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以自主研制的第三代YQH-100气液混输泵增压单元为优化对象，采用正交实验设计方法设计优化方案，以提高混输泵效率为最终优化目标进行优化设计．利用Fluent软件对部分实验方案进行数值计算，预测混输泵的相对扬程和效率．针对数值模拟计算量大等问题，分别采用BP神经网络及粒子群优化BP神经网络，建立目标函数与优化变量间的复杂响应关系．预测结果表明。粒子群优化的BP神经网络较BP神经网络换测性能有较大的提高．采用模糊偏好信息的多属性决策方法对所有实验方案进行评价选优，优化后的混输泵较优化前相对扬程提高了0．81％