基于RBF-ANN GA的水下空化水射流喷嘴结构优化

为使空化水射流的性能满足船舶水下清洁的需求，对喷嘴结构进行优化，提出一种基于径向基函数（RBF）、人工神经网络（ANN）和遗传算法（GA）的水下空化水射流喷嘴结构优化方法。通过数值模拟计算设计参数（如入口段长度、收缩段长度、圆柱段长度、扩散段长度、入口半径、圆柱段半径、收缩角和扩散角等）与空化性能参数轴线最大蒸汽体积分数的关系，通过RBF-ANN对该关系进行预测，解决采用GA进行结构优化时个体适应度难以计算的问题。将该方法与传统的方法进行对比，结果表明，该方法能快速且稳定地计算个体的适应度，相比传统方法能更有效地提升喷嘴的空化性能。