【摘 要】
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为提高爬壁机器人负压吸附装置的负压值，采用遗传算法结合代理模型、数值模拟等方法对叶轮进行了优化设计。选取叶片数量、叶轮入口直径以及叶片出口角度3个参数作为设计变量；使用试验设计方法生成17组方案，并针对三维模型进行了数值模拟，得到对应的负压值，由此建立了叶轮参数和负压值之间的克里金（Kriging）代理模型；最终采用遗传算法对代理模型进行寻优，得到了最优设计变量组合。研究结果表明：初始模型通过数值
【基金项目】
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国家自然科学基金（52165013、51565021）；
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为提高爬壁机器人负压吸附装置的负压值，采用遗传算法结合代理模型、数值模拟等方法对叶轮进行了优化设计。选取叶片数量、叶轮入口直径以及叶片出口角度3个参数作为设计变量；使用试验设计方法生成17组方案，并针对三维模型进行了数值模拟，得到对应的负压值，由此建立了叶轮参数和负压值之间的克里金（Kriging）代理模型；最终采用遗传算法对代理模型进行寻优，得到了最优设计变量组合。研究结果表明：初始模型通过数值模拟得出的数值和实验所得出的数值基本保持一致，两者在相同转速下负压值绝对误差小于7.84%；克里金模型拟合预测效果良好，优化后的吸附装置负压值提高了15.8%。
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