D2]；
(2)分目标函数η2(β2e、β1e)→max中，约束条件分别为[0.8β2e、1.2β2e]、[0.8β1e、1.2β1e]；
(3)分目标函数η3(Z、k)→max中，约束条件分别为{14、16、18}、[1.1、1.25]；
步骤3中，所述的三个分目标η1、η2、η3所运用的单目标遗传算法的优化步骤如下：
(1)首先确定三个分目标函数η1(D1、D2)→max、η2(β2e、β1e)→max、η3(Z、k)→max的单目标遗传算法的优化精度为10-3，为防止优化不收敛，使优化变量分别控制在上述步骤2中所述的三个分目标函数的约束条件内；
(2)借助均匀分布方法试验产生初始样本，并进行前处理操作，包括建立透平流体结构的三维模型和流体结构高质量的网格划分；
(3)建立控制方程，并进行数值模拟，其中控制方程的通用形式为：式中，ρ为流体密度，φ为通用变量，t为计算时间，τ为广义的扩散系数，s为广义源项，u为流体圆周速度；
(4)利用数值模拟的结果计算模型的效率，式中，pe为有效功率，pe＝ρgQrH，ρ为流体密度，Qr为设计流量，H为扬程且其中，进出口压力pin、pout、叶轮及前后盖板的扭矩Myl、Mgb通过数值模拟的结果直接获得，计算完成后建立优化样本数据库；
(5)利用样本数据库建立模型水力性能人工神经网络预测模型，近似预测模型可理解成建立效率的预测函数η＝f(Xit)；
(6)利用Matlab软件的二次开发功能，确定遗传操作的种群规模N,交叉规律Pc，变异概率Pm和遗传终止准则，根据均匀分布试验确定初始种群中的n个个体，n个设计参数组合，将计数器置t＝0，初始种群记为Xit＝(X1t，X2t，…，Xit，…Xnt),将所述的初始种群的n个个体的设计参数输入神经元网络预测系统，预测这n个个体对应的目标参数函数效率η＝f(Xit)；
(7)第m次遗传算法的收敛判据为当遗传算法不收敛时，即Δm≥10-3时，则继续进行遗传算法的循环操作，直到收敛；当遗传算法收敛时，则执行下一步；
(8)对遗传算法优化的结果进行验证，当优化效率η得到提高，则输出优化结果，否则执行第(3)步；
步骤4中，所述的主目标函数的新约束条件是基于上述步骤3中的三个分目标函数η1(D1、D2)→max、η2(β2e、β1e)→max、η3(Z、k)→max进行单目标遗传算法优化计算的结果{D1′,D2′}、{β2e′,β1e′}和{Z′,k′}得到的，新约束条件为：[0.9D1′、1.1D1′]、[0.9D2′、1.1D2′]、[0.9β2e′、1.1β2e′]、[0.9β1e′、1.1β1e′]、[0.9Z′、1.1Z′]、[0.9k′、1.1k′]；
步骤4中，所述的多岛遗传算法的优化步骤如下：
(1)首先确定主目标函数的单目标遗传算法的优化精度为10-3，为防止优化不收敛，使优化变量控制在上述步骤4中所述的主目标函数的的新约束条件内；
(2)借助均匀分布方法试验产生初始样本，对初始样本进行随机分组，形成多个岛，并对每个岛上的种群样本进行前处理操作，包括建立透平流体结构的三维模型和流体结构高质量的网格划分；
(3)建立控制方程，并进行数值模拟，其中控制方程的通用形式为：式中，ρ为流体密度，φ为通用变量，t为计算时间，τ为广义的扩散系数，s为广义源项，u为流体圆周速度；
(4)利用数值模拟的结果计算模型的效率，式中，pe为有效功率，pe＝ρgQrH，ρ为流体密度，Qr为设计流量，H为扬程且其中，进出口压力pin、pout、叶轮及前后盖板的扭矩Myl、Mgb通过数值模拟的结果直接获得，计算完成后建立优化样本数据库；
(5)利用样本数据库建立模型水力性能人工神经网络预测模型，近似预测模型可理解成建立效率的预测函数η＝f(Xit)和扬程的预测函数H＝f(Xit)；
(6)利用Matlab软件的二次开发功能，确定多岛遗传操作的种群规模N,岛的个数N0，交叉规律Pc，变异概率Pm，迁移率P0、迁移间隔m和遗传终止准则，根据均匀分布试验确定在N0个岛上的初始种群中的n个个体，即n个设计参数组合，将计数器置t＝0，岛上的初始种群记为X1 it＝(X1t，X2t，…Xlt),X…it＝(Xl+1t，Xl+2t，…,Xst),并在每一次遗传操作开始时按迁移率Pc进行岛之间的种群迁移，然后按迁移后的岛上种群的n个个体的设计参数输入神经元网络预测系统，预测这n个个体对应的目标参数函数，效率η＝f(Xit)和扬程的预测函数H＝f(Xit)；
(7)每次遗传操作算法完成后在所有岛上分别进行收敛检验，且第m次遗传算法的收敛判据为当遗传算法不收敛时，即Δm≥10-3时，则继续进行遗传算法的循环操作，直到收敛；当遗传算法收敛时，则执行下一步；
(8)对遗传算法优化的结果进行验证，当设计工况与最优工况重合即达到优化的要求，即优化效率η得到提高，且扬程H与设计扬程Hr相比基本不变，则输出最终优化结果，否则执行第(3)步；
本发明专利优点在于：
1)采用主目标和分目标两层的优化方式，分目标函数的优化加速了优化变量向最优解靠近，提高了多约束优化的精度和速度。
2)分目标函数的优化采用遗传优化算法，以面出发代替传统的以点出发，较传统水力优化设计方法提升了优化计算效率。
3)主目标函数的优化采用多岛遗传算法，增加了优化算法的多峰搜索能力，一定程度上消除了局部收敛对优化的影响。
附图说明
图1为一种液力透平叶轮优化设计总流程图。
图2为单目标遗传算法流程图。
图3为多岛遗传算法流程图。
具体实施方式
下面根据附图具体说明本发明：
如图1所示为一种液力透平叶轮优化设计总流程图，其主要包含了四个步骤：
步骤1：设置所述一种液力透平叶轮优化设计方法优化变量X＝[D1、D2、β2e、β1e、Z、k]，包括叶轮标称直径D1、叶轮出口直径D2、叶片出口安放角β2e、叶片进口角β1e、叶片数Z和长、短叶片长度比k；
步骤2：所述一种液力透平叶轮优化设计方法的优化目标为提高液力透平效率η，建立三个分目标函数η1、η2、η3，分别为η1(D1、D2)→max、η2(β2e、β1e)→max、η3(Z、k)→max；
步骤3：运用单目标遗传算法分别对三个分目标函数η1、η2、η3进行优化计算，计算收敛后得到三组最优值分别为{D1′,D2′}、{β2e′,β1e′}和{Z′,k′}，其中分别为分目标优化后的叶轮标称直径D1′、叶轮出口直径D2′、叶片出口安放角β2e′、叶片进口角β1e′、叶片数Z′和长、短叶片长度比k′；
步骤4：基于分目标函数得到的三组最优值{D1′,D2′}、{β2e′,β1e′}和{Z′,k′}，对优化变量X＝[D1、D2、β2e、β1e、Z、k]重新进行约束，建立主目标函数 并将重新约束后的优化变量X代入主目标函数进行多岛遗传算法优化计算时，计算得到最终优化结果[D1″、D2″、β2e″、β1e″、Z″、k″]，其中最终优化结果包括叶轮标称直径D1″、叶轮出口直径D2″、叶片出口安放角β2e″、叶片进口角β1e″、叶片数Z″和长、短叶片长度比k″。
透平叶轮主要参数按如下公式,根据已知的设计参数(包括设计功率Pr、设计水头Hr、设计效率η、设计流量Qr、设计转速nr、比转速ns、角速度ω等)便可设计得到：
(1)叶轮标称直径D1
式中，Pr-设计功率，单位kw；
Q11-单位流量，根据设计参数和水头范围查转轮型谱参数确定，单位L/s；
Hr-设计水头，单位m；
η-设计效率；
(2)叶轮出口直径D2
式中，K-修正系数，K＝4.4～4.8,较小值适于高比转速，较大值适于低比转速；
Qr-设计流量，单位m3/h；
nr-设计转速，单位r/min；
(3)叶片出口安放角β2e
β2e＝β2-Δβ
式中，Δβ-考虑有限叶片数的修正角，当比转速ns＝200～400时，Δβ＝2°～4°，
当比转速ns＜200时，Δβ＝0°～2°；
β2-叶片出口边液流角，单位°；
其中叶片出口边液流角β2按如下公式计算：
上列式中，vm2-叶片出口轴面速度，单位m/s；
u2-叶片出口圆周速度，单位m/s；
vu2-叶片出口圆周分速度，单位m/s；
Γ2-转轮的出口环量，单位m2/s；
r2-叶片出口边计算点半径，单位m；
ηV-容积效率；
F2-叶片出口边计算点过水断面面积，单位m2；
ψ2-出口边排挤系数，其中，δu2为叶片在出口圆周方向的厚度，单位mm；
(4)叶片进口角β1e
β1e＝β1-α
式中，α-进口冲角，α＝3°～10°，对比转速低的转轮取大值；
β1-叶片进口边液流角，单位°；
其中叶片出口液流角β2按如下公式计算：
上列式中，vm1-叶片进口轴面速度，单位m/s；
u1-叶片进口圆周速度，单位m/s；
vu1-叶片进口圆周分速度，单位m/s；
Γ1-转轮的进口环量，单位m2/s；
r1-叶片进口边计算点半径，单位m；
ηV-容积效率；
F1-叶片进口边计算点过水断面面积，单位m2；
ψ1-进口边排挤系数，其中，δu2为叶片在进口圆周方向的厚度，单位mm；
(5)叶片数Z
所述的一种液力透平叶轮叶片包括长度不同的长叶片和短叶片，长短叶片间隔分布，通常液力透平叶轮叶片数Z＝13～19；初始可取为Z＝16,其中长、短叶片均为8片；
(6)长、短叶片长度比k
所述的一种液力透平叶轮叶片包括长度不同的长叶片和短叶片，其中，长叶片与短叶片之间的长度比其中ll为长叶片长度，ls为短叶片长度；初始设计可取k＝1.2；
如图2所示为优化过程中分目标采用的单目标遗传算法流程图，优化的三个分目标函数为η1(D1、D2)→max、η2(β2e、β1e)→max、η3(Z、k)→max，其中单目标遗传算法的初始约束条件根据初始设计参数得到如下：
(1)分目标函数η1(D1、D2)→max中，约束条件分别为[0.8D1、1.2D1]、[0.8D2、1.2D2]；
(2)分目标函数η2(β2e、β1e)→max中，约束条件分别为[0.8β2e、1.2β2e]、[0.8β1e、1.2β1e]；
(3)分目标函数η3(Z、k)→max中，约束条件分别为{14、16、18}、[1.1、1.25]；
单目标遗传算法优化过程如下：
(1)首先确定三个分目标函数η1(D1、D2)→max、η2(β2e、β1e)→max、η3(Z、k)→max的单目标遗传算法的优化精度为10-3，为防止优化不收敛，使优化变量分别控制在初始约束条件内；
(2)借助均匀分布方法试验产生初始样本，并进行前处理操作，包括建立透平流体结构的三维模型和流体结构高质量的网格划分；
(3)建立控制方程，并进行数值模拟，其中控制方程的通用形式为：式中，ρ为流体密度，φ为通用变量，t为计算时间，τ为广义的扩散系数，s为广义源项，u为流体圆周速度；
(4)利用数值模拟的结果计算模型的效率，式中，pe为有效功率，pe＝ρgQrH，ρ为流体密度，Qr为设计流量，H为扬程且其中，进出口压力pin、pout、叶轮及前后盖板的扭矩Myl、Mgb通过数值模拟的结果直接获得，计算完成后建立优化样本数据库；
(5)利用样本数据库建立模型水力性能人工神经网络预测模型，近似预测模型可理解成建立效率的预测函数η＝f(Xit)；
(6)利用Matlab软件的二次开发功能，确定遗传操作的种群规模N,交叉规律Pc，变异概率Pm和遗传终止准则，根据均匀分布试验确定初始种群中的n个个体，n个设计参数组合，将计数器置t＝0，初始种群记为Xit＝(X1t，X2t，…，Xit，…Xnt),将所述的初始种群的n个个体的设计参数输入神经元网络预测系统，预测这n个个体对应的目标参数函数效率η＝f(Xit)；
(7)第m次遗传算法的收敛判据为当遗传算法不收敛时，即Δm≥10-3时，则继续进行遗传算法的循环操作，直到收敛；当遗传算法收敛时，则执行下一步；
(8)对遗传算法优化的结果进行验证，当优化效率η得到提高，则输出优化结果，否则执行第(3)步；
当三个分目标函数的优化工作均完成之后，基于得到的优化结果{D1′,D2′}、{β2e′,β1e′}和{Z′,k′}，建立新的约束条件用于主目标函数的优化：[0.9D1′、1.1D1′]、[0.9D2′、1.1D2′]、[0.9β2e′、1.1β2e′]、[0.9β1e′、1.1β1e′]、[0.9Z′、1.1Z′]、[0.9k′、1.1k′]；
如图3所示为主目标函数优化使用的多岛遗传优化算法流程图，具体步骤如下：
(1)首先确定主目标函数的单目标遗传算法的优化精度为10-3，为防止优化不收敛，使优化变量控制在主目标函数的新约束条件内；
(2)借助均匀分布方法试验产生初始样本，对初始样本进行随机分组，形成多个岛，并对每个岛上的种群样本进行前处理操作，包括建立透平流体结构的三维模型和流体结构高质量的网格划分；
(3)建立控制方程，并进行数值模拟，其中控制方程的通用形式为：式中，ρ为流体密度，φ为通用变量，t为计算时间，τ为广义的扩散系数，s为广义源项，u为流体圆周速度；
(4)利用数值模拟的结果计算模型的效率，式中，pe为有效功率，pe＝ρgQrH，ρ为流体密度，Qr为设计流量，H为扬程且其中，进出口压力pin、pout、叶轮及前后盖板的扭矩Myl、Mgb通过数值模拟的结果直接获得，计算完成后建立优化样本数据库；
(5)利用样本数据库建立模型水力性能人工神经网络预测模型，近似预测模型可理解成建立效率的预测函数η＝f(Xit)和扬程的预测函数H＝f(Xit)；
(6)利用Matlab软件的二次开发功能，确定多岛遗传操作的种群规模N,岛的个数N0，交叉规律Pc，变异概率Pm，迁移率P0、迁移间隔m和遗传终止准则，根据均匀分布试验确定在N0个岛上的初始种群中的n个个体，即n个设计参数组合，将计数器置t＝0，岛上的初始种群记为X1 it＝(X1t，X2t，…Xlt),X…it＝(Xl+1t，Xl+2t，…,Xst),并在每一次遗传操作开始时按迁移率Pc进行岛之间的种群迁移，迁移方向可定位按岛的编号大小由小向大环形迁移(最大到最小)，然后按迁移后的岛上种群的n个个体的设计参数输入神经元网络预测系统，预测这n个个体对应的目标参数函数，效率η＝f(Xit)和扬程的预测函数H＝f(Xit)；
(7)每次遗传操作算法完成后在所有岛上分别进行收敛检验，且第m次遗传算法的收敛判据为当遗传算法不收敛时，即Δm≥10-3时，则继续进行遗传算法的循环操作，直到收敛；当遗传算法收敛时，则执行下一步；
(8)对遗传算法优化的结果进行验证，当设计工况与最优工况重合即达到优化的要求，即优化效率η得到提高，且扬程H与设计扬程Hr相比基本不变，则输出最终优化结果，否则执行第(3)步；
最终的优化结果为[D1″、D2″、β2e″、β1e″、Z″、k″]，其中最终优化结果包括叶轮标称直径D1″、叶轮出口直径D2″、叶片出口安放角β2e″、叶片进口角β1e″、叶片数Z″和长、短叶片长度比k″。
可以理解的是，图中所示的系统结构并不构成对系统的限定，可以包括比图示更多或更少的设备，或者组合某些设备，或者不同的设备部署。
本发明不限于上述实施例，也包含本发明构思范围内其它实施例和变形例。
Claims (6)
1.一种液力透平叶轮优化优化设计方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤1：设置所述一种液力透平叶轮优化优化设计方法的优化变量X＝[D1、D2、β2e、β1e、Z、k]，包括叶轮标称直径D1、叶轮出口直径D2、叶片出口安放角β2e、叶片进口角β1e、叶片数Z和长、短叶片长度比k；
步骤2：所述一种液力透平叶轮优化优化设计方法的优化目标为提高液力透平效率η，建立三个分目标函数η1、η2、η3，分别为η1(D1、D2)→max、η2(β2e、β1e)→max、η3(Z、k)→max；
步骤3：运用单目标遗传算法分别对三个分目标函数η1、η2、η3进行优化计算，计算收敛后得到三组最优值分别为{D1′,D2′}、{β2e′,β1e′}和{Z′,k′}，其中分别为分目标优化后的叶轮标称直径D1′、叶轮出口直径D2′、叶片出口安放角β2e′、叶片进口角β1e′、叶片数Z′和长、短叶片长度比k′；
步骤4：基于分目标函数得到的三组最优值{D1′,D2′}、{β2e′,β1e′}和{Z′,k′}，对优化变量X＝[D1、D2、β2e、β1e、Z、k]重新进行约束，建立主目标函数 并将重新约束后的优化变量X代入主目标函数进行多岛遗传算法优化计算时，计算得到最终优化结果[D1″、D2″、β2e″、β1e″、Z″、k″]，其中最终优化结果包括叶轮标称直径D1″、叶轮出口直径D2″、叶片出口安放角β2e″、叶片进口角β1e″、叶片数Z″和长、短叶片长度比k″。
2.根据权利要求1所述的一种液力透平叶轮优化优化设计方法，其特征在于：步骤1中所述的优化变量X＝[D1、D2、β2e、β1e、Z、k]初设值根据以下方法确定：
(1)叶轮标称直径D1
式中，Pr-设计功率，单位kw；
Q11-单位流量，根据设计参数和水头范围查相关转轮型谱参数确定，单位L/s；
Hr-设计水头，单位m；
η-设计效率；
(2)叶轮出口直径D2
式中，K-修正系数，K＝4.4～4.8,较小数值适于高比转速，较大数值适于低比转速；
Qr-设计流量，单位m3/h；
nr-设计转速，单位r/min；
(3)叶片出口安放角β2e
β2e＝β2-Δβ
式中，Δβ-考虑有限叶片数的修正角，当比转速ns＝200～400时，Δβ＝2°～4°，当比转速ns＜200时，Δβ＝0°～2°；
β2-叶片出口边液流角，单位°；
其中叶片出口边液流角β2按如下公式计算：
上列式中，vm2-叶片出口轴面速度，单位m/s；
u2-叶片出口圆周速度，单位m/s；
vu2-叶片出口圆周分速度，单位m/s；
Γ2-转轮的出口环量，单位m2/s；
r2-叶片出口边计算点半径，单位m；
ηV-容积效率；
F2-叶片出口边计算点过水断面面积，单位m2；
ψ2-出口边排挤系数，其中，δu2为叶片在出口圆周方向的厚度，单位mm；
(4)叶片进口角β1e
β1e＝β1-α
式中，α-进口冲角，α＝3°～10°，对比转速低的转轮取大值；
β1-叶片进口边液流角，单位°；
其中叶片出口液流角β2按如下公式计算：
上列式中，vm1-叶片进口轴面速度，单位m/s；
u1-叶片进口圆周速度，单位m/s；
vu1-叶片进口圆周分速度，单位m/s；
Γ1-转轮的进口环量，单位m2/s；
r1-叶片进口边计算点半径，单位m；
ηV-容积效率；
F1-叶片进口边计算点过水断面面积，单位m2；
ψ1-进口边排挤系数，其中，δu2为叶片在进口圆周方向的厚度，单位mm；
(5)叶片数Z
所述的一种液力透平叶轮优化叶片包括长度不同的长叶片和短叶片，长短叶片间隔分布，通常液力透平叶轮叶片数Z＝13～19；初始可取为Z＝16,其中长、短叶片均为8片；
(6)长、短叶片长度比k
所述的一种液力透平叶轮优化叶片包括长度不同的长叶片和短叶片，其中，长叶片与短叶片之间的长度比其中ll为长叶片长度，ls为短叶片长度；初始设计可取k＝1.2。
3.根据权利要求2所述的一种液力透平叶轮优化优化设计方法，其特征在于：步骤2中三个分目标函数η1、η2、η3的约束条件根据以上所述中确定的优化变量X＝[D1、D2、β2e、β1e、Z、k]初设值得到：
(1)分目标函数η1(D1、D2)→max中，约束条件分别为[0.8D1、1.2D1]、[0.8D2、1.2D2]；
(2)分目标函数η2(β2e、β1e)→max中，约束条件分别为[0.8β2e、1.2β2e]、[0.8β1e、1.2β1e]；
(3)分目标函数η3(Z、k)→max中，约束条件分别为{14、16、18}、[1.1、1.25]。
4.根据权利要求3所述的一种液力透平叶轮优化优化设计方法，其特征在于:步骤3中三个分目标η1、η2、η3所运用的单目标遗传算法的优化步骤如下：
(1)首先确定三个分目标函数η1(D1、D2)→max、η2(β2e、β1e)→max、η3(Z、k)→max的单目标遗传算法的优化精度为10-3，为防止优化不收敛，使优化变量控制在以上所述的三个分目标函数的约束条件内；
(2)借助均匀分布方法试验产生初始样本，并进行前处理操作，包括建立透平流体结构的三维模型和流体结构高质量的网格划分；
(3)建立控制方程，并进行数值模拟，其中控制方程的通用形式为：
式中，ρ为流体密度，φ为通用变量，t为计算时间，τ为广义的扩散系数，s为广义源项，u为流体圆周速度；
(4)利用数值模拟的结果计算模型的效率，式中，pe为有效功率，pe＝ρgQrH，ρ为流体密度，Qr为设计流量，H为扬程且其中，进出口压力pin、pout、叶轮及前后盖板的扭矩Myl、Mgb通过数值模拟的结果直接获得，计算完成后建立优化样本数据库；
(5)利用样本数据库建立模型水力性能人工神经网络预测模型，近似预测模型可理解成建立效率的预测函数η＝f(Xit)；
(6)利用Matlab软件的二次开发功能，确定遗传操作的种群规模N,交叉规律Pc，变异概率Pm和遗传终止准则，根据均匀分布试验确定初始种群中的n个个体，n个设计参数组合，将计数器置t＝0，初始种群记为Xit＝(X1t，X2t，…，Xit，…Xnt),将所述的初始种群的n个个体的设计参数输入神经元网络预测系统，预测这n个个体对应的目标参数函数效率η＝f(Xit)；
(7)第m次遗传算法的收敛判据为当遗传算法不收敛时，即Δm≥10-3时，则继续进行遗传算法的循环操作，直到收敛；当遗传算法收敛时，则执行下一步；
(8)对遗传算法优化的结果进行验证，当优化效率η得到提高，则输出优化结果，否则执行第(3)步。
5.根据权利要求4所述的一种液力透平叶轮优化优化设计方法，其特征在于:步骤4中基于以上所述的单目标遗传算法输出的结果{D1′,D2′}、{β2e′,β1e′}和{Z′,k′}重新约束的新约束条件为：
[0.9D1′、1.1D1′]、[0.9D2′、1.1D2′]、[0.9β2e′、1.1β2e′]、[0.9β1e′、1.1β1e′]、[0.9Z′、1.1Z′]、[0.9k′、1.1k′]。
6.根据权利要求5所述的一种液力透平叶轮优化优化设计方法，其特征在于:步骤4中所述的多岛遗传算法的优化步骤如下：
(1)首先确定主目标函数的单目标遗传算法的优化精度为10-3，为防止优化不收敛，使优化变量控制在以上所述的新约束条件内；
(2)借助均匀分布方法试验产生初始样本，对初始样本进行随机分组，形成多个岛，并对每个岛上的种群样本进行前处理操作，包括建立透平流体结构的三维模型和流体结构高质量的网格划分；
(3)建立控制方程，并进行数值模拟，其中控制方程的通用形式为：
式中，ρ为流体密度，φ为通用变量，t为计算时间，τ为广义的扩散系数，s为广义源项，u为流体圆周速度；
(4)利用数值模拟的结果计算模型的效率，式中，pe为有效功率，pe＝ρgQrH，ρ为流体密度，Qr为设计流量，H为扬程且其中，进出口压力pin、pout、叶轮及前后盖板的扭矩Myl、Mgb通过数值模拟的结果直接获得，计算完成后建立优化样本数据库；
(5)利用样本数据库建立模型水力性能人工神经网络预测模型，近似预测模型可理解成建立效率的预测函数η＝f(Xit)和扬程的预测函数H＝f(Xit)；
(6)利用Matlab软件的二次开发功能，确定多岛遗传操作的种群规模N,岛的个数N0，交叉规律Pc，变异概率Pm，迁移率P0、迁移间隔m和遗传终止准则，根据均匀分布试验确定在N0个岛上的初始种群中的n个个体，即n个设计参数组合，将计数器置t＝0，岛上的初始种群记为X1 it＝(X1t，X2t，…Xlt),X… it＝(Xl+1t，Xl+2t，…,Xst),并在每一次遗传操作后按迁移率Pc进行岛之间的种群迁移，然后按迁移后的岛上种群的n个个体的设计参数输入神经元网络预测系统，预测这n个个体对应的目标参数函数，效率η＝f(Xit)和扬程的预测函数H＝f(Xit)；
(7)每次遗传操作算法完成后在所有岛上分别进行收敛检验，且第m次遗传算法的收敛判据为当遗传算法不收敛时，即Δm≥10-3时，则继续进行遗传算法的循环操作，直到收敛；当遗传算法收敛时，则执行下一步；
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