基元叶栅攻角特性多目标优化

采用多段Bezier曲线对轴流压气机叶型予以参数化表达，通过Isight优化平台，结合S1流面数值模拟分析，以改良的非支配排序遗传算法(NSGA Ⅱ)对美国NASA单级轴流跨声压气机Stage 35的动叶和静叶叶中截面基元叶栅进行攻角特性的多目标优化，优化目标是降低全攻角范围内的总压损失系数以及拓宽攻角适应性范围。以总压损失系数最小点以及总压损失系数相对最高点和最低点的差值作为优化目标函数，叶栅流量不变为约束条件。结果表明:优化显著降低了动、静叶叶中截面基元叶栅的总压损失系数，并使其攻角适应性范围分别拓宽了5°和3°。      

高亚声速轴流压气机的优化叶型

基于计算流体动力学和数值优化算法,研究了一种压气机叶型优化设计方法.以入口马赫数为0.7的高亚声速轴流压气机叶型为研究对象,采用拉丁超立方实验法选取优化变量并构建了考虑攻角特性的目标函数,通过引入Gamma-Theta转捩模型,考虑了附面层转捩的影响,最终获得了可以有效改善攻角特性和降低总压损失的高亚声速轴流压气机优化叶型.计算结果表明:优化叶型可以显著降低入口马赫数为0.2~0.8时+4°和-4°攻角的总压损失,使设计工况(入口马赫数为0.7)下的低损失攻角增加4°以上,优化叶型最佳稠度降低20%并改善低雷诺数时叶栅的流动特性.      

基于中弧线曲率控制的压气机叶型优化

为提高压气机叶型优化设计水平,基于中弧线曲率控制方法编写了压气机叶片造型程序,将中弧线曲率控制参数作为优化变量,结合粒子群寻优算法对传统可控扩散叶型(CDA)进行了优化研究。结果表明:基于中弧线曲率控制的叶片造型程序能够对CDA叶型进行较好的拟合,拟合叶型的气动性能与设计要求较符。优化叶型在设计点的总压损失降低了约6.34%,优化叶型总压损失随攻角变化较为平缓。在一定攻角范围内,叶型中弧线曲率峰值的前移能够将吸力面马赫数峰值前移,提高叶型吸力面的扩压能力,降低总压损失。在大攻角工况下,改进的中弧线曲率分布能够显著降低叶型总压损失。将中弧线曲率控制参数作为优化变量进行CDA叶型的优化是可行的。     

涡流发生器对高负荷扩压叶栅性能影响的机理分析

为探明涡流发生器流动控制技术对高负荷扩压叶栅性能影响及作用机理,根据高负荷扩压叶栅的流动特点,提出了在叶栅入口端壁处加涡流发生器的流动控制方案,通过计算研究了采用涡流发生器前后叶栅气动性能、附面层及主要旋涡结构的变化。研究结果表明:采用涡流发生器后,叶栅正攻角下的气动性能显著提升,总压损失减小,静压升增大,稳定工作最大正攻角从3°增加至5°,其中在3°攻角下总压损失系数下降0.028,静压系数提升0.033;涡流发生器生成的尾涡阻挡端壁附面层由压力面向吸力面的横向迁移,使吸力面/端壁区域聚集的低能流体减少,改善了角区流动;采用涡流发生器后,通道涡、集中脱落涡和壁角涡减弱,角区分离得到抑制。     

风扇转子叶型侵蚀前缘再造型优化设计

针对前缘侵蚀风扇转子叶型的优化设计问题,以某小型大涵道比涡扇发动机前缘侵蚀风扇转子叶片50%叶展截面叶型 为研究对象,开展侵蚀前缘再造型的多工况、多目标优化设计。选取0°、+4°和+6°攻角作为参考工况,应用层次分析法分别建立各 工况的权重,通过商业软件NUMECA中FINE / Design3D模块开展大半径环形叶栅优化设计。结果表明：前缘优化显著改善了前 缘侵蚀叶型的气动性能,优化后叶型不仅能够恢复60%以上的由于前缘侵蚀导致的总压损失系数增大,而且在+4°攻角下总压损 失比原始叶型的减小了4.3%。此外,前缘优化对叶型吸力面前缘分离泡的产生和生长具有一定的抑制作用,使其附面层厚度保 持较为良好的发展状态,有效地减小了附面层内部的流动损失。     

某压气机静叶基元叶型优化设计及实验

为了得到更加适合压气机静叶的叶型以降低气动损失,提取了静叶中径处的叶型,通过平面叶栅实验获得了原叶型的损失特性,发现原叶型气动损失较高,需要通过合理匹配设计参数来降低损失。为此,搭建数值优化平台在约束空间内搜寻气动损失更低的叶型,目标函数的构建综合考虑了多个冲角下的总压损失系数以提升叶片的变工况性能。优化结果显示：目标函数值降低了约9%,进一步实验研究发现,在实验涉及的整个马赫数和冲角范围内优化叶型比原叶型具有更低的总压损失系数,设计工况总压损失系数较原型叶型下降了31.3%,提升了叶型在正冲角边界附近的抗失速能力,设计进口马赫数正4°冲角下气流折转角增加1°。通过对实验结果的深入分析,解释了叶型性能提升的机理,对工作在相似环境的叶型设计及多目标优化方向给出了建议。     

基于改进粒子群算法的串列叶型优化设计

为了提高串列叶型优化设计的质量,设计了一套基于改进粒子群算法的串列叶型自动优化系统。研究了原始粒子群算法,提出了一种粒子群算法的改进方法。结果发现,改进粒子群算法的收敛速度和收敛精度明显优于原始粒子群算法和遗传算法。以50°大弯角串列叶型为研究对象,使用程序对串列叶型参数化。以叶型参数和串列叶型相对位置的参数作为优化变量,结合BP神经网络和改进粒子群算法对串列叶型进行优化设计。优化结果表明,优化后的叶型在设计攻角时的总压损失系数降低了22%,静压比升高了0.6%,在负攻角时,优化后的叶型的流动性能得到了明显改善。适当减小串列叶型前后缘的半径可以减小叶型的损失,合理的缝隙结构可以有效减小前排叶型压力面和后排叶型吸力面附面层的分离损失。     

大弯角串列叶型形状及相对位置的耦合优化设计

为了提高串列叶型设计的质量,建立了一套结合改进微粒群优化算法、自适应Kriging模型、非均匀有理B样条(NURBS)参数化方法的串列叶型优化设计系统。该系统可以实现叶型形状和叶型相对位置的耦合优化设计。提出了一种改进微粒群优化算法。在微粒群算法中,自适应改变微粒的惯性因子、学习因子、邻域微粒数目可以有效地平衡算法的全局和局部寻优能力。采用人工免疫算子对微粒群进行变异处理可以有效保持种群多样性。运用NURBS方法实现了串列叶型的参数化,设计了一种NURBS控制点的扰动方法,证明了改进EI(expected improvement)准则能使Kriging模型更容易跳出局部最优解。应用该系统优化某大弯角串列叶型,优化结果表明:在设计工况,优化后叶型的总压损失系数降低了40.4%,优化后的叶型在全攻角下的总压损失系数减小了,静压升增加了,在正攻角下的性能改善更明显,证明了该研究的耦合优化设计方法具有很好的实际应用价值。     

高负荷涡轮进口导向叶片叶型设计及验证

针对涡轮进口导向叶片进口马赫数低、前部负荷小的特点,采用前缘截断思路构建了高负荷涡轮叶型,并采用Pritchard 11参数法进行重构设计。采用数值计算和平面叶栅试验开展了研究和分析。结果表明:高负荷叶型吸力面前缘马赫数显著提升,增加了叶片前部负荷。喉部峰值马赫数基本不变,但位置前移,负荷分布均匀性提高。叶型的马赫数特性和攻角特性表明,高负荷叶型在不同攻角和马赫数下,均能获得较低的总压损失,其中在设计马赫数,叶型负荷提升1倍的情况下,总压损失系数降低259%。      

基于并行多点采样策略的串列叶栅多目标优化设计及分析

为了改善高负荷串列叶栅的设计质量,基于改进粒子群算法、Kriging模型的改进并行多点采样策略、物理规划方法三个模块,建立了一套多目标优化设计系统,该系统可以快速实现串列叶栅设计攻角和非设计攻角的多目标优化设计。为了减少多目标优化的计算量,该优化设计系统采用了物理规划方法将多目标优化设计问题转化为考虑设计者经验的单目标优化问题,并基于Kriging模型的改进并行多点采样准则实现了在一次迭代过程并行评价多个样本点的并行优化方法。应用该系统实现了一高负荷串列叶栅的多目标优化,优化后的串列叶栅在全攻角下的总压损失系数减小,静压升增加,在进口马赫数0.7的条件下,在攻角分别为-6°和3°时,总压损失分别降低21%和35%,证明了本文设计的多目标优化系统具有很好的实际应用价值。基于优化设计结果,分析了串列叶栅的5个造型参数:弯角比(TR)、弦长比(CR)、后排近似攻角(KBB)、轴向重叠度(AO)和节距比例(PP)对串列叶栅设计攻角和非设计攻角性能的影响,研究发现大的PP (约为0.9)和负的KBB (约为-6°)有助于串列叶栅实现较优的设计攻角性能,减小串列叶栅前排叶型的负荷,可以改善串列叶栅非设计攻角的性能和扩宽叶栅的稳定工作范围。     

燃气透平叶型气动与传热的优化设计

建立了一个透平叶型气动与传热优化的两步模型.第1步采用解析多项式曲线构造叶片的参数化造型，基于CFD数值模拟，通过正交设计和敏感性分析，优选几何设计参数.第2步采用贝塞尔(Bezier)曲线参数化叶型型线，以总压损失和表面热流加权函数为优化目标，调整叶型型线，获得了气动性能与热负荷较优的叶型.设计案例的结果表明:增加安装角可以降低叶片压力面热负荷；增大叶片前缘直径可以降低前缘滞止点热负荷.调整叶型的表面曲率分布，有可能推迟吸力面的转捩，弱化叶片表面的传热.两步优化法计算量小，收敛性好，具有工程应用价值.      

利用Bezier样条曲线进行叶轮机可视化设计

叶轮机的叶型设计最终将决定叶轮机的性能,进行可视化的叶型设计,有利于有针对性地直接实施叶型局部优化,提高优化效率。本文基于Bezier理论,利用OpenGL作为图形图像的开发工具,开发了一套对叶轮机二维叶型进行可视化设计的软件,经优化设计前后的数值模拟比较,修型后的叶栅总压损失系数明显下降。表明该软件可以直观有效地应用于叶轮机设计。      

基于人工蜂群算法与NURBS的吸附式叶型优化设计

为提高轴流压气机吸附式叶型优化设计的质量,设计了一套基于人工蜂群(ABC)算法和非均匀有理B样条(NURBS)的自动优化设计系统.对人工蜂群算法的运行机制进行了深入分析,并与目前广泛使用的遗传算法(GA)进行了对比.对比发现人工蜂群算法可以更好地逼近全局最优值且收敛效率提高50%.使用NURBS对叶型进行参数化,并研究了参数化过程中的畸变问题.将抽吸参数与叶栅参数同时作为优化变量,使用该系统对一吸附式叶栅进行了优化.结果显示:抽吸槽设置在58.44%轴向弦长位置处流动损失下降明显,与优化前未抽吸叶型相比流动损失降低64.8%,气流分离得到有效抑制.     

应用多目标遗传算法的叶栅气动优化设计

采用Pareto排名策略和共享小生境技术, 实现遗传算法的多目标优化设计.叶栅的气动性能通过求解二维Navier-Stokes方程获得.本文中压气机叶栅的多目标优化确定为在给定条件下同时追求高增压比和低总压损失系数.优化设计获得的Pareto解集显示出本文发展的优化设计平台能够较好的实现多目标的气动优化设计.      

高压涡轮导叶非轴对称端壁优化设计

为使高压涡轮导叶非轴对称端壁造型在减少二次流损失、提高气动性能方面更好的发挥作用,以某一级高压涡轮为研究对象,采用端壁参数化造型、三维Navier-Stokes（N-S）方程流场求解和基于人工神经网络的遗传算法相结合的优化方法对涡轮导叶进行非轴对称端壁的优化设计。优化目标为在控制涡轮导叶进口质量流量、出口马赫数及出口气流角的情况下,导叶出口总压损失系数和出口二次流动能最小化。对比分析优化前后端壁对涡轮导叶出口参数和涡轮级性能的影响。结果表明：优化后得到的非轴对称端壁有效地改善了涡轮导叶通道内的流场,抑制了通道内二次流涡系的发展,降低了导叶出口处的流动损失,涡轮导叶出口总压损失系数降低了14．85％,高压涡轮级等熵效率提高了0．456％。     

基于变精度遗传算法的翼型快速优化设计方法

低碳环保的电动飞机在要求较高升阻比的同时,需要尽量降低成本、缩短研制周期。但高精度的数值模拟时间代价很大,因此针对电动飞机翼型设计中初始翼型较难选取、优化速度较慢的问题,提出了一种基于变精度遗传算法的翼型多点快速优化方法。以常用的 Hicks-Henne 型函数为基础,改进了其对翼型后缘描述不精确的问题。在数值模拟阶段,介绍了一种快速气动参数计算软件XFOIL,并分析了该软件的适用性与局限。之后给出了使用XFOIL 与 Matlab 进行联合求解的方法,在无人干预的情况下完全实现了翼型设计与优化的自动化,提高了设计效率。在翼型优化阶段,为保持较高的精度和寻优效率,设计了翼型参数的实数编码方法。针对传统遗传优化算法了改进,设计了染色体变精度杂交方法以及动态惩罚方法。最后,给出了基于遗传算法的多点优化方案,以及翼型多目标快速优化一体化设计方案。仿真分成两部分进行,首先改进的 Hicks-Henne 型函数能够有效实现参数化翼型的后缘夹角改变。通过与 NSGA-II 方法的优化结果对比,本文的方法在一定迭代次数范围内获得的升阻比更高,失速特性更加缓和,特别是在综合提高翼型优化效率方面表现较好。仿真结果表明,该方法能够快速获得多种工况下具有较高升阻比的翼型,也可以作为进一步优化的初始翼型,能提高翼型优化效率。     

超声速翼型气动优化设计

首先分析了几何外形和相对厚度对超声速翼型气动特性的影响。基于遗传算法(GA)和气动力快速工程算法,对于相对厚度为3.5%的多边形翼型进行优化设计,多边形翼型的优化外形趋于四边形,最大厚度点后移到翼型弦线的60%左右,随着迎角或者马赫数增大下翼面会变薄,上翼面变厚,最大厚度点相应稍有后移。对于相对厚度为4%的双圆弧翼型,采用两步优化设计方法,第1步优化结合基于B样条的类别形状函数变换(CST)参数化方法与小波分解方法,实现几何外形的局部控制与光顺处理,并且采用本征正交分解(POD)代理模型降低优化过程中流场计算的工作量;第2步优化采用基于Navier-Stokes方程的最速下降法(SDA),修正第1步优化中代理模型和小波光顺引入的误差;优化设计得到的翼型近似为四边形,其相对厚度最大点后移到翼型弦线的60%~65%处,升阻比可以提高7%。     

基于样条曲线的机动弹头再入轨迹优化研究

使用三次样条函数拟合再入飞行器纵向运动轨迹,以样条曲线上的控制节点为优化参数,将再入轨迹优化问题转化为静态参数优化问题.最后以纵向平面内的最优轨迹为例,以终点速度最大和飞行时间最短为优化目标,采用基于Pareto定级排序遗传算法求解了在末端状态受约束的最优再入轨迹问题,验证了该方法的有效性.     

基于遗传算法的低雷诺数高升力翼型的优化设计

利用遗传算法进行低雷诺数高升力翼型的气动优化设计,优化后的翼型其气动特性有明显改善,从而表明利用遗传算法进行翼型气动优化的可行性.在优化设计过程中翼型由解析函数线性叠加法表示,并对设计翼型进行了升力系数和阻力系数的气动计算,以提供目标函数和个体的适应值.