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基于伴随方法的单级低速压气机气动设计优化 总被引:2,自引:0,他引:2
采用梯度方法对某型4.5级压气机最后级进行气动设计优化研究,梯度由连续伴随方法计算确定,多排伴随方程采用伴随掺混面模型进行数值求解。首先,采用基于经验修正的初步设计方法设计带进口导叶的4.5级低速、低压缩比压气机的原始气动外形。之后,在压气机近失速工况对最后级静子叶片进行伴随气动设计优化,通过优化叶型和安装角降低流动损失,目标函数定义为加权求和形式的熵增和流量偏差,优化中对流量进行约束。最后,开展基于伴随方法的多工况气动设计优化研究,改善两个不同转速条件下最后级的气动性能。优化结果表明,基于伴随方法的多排气动设计优化可以通过改变叶片气动外形提升多排全工况气动性能。 相似文献
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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。 相似文献
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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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发展了一种简化的基于无反射边界理论的伴随方程进出口边界条件确定方法,研究了考虑不同约束的叶片气动外形优化设计。研究结果表明:采用流动强耦合的简化伴随方程进出口边界条件确定方法,能够确定精度较高的伴随灵敏度,在不同类型的伴随气动优化设计中均具有较好适用性。无约束的出口质量熵优化后,出口质量熵降低0.253%,流道面积和出口气流角变化较大。分别考虑出口气流角气动约束、流道面积几何约束和同时考虑上述两种约束的影响,优化后出口质量熵分别降低0.176%、0.227%和0.164%,优化后叶片气动性能显著提升,且满足约束条件。改变叶型曲率能有效减弱激波强度,吸力面前段曲率降低时,流动减速、出口气流角增大,吸力面前段曲率变化较小时,出口气流角约束较好。 相似文献
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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。 相似文献
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在航空涡轮叶片设计中,减少流动损失对改善涡轮叶片性能具有十分重要的意义。本文介绍了一种连续伴随方法在涡轮叶片优化设计中的应用,通过对某低展弦比涡轮叶片的根壁外形进行优化来减少二次流损失。首先通过改变叶高方向的安装角分布使得气流出口偏转角逼近目标分布,以此验证粘性伴随方法的精确性和有效性。其次,在优化二次流损失时,设计目标选取为叶片通道出口的熵增,同时满足出口流动偏转角约束。最后,分析讨论了叶片根壁外形变化对减小二次流损失及二次动能的影响。结果表明:该优化设计能有效地减小二次动能,从而提高叶片的效率。 相似文献
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