Engineering Technology Development

渣浆泵作为输送含固介质的核心设备,其叶轮在强磨蚀与高阻力工况下易发生非线性 磨损,导致性能衰减与寿命缩短。针对传统方法难以兼顾复杂工况与多物理场耦合的 问题,本研究以叶轮阻力特性为切入点,通过CFD- DEM流固耦合数值模拟,揭示颗粒碰撞、湍流脉动对阻力分布的动态影响机制；结合 时间系数法修正磨损预测模型,提出融合物理约束与BiLSTM- Attention深度学习的混合寿命预测框架。实验验证表明,该模型在变浓度、粒径工 况下的预测误差较传统方法降低42%,为渣浆泵的优化设计与智能运维提供了理论支 撑。