文章概述：离心泵性能预测的研究现状及展望 离心泵内的实际流动规律很复杂，还远没有被人们所认识，以至于迄今泵的设计仍停留在半理论、半经验的阶段。开发泵产品一般都要经过设计、试制、试验、改进的过程。这样一个繁琐过程，消耗了大量的时间，人力和财力。如果能够依据设计的泵叶轮、蜗壳等过流部件的几何参数准确地预测出泵的性能曲线，就能够大幅地减少泵的模型制作、试制、试验的费用并缩短设计和制造周期。目前泵性能预测的结果还不能完全满足工程应用的需要，因此对泵性能预测的深入研究具有重要的理论意义和社会经济效益。

流场分析法

水力损失法 水力损失法是目前预测离心泵性能常用的方法。它是通过对各种水力损失的物理本质及其影响因素的分析，寻求各种损失与泵结构参数的关系，并对流动作一定的假设、简化，建立水力损失模型。对不同的损失用不同的计算公式，后根据泵基本方程求得性能曲线。因此水力损失的计算就成了水力损失法的关键所在。泵的水力损失主要是指叶轮和压水室内的水力损失，同时泵还有容积损失和机械损失

流场分析法 流场分析法的实质就是建立离心泵内部流场特征和泵外特性之间的关系，是泵研究领域中一个重要的课题。主要包括两方面的问题：一是获得泵内部流场的特征；二是建立泵外特性与内部流场之间的关系。目前，外对前者所做的研究比较多，且取得了较丰富的研究成果，而对后者的研究则很少，处于起步阶段

神经网络法 人工神经网络亦称为神经网络是由大量处理单元广泛互连而成的网络，是对人脑的抽象、简化和模拟，反映人脑的基本特性。人工神经网络的计算能力有三个显著的特点：一是它的非线性特性；二是大量的并行分布结构；三是他的学习和归纳能力。归纳指神经网络在学习(训练)过程中能为新的输入产生合理的输出。

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