【摘 要】
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离心泵在石油、化工、舰船、航空航天等领域有着重要的应用,但因其内部复杂流动的约束,导致其水力优化难以进行。由于离心泵叶片形状、水力性能和内部流动结构之间的复杂关系,在获取优化目标值时耗时较长,通常利用代理模型来预估样本的目标函数值。RBF神经网络可以根据训练样本数据构建任意问题的输入数据和输出数据的非线性映射关系,被大量应用于离心泵优化。在离心泵多目标优化过程中,传统的NSGA-Ⅱ算法存在迭代时间
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离心泵在石油、化工、舰船、航空航天等领域有着重要的应用,但因其内部复杂流动的约束,导致其水力优化难以进行。由于离心泵叶片形状、水力性能和内部流动结构之间的复杂关系,在获取优化目标值时耗时较长,通常利用代理模型来预估样本的目标函数值。RBF神经网络可以根据训练样本数据构建任意问题的输入数据和输出数据的非线性映射关系,被大量应用于离心泵优化。在离心泵多目标优化过程中,传统的NSGA-Ⅱ算法存在迭代时间长,计算量大的缺点,以及传统的RBF神经网络代理模型在迭代过程中存在随着预测的样本逐渐远离初始样本集,预
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