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本发明提供一种基于神经网络模型与NSGA‑II遗传算法的射流泵多目标优化方法,主要步骤包括:确定射流泵设计参数、优化目标、约束条件,基于抽样方法获取样本点设计参数;通过CFD软件仿真获取样本点设计参数对应的优化目标值;利用样本点数据,构建射流泵设计参数与优化目标的神经网络模型,验证其预测精度;基于神经网络模型,采用NSGA‑II遗传算法,获取最终优化结果。本发明将CFD方法与神经网络模型、遗传算法相结合,不仅解决了多参数、多学科带来的复杂优化设计难以解决的问题,降低计算难度,解决以往基于CFD模
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112949165 A
(43)申请公布日 2021.06.11
(21)申请号 202110115104.7 G06F 119/14 (2020.01)
(22)申请日
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