基于人工智能大语言模型的离心泵智能设计与性能优化系统

本发明涉及一种基于人工智能大语言模型的离心泵智能设计与性能优化系统，结合大语言模型、多目标遗传算法、流固耦合计算及核机器学习技术，实现离心泵的自动化设计、优化与性能预测。该系统通过大语言模型自然语言处理与生成能力，用户可通过自然语言输入需求，系统自动生成初步设计方案，并通过多目标遗传算法优化叶轮几何参数及结构参数，采用流固耦合计算验证设计效果。同时，基于高斯过程回归模型，系统在小样本数据下高效预测泵性能（如扬程、效率等），并提供结果的置信区间。大语言模型还可实时反馈设计优化建议，并根据用户的修改要求生成新方案，减少设计迭代次数，提高设计效率。本发明系统适用于各类离心泵的设计优化场景，具有自动化、高效化、智能化的特点。