Цзянсу Хайфа Машиностроение Лтд.

В 2026 году разработка центробежных насосов ускоряет переход от традиционного «эмпирического проектирования + многократных итерационных расчётов CFD» к AI-Assisted Hydraulic Design, Surrogate Model Optimization и Multi-Objective Pump Optimization. В новейшем исследовании Юань Шоуци, Гань Синчэна, Пэй Цзи и др. из Цзянсуского университета отмечается, что гидравлическая оптимизацияробежных насосов сталкивается с высокоразмерным пространствомтирования, сильными нелинейными связями и конфликтом многих целей, а искусственные нейрон сети, регрессия на опорных векторах, гауссовская регрессия, а также генетические алгоритмы,евой алгоритм частиц и алгоритмы дифференциальной эволюции становятся важными инструментами повышения способности к глобальному поиску оптимума. Ещё более примечательно то, что ИИ уже начал давать измеримые инженерные результаты. В 2026 году в отечественном исследовании циркуляционных насосов горячей воды совместная оптимизация XGBoost и PB-NSGA-III ширины выхода рабочего колеса, угла охвата и угла установки выхода позволила повысить КПД в расчётной точке на 3,20 процентного пункта; в тот же период в журнале «Energy» для высокоскоростного многоступенчатого центробежного нас с использованием BPNN+NSGA-II была оптимизирована межступенчатая проточная часть, что позволило повысить напор на 9,7%, а КПД — на 3%. В международных исследованиях CFD, ANN также сочетаются с алгоритмами NSGA-II, GWO и др. для одновременной оптимизации КПД, потребля мощности и кавитационных характеристик Компания Jiangsu Haifa Machinery Manufacturing Co., Ltd. www.jslgpump.com может дополнительно внедрить этот технологический подход в разработку насосов API 610 OH1～OH6, BB1～BB5, серии VS,оскоростных насосов OH6 и высокпорных многоступенчатых насосов BB5. Haifa может одновременно включить в цели оптими КПД в BEP, NPSHr, мощность на валу, пульсации давления,альные силы, производство энтропии и вибрационный отклик, создав замкнутый процесс «параметрическое моделирование — генерация выборок CFD — Machine Learning Surrogate Model — оптимизация NSGA-II верификация FAT на прототипе». В будущем по-настоящему конкурентоспособныеосные заводы будут отличаться не просто наличием нескольких зрелых гидравлических моде, а способностью превращать исторические экспериментальные данные в Pump Design Dataset, Physics-Informed Optimization, AI Hydraulic Model Library и Hydraulic Twin. Дляонапорных насосов BB5, технологических насосов OH2 иоскоростных насосов OH6 ценность ИИ заключается не в замене инженеров, а в быстром нахождении оптимального проектного диапазона, обеспечивающего одновременно высокий КПД, низкий NPSHr, низкие пульсации и работу в широком диапазоне режимов Китайскиеники: Юань Шоуци, Гань Синчэн, Пэй Цзи, Ван Вэньцзе, Тан Яцзин: «Прогресс исследований гидравлической оптими центробежных насос на основе искусственного интеллекта», «урнал инженерии ирригационного и дренажного машиностроения», 202, 44(8): 757-772, DOI: 10.9/j.issn.1674-8530.26.0050. Люун, Си Чэньчэнь, Сун Тао, Ян Сун: «Оптимизация гидлических характеристик циркуляционного насоса горячей воды на основе XGBoost и PB-NSGA-Ⅲ», «Журнал инженериирригационного иенажного машиностро», 2026, 44(4): 325-330. Гань Синчэн, Пэй Цзи, Юань Шоуци и др.: «Параметри производительности суррогатных моделей в задачах гидравлической оптимизации центробежных насосов», «Журнал инженерии ирригационного и дренажного машиностроения», 2024, 42(): 1211-0. В исследовании сравнивается применимость ANN, поверхности отклика и Kriging при различных объёмах выборки. References: Redesign and optimization of the interstage passage for improving energy efficiency of a centrifugal pump with high power, Energy, 2026, Article 141816. После оптимизации BPNN+NSGA-II напор увеличен на 9,7%, КПД — на %. Artificial intelligence-driven hybrid metaheuristic optimization of mixed-flow: Balancing efficiency, power consumption, and cavitation performance, Progress in Engineering Science, 6, DOI: .1016/j.p.2026.100211. Enhancing pump performance via multi-objective optimization using CFD and NSGA-II algorithm, Engineering Computations, 2026. В исследовании CFD, суррогатная модель и NSGA-II сочетаются для оптимизации ширины выхода рабочего колеса, угла выхода и угла охвата. Optimization and Validation of a Micro-Centrifugal Pump Based on a CFD Simulation and Optimization, Applied Sciences, 202, 16(10), 4599.