离心泵优化设计的遗传算法

探讨了离心泵的遗传算法优化设计方法.首次采用遗传算法,对低比速离心泵参数的优化设计方法进行了研究,列举设计实例.经过多次选择、交叉和变异等遗传操作和大量计算.得出了参数优化设计结果,泵效率有所提高,消除了扬程曲线的驼峰现象。本设计方法与传统设计方法相比,具有思想简单、易于实现、应用效果显著等优点,因此更合理、更严谨。

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文章编号： 0 8 3 8 ( o 9【l 0 0— 0 10— 7 2 2 o )】一 0 1 5

离心泵优化设计的遗传算法 何希杰，劳学苏 L家庄杂质泵研究所 .北石家庄 河 003) 5 0 5

摘要：探讨了离心泵的遗传算法优化设计方法 .次采用遗传算法，低比速离心泵参数的优化设计方法进行了研究，举设首对列计实例 .过多次选择、叉和变异等遗传操作和大量汁算 .出了参数优化设计结果，效率有所提高，除了扬程曲线的经交得泵消 驼峰现象。本设计方法与传统设计方法相比，有思想简单、具易于实现、用效果显著等优点，应因此更合理、更严谨

关键词：离心泵；何参数；几优化设计；传算法遗 中图分类号： TH3 1 1文献标识码： A

离泵水力设计就是根据给定的泵性能参数， L、 2采用不同的设计方法确定泵的几何参数，以此确定泵的并 过流部件的结构形状和尺寸。

离心泵的设计一般采用传统设计方法。随着计算机技术的发展和普及，究人员提出了一些离心泵的优研化设计方法。这些方法都属于传统或者常规优化设计方法。遗传算法优化没计方法属于智能优化算法的 一

种。中采用遗传算法对低比速离心泵过流部件几何参数进行优化设计，而提出了低比速离心泵遗传算文进

法优化设计方法。

1遗传算法优化设计方法 遗传算法是 2世纪 6 o o年代美国 Holn l d教授及其学生提出来的 . a是一种基于生物遗传和进化机制的 适合于复杂系统优化计算的自适应概率优化技术：。由于其思想简单、于实现、用效果显著等优点而。]易应被许多应用领域所接受 .并在各方面得到了广泛的应用]。 遗传算法对优化问题的求解是从一个群体 (种群)开始的 (称为初始种群)一个群体由多个个体组成。。一个个体即为一个染色体。群体中的染色体的数目为群体的大小或群体的规模

。始群体的产生，就是初始初也群体中各个初始染色体的产生是随意的。 染色体对环境的适应能力称为适应度 .价一个染色体的优劣，评主要是依据染色体的适应度值。根据进化论“适者生存”的原则，选择高适应度值的染色体进行复制 (也称选择 )选出优良的染色体。 . 交叉(杂交 )是按给定的概率来改变群体中的特性，并使好的特性保留到一 F一代。变异是对群体的染色体 进行人工突变 .达到产生新品种的目的。过复制、叉、异等操作后 .到新一代群体。新的群体 ( 以经交变得对后

代)不断重复这一过程 .经过给定次数的迭代之后，末代群体中最好的染色体作为问题的解。将 遗传算法的优化步骤如下： 1确定群体规模 P (数) )整及交叉概率 P .变异概率 P等； 2随机产生，个染色体 . ) J s组成初始群体； 3计算染色体适应度，判断是否满足优化收敛准则， )并如满足 .出最佳染色体及其代表的最优解 .输然后

结束计算 .否则转到下一步； 1染包体复制操作： ) 5染包体交又操作； ) 6染色体变异操作； ) 收稿日期： 0 90— 5 2 0—32作者简介：何希杰 ( 9 6 )男，宁沈阳人，授级高级工程师 .士生导师 . 13一 .辽 教博从事流体机械研究