遗传算法在多级压气机气动优化设计中的应用

用遗传优化算法结合流线曲率法管流流场求解器建立了一种多级压气机多目标气动优化设计方法.优化目标为总压比和绝热效率最大, 决策变量为转子和静子叶排尾缘速度环量.测试结果表明, 该优化算法的搜索效率和全局性都较好.用该方法对一台5级高压压气机进行了气动优化设计, 压气机性能有了明显提升.      

基于小生境遗传算法和RANS方程的平面叶栅气动优化设计

发展了一种将小生境遗传算法与RANS方程数值求解相结合的平面叶栅全局优化设计方法.该方法针对遗传算法的搜索原理和平面叶栅的气动外形特点, 提出了与之相适应的Bezier曲线参数化表达, 构造了用于优化设计的适应度函数.优化设计变量是平面叶栅的参数化Bezier曲线特征多边形控制点坐标, 目标函数为极大化叶栅的升阻比, 约束条件综合考虑了叶栅的进出口几何安装角及叶片强度和性能等要求, 约束条件的处理采用松紧罚函数法.优化得到的叶栅升阻比比初始叶栅提高了8.3%.      

压气机叶栅多点气动优化设计

采用Pareto排名策略和共享小生境技术,实现遗传算法的多点优化设计。压气机叶栅的多点气动优化设计是针对某初始叶栅同时优化不同来流攻角状态点的气动性能,使其达到攻角特性最优。压气机叶栅网格由NU-MECA/Igg软件生成,流场由NUMECA/Fine软件求解。多点气动优化设计结果显示出本文发展的优化设计平台能够较好的实现多点组合气动优化设计。     

多级涡轮多工况气动优化设计研究

采用将准三维设计和多级局部优化联合的多级涡轮多工况气动优化设计流程对某三级航空发动机涡轮进行多级气动优化设计.优化联合采用人工神经网络和遗传算法对各列叶栅进行三维局部优化,流场计算采用全三维粘性流N-S方程求解.通过优化设计,改善了各列的性能,并对各列间参数进行了优化匹配,两种工况的总效率均提高1%,总流量基本不变,总体性能提高,达到设计要求.      

基于多目标遗传算法的航空发动机总体性能优化设计

采用一种基于Pareto最优解的多目标遗传算法—NSGAⅡ算法,以双轴混合排气式涡轮风扇发动机为算例,集成发动机性能模型、流路尺寸模型和质量模型,以单位推力、耗油率等为目标函数进行了多目标优化设计。计算结果表明:NSGAⅡ算法具有较好的稳健性和鲁棒性;基于NSGAⅡ算法的发动机总体性能优化方法能够获得目标空间内分布均匀的Pareto最优解集,有效克服了发动机总体性能方案设计时人工经验依赖较重的缺点,可为决策者进行目标权衡提供充分依据。      

吸附式压气机叶栅气动性能计算模拟研究

为考察附面层吸附技术在压气机静子势流区叶型上的应用,采用流场数值计算方法对吸气叶栅流场进行模拟.结果表明:(1)对于高亚声速压气机叶栅,采用吸力面附面层吸除可提高叶栅的扩压度,但不一定能减小流动损失.(2)对于中亚声压气机叶栅,采用吸力面附面层吸除不仅可提高叶栅的扩压度而且能减小流动损失.(3)如果叶片吸力面靠后缘处有流动分离,吸气位置在分离区的上游较远处可抑制分离,若在分离区附近可能不利于抑制流动分离.      

基于并行遗传算法压气机叶片自动优化设计

结合小生境法与算子自适应法对基本遗传算法进行改进,采用WinSock接口、多线程、CS体系结构,实现并行遗传算法.将并行遗传算法与NS方程流场计算方法、Hicks-Henne函数叶型参数化方法结合构成叶型自动优化设计软件,软件可用于叶型设计和对已有叶型的改进.在构造目标函数时,根据工作攻角范围,构造了考虑非设计点性能的目标函数.分别对进口马赫数为0.5和0.9左右的叶栅采用三台计算机进行并行气动优化设计,优化叶型设计点和非设点性能都明显好于原始叶型.     

遗传算法对压气机叶片排序的应用

采用遗传算法研究压气机叶片装配中的排序优化问题。详细给出了遗传算法的计算步骤、计算过程中叶片序列可行解的编码、交叉算子、变异算子的选择方法,建立了对叶片排序问题的适应度函数及其优化的评估方法。具体算例表明所建立的方法对压气机叶片排序问题有较高的效率和满意的准确度。      

槽道宽度对压气机叶栅气动性能的影响

数值模拟了槽道宽度对压气机叶栅气动性能的影响.结果表明,在4种采用不同槽道宽度的叶片开槽流动控制方案中,槽道出口射流均能有效吹除叶片吸力面尾缘附面层气流,提高叶栅气动性能,并存在使叶栅性能提升最大的最佳槽道宽度;随着槽道宽度增大,槽道出口射流流量及其作用范围得到增大,但同时也增加了射流在槽道出口处的流动损失,限制了射流的作用效果,从而使大槽道宽度时的叶栅性能下降.      

吸附式亚声速压气机叶栅气动性能实验及分析

以亚声速平面叶栅风洞为实验平台,在不同来流马赫数、攻角和吸气量状态下,测试吸附式压气机叶栅吸力面、压力面表面压力分布和叶栅尾缘等参数.结果表明,附面层吸除能促进附面层减薄,减少分离损失,有助于降低叶栅总压损失,提高气流折转能力,改善叶栅气动性能.合适吸气槽位置和吸气量的选择,有利于叶栅内部流动更趋合理.      

超燃冲压发动机燃烧室传感器最佳位置选择

超燃冲压发动机的燃烧控制和性能评估需要有效的燃烧室测量信息, 而如何确定传感器的最佳位置和数量是非常重要的, 要求选择最小的传感器数目和最佳的测量位置来较准确的描述燃烧室工作特性.这是一个组合优化问题, 直接求解比较复杂.为此本文利用遗传算法对超燃冲压发动机燃烧室的测点位置和数量进行了选择, 利用遗传算法的全局最优搜索和大规模并行计算能力来获得最佳的传感器位置和数量.      

基于三维分布参数模型的紧凑式换热器优化

基于翅片通道划分网格并建立微元控制方程,实现了紧凑式换热器的三维分布参数模型.在分布参数模型的基础上,结合熵产最小化原理,应用遗传算法对换热器的外形尺寸及翅片类型、结构参数进行了优化设计.分布参数模型考虑了流体物性参数在换热器内各点的变化,能够应用于湿工况和相变情况下的换热器性能研究.而且基于翅片通道的网格划分方法具有明确的物理意义,避免了单纯数值方法的复杂性,大大提高了计算速度,解决了基于分布参数进行换热器优化的难题,该优化方法可以推广应用于其它类型的换热器或热沉中.      

基于模拟退火遗传算法的平面连续体结构的拓扑优化

采用遗传算法,用染色体基因映射结构离散化后的单元体,通过改变基因代码实现连续结构的拓扑。优化过程中,利用遗传算法进行结构优化,通过有限元技术对结构进行建模和分析。在遗传算法中,引入模拟退火的思想,实时调整结构优化的适应度函数,改善优化分析中个体所处的生存环境,提高优化分析效率,获得较优的结构拓扑效果。算例分析表明所提出的方法是有效的。      

基于混合遗传算法的航空发动机PID控制参数寻优

结合某型航空发动机的比例积分微分控制(PID)参数整定与优化问题, 提出了一种全局最优且与初值无关的优化算法.算法采用与单纯形相结合的混合遗传算法, 结合了遗传算法良好的全局收敛性和单纯形算法的优秀的局部搜索能力, 提高了搜索速度与精度.仿真结果表明这种方法具有较好的收敛性与稳定性.      

GA在摩擦力作用下变位斜齿轮传动模糊可靠优化中的应用

针对传统齿轮强度理论中所存在的不足 ,在充分考虑齿间摩擦力的前提下 ,结合模糊可靠设计理论、优化设计技术和遗传算法的优点 ,提出了基于遗传算法的变位斜齿圆柱齿轮传动的模糊可靠优化设计方法。通过实例计算表明 ,遗传算法在变位斜齿圆柱齿轮传动的优化设计方面 ,效果很好      

基于遗传算法的航空发动机PI控制器参数优化方法

P ID控制器参数整定与优化一直是自动控制领域研究的问题。采用遗传算法进行的PID参数整定与优化是一种全局最优且与初值无关的优化方法。本文结合某型航空发动机,利用遗传算法对发动机单变量及双变量P I控制器参数进行优化。仿真结果表明:该方法对PI参数整定具有比较好的综合控制性能,不失为一种具有较好实用价值的航空发动机P I控制器参数整定与优化方法。      

基于精英保留遗传算法的连续结构多约束拓扑优化

采用遗传算法对应力、位移及结构约束下的连续体结构进行拓扑优化。通过在遗传算法中引入精英保留的进化策略,保证算法的收敛性,改善优化结果。优化过程中,利用精英保留遗传算法进行结构优化,通过基于ANSYS软件的有限元技术进行结构的建模和分析。算例分析表明所提出的方法是合理、有效的。该方法可用于复杂工程结构的初始设计,并能够提供多种初始设计方案。      

基于遗传算法的航空发动机多目标优化PID控制

提出采用多目标遗传算法,对航空发动机PID控制器参数进行优化设计.使用先进多目标遗传算法NSGA-Ⅱ对航空发动机PID控制器进行参数整定.针对某型航空发动机在飞行包线内的飞行状态进行控制器参数的优化选取,仿真结果表明,与传统手动试凑调节PID控制器参数进行比较,转速阶跃响应过程的性能指标得到了很好的优化,获得了令人满意的优化效果.