CFturbo作为一款先进的参数化涡轮机械设计软件，通过其强大的算法库和模块化设计工具，支持用户快速构建复杂的三维涡轮机械模型。其内置的CFturbo BLADERUNNER模块能够对设计完成的涡轮机械进行快速仿真预测，显著缩短传统设计迭代周期。本研究依托该工具，针对某型离心泵开展了系统的参数化设计与性能优化工作。经过多轮设计-仿真-优化迭代，优化后的离心泵展现出显著提升的性能表现。

本研究遵循系统化技术路线：首先基于原型离心泵构建参数化设计框架，包括设计参数的选取、外部CAD模型的导入、叶轮及蜗壳的设计等。随后运用BLADERUNNER模块对设计模型进行快速仿真，获取水力效率、扬程、轴功率及扭矩等核心参数的特性曲线。这些曲线可与试验和其它模型进行对比。

CFturbo内置的设计算法对离心泵进行优化改进，并将改进后的模型使用CFturbo BLADERUNNER模块进行快速建模仿真，随后根据相应的参数曲线进行离心泵几何的进一步优化，这种不断迭代的过程可实现离心泵的持续优化。

第二步将使用CFturbo内置的遗传算法对离心泵进行多目标优化，针对水力效率、空化性能等关键指标生成改进设计方案；随后通过BLADERUNNER模块对优化模型进行自动化快速建模与流场仿真，获取实时更新的性能参数曲线；依据仿真结果反馈，进一步调整叶轮几何参数，形成"算法优化-仿真验证-几何修正"的闭环迭代流程，实现离心泵性能的持续提升。

根据上述技术路线进行研究实施，具体过程如下：

（1）设计参数输入

在CFturbo中，离心泵的设计旨在达成特定设计点的最佳效率。为了定位这一设计点，需对现有离心泵开展一系列的测量，以获取其在实际运行中的关键性能参数，包括转速、流量以及压头等数据。

转速：作为衡量泵轴旋转速度的重要指标，直接关联到泵的运行效能与稳定性；

流量：反映了泵在单位时间内所能输送的介质体积，是评估泵输送能力的重要依据；

压头：体现了泵能够克服系统阻力、提升介质压力的能力。

通过这些参数能够全面把握现有离心泵的工作特性。随后基于这些参数并借助软件强大的计算与优化功能，快速生成符合特定设计点要求的离心泵模型，从而确保新设计的离心泵在效率、性能等方面达到最优状态，如下图所示。

（2）CAD数据导入及模型建立

CFturbo不仅具备依据预设设计参数开展全新模型设计的能力，还提供了强大的模型导入与参数化功能。用户可以将已有的离心泵模型导入CFturbo平台，随后对该模型进行参数化。

以下为本次试验所采用的台架装置，在该台架中，离心泵部分是核心组件。为了便于在CFturbo中进行进一步的分析与设计优化，针对台架中的离心泵部分进行提取，并基于提取的数据构建三维模型。

下图为离心泵的三维模型。在实际的设计优化工作中，可将该三维模型导入至CFturbo软件。CFturbo具备强大的特征提取能力，能够快速且精准地识别并提取模型中的相关特征信息。

对于离心泵中的核心部件，如叶轮和蜗壳等，可在CFturbo中依据该方法开展参数化建模。通过参数化建模，这些部件的几何尺寸、形状等关键参数均可实现实时调整。这一特性为后续的优化调整工作带来了极大的便利。

对叶轮进行参数化导入及调整的过程如下图所示。

（3）CFturbo BLADERUNNER设置与计算

CFturbo BLADERUNNER在整个仿真流程中扮演着核心控制角色，首先将各个不同的流体域进行组装。在组装完成后，CFturbo BLADERUNNER会进一步设置与之相匹配的边界条件以及网格参数，以确保仿真环境的准确性和可靠性。随后该模块将调用Simerics MP求解器来开展流动仿真分析。

软件建立的模型及划分网格情况如下图所示，可见在离心泵模型流体域进出口各增加了延长段以增加计算准确性，划分网格数量总数约为300万。

下图为CFturbo BLADERUNNER针对本案例所设置的树形图。通过这一直观的树形图界面，用户可以在特定模型下便捷地设置同一转速下不同流量的快速计算任务。这种设置方式极大地提高了仿真效率，使得设计人员能够迅速获取不同流量工况下的仿真结果。

（4）特征曲线计算及测量值对比

使用CFturbo BLADERUNNER进行计算所得的压头、功率及效率曲线如下所示，可见仿真结果与实际测量参数基本一致，这验证了仿真模型的准确性。

计算发现，该模型压头未能达到30m的目标值，后续将对模型进行改进以优化其性能。

（5）优化设计

与原始几何形状相比，第一次优化进行了以下修改:

调整径向叶轮出口，从而使离心力转化为压力的比例增加；

使用直径稍小的径向扩散器，使得水流动时更靠近叶轮，以提高效率；

设计更好地匹配叶轮入口横截面的蜗壳出口横截面，使得与流入相比，流出流体仅适度加速；

应用更多数量的叶片以获得更高的水力输出。

为了达到目标参数[Q = 100 m3/h，n = 3000 rpm，H = 30m ]。将设计压头改为35m，叶轮改配为七个叶片，以便更好地引导水流。CFturbo使用新的数据自动计算新的叶轮几何形状，改变直径、出口宽度和叶片出口角度，并调整叶片的子午线轮廓和3D形状。由于径向扩散器尺寸和蜗壳出口直径改变，CFturbo还将根据参数自动重构蜗壳。

CFturbo BLADERUNNER在重新设计后计算的扬程特性曲线如图所示，当Q = 100 m³ /h和n = 3000 rpm时，输送扬程为H = 32.9 m，比预期高出约10%。

使用32m作为新的压头进行修改设计，软件将根据参数生成新的叶轮和蜗壳结构，导入CFturbo BLADERUNNER计算发现压头在31m左右。该工况下轴功率有所增加，设备效率有明显升高。三次计算所得的压头、功率及效率对比见下图。

第二次优化离心泵模型已可被认为是这个简短研究的最终设计。叶轮的总直径和出口宽度几乎没有区别。在第一次改进中，CFturbo选择了比原始叶片出口角高5°的叶片出口角，但在第二次改进中，出口角仅减小了约1.8°。这不仅有利于消除驼峰现象，而且能更好的平衡扬程和效率。

如下图所示，优化后的几何模型相比原始模型实现了更均匀的压力分布和更高的排放压力。

使用CFturbo及CFturbo BLADERUNNER模块对离心泵设备进行参数化设计与优化分析，实现了高效的研发流程。软件通过内置的经验函数库和理论方程，仅需输入关键设计参数（如流量、扬程、转速）即可自动生成叶轮、蜗壳等部件的几何模型。在优化阶段，结合CFD仿真工具，仅需两轮优化迭代便获得了与设计点高度匹配的几何模型，显著提升了水力效率（较原型提升1-2个百分点）和功率输出（增加6-8%）。该方案大幅缩短了设计周期，为涡轮设备的快速设计与优化提供了全流程解决方案。

▶  参考文献：

Knapp, A., Numerische und experimentelle Untersuchung der Auswirkungen von Auslegungs-methoden für Spiralgehäuse auf die Performance einer Kreiselpumpe, doctoral thesis TU Kaisers-lautern (Germany), 2018