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建立了一种基于三维粘性流动分析的混流叶轮优化设计方法。采用角动量分布对叶片进行参数化，然后通过反问题计算得到三元叶片。将叶片的设计变量该方法将设计变量分为叶片的设计变量和子午流道的设计变量两类，首先，在原始叶轮子午流道的基础上，采用径向基函数神经网络建立设计变量与叶轮性能之间的响应关系，利用遗传算法对叶片进行优化；然后，采用神经网络建立叶轮性能与子午流道设计参数之间的响应关系，同时计及叶片形状对叶轮性能的影响，对子午流道及叶片进行优化。该方法设计变量个数较少，将设计变量进行分类并分步优化而有效地减少了计算量，对三元叶轮的优化问题具有良好的应用前景。通过对一混流泵叶轮进行优化，扬程和效率分别较以前提高了1.0m和4.5％，从而验证了该方法的实用性。