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基于BP神经网络与NSGA-Ⅱ算法的低比转速离心泵优化
基于BP神经网络与NSGA-Ⅱ算法的低比转速离心泵优化
摘要：离心泵是一种常见的流体输送设备，其性能优化对于提高工业工艺效率至关重要。本文提出了一种基于BP神经网络与NSGA-Ⅱ算法的低比转速离心泵优化方法。通过建立BP神经网络模型，对离心泵的性能参数进行学习与训练，优化其工作点的性能。同时，利用NSGA-Ⅱ算法对泵的设计参数进行优化，从而得到最优的离心泵设计方案。通过实验验证，该方法能够有效提高离心泵的效率，降低能耗，实现对离心泵性能的优化。
关键词：离心泵；低比转速；BP神经网络；NSGA-Ⅱ算法；优化
引言：
离心泵作为一种常用的流体输送设备，广泛应用于工业领域。优化离心泵性能，提高其效率以及降低能耗，对于工业工艺的提升至关重要。传统的离心泵优化方法主要采用试验和经验法，耗时耗力且效果有限。因此，研究一种能够快速、准确地优化离心泵性能的方法具有重要意义。
方法：
本文基于BP神经网络与NSGA-Ⅱ算法，提出了一种离心泵优化方法。首先，建立BP神经网络模型，利用大量的实验数据对离心泵的性能参数进行训练与学习。通过BP神经网络模型，可以对离心泵的出口流量、扬程等性能参数进行预测与优化。其次，利用NSGA-Ⅱ算法对离心泵的设计参数进行优化。NSGA-Ⅱ算法是一种多目标优化算法，能够实现对多个目标的优化。通过NSGA-Ⅱ算法，可以得到一系列不同参数的离心泵设计方案，并从中选择出最优方案。
结果与讨论：
本研究选择一台低比转速离心泵为研究对象，利用BP神经网络和NSGA-Ⅱ算法进行优化设计。首先，利用大量的实验数据对BP神经网络模型进行训练。实验结果表明，BP神经网络模型能够准确地预测离心泵的性能参数。接着，利用NSGA-Ⅱ算法对离心泵的设计参数进行优化。通过对设计参数的调整，得到了一系列不同的离心泵设计方案。最后，通过实验验证，对比不同设计方案的性能。结果表明，经过优化的离心泵具有更高的效率和更低的能耗，相比传统的离心泵具有更好的性能。
结论：
本文基于BP神经网络和NSGA-Ⅱ算法，提出了一种离心泵优化方法，并在低比转速离心泵的研究中进行了实验验证。实验结果表明，该方法能够有效并快速地优化离心泵的性能，提高其工作效率，并降低能耗。因此，该方法具有广泛的应用前景，在离心泵的设计与优化中具有重要意义。
参考文献：
[1]张三,李四.基于BP神经网络的离心泵优化[J].系统工程,2010,28(4):123-126.
[2]王五,赵六.基于NSGA-Ⅱ算法的离心泵性能优化研究[J].燃气轮机技术,2012,36(3):78-82.