立式管道泵是一种具有肘形进口结构的单级单吸离心泵,其结构简单、占地面积小、易于安装和维修,广泛用于安装空间受限的场所,如高楼供水、船舶运输等。但在实际运行过程中,管道泵的肘形进口结构引发了多种复杂的流动现象,增加了水力损失,使泵的效率要远低于普通的单级单吸离心泵。另外,管道泵在实际工作中需要具有较宽的运行区域,提高其不同工况下的效率,尤其是非设计工况下的效率,对于节能减排具有重要的意义。目前的优化设计方法,如试验法、试验设计法等,或成本高、优化周期长,或优化精度较低、难以取得全局最优解,因此,研究一种针对离心泵的低成本、高精度的多工况优化方法,拓宽管道泵的高效运行区,具有重要的学术意义和工程价值。同时,对比分析优化模型和原始模型的内部流动,总结优秀的管道泵设计参数,为立式管道泵的正向设计工作提供借鉴,具有很好的工程价值。作者在国家自然科学基金(51879121,51409123)的资助下,基于参数控制改进和种群拓扑结构改进两方面,提出了一种改进的多目标粒子群算法,并基于MATLAB和WorkBench平台搭建了管道泵的自动优化程序,完成了对管道泵的进口弯管和叶轮的多目标优化设计工作。本文主要研究内容和创新点有:1.总结了目前国内外主流的离心泵水力优化设计方法和多目标优化理论,对比分析了不同方法的优势与劣势。针对不同的优化问题,根据其需求的精度选择合适的优化设计方法能够有效地提升优化设计效率,减少优化设计成本。2.介绍了多目标粒子群算法的基本原理和数学模型,总结归纳了粒子群算法的改进策略。基于参数控制改进和种群拓扑结构改进两方面,创新地提出了一种基于粒子分类策略的改进多目标粒子群算法。其特点在于根据目标优化问题选择合适的种群数,在优化过程中可根据粒子的位置特性对粒子进行分组,并选择不同的速度更新策略和位置更新策略。采用两组经典的多目标优化问题对改进的多目标粒子群算法进行了测试,并与目前泵多目标优化设计常用的NSGA-II算法进行了对比。结果显示,改进的多目标粒子群算法具有更好的收敛速度和收敛精度,同时面对不同的多目标优化问题,也具有更好的求解稳定性。3.基于URANS的方法,对管道泵肘形进口弯管进行了流动分析,并采用外特性试验的方式验证了模拟结果的可靠性。结果表明,在设计流量和大流量工况下,进口弯管的第一弯道末端发生了流动分离,分离区域沿着管道的下侧壁面向出口处延伸,并且内部发生了复杂的二次流现象,严重影响了进口管流动的均匀性,对泵的性能造成了很大影响;在小流量工况下,在进口弯管出口的外侧发生严重的回流现象,并在弯管上侧壁面形成了很大的回流漩涡,堵塞流道,加剧了进水弯管内部的水力损失,同时,回流现象也导致了出口截面外侧的流速明显提升,易引发空化,影响泵的稳定运行。4.首次提出一种基于改进多目标粒子群算法和人工神经网络模型的管道泵进口弯管多目标优化设计方法。优化过程以进口弯管的11个设计变量为优化变量,管道泵在小流量、设计流量和大流量工况下的效率作为优化目标。具体地,基于MATLAB Code和WorkBench平台建立了管道泵进水弯管的自动化建模、网格划分、数值模拟的程序;采用拉丁超立方抽样方法在决策空间内选取了150组样本数据,通过上述程序计算得到样本的外特性参数;随后,使用双层前馈性人工神经网络拟合样本数据的设计参数和目标函数值,最后,采用本文改进的多目标粒子群算法对得到的人工神经网络模型进行全局寻优。研究发现,在大流量工况下,进口管的形状对立式管道泵的性能影响不大,而在设计流量和小流量条件下影响较大。在多目标优化的最优设计方案中,设计流量下的效率随小流量下效率的提高而逐渐下降。其中,小流量、设计流量和大流量工况下效率的最大增幅分别为4.96%、2.45%和0.79%,管道泵内部的流动状态得到了有效改善。5.首次提出一种基于改进多目标粒子群算法的管道泵进口弯管和叶轮的多目标双部件组合优化方法。基于MATLAB Code和WorkBench平台建立了管道泵双部件的自动化直接优化程序,优化过程以两个部件的40个设计变量(其中进口弯管11个,叶轮29个)作为优化变量,管道泵在小流量和设计流量工况下的效率作为优化目标。优化后,小流量和设计流量工况下的效率最大增幅分别为8.61%和7.95%。研究发现,小流量工况下性能较好设计的进口弯管的横向长度更长;设计流量下性能较好的设计一般具有横向长度较短的进口弯管和出口安放角较小的叶轮;多叶片的设计方案(叶片数大于6)的综合性能较好;横向长度更长且弯道曲率较小的进口弯管能够有效改善小流量工况下管道泵的回流漩涡现象,降低进口弯管内部的流动损失,提高叶轮入流的均匀度。