水泵作为流体机械设备的重要组成部分，其流道结构优化对提升水力性能、降低能耗、增强运行稳定性和延长设 备寿命具有十分重要的现实意义。随着能源危机和节能减排压力的不断加剧，水泵行业亟需创新性的设计优化方法以满足 高效、绿色和智能制造的需求。传统的水泵流道优化手段多依赖工程师经验、参数化建模和有限元 /CFD 仿真，受限于高 维结构空间和流场 - 结构耦合复杂性的影响，难以全面揭示流道三维复杂结构对流体动力学性能的本质影响机制。近年来， 拓扑数据分析（Topological Data Analysis，TDA）作为一种能够高效捕捉高维数据隐藏结构特征的现代数据科学工具，在工 程优化领域展现出巨大潜力。本文首先系统梳理了水泵流道结构优化的理论基础与工程现状，分析传统参数优化方法的主 要不足和智能优化方法的发展趋势。在此基础上，提出了一套基于拓扑特征提取与持久性同调的水泵流道优化技术体系。 通过高维流场数据的拓扑建模、持久性同调特征量化、拓扑降维与多目标进化算法耦合，构建流场结构与流道性能的高效 映射，实现水泵流道结构的全局智能优化。大量数值仿真和物理实验验证结果表明，本文提出的方法可有效提升水泵效率， 降低能耗，改善抗汽蚀与噪声性能，且优化后的流道具有更强的创新性和工程适应性。文章最后探讨了拓扑数据分析与人 工智能、知识工程的融合前景，并对水泵及流体机械领域的未来研究方向提出了展望。