高亚声速大弯角轴流压气机平面叶栅损失模型研究

基于亚声速叶栅设计点损失预估模型,结合无粘S1流场与附面层迭代计算发展了一套计算大弯角轴流压气机平面叶栅流场程序。增加弯度比分布及最大厚度修正得到设计点损失预估模型,采用马赫数修正后的叶栅有效工作范围得到一套大弯角叶栅全工况损失预估模型。分析了轴向密流比在实验中对叶栅损失系数的影响。结果表明,S1流场计算程序与修正后的损失预估模型均能准确地预估出大弯角叶栅设计点损失系数,误差分别小于0.006与0.004。非设计点损失模型能有效地预估得到叶栅有效工作范围内的损失随攻角的分布。初步验证了损失模型对高亚声速大弯角平面叶栅损失系数预估的准确性。     

适应较大叶型弯角范围的轴流压气机落后角模型

通过对多种落后角模型进行研究对比,选出其中一组,并对设计状态落后角模型重新修正,在此基础上结合S1流场计算发展了一种适用于轴流压气机落后角预测的模型.另对非设计状态落后角计算采用了修正模型.结果表明:建立的计算程序在一定的攻角范围内,对S1流场的预测结果是比较准确的,通过多组平面叶栅验证,在叶型弯角较大或者较小时,设计状态落后角模型预测精度均提高,误差范围控制在1°以内;建立的轴流压气机落后角预测模型,对多组轴流压气机设计状态落后角预测,误差都不超过2°,初步验证了模型的有效性.     

多级轴流压气机二维性能预测方法

为了满足多级轴流压气机性能预估需求,在一个流线曲率程序基础上开展了经验、半经验关系式研究。通过对文献中的损失模型进行校验及融合,建立了相匹配的损失计算模块,并改进了端壁损失计算方法;研究了利用S₁流面计算修正S₂正问题的方法,解决了基于传统平面叶栅试验数据的攻角、落后角模型与先进技术叶型之间不匹配的问题,继而发展出了一个高精度的S₂正问题计算方法。为了验证计算方法,利用3个不同负荷水平的、经试验验证的多级压气机进行了校验计算。对比表明,发展的程序对多级压气机具有很高的计算精度和稳定性,可用于多级轴流压气机性能分析。     

基于反方法的高负荷涡轮动叶激波控制

为控制高负荷涡轮叶栅中的激波、改善涡轮叶栅流动状况,针对E3涡轮第二级动叶中间叶高叶型,通过修改叶型吸力面压力分布进行了弱化激波S1流面反方法研究,并基于反设计叶型,对涡轮整级性能进行了三维数值计算分析。S1流面求解器选取MISES程序,应用Mixed模式反方法对叶型表面压力分布进行修改,并在反设计过程中临时"冻结"边界层来提高计算鲁棒性,加速收敛。结果表明,S1流面反设计叶型变薄,喉道位置前移,叶栅通道内激波强度明显削弱,叶型尾迹损失明显降低;涡轮整级环境下,反设计叶型使低背压工况下的等熵效率提高了约0.55%,涡轮出口激波强度显著降低,高效运行区拓宽,变工况性能较原始涡轮得到优化,验证了本文反方法的可行性。     

超声压气机叶栅流场的数值模拟与试验验证

高超声压气机叶栅因适用于战斗机高马赫数飞行、增压比高而成为研究热点,但其损失难以控制,波系结构复杂,激波附面层干扰结果难以预测。基于自开发NUAA程序,对超声压气机平面叶栅流场进行计算分析,并通过与超声压气机平面叶栅试验结果的对比,考察叶栅在不同进口马赫数与气流攻角下的总性能、波系结构与激波位置。结果表明:程序计算的总性能与试验值吻合很好,且能精确捕捉超声叶栅中的激波结构,较好预测叶片表面等熵马赫数分布,可为超声叶栅的设计与结果验证提供支持。     

低雷诺数效应对某可控扩散叶型性能的影响

为研究雷诺数效应对叶栅流动的影响,对某可控扩散叶型的平面叶栅流动进行数值模拟,计算在叶弦雷诺数分别为1×106,7.7×104,1.6×104,7.2×103和3.4×103条件下的不同攻角的流动情况,研究雷诺数对叶栅总压损失系数和攻角特性的影响。对叶栅性能和流场特性进行了分析,结果表明随着雷诺数的降低,叶栅流动的总压损失系数不断上升,低损失攻角范围逐步减小。      

轴向密流比对叶栅性能的影响

轴向密流比对叶栅性能有较大的影响,本文对该问题进行理论及实验研究,导出了叶栅主要性能参数与轴向密流比的关联方程,通过压气机叶栅吹风实验,得到了不同轴向密流比条件下的叶栅性能。理论计算与实验结果吻合的程度令人满意,表明文中所得出的理论关联式可以有效地估算轴向密流比对叶栅流动的影响,具有一定的实用价值。     

进口边界层对采用弯叶片的平面扩压静叶栅流场性能的影响

给定不同型式的进口边界层,在两种不同亚音速条件下对一平面扩压静叶栅的弯叶片流场进行了数值模拟。结果表明弯叶片对扩压叶栅的改善的能力受进口边界层的特征影响。这种影响分为两个方面:(1)边界层厚度的影响和(2)边界层动量损失厚度的影响。边界层越厚或动量损失厚度越大,在低马赫数条件下弯叶片对吸力面角区密流增加越明显,从而更大程度地提高了端区的流动性能,降低了叶栅损失。在高马赫数条件下,若边界层越厚或动量损失厚度越大,角区密流虽变化不大,但因端区损失较大,其性能的提高会给叶栅总性能的改善带来较大的收益。      

叶型探针对压气机叶栅气动性能影响的试验与数值研究

利用平面叶栅风洞,开展了安装叶型探针的压气机叶栅吹风试验.通过测取不同工况下叶片表面压力、栅后尾迹等气动参数,分析了叶栅在安装叶型探针前后的性能变化.同时,采用数值模拟方法,对前缘探头绕流旋涡在叶栅流道内部的发展演变规律及其损失特性进行了探索.研究结果表明:①探针对叶栅局部流场的扰动作用比较明显,其影响特性与叶栅工作状态相互关联;②探针对其所在叶片以及相邻两侧叶片总压损失系数的影响程度随来流攻角发生显著变化;③安装探针后,栅后尾迹与主流掺混作用加强,导致尾迹沿周向存在较为严重的扩散作用;④负攻角条件下,前缘实体探头会诱导叶片出口靠近叶盆表面出现一定强度与尺度的涡系结构.     

基于遗传算法的压气机叶型优化设计

建立了一套将遗传算法和流场数值模拟技术相结合的压气机叶型优化设计系统,针对进口高亚音的压气机叶型进行优化。通过准三维叶栅通道计算程序进行流场数值模拟,评估叶型气动性能。选取了与叶型形状和气动性能密切相关的三个变量作为优化参数,按照可控扩散叶型的设计标准构造了优化目标函数。数值计算结果表明优化叶型的气动性能有了明显提高。对优化前后的叶型进行了叶栅吹风实验对比,进一步验证了优化效果。     

The role of AVDR in linear cascade testing

Linear cascade testing plays an important role in the research and development of turbomachinery and is widely used over the world.The ideal cascade model of a turbomachinery blade row is two-dimensional.In actual linear cascade testing, the flow through the test section converges due to the development of the boundary layer and secondary flow along the sidewall surfaces of the test section.Axial velocity density ratio(AVDR) is adopted to account for the deviation of the tested cascade flow from the ideal 2D model.Among numerous published cascade works, the influence of AVDR on cascade performance is seen to be complicated with many affecting factors, such as those related to cascade/blade geometry and flow conditions.Also, controlling AVDR is limited by the facility capability.Furthermore, real blade-to-blade flow in turbomachines is usually associated with AVDR greater than unity due to limited span of blades between the hub and shroud such that cascade testing without reducing AVDR could be favored sometimes.All these facets add complexity and diversification to the matter.The current paper reviews previous studies and results on AVDR.Consolidated understanding on the role of AVDR and recommendations on how to deal with it in linear cascade testing are provided.      

神经网络模型在压气机通流特性分析中的应用

为了解决通流特性分析程序中原始模型对压气机性能预测精度不足的问题,提高压气机通流特性分析过程的可靠性,基于对大量多圆弧叶栅的数值模拟结果建立了压气机叶栅性能数据库,并以该数据库为依托,采用神经网络建模方法建立了压气机叶栅基准损失系数和基准落后角模型。结果显示:两模型对叶栅基准损失系数和基准落后角的预测精度均满足工程应用要求,其精度分别为±0.002和±1°。在对采用神经网络模型的通流特性分析程序校验过程中发现,其无论对压气机整机性能还是对流动细节的预测精度上都获得了显著提高,尤其是在主流区。此外从压气机整体特性上看,基准损失系数和基准落后角精度的提高对非设计工况损失系数和落后角的预测精度影响是积极的。      

基于一维模型的跨声速轴流压气机特性预测研究

为发展一套对于现如今多级跨声速轴流压气机特性预测较为精准、快捷的计算程序,选取了合适的压气机参考攻角模型,建立了适用于双圆弧大弯角叶型的设计点/非设计点落后角模型。采用某套大弯角平面叶栅在多个工况下的实验数据对新建立的落后角模型进行校验,并将攻角、落后角模型嵌入到HARIKA算法中,实现对HARIKA算法原模型的替换,用新建立的HARIKA算法和三维数值计算软件NUMECA对某型两级跨声速轴流压气机在设计/非设计转速下进行特性计算。结果表明：本文建立的落后角模型对于叶栅出口气流落后角预测值与实验值较好地吻合,平均误差为0.42o,预测误差较小。新的HARIKA算法对于压气机特性的预测结果相比于三维数值计算结果更贴近于实验值,其中压比最大预测误差2.54%,效率最大预测误差3.68%,总体预测误差较小,证明本文建立的非设计点落后角模型具有一定的准确性与适用性,改进后的HARIKA算法在多级跨声速轴流压气机特性预测方面具有一定的工程实用性。     

涡轮叶片来流角扰动不确定性量化分析

为了高效精确量化来流条件变化对涡轮叶片性能的影响,发展了一种基于自适应抽样技术的非嵌入式多项式混沌(NIPC)模型,并通过函数试验对自适应NIPC模型进行了验证。在不同尺度来流角变化下,用该模型量化涡轮叶栅能量损失系数的不确定性变化,同时与直接蒙特卡洛模拟和灵敏度分析进行对比。通过流场统计分析揭示来流角变化对气动不确定性的影响机理。结果表明:自适应NIPC在不同尺度来流角扰动下均能快速准确量化能量损失系数变化;能量损失系数不确定性变化对来流角扰动是非线性依赖关系;叶片通道内的激波对来流角变化最为敏感,是引起能量损失系数不确定性变化的主要因素。     

轴流压气机特性计算及激波模型研究

为快速准确预估轴流压气机特性和激波损失,基于轴流压气机S2流面流线曲率法,分别采用正激波模型和改进的双激波模型,对某型2级跨声速风扇特性进行数值模拟计算,得到了100%设计转速近设计点与99.76%设计转速近堵塞点的总体性能和气动参数,以及95%、100%和110%设计转速的特性曲线。通过将计算结果与试验数据进行对比,分析研究了各激波损失模型在激波损失预估和风扇/压气机特性计算方面的差异。分析结果表明:在跨声速风扇/压气机近设计点激波损失和特性参数的计算中,正激波模型损失径向分布计算结果接近试验值,总压比和总效率计算值分别较试验值约低1.96%和2.54%,模型能够满足工程需要。而在近堵塞点,改进的双激波模型总损失计算值更接近试验值,总压比计算值和试验值很吻合,总效率计算值比试验值约高7.28%。改进双激波模型的不同转速线效率特性曲线也明显更接近试验值,模型能够较准确地预测远离设计点激波损失和特性参数。     

转捩模型在翼型气动性能预测 中的应用研究

边界层转捩位置的准确预测对于提高飞行器气动性能的预测精度具有重要意义.选取与k-ω SST湍流模型相耦合的γ-Reθt模型,以零压力梯度平板为研究对象,通过求解基于有限体积法的雷诺平均N-S方程验证该模型自动捕捉流动转捩的准确性;将该模型应用于传统有压力梯度的NACA 0012翼型的流场特性和气动性能的研究中,并与原始k-ω SST模型的计算结果及全湍流试验数据进行比较.结果表明:远场边界距离对翼型阻力系数有较大的影响;与无转捩模型相比,γ-Reθt转捩模型对翼型阻力系数的预测精度有一定程度的提高;对于二维模型,γ-Reθt转捩模型难以捕捉翼型表面的三维效应和非定常分离特性.     

一种适用于超跨音叶型的非设计点损失和落后角模型

提出一种适用于双圆弧、多圆弧等超跨音叶型的非设计点损失落后角模型。非设计点损失由设计点损失和非设计点偏离损失两部分组成。非设计点偏离损失是马赫数与冲角的二次函数。设计点落后角采用Ｓｗａｎ与Ｃｒｅｖｌｅｉｎｇ的模型。把上面的模型与流线曲率法程序结合，所获得的总特性、分级特性、流动参数均与实验值吻合良好，可用于工程计算。