由于螺旋离心泵无堵塞性好且效率高而被大规模应用于输送含大颗粒及高混合比低粘度的流体。但其特殊的叶片结构,使得在清水介质中,螺旋离心泵的整体性能低于普通离心泵。因此,找到一种可以全面增进该泵型水力性能的设计优化方案对产品的实际生产及运用有着重要意义。在国内外螺旋离心泵相关研究和优化设计学术成果的基础上,本文对螺旋离心模型泵进行了系统研究,提出了采用径向基（RBF）神经网络和MATLAB相结合的方法,作为一种新型优化设计方案,优化该模型泵的设计点的扬程和效率。本文主要研究内容:1、根据螺旋离心模型泵水力图,采用二维造型软件Pump CAD及三维造型软件Pro/Engineer 5.0对叶轮和泵体进行水力设计和三维实体建模,采用ICEM软件划分网格,再检验网格的无关性,选用适合该模型泵的划分方案。2、对模型泵内部流场使用ANSYS-CFX软件进行定常的计算及性能预测,与试验数据进行可靠性比较,分析了模型泵在不同工作介质下的性能差异。3、研究影响目标函数的叶轮水力结构参数,利用MATLAB中的多因素方差分析法来筛选显著试验参数,确认对设计流量点扬程和效率有显著影响的因素叶片轮毂处的进口角β_1b、叶片包角、叶轮出口直径D₂及其出口宽度b₂。4、结合方开泰均匀试验表设计用于RBF神经网络的训练样本,得到显著影响因素和性能相关的映射关系,构建性能预测模型,并利用MATLAB中的rand函数随机生成10组结构参数,对比分析预测值与CFX计算值的相对误差。5、采用训练后的RBF神经网络预测模型结合差分进化算法进行关于扬程和效率的多目标寻优。结合Pareto解集,取扬程和效率最优个体进行内特性研究。结果显示,优化后模型泵性能较优化前均有所提升。