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%.     

基于小波神经网络的无叶扩压器失速分析

用来自不同文献的实验数据作为样本,对小波神经网络进行训练,并利用训练好的神经网络研究叶轮和扩压器几何尺寸对无叶扩压器失速的影响.计算分析结果表明:几何尺寸对于宽、窄扩压器失速的影响表现不同,这也证明了不同宽度的扩压器的确存在不同的失速机理.文章的结果,对无叶扩压器的设计具有一定的借鉴意义.