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。     

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。     

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。     

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.      

一种高负荷叶型优化设计方法

采用3段3次贝塞尔曲线拟合叶型中弧线弯角分布,两段3次贝塞尔曲线拟合厚度分布,进行流线面造型,并结合优化算法进行寻优.S1流场评价工具为MISES软件,寻优算法为遗传算法（GA）.将传统遗传算法进行改进,引入并行模块,较大程度地提高了计算效率.实现了高负荷叶型的自动优化,探讨了高负荷叶型的设计准则,并将准则应用于超声叶型设计.结果表明:相比于原始叶型,优化后的叶型Ⅰ在总压损失系数略降低和出口气流角不变的条件下,可用攻角范围拓宽约2°,叶型Ⅱ的总压损失系数明显降低,可用攻角范围拓宽约0.6°,落后角降低约3.9°.      

可控扩散叶型的扩稳优化

采用正问题方法,将叶型几何参数化、叶型性能分析程序与遗传算法相结合,对某传统可控扩散叶型（CDA）进行叶型损失和攻角范围的综合性能优化设计。结果表明:优化叶型与原叶型具有相近的设计点损失,而其攻角范围由原来的11°增大至17.5°,其中负攻角范围增大了近4.5°。另外,优化叶型的损失随攻角变化也更为平缓,意味着可以在更为宽广的攻角范围内保持稳定的性能。分析表明:吸力面速度峰值位置由原叶型40%弦长处前移至20%弦长处,增加了减速区的长度,使减速更为平缓,是正攻角裕度增大的主要原因。负攻角裕度增加有两方面原因,优化叶型喉道面积增大且喉道位置与设计点吸力峰值位置错开,具有较大的堵塞裕度;压力面前部区域速度较为平缓,甚至略微加速,直至30%弦长后才开始减速扩压,避免了因压力面前缘处的较大速度尖峰以及随后的持续扩压导致附面层的过早分离。      

Effect of U-grooves on high-lift low pressure turbine profile＇s incidence characteristics

以某高负荷低压涡轮叶型为研究对象,分析了该叶型在低雷诺数下的攻角特性,并应用了表面嵌壁式U形槽的被动控制方法来提高该叶型的攻角裕度.数值模拟的结果表明：相比较大的正攻角流动状况,叶型较大的负攻角并不会引起吸力面大的流动分离,从而减小了叶型损失;表面嵌壁式U型槽通过推迟分离、加速再附来减小分离泡甚至减小湍流湿面积,从而降低叶型损失;表面嵌壁式U型槽能否提高该叶型的攻角裕度与开槽位置和深度有关系,在±15°攻角范围内72%轴向弦长位置处开槽明显的降低了叶型损失而开槽深度为0.40mm时叶型损失最小.     

U型槽对高负荷低压涡轮叶型攻角特性影响

以某高负荷低压涡轮叶型为研究对象,分析了该叶型在低雷诺数下的攻角特性,并应用了表面嵌壁式U形槽的被动控制方法来提高该叶型的攻角裕度.数值模拟的结果表明:相比较大的正攻角流动状况,叶型较大的负攻角并不会引起吸力面大的流动分离,从而减小了叶型损失;表面嵌壁式U型槽通过推迟分离、加速再附来减小分离泡甚至减小湍流湿面积,从而降低叶型损失;表面嵌壁式U型槽能否提高该叶型的攻角裕度与开槽位置和深度有关系,在±15°攻角范围内72%轴向弦长位置处开槽明显的降低了叶型损失而开槽深度为0.40mm时叶型损失最小.      

大弯角串列叶型优化设计与数值分析

以50°弯角多圆弧单列叶栅和串列叶栅为研究对象,应用数值模拟手段对所设计的两类叶栅进行数值分析,获取了其不同来流马赫数条件下的性能和流动细节。应用NSGAⅡ遗传算法结合BP神经网络技术,对串列叶栅的五个关键几何参数进行优化设计,验证了优化方法的可行性。研究结果表明:在全攻角范围内,串列叶栅的静压比都高于单列叶栅,负攻角范围内,串列叶栅损失低于单列叶栅;经过优化,串列叶栅在大负攻角下的性能略有降低,同时改善了正攻角性能,在4°攻角、0.8马赫数时静压比提升4.3%,总压损失系数降低42%;优化后串列叶栅在全工况范围内性能都要优于单列叶栅,并且串列叶栅最大压比点和最小损失点攻角均向右漂移2°。     

轴流压气机串列叶栅参数优化研究

为发展串列叶栅优化设计体系,首先提出了串列叶型的参数化造型方法,并对某传统叶栅进行了串列改型,设计点总压损失系数下降了41.8%,静压升上升了0.92%。发展了主从式并行微分进化算法,并对该串列叶栅的5个配置参数进行了数值优化,设计点总压损失系数降低了8.67%,静压升提高了0.3%。采用偏相关分析法对优化全过程进行数据挖掘,揭示了5个配置参数对串列叶栅性能的影响程度。提出并验证了串列叶栅前后叶的弯角和弦长分布对攻角特性的影响关系,并定义一个新的参数用于衡量这一影响关系,实现了对攻角特性的调节,得到了全工况更优的方案。