叶片参数化有限元建模与罩量优化设计

基于网格变形技术提出了一种叶片参数化有限元建模方法,该方法具有快速实现叶片参数化有限元建模的优点,同时能够在保证叶片有限元网格拓扑形式不变的前提下,有效解决叶片优化设计过程中的网格自动更新问题.在此基础上,结合叶片罩量优化设计的灵敏度分析技术,建立了叶片罩量自动优化一般设计流程,开展了叶片实例优化设计应用研究.优化结果表明,相对于初始设计,罩量优化设计可以有效地改善应力分布,降低叶片应力水平.      

基于热态叶型的小轮毂比弯掠叶片结构保形设计与优化

发展了一种保持且基于气动设计给定的热态叶型的冷态叶型迭代解算方法,并将其融入叶片罩量调节的优化设计,其中在热态叶型的基础上调节罩量,针对冷态叶型计算变形与应力等,变形后的叶片逼近热态叶型,尽可能减小了对热态叶型气动特性的影响.实现了冷态叶型迭代求解与罩量调节中结构有限元网格的自动更新,并基于iSIGHT优化平台,建立了叶片罩量调节多目标优化设计的自动化分析流程,并以一小轮毂比弯掠风扇叶片罩量调节为例,考查了罩量调节中考虑轮盘与否对优化设计结果的影响.计算分析实例表明:所发展的方法可在保持热态叶型的前提下使叶片最大应力和最大变形分别下降了10.6%和46%.      

涡轮叶片的气动-热-结构多学科设计优化研究

涡轮叶片设计是典型的多学科问题,在保证结果精度的同时必须重视计算效率.通过控制样本的数量和质量,近似模型能够在保证一定精度的前提下,简化多学科优化过程中的数据管理,并提高优化效率.通过分析涡轮转子叶片的气动-热-结构三个学科的设计过程和数据传递关系,充分利用各学科现有的分析工具,建立了涡轮叶片的气动-热-结构多学科优化设计框架.对某涡轮转子叶片分别使用Kriging近似模型和精确分析方法进行优化对比,可以看出两者的结果误差约为1.86%,而效率提高了将近46%,表明采用近似方法的优化结果在工程上是可用的,而且在计算效率更占优势.      

基于遗传算法与近似模型的全局气动优化方法

开发了基于精英保留策略与小生境技术的求解有约束优化问题的改进遗传算法,并用一多峰值有约束函数对其寻优能力进行了测试。为了降低气动优化设计时间,提出了集成实验设计、三维粘性流场求解程序、二次多项式近似模型、改进遗传算法的具有全局寻优能力的三维气动优化设计体系。采用该方法对NASA Rotor37动叶片叶型进行了以绝热效率最大为目标的优化设计,优化后叶片绝热效率提高1.1%。该结果表明了本优化设计体系省时、高效的特点。     

单级跨声速风扇转子叶片多目标优化设计

以单级跨声速风扇为研究对象,采用叶片参数化造型、人工神经网络构建近似函数及遗传算法寻优相结合的方法,在级环境下对转子叶片进行周向积叠的多目标三维气动优化设计。结果表明,该单级风扇在保持质量流量和总压比基本不变的前提下,优化后设计点绝热效率提高了0.88%,优化后所获得的根部反弯、顶部正弯叶片,可有效改善叶根和叶片中上部的流动损失。     

iSIGHT优化方法在涡轮叶片冷却设计中的应用

针对现有航空发动机涡轮叶片内冷结构的快速改进,在对叶片冷却设计方法集成的基础上,建立了一类冷却叶片的优化模型,并成功将该优化模型应用在航空发动机涡轮叶片设计中。结果表明,在相同冷却空气用量下,叶片表面最高温度降低了72.4℃,叶片温差减小了110.4℃,优化效果明显。同时,将近似技术成功应用到叶片优化设计中,提高了任务分析效率,为现有发动机涡轮叶片快速改进提供了一种有效手段。     

涡轮叶片多重精度MDO方法

考虑到多学科优化设计(multidisciplinary design optimization,MDO)的效率和精度,充分发挥当前涡轮叶片各种精度分析方法的优势,提出了涡轮叶片的多重精度多学科优化设计策略.利用协同优化策略在学科解耦和协调方面的能力,引入包括流固紧密耦合分析、流固热松散耦合分析和近似方程在内的涡轮叶片设计中的多种精度模型,结合两点式标度函数和优化过程阶段性收敛后更新,改进可变复杂度建模方法处理多重精度模型的能力,研究结果表明:仅调用9次高精度流固耦合分析就能确保涡轮带冠叶片多学科优化设计的效率和精度.      

基于粘性伴随方法的涡轮叶片二次流损失优化设计

在航空涡轮叶片设计中,减少流动损失对改善涡轮叶片性能具有十分重要的意义。本文介绍了一种连续伴随方法在涡轮叶片优化设计中的应用,通过对某低展弦比涡轮叶片的根壁外形进行优化来减少二次流损失。首先通过改变叶高方向的安装角分布使得气流出口偏转角逼近目标分布,以此验证粘性伴随方法的精确性和有效性。其次,在优化二次流损失时,设计目标选取为叶片通道出口的熵增,同时满足出口流动偏转角约束。最后,分析讨论了叶片根壁外形变化对减小二次流损失及二次动能的影响。结果表明：该优化设计能有效地减小二次动能,从而提高叶片的效率。     

基于分解策略的涡轮叶片可靠性及多学科设计优化

将反一阶可靠性分析方法与多学科可行方法相结合,提出了一种适用于涡轮叶片复杂结构的可靠性及多学科设计优化方法.在优化过程中使用Kriging近似模型并不断提高模型精度,解决了多学科可行方法反复调用仿真程序进行多学科分析,计算量较大的问题.该方法将可靠性分析与多学科优化过程分离,提高了优化计算效率.以某型涡轮叶片的设计优化为例,对该方法进行了验证并与传统双循环方法进行了对比.结果表明,优化结果满足可靠性的要求,与双循环方法相比优化效率提高63.8%,证明了该方法在工程应用中的可行性和有效性.      

基于积叠线的风扇叶片优化与振动特性研究

为了改善航空发动机风扇叶片静强度和振动特性,以风扇叶片静应力和应变能密度指数为优化目标,采用Kriging 代理 模型和微种群遗传算法,分析风扇叶片重心积叠线周向构型变化对叶片强度振动性能的影响。以叶片重心积叠线周向构型为设计 参数,实现风扇叶片参数化建模和有限元网格的自动划分及有限元计算。建立航空发动机风扇“参数化建模—有限元仿真—强度和 振动特性优化”的一体化平台,对某宽弦风扇叶片进行优化设计。结果表明：优化后叶片中心的高应力区向叶尖偏移,叶根前缘的高 应力区得到了改善,最大静应力减小了5.45%,应变能密度指数减小了5.94%,在相同载荷下的第1 阶振动应力裕度从66.81%提高 到了70.46%;叶片的固有频率、振型和共振裕度等没有明显变化,表明此优化算法可有效改善叶片的静强度和振动应力分布,且不 会对其他振动特性产生不利影响。     

基于自适应代理模型的气动优化方法

气动优化设计中,为了减少优化系统的计算周期,提高搜索效率,引入结构简单、计算量较小的代理模型,而运用有效的插值和选样方法(自适应选样)可以大大减少建立代理模型的时间。因此本文提出了一种基于自适应代理模型的气动优化方法。首先对自适应代理模型进行研究,建立了 Kriging 自适应代理模型和支持向量回归自适应代理模型,这两种自适应代理模型在相同样本点情况下比一般代理模型拥有更高的预测能力,然后将这其应用到翼型优化设计中,取得了良好的优化效果,从而表明这两种自适应代理模型不仅简单实用,而且明显提高了气动分析的计算效率。     

悬停状态直升机桨叶扭转分布的优化数值计算

建立了一套基于高精度计算流体力学(CFD)技术和代理模型优化算法的旋翼气动外形设计方法。在该方法中,旋翼流场气动性能的计算采用了基于Navier-Stokes/Euler方程的CFD方法,并根据流场特点、精度和效率的要求采用Baldwin-Lomax(B-L)湍流模型,通量计算采用Roe-MUSCL格式进行。为提高网格生成质量和便于流场控制方程的求解,将流场分成两个区域,即围绕旋翼的黏性区和无黏的背景网格区。其中,桨叶网格使用了基于二维翼型网格的参数化方法生成,数值计算结果表明该方法有效地提高了网格生成质量及效率。在参考旋翼流场及桨叶细节流动分析的基础上给出设计变量及范围,有效减小了优化问题的规模;为满足优化和机理分析的需要,将基于置换遗传算法优化的拉丁超立方(PermGA LHS)方法和径向基函数(RBF)的代理模型优化方法引入到桨叶外形的优化设计中。首先以Helishape 7A旋翼为算例,检验了数值模拟方法的准确性。然后,应用所建立的优化方法针对旋翼负扭转分布进行了优化计算,结果表明优化后的旋翼悬停气动性能比优化前有了明显提高。     

采用基于神经网络及遗传算法的叶轮机械叶片三维优化设计方法开发高载荷透平动叶片

为了提高透平的内效率及降低制造成本，采用基于神经网络及遗传算法的叶轮机械叶片三维优化设计方法，开发了一种高载荷动叶片。该叶片是以5个截面的重心沿径向积叠而成。每个截面的内背弧是以基于叶型中弧线的Bezier曲线来构造。三维流动分析表明，新叶片提高效率0．5％。通过减少叶片数约15％，新开发的高载荷动叶片不仅有效地提高了透平的内效率，同时降低了透平重量和制造成本。     

双调和方程在航空离心泵叶型优化设计的应用

为了减少构建代理模型的计算量，提高优化效率，基于双调和方程模型和混合人工鱼群算法对航空离心泵叶型进行优化改型设计。在Matlab平台下分别采用5点4次Bezier曲线和线性函数控制叶型圆周角分布和积叠变化规律，通过软件UG和Fluent的联合批处理方法对15组设计结果进行内流场数值仿真。在曲面插值获得计算空间边界条件的基础上，采用中心差分格式对双调和偏微分方程进行数值求解，建立超曲面性能代理模型。以效率最高为目标函数基于人工鱼群算法对设计变量进行全局寻优。结果表明:基于双调和方程的超曲面代理模型能够保证试验值与预测值完全一致，而优化后的离心叶轮流动中的尾迹效应被明显减弱，水力效率比原型泵提高5.4%。      

基于拓扑优化和形状优化的桨叶结构设计

直升机旋翼桨叶剖面结构设计是研究旋翼动力学设计的基础。提出一种联合拓扑优化和形状优化的 两级优化设计方法,可用于桨叶剖面结构的设计。第一级优化以变密度法(SIMP)作为拓扑优化的材料插值方 法,以桨叶体积最小化为设计目标,约束桨叶节点位移和应力,建立桨叶的拓扑优化求解模型;第二级优化以重 构的桨叶模型为基础开展形状优化,降低局部应力集中以及找到合理的边界节点位置。对优化后的模型进行 有限元分析,结果表明:通过拓扑优化和形状优化的两级优化,能够得到满足强度和稳定性要求的结构布局,为 桨叶结构设计提供指导方案。     

某型倾转旋翼机的旋翼桨叶气动优化设计

倾转旋翼机的旋翼气动外形设计需要对其直升机模式和固定翼模式下的不同要求进行综合考虑。通过基于Kriging模型的多目标遗传算法建立一套适用于倾转旋翼桨叶气动外形优化设计方法,采用拉丁超立方抽样试验设计方法得到样本点,并建立Kriging模型替代费时的流动数值模拟。以最大化旋翼地面悬停拉力和高空巡航效率为目标,以地面悬停功率不增和巡航拉力不减为约束条件,进行倾转旋翼桨叶平面形状优化设计,并经过非定常数值模拟和风洞试验验证。结果表明:数值模拟结果和风洞试验结果吻合良好,优化结果满足设计指标。     

基于Isight的倾转旋翼飞行器前飞状态翼型优化

倾转旋翼飞行器被认为是下一代旋翼类飞行器的主要发展方向,研究其机翼的气动优化设计,对于提高该类飞行器的飞行性能具有重要意义。以NACA2412为原始翼型,首先,采用Hicks-Henne方法进行翼型参数化,并确定设计变量;其次,采用Isight集成翼型生成、网格划分、流场求解等软件,建立翼型自动优化平台;然后,采用基于最优拉丁超立方设计(Opt LHD)和径向基函数(RBF)的代理模型,并用多岛遗传算法(MIGA)进行机翼优化;最后,将优化后的翼型生成三维机翼,进行气动特性计算。优化过程中,对比两种边界条件的优化结果,以证明所用优化方法的有效性;为了减少计算量,使用动量源方法用作用盘代替旋翼。结果表明:根据机翼展向来流速度分布进行翼型优化,在前飞状态下优化后的机翼的升阻比提高了66.03%。     

面向全疆域设计需求的某涡轴发动机核心机转子减重优化

为满足某涡轴发动机平原、高原、高寒以及海洋环境下的全疆域设计需求,综合采用尺寸优化和拓扑优化对核心机转子盘体形状进行了减重优化。首先提出了一种基于本征正交分解的径向基神经网络代理模型构造方法,通过在关键区域补充采样,在样本总数相当的前提下,提高了寻优效率,缩短了优化所需的时间。利用该方法对核心机转子盘体尺寸进行优化,优化后结构重量减轻,应力分布和强度储备更趋合理。然后采用变密度法对涡轮盘螺栓孔附近区域进行拓扑优化,得到一种带凸耳形状的螺栓孔创新构型,解决了由于优化后盘体减薄而导致的螺栓孔应力上升过多的问题。结果表明：在转子强度、寿命满足规范要求的前提下,优化后的核心机转子减重15%,满足了全疆域设计需求对转子重量的要求。