摘要：为了直接、准确预测灌水器流量,引入支持向量机预测方法,取灌水器6个工作压力和8个几何参数作为因素,正交设计安排300组灌水器训练样本和30组检测样本,并采用精度较高的SST k-ω模型模拟计算灌水器流量,同时利用遗传算法对支持向量机参数进行优化计算,得到与模拟流量误差最小的流量预测值。结果表明,惩罚参数为100、核函数参数为20时检测样本的流量预测值与模拟值的误差最小,平均相对误差为1.91%,决定系数为0.98,而回归拟合方法计算得到的平均相对误差为6.45%,决定系数为0.93,表明支持向量机预测流量的优越性,且30组试验验证样本的平均相对误差为2.25%,证明支持向量机预测的准确性和可靠性。预测模型建立可有效地提高灌水器研发效率,对水力性能评估和流道结构设计与优化提供依据。

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