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文章概述：離心泵性能預測的研究現狀及展望 離心泵內的實際流動規律很復雜，還遠沒有被人們所認識，以至于迄今泵的設計仍停留在半理論、半經驗的階段。開發泵產品一般都要經過設計、試制、試驗、改進的過程。這樣一個繁瑣過程，消耗了大量的時間，人力和財力。如果能夠依據設計的泵葉輪、蝸殼等過流部件的幾何參數準確地預測出泵的性能曲線，就能夠大幅地減少泵的模型制作、試制、試驗的費用并縮短設計和制造周期。目前泵性能預測的結果還不能完全滿足工程應用的需要，因此對泵性能預測的深入研究具有重要的理論意義和社會經濟效益。

流場分析法

水力損失法 水力損失法是目前預測離心泵性能常用的方法。它是通過對各種水力損失的物理本質及其影響因素的分析，尋求各種損失與泵結構參數的關系，并對流動作一定的假設、簡化，建立水力損失模型。對不同的損失用不同的計算公式，后根據泵基本方程求得性能曲線。因此水力損失的計算就成了水力損失法的關鍵所在。泵的水力損失主要是指葉輪和壓水室內的水力損失，同時泵還有容積損失和機械損失

流場分析法 流場分析法的實質就是建立離心泵內部流場特征和泵外特性之間的關系，是泵研究領域中一個重要的課題。主要包括兩方面的問題：一是獲得泵內部流場的特征；二是建立泵外特性與內部流場之間的關系。目前，外對前者所做的研究比較多，且取得了較豐富的研究成果，而對后者的研究則很少，處于起步階段

神經網絡法 人工神經網絡亦稱為神經網絡是由大量處理單元廣泛互連而成的網絡，是對人腦的抽象、簡化和模擬，反映人腦的基本特性。人工神經網絡的計算能力有三個顯著的特點：一是它的非線性特性；二是大量的并行分布結構；三是他的學習和歸納能力。歸納指神經網絡在學習(訓練)過程中能為新的輸入產生合理的輸出。

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