用途：该技能介绍如何用 scipy.optimize 求解工程设计优化问题，重点应用于泵设计优化、系统参数调优与性能分析。
主要能力：无约束优化、带约束与边界的优化、曲线拟合、多模态问题的全局优化、多目标权衡。核心函数包括 minimize()（支持 Nelder-Mead、BFGS、L-BFGS-B、SLSQP、trust-constr 等方法）、least_squares()、differential_evolution()、curve_fit()，以及 NonlinearConstraint、LinearConstraint。
典型用法：定义目标函数与约束后调用 minimize，例如 minimize(objective, x0=[1.0, 1.0])；带边界用 method='L-BFGS-B'，带约束用 method='SLSQP'；全局搜索用 differential_evolution(func, bounds)，再用局部优化精化。曲线拟合用 curve_fit(pump_curve, Q_test, H_test)。
适用场景：泵效率最大化、叶轮几何优化、系统全生命周期成本最小化、多目标 Pareto 前沿、将 H-Q/η-Q/P-Q 特性曲线拟合到试验数据。
限制与注意：需注意变量缩放、初值选择、算法匹配（非光滑函数避免梯度法）、容差设置与结果物理可行性验证；资料未提供具体收费、平台或安装命令等信息。