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精铸涡轮叶片的几何偏差诱因较多,几何偏差的统计对认识偏差来源及统计建模、评估叶片几何精度等均具有重要意义。首先初步分析千套低压涡轮真实叶片几何偏差的基本特征,通过主元分析提取偏差模态并识别主要偏差来源,发现该涡轮叶片存在明显的偏移、扭转和叶型误差。之后介绍一种基于优化策略的高效高精度叶片几何偏差分解方法,分离出偏移误差、扭转误差和叶型误差,统计发现总体几何偏差的概率密度函数(PDFs)接近高斯分布。最后对叶型误差进行统计分析并发现相对于真实叶片,偏差分解后叶型轮廓度误差的统计均值和标准差均明显下降,叶片合格率明显上升;此外,通过叶表特殊位置的轮廓度统计发现叶型轮廓度的概率密度函数也近似满足高斯分布。 相似文献
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外形偏差是典型的叶片气动不确定性影响因素,考虑几何设计参数不确定性影响的叶片稳健性气动设计优化(RADO)有助于提高叶片平均气动性能及气动稳健性。首先,介绍RADO的基本原理及实现方法,采用基于灵敏度分析的叶片气动不确定性量化方法计算叶片目标气动函数的统计值,并实现目标函数对设计参数的梯度计算。然后,开展考虑设计参数不确定性影响的HS1A跨声速涡轮叶栅RADO研究,降低总压损失系数的统计均值及方差;通过与确定性气动设计优化(DADO)对比,揭示RADO在改善优化叶片气动稳健性方面的有效性和优越性。最后,对叶片进行流场统计分析,进一步揭示气动外形优化设计对降低总压损失系数敏感度的影响机理。 相似文献
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