涡轮叶片来流角扰动不确定性量化分析

为了高效精确量化来流条件变化对涡轮叶片性能的影响,发展了一种基于自适应抽样技术的非嵌入式多项式混沌(NIPC)模型,并通过函数试验对自适应NIPC模型进行了验证。在不同尺度来流角变化下,用该模型量化涡轮叶栅能量损失系数的不确定性变化,同时与直接蒙特卡洛模拟和灵敏度分析进行对比。通过流场统计分析揭示来流角变化对气动不确定性的影响机理。结果表明:自适应NIPC在不同尺度来流角扰动下均能快速准确量化能量损失系数变化;能量损失系数不确定性变化对来流角扰动是非线性依赖关系;叶片通道内的激波对来流角变化最为敏感,是引起能量损失系数不确定性变化的主要因素。     

雷诺数对高负荷低压涡轮叶栅流动损失的不确定性影响

高空巡航时高负荷低压涡轮(LPT)雷诺数较低,在逆压梯度作用下叶背极易发生层流分离转捩并恶化LPT的气动性能。重点开展雷诺数扰动对高负荷LPT流动损失的不确定性影响研究。首先通过求解■模型方程对高负荷LPT叶栅进行数值模拟,通过精度分析及对比评估数值模拟的可靠性。之后分析不同湍流度条件下雷诺数对动能损失系数(KELC)的影响并建立KELC的自适应响应模型,计算KELC的统计均值、标准差等并对比分析KELC的不确定性影响规律。最后开展基于蒙特卡罗模拟的流场统计研究,通过分析雷诺数扰动对流动分离和转捩的影响,揭示雷诺数对高负荷LPT流动损失不确定性变化的作用机制。