机械工程学报

作者：童哲铭, 马鑫航

单位：1. 浙江大学流体动力基础件与机电系统全国重点实验室 杭州 310063;2. 浙江大学机械工程学院 杭州 310063

关键词：离心泵,支持向量回归,数值模拟,多工况,性能预测；

基金：国家自然科学基金资助项目(52075481，52375274)。

准确快速地获取多级离心泵的外特性曲线，对设计过程中泵性能指标的判断具有重要的意义。现有基于计算流体力学(Computational fluid dynamics, CFD)数值模拟方法依赖设计人员经验、计算耗时以及偏工况点精度差，提出一种基于孪生支持向量回归(Twin support vector regression, TSVR)的离心泵外特性曲线预测方法。针对多级离心泵流道复杂的特点，筛选出10个结构参数和流量作为模型输入。通过TSVR方法建立输入变量与外特性值之间的复杂非线性关系，对多级离心泵的外特性曲线进行预测。与试验结果相比，所提方法可以较好地预测性能指标，对扬程、效率和轴功预测的平均相对误差分别为1.71%、3.56%、3.36%。此外，与BP神经网络相比，TSVR对扬程和效率预测的方均根误差显著降低。同时，在整个工况范围内，TSVR模型对比传统采用RNG湍流模型的CFD方法有更高的精度以及计算效率。对比表明，所提方法可提高多级离心泵性能曲线预测的速度和精度，为实现多级泵的快速预测及高效性能设计提供重要的支撑。

来源：2024年第14期

《机械工程学报》期刊编辑部

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