Цзянсу Хайфа Машиностроение Лтд.

В 2026 году проектирование центробежных насосов с антикавитационными свойствами переходит от традиционного подхода, основанного на масштабных расчётах NPSH3% и многократных итерациях CFD, к интеллектуальноймизации на базе Machine Learning, Feature Selection и Entropy Production Cavitation (EPC). В новейшем исследовании, опубликованном в журнале «Energy», предложено объединить отбор признаков с суррогатной моделью Random Forest, используя энтропийное кавитационное газообразование EPC для характеристики энергетических потерь, вызванных кавитацией, чтобы снизить затраты, связанные с многократнымичётами критического кавитационного запаса NPSH3%. В исследовании сравниваются четыре типа суррогатных моделей: Decision Tree, BPNN, XGBoost и Random Forest, причём случайный лес показал наилучшее качество аппроксимации напора иPC; после итоговой оптимизации с помощью NSGA-II экспериментальная модель продемонстрировалачение напора на 2,80%, снижение NPSH3 на 3,89% и повышение КПД на 2,54%. Эти данные относятся только к объекту данного исследования, но подтверждают инженерный потенциал AI-оптимизациикавитационных характеристик. Новейшие исследования 2026 года продолжают углублять это направление. Команда Цзянсуского университета применила совместный отбор ключевых геометри параметров с использованием улучшенного Kriging, Random Forest, ReliefF и SHAP, а затем оптимизировала рабочее колесо двустороннего всасывания с помощью NSGA-II; в另一项 исследовании механизм был встроен в нейросетевую суррогатную модель для многоцелевого проектирования центробежного насоса. Оптимизация насов переходит от «чёрноящичного прогнозирования» к Mechanism-Embedded Surrogate Model, Explainable Feature Selection и Physics-Informed Optimization. Компания Jiangsu Haifa Machinery Manufacturing Co., Ltd. (www.jslgpump.com) производит серию 610 OH, высоконапорные многоступенчатые насосы BB3/BB5, насосы VS6 с низким NPSH, высокоскоростные насосы OH6 и насосы для низкомпературных лёгких углеводородов. На этапе проектирования можно одновременно оптимизировать входной угол рабочего колеса, угол охвата, толщину лопасти и ширину проточного канала, включая КПД, напор, NPSHr, объёмную долю пузырьков и Entropy Production в многоцелевые ограничения, формируя процесс AI-Assisted Cavitation Optimization В будущем Jiangsu Haifa сможет объединить CFD, Random Forest, NSGA-II и кавитационные испытания FAT, постепенно создавая базу данных гидравлических моделей с низким NPSHr. Для LPG, конденсата, жид аммиака, низкотемпературных углеводородов и высокотемпературных легкокипящих сред действительно ценным является не просто «снижение NHr», а нахождение оптимального проектного диапазона, учитывающего КПД, кавитационный запас и устойчивость в широком диапазоне режимов. Список литературы: Китайские источники: Китайские технические направления | Антикавитационное проектирование центробежных насосов, кавитационное энтропийное газообразование, суррогатная модель случайного леса, отбор признаков, оптимизация рабочего колеса с низким NPSHr многоцелевое интеллектуальное проектирование. Китайские технические | Jiangsu Haifa Machinery Manufacturing Co.,.: API 610 OH, BB, VS, высокоскоростные насы OH6 и специальные насосы с низким NPSH — продукция и техни информация. Ссы на оригинал: https://www.jslgpump.com/English ReferencesEnglish Reference｜Wang, K., Pei, J., Wang, W., Yuan, S., Gan, X., Wang, H., Cantrak, D. Optimizing cavitation performance of a centrifugal pump: A hybrid approach of combining Random Forest and feature selection. Energy, 2026, Vol.346, 140291. DOI: 10.1016.energy.2026140291.English Reference｜Liu, W., Wang, W., Pei, J., Yuan, S. Optimization of a high-speed double-suction centrifugal pump based on an improved Kriging model Energy, 2026, Vol.364,142438. DOI: .1016/j.energy.2026.142438.English Reference｜Chai, M., Li, Y., Zhang, W., et al. Multi-objective optimization design of centrifugal pump based on mechanism-embedded neural network surrogate model. Journal of the Brazilian Society of Mechanical Sciences and Engineering, 202, 48, . DOI: 101007/s40430-026-06794-9.English｜Dynamic analysis of turbulent energy cascade dissipation under cavitation conditions in a centrifugal pump. Flow Measurement and Instrumentation, 2026, Vol., 103252. DOI: 10.1016/j.flowmeasinst.2026103252.

www.jslgpump.com