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261.
在深入研究树脂基复合材料的材料属性和设计准则的基础上,提出并建立了一种树脂基复合材料空心风扇叶片的结构设计方法,并对叶片的强度和振动特性进行了研究,结果表明所提出的树脂基复合材料空心风扇叶片的结构设计是可行的,且对于提高风扇叶片的强度和减重起到了显著的效果.在此基础上,以共振裕度为设计目标,提出了树脂基复合材料风扇叶片优化设计的流程,解决了优化过程中学科间、应用软件间的信息传递问题,并实现了叶片铺层顺序设计优化.结果表明:在满足强度约束条件的前提下,树脂基复合材料空心风扇叶片较金属实心叶片质量减少了78.88%,共振裕度增加了8.44%. 相似文献
262.
针对多级压气机三维气动数值优化中存在的级间匹配与计算成本难以兼顾的问题,采用了只对待优化级进行单级三维数值求解,而在边界条件中考虑级环境影响的优化策略,对某型7级高负荷轴流压气机存在叶背分离的第4级静子进行了数值优化.在有限的计算时间内,多级压气机绝热效率相比原始设计提高了近0.8%,压比增加了近4%,压气机的整体性能得到提高.应用表明:该优化策略较好地平衡了级间匹配与计算成本的矛盾. 相似文献
263.
高负荷压气机叶栅分离结构及其等离子体流动控制 总被引:8,自引:0,他引:8
为揭示高负荷压气机叶栅内部流动损失的产生机理和分布规律以及等离子体气动激励的作用机制,利用拓扑分析和数值计算方法,从计算模型的建立与验证、基准流场的分离结构和等离子体流动控制3个方面展开研究;对总压损失系数分布、拓扑结构和表面流谱与空间流线分布以及旋涡结构进行分析,并开展了激励方式的优化分析.结果表明:随着攻角的增大,固壁面拓扑结构增加了3对奇点,吸力面流向激励改变了固壁面拓扑结构.当攻角为2°时,在吸力面拓扑结构中产生了一对奇点,打断了角区分离线,并引入了一条回流再附线.叶栅流道内部有5个主要涡系,尾缘径向对涡促进流体的展向流动,并成为吸力面倒流的主要组成部分;角涡是一个独立的涡系,其强度和尺度不受等离子体气动激励的影响.吸力面流向激励可以改善叶中流场,但对角区流动作用很小;端壁横向激励可以降低角区流动损失,对叶中流场作用有限;吸力面流向与端壁横向组合激励在整个叶高范围内均可以显著抑制流动分离;端壁横向流动对角区流动分离结构的影响大于吸力面附面层的分离.吸力面流向激励的优化明显降低,而端壁横向激励和组合激励的优化保持并增强了等离子体流动的控制效果. 相似文献
264.
建立了一套基于高精度计算流体力学(CFD)技术和代理模型优化算法的旋翼气动外形设计方法。在该方法中,旋翼流场气动性能的计算采用了基于Navier-Stokes/Euler方程的CFD方法,并根据流场特点、精度和效率的要求采用Baldwin-Lomax(B-L)湍流模型,通量计算采用Roe-MUSCL格式进行。为提高网格生成质量和便于流场控制方程的求解,将流场分成两个区域,即围绕旋翼的黏性区和无黏的背景网格区。其中,桨叶网格使用了基于二维翼型网格的参数化方法生成,数值计算结果表明该方法有效地提高了网格生成质量及效率。在参考旋翼流场及桨叶细节流动分析的基础上给出设计变量及范围,有效减小了优化问题的规模;为满足优化和机理分析的需要,将基于置换遗传算法优化的拉丁超立方(PermGA LHS)方法和径向基函数(RBF)的代理模型优化方法引入到桨叶外形的优化设计中。首先以Helishape 7A旋翼为算例,检验了数值模拟方法的准确性。然后,应用所建立的优化方法针对旋翼负扭转分布进行了优化计算,结果表明优化后的旋翼悬停气动性能比优化前有了明显提高。 相似文献
265.
266.
无人机总体与起飞性能匹配性设计优化 总被引:1,自引:0,他引:1
首先,提出了一种小推重比的低速螺旋桨无人机总体参数与起飞性能匹配性设计优化方法;其次,对该无人机起飞阶段的动力学和运动学特性进行了分析,明确了该无人机总体参数与起飞性能之间的最佳匹配关系,以实现无人机起飞性能的最优化;最后,通过分析得出结论:小推重比低速螺旋桨无人机总体设计参数的选取直接影响到起飞性能的优劣,“平衡”总体设计需求来发挥平台更佳的起飞性能是总体设计优化的重要内容. 相似文献
267.
以基于进化算法的多目标优化方法为基础,结合多目标优化设计Pareto解的思想和约束处理机制,采用Kriging代理模型和基于B样条的翼型表示方法,建立了旋翼翼型的优化设计系统.代理模型采用均匀设计进行模型采样,在优化过程中根据EI(expected improvement)准则动态增加采样点来调整代理模型的精度.采用B样条方法进行翼型参数化,保证了翼型的光顺性.在翼型的气动性能分析中引入转捩模型提高阻力计算的精度.利用该系统对旋翼翼型进行了优化设计,经风洞试验验证,满足设计要求. 相似文献
268.
发动机性能指数是衡量其性能优劣的重要指标之一。针对发动机性能指数具有非线性、非平稳的特征,引入多层次多尺度的思想,在此基础上提出一种基于奇异值趋势分解的组合预测方法。利用奇异值趋势分解提取原始数据的趋势项和波动项;以改进粒子群算法分别获取趋势项和波动项在最小二乘支持向量回归模型中的最佳参数组合(嵌入维数、延迟时间、惩罚因子、核参数),并引入回归移动的思想,在此基础上利用最佳的最小二乘支持向量回归模型进行预测。预测结果表明预测精度明显增加,计算时间也相对减少。提前预测步长在5步之内时,精度变化不大;步长超过10步,精度下降很快。与不同预测方法比较,证明了方法的有效性。 相似文献
269.
270.