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龙图腾网获悉江苏大学申请的专利一种基于特征选择的离心泵空化性能优化方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120278075B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510447182.5，技术领域涉及：G06F30/28；该发明授权一种基于特征选择的离心泵空化性能优化方法及系统是由王文杰;王岿霖;裴吉;袁寿其;甘星城;陈佳;李彦军设计研发完成，并于2025-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于特征选择的离心泵空化性能优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于特征选择的离心泵空化性能优化方法及系统，方法包括：以离心泵的空化熵产、扬程为优化目标，效率为约束条件，对离心泵进行建模模拟，确定初始优化变量和优化空间范围；基于优化空间范围，采用试验设计方法抽取多组均匀分布的变量组合方案；对变量组合方案进行建模模拟，获取空化熵产和扬程值，构建初始样本库；利用初始样本库训练第一近似模型，筛选出对优化目标影响显著的最终优化变量，获取最终样本库；利用最终样本库训练第二近似模型，利用优化算法寻优并验证，输出最优参数组合。本发明能更好地选择对于优化目标影响较为显著的参数作为优化变量，同时引入优化目标空化熵产，进而提升空化和扬程综合优化效果。

本发明授权一种基于特征选择的离心泵空化性能优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于特征选择的离心泵空化性能优化方法，其特征在于，包括： 以离心泵的空化熵产、扬程为优化目标，效率为约束条件，对离心泵进行建模模拟，确定初始优化变量和优化空间范围； 基于优化空间范围，采用试验设计方法抽取多组均匀分布的变量组合方案； 对变量组合方案进行建模模拟，获取空化熵产和扬程值，构建初始样本库； 利用初始样本库训练第一近似模型，筛选出对优化目标影响显著的最终优化变量，获取最终样本库； 利用最终样本库训练第二近似模型，利用优化算法寻优并验证，输出最优参数组合； 空化熵产、扬程、效率的计算方法如下： 其中，为泵内空化熵产率,为气液两相相变过程中的传质速率，μ为液体动力粘度，为气体密度，为泵内空化熵产，T为开尔文温度，H为扬程，Pin、Pout分别为离心泵进出口总压，g为重力加速度，η为效率，ρl为液体密度，Qv为液体体积流量，T为叶轮扭矩，ω为离心泵叶轮旋转角速度； 所述初始优化变量包括： 叶轮出口宽度，叶片进口安放角，叶片出口安放角，叶片厚度分布曲线控制点坐标，叶轮轴面投影图叶轮前盖板形状控制点坐标，叶轮轴面投影图叶片进口边控制点坐标； 对变量组合方案进行建模模拟，获取空化熵产和扬程值，构建初始样本库包括： 对变量组合方案中的每个变量组合方案进行计算域三维建模、网格生成、空化数值模拟；其中，计算域是以叶轮三维模型所在的水体区域作为叶轮的计算域； 通过CFD-Post从空化数值模拟得到的结果中获取不同方案的空化熵产及扬程值，构建初始样本库。

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