【摘 要】
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针对当前多数研究中仅改善反应堆冷却剂泵(核主泵)性能特性而缺乏考虑载荷特性的不足,在一种新的叶轮轴面流道设计方法基础上,联合应用径向基神经网络和多目标遗传算法,构建
【机 构】
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大连理工大学海洋能源利用与节能教育部重点实验室,辽宁大连,116000;辽宁重大装备制造协同创新中心,辽宁大连,116000
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针对当前多数研究中仅改善反应堆冷却剂泵(核主泵)性能特性而缺乏考虑载荷特性的不足,在一种新的叶轮轴面流道设计方法基础上,联合应用径向基神经网络和多目标遗传算法,构建了以高性能、低轴向载荷为目标的优化策略.为了验证优化策略的可行性,以前期设计的核主泵缩尺模型为对象进行了改型设计.结果 表明:新的优化策略仅需要3个变量控制、15组采样数据,便可成功实现对核主泵的优化改型;优化结果在设计工况点效率较目标叶轮提高了0.9％,扬程提高了0.6 m,轴向载荷降低了约200 N;代理模型预测结果定量证明优化设计中扬程的增加容易引发轴向载荷的提升.
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