针对双叶片泵存在水力性能比相同比转速的多叶片离心泵低的缺陷,该文以一台型号为80QW50-15-4的双叶片污水泵作为研究对象,将其设计流量点的扬程和效率定为优化目标,运用ANSYS CFX(computational fluid dynamics x)进行数值模拟获得性能数据,采用径向基(radial basis function,RBF)神经网络建立结构参数与扬程、效率性能间的预测模型,并将其用作粒子群算法的适应值评价模型,在样本空间内进行最优值求解,获得扬程和效率的Pareto解。选取扬程最优个体和效率最优个体进行数值模拟,研究其在输运不同介质时的性能与内流场差异,并与初始模型的数值模拟数据相比较。经试验验证,清水介质中设计流量点扬程最优个体的扬程较初始个体增加0.96 m,增幅达到5.5%;效率最优个体的效率较初始个体提升了10.11个百分点。该优化方法改善了叶轮水力特性,使双叶片泵性能得到提高...

由于助飞鱼雷结构布局紧凑、分离过程迅速且气动干扰严重，导致雷箭分离过程容易发生相互碰撞，因此其成为助飞鱼雷研制中必须解决的一项关键技术。目前常采用试验和数值仿真方法解决这一问题，但是雷箭分离过程的设计需要对多参数多工况进行计算，迭代寻优，上述2种方法并不满足大量、快速的计算要求。针对此，文中提出了基于径向基神经网络气动代理模型与虚拟样机联合仿真的方法。该方法通过提取影响气动力的关键因素，利用试验或数值计算得到气动力样本库，基于径向基神经网络算法建立了气动代理模型，具有良好的逼近和预测精度。联合雷箭分离多体动力学虚拟样机模型，可对雷箭分离过程进行快速仿真及对各参数的影响规律进行分析。