摘要：对离心通风机叶型进行优化能显著提高通风机的效率,这对于发展国民经济和节能减排有重要意义,基于Kriging模型和GA-PSO算法对离心通风机叶型进行气动优化,优化目标为气动效率。具体步骤为：首先,采用贝塞尔基函数来进行叶型的参数化表达;其次,建立起离心通风机叶型参数与目标响应的Kriging模型;最后,采用遗传算法（Genetic Algorithm,GA）和粒子群算法（Particle Swarm Optimization,PSO）相结合的GA-PSO联立算法对离心通风机叶型进行以气动性能提高为目标的优化,并得出最优的叶型。优化后风机全压从3 538 Pa提高到3 572 Pa,效率从76.3%提高到80.8%,优化后的离心通风机在全压不低于原始风机全压的情况下,效率明显提高,实现了离心通风机的优化设计。

关键词：kriging模型 离心通风机 叶型 

单位：郑州轻工业学院机电工程学院、河南省机械装备智能制造重点实验室; 河南郑州450002; 北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院; 北京100191; 苏州中材建设有限公司; 江苏苏州215000