摘要：介绍了离心泵汽蚀性能预测的研究现状，分析了离心泵汽蚀性能预测的主要研究方法．根据设计流量下离心泵汽蚀余量的影响因素，确定人工神经网络的拓扑结构．应用MATLAB的神经网络工具箱，建立单级单吸离心泵汽蚀性能预测的BP神经网络（Back Propagation Neural Network）和RBF神经网络（Radial Basis Function Neural Network）两种人工神经网络模型．用工程实践中得到的57台离心泵几何参数和试验数据作为样本来训练建立好的网络，并用6台离心泵的数据来测试网络．预测值与试验值的相关性分析表明，BP和RBF网络的预测结果均较好，其中BP网络预测模型的平均相对偏差为5．69％，RBF网络预测模型的平均相对偏差为6．32％，可满足工程应用的要求．

关键词：离心泵 汽蚀性能 预测 神经网络 网络模型 

单位：江苏大学流体机械工程技术研究中心 江苏镇江212013 中船重工第704研究所 上海200031