随着世界各国对碳排放量的控制日趋严格,对于离心泵这类耗能较大的装置在设计与制造方面也提出了更严格的要求,因此设计性能优越且能源利用率高的离心泵成为近年来的研究热点。离心泵作为液体输送装置广泛应用于农业、工业、市政和军工等领域,其中叶轮是进行能量转换的关键部件,对泵性能的高低起到至关重要的作用。本文选取一台中低比转速多级离心泵的次级叶轮作为研究对象,将单级蜗壳泵与所研究叶轮相配合作为原型泵,以扬程和效率两个性能参数作为优化目标,结合CFD技术与神经网络-遗传耦合算法对离心泵叶轮进行优化研究,本文主要研究内容如下:首先,介绍了原型泵的参数及实验测试平台构成,系统阐述了数值模拟计算的方法和步骤。在实验测试数据的基础上,分析了不同的计算方法和湍流模型对数值模拟预测准确度的影响,综合考虑时间成本和模拟精度,本文在寻优计算时采用了RNG k-ε湍流模型的定常数值模拟方法。其次,采用三次贝塞尔曲线绘制了轴面流线包角分布,选取叶片进口安放角、叶片出口安放角和包角控制曲线形状,结合叶轮轴面流线展开得到空间叶片型线,叶片表面由前、后盖叶片型线通过曲面连接而成,从而实现了叶片参数化设计。再次,选取离心泵的扬程和效率作为优化目标,采用部分因子试验法对叶轮几何参数影响显著程度进行分析,提出两种叶片数不同的优化方案,选择叶轮的前盖板处叶片进口安放角、后盖板处叶片进口安放角、叶片出口安放角和包角作为优化变量,并确定了变量的取值区间,从而构建了完整的叶轮优化函数表达式。在此基础上,建立了离心泵叶轮多目标优化流程,介绍了流程中所使用算法的原理及实现方法。采用最优拉丁超立方抽样方法对两种方案抽取样本,并使用CFD技术计算出每个样本对应目标值;结合训练样本分别对隐含层层数和节点数不同的BP神经网络进行训;将预测精度最高的代理模型作为NSGA-II算法的种群评价函数,优化结果表明,采用方案II优化后泵的性能参数提升效果要高于方案I。最后,对优化前后的叶轮进行外特性分析和内流场分析,分析结果表明,方案II优化后叶轮内流场流动更符合规律,且消除了原型泵中存在的旋涡和流动分离现象,泵的水力性能参数得到了提升。对优化叶轮进行了铸造加工,采用外特性实验来验证优化设计的实际效果,实验结果表明,优化泵在设计流量下相比原型泵,其扬程和效率分别提高3.21m和3.05%,证明了方案II叶轮优化方法切实可行。