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环形扩压叶栅流动非定常控制方法的PIV研究 总被引:2,自引:0,他引:2
利用合成射流发生器对于一台环形扩压叶栅进行了流动主动控制的探索,发现适当的非定常激励方式可以使得环形叶栅的总压损失明显减小。同时利用二维粒子图像测速仪(ParticleImageVelocimetry,简称PIV)测量了扩压叶片绕流流场。获得了不同攻角下,在不同的激励频率和激励强度下,流场结构的变化。结果表明非定常激励可以使叶片绕流流场结构发生明显变化。在合适的非定常激励下,扩压叶片的叶背分离流动得到明显抑制,尾迹漩涡的强度和尾迹宽度均明显减小,流线分布比无非定常激励时更加平滑。实验结果能够与环形叶栅时均总压损失的变化相吻合。对于这一非定常控制方法的作用机理也进行了初步的分析。 相似文献
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基于并行遗传算法压气机叶片自动优化设计 总被引:4,自引:3,他引:4
结合小生境法与算子自适应法对基本遗传算法进行改进,采用WinSock接口、多线程、CS体系结构,实现并行遗传算法.将并行遗传算法与NS方程流场计算方法、Hicks-Henne函数叶型参数化方法结合构成叶型自动优化设计软件,软件可用于叶型设计和对已有叶型的改进.在构造目标函数时,根据工作攻角范围,构造了考虑非设计点性能的目标函数.分别对进口马赫数为0.5和0.9左右的叶栅采用三台计算机进行并行气动优化设计,优化叶型设计点和非设点性能都明显好于原始叶型. 相似文献
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基于Nash-Pareto策略的两种改进算法及其应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对多目标、多设计变量的优化问题,提出了两种优化的新算法:一种是将多目标问题转化为单目标时,对目标权重的确定提出了新的途径;另一种是直接对多目标问题进行优化,并对Pareto遗传优化技术作了改进,以得到均匀分布的Pareto最优解集.两种新算法都是建立在Nash的系统分解与Pareto遗传算法的基础上,因此称这类算法为Nash-Pareto策略.借助于这类算法,文中以跨声速压气机双圆弧类叶型的气动优化为例,给出了气动优化的全过程.数值优化的实验表明所给出的改进算法是可行的、有效的. 相似文献
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为了探索机匣处理作用下转/静子的轴向匹配方法以进一步提高压气机级的失速裕度,研究了静子的叶型安装角及"弯"、"掠"规律对压气机性能的影响,针对机匣处理与优化静子的组合结构进行了非定常数值模拟,阐述了该结构的扩稳机理以及压气机新的失速机制。研究结果表明,在机匣处理作用下,静子成为压气机失速的触发因素,通过对静子叶型安装角及"弯"、"掠"规律的优化均可进一步提高压气机级的失速裕度,其中改变静子"弯"型对压气机级失速裕度的改善最大。组合应用机匣处理与尖部反弯根部正弯静子后,压气机效率基本不变,失速裕度提升了80.2%,较单独使用机匣处理提升30.9%。在该组合结构作用下,压气机的失速由静子触发,静子叶根吸力面在激波作用下发生附面层分离,且与轮毂表面附面层相互作用形成角区涡,接近失速边界时,静子叶根形成"前缘溢流,尾缘反流"现象,造成静子通道的大范围堵塞,诱发压气机失速。压气机级的扩稳应充分考虑机匣处理的影响,对静子进行优化设计。 相似文献