基于CFD流場分析的多工況多約束條件的葉片優(yōu)化設(shè)計方法與實驗研究.pdf

1、隨著全球市場競爭日益激烈,提高性能、降低研發(fā)成本和縮短設(shè)計周期的壓力迫使葉輪機(jī)械設(shè)計工作者不斷改進(jìn)設(shè)計方法。近年來,CFD技術(shù)被廣泛地應(yīng)用于葉輪機(jī)械內(nèi)部的三維粘性流場的數(shù)值模擬,其有效性逐步得到了研究者的肯定。同時,多種性能優(yōu)良的優(yōu)化算法也不斷被推出。而計算機(jī)軟硬件的飛速發(fā)展使得將CFD技術(shù)與優(yōu)化算法相結(jié)合進(jìn)行葉輪機(jī)械優(yōu)化設(shè)計成為可能。本文著眼于葉輪機(jī)械葉片及葉輪的優(yōu)化設(shè)計方法的實現(xiàn),對相關(guān)優(yōu)化設(shè)計算法進(jìn)行了較為全面深入的研究。根據(jù)不同

2、優(yōu)化對象的特點,發(fā)展了適合葉輪機(jī)械葉片及葉輪的多工況多約束條件的優(yōu)化設(shè)計方法,并將其成功地應(yīng)用于相應(yīng)的優(yōu)化算例中。
　　 為了在計算時間與計算精度之間尋求良好的平衡,使CFD技術(shù)可以有效地應(yīng)用于葉輪機(jī)械的氣動優(yōu)化設(shè)計,作者研究了葉輪機(jī)械定常流動數(shù)值模擬中RANS方程的空間離散形式與求解方法,闡述了代數(shù)Balding-Lomax模型、一方程Sparlart-Allmaras模型和標(biāo)準(zhǔn)k-ε模型的構(gòu)造形式,并介紹了本文計算中遵循的收

3、斂準(zhǔn)則。以NASA Low SpeedCentrifugal Compressor(LSCC)實驗葉輪為研究對象,結(jié)合其試驗結(jié)果,討論了湍流模型和網(wǎng)格等因素對計算結(jié)果的影響,為后續(xù)優(yōu)化設(shè)計中湍流模型與網(wǎng)格的選取提供指導(dǎo)。
　　 本文發(fā)展了一套基于CFD流場分析的多工況多約束條件的葉片優(yōu)化設(shè)計方法。針對優(yōu)化對象計算成本和優(yōu)化工況或目標(biāo)多少的不同,該方法可以靈活地發(fā)展成適合其具體特征的優(yōu)化設(shè)計方法,本文將該優(yōu)化方法分別應(yīng)用于平面葉柵

4、的單、多工況多約束條件優(yōu)化設(shè)計、帶分流葉片的離心葉輪優(yōu)化設(shè)計單目標(biāo)多約束條件和某一工業(yè)用超低比轉(zhuǎn)速離心鼓風(fēng)機(jī)葉片的多工況多約束條件優(yōu)化設(shè)計中。
　　 為實現(xiàn)上述優(yōu)化方法,根據(jù)優(yōu)化對象的不同特點和要求,發(fā)展了相應(yīng)的實現(xiàn)算法。發(fā)展了適于葉柵和離心壓縮機(jī)/鼓風(fēng)機(jī)葉型參數(shù)化方法,大大減少了優(yōu)化的設(shè)計變量；提出了并行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,其映射質(zhì)量和訓(xùn)練效率較傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法有較大的提高；為避免基本遺傳算法存在的早熟或陷入停滯現(xiàn)象等問題,受自然界

5、和人類社會進(jìn)化現(xiàn)象的啟發(fā),發(fā)展了一種新的遺傳算法-改進(jìn)的等級公平競爭遺傳算法HFCGA-DN；發(fā)展了改進(jìn)的INSGA-Ⅱ算法,將分布函數(shù)引入NSGA-Ⅱ算法中,提高了多目標(biāo)Pareto遺傳算法的多樣性；并將上述算法與試驗設(shè)計方法和CFD技術(shù)通過發(fā)展的數(shù)據(jù)接口有機(jī)地連接起來。
　　 針對某二維透平葉柵優(yōu)化問題,以極大化其升阻比作為優(yōu)化目標(biāo)函數(shù),以葉柵的幾何進(jìn)出口角不變,葉柵截面的面積不小于初始葉型的20％和優(yōu)化葉型阻力系數(shù)不大于初

6、始葉型為約束條件,運用本文針對平面葉柵發(fā)展的單目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計方法對葉柵進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計。從氣動力積分的結(jié)果來看,優(yōu)化葉柵的氣動阻力比初始葉柵減小3.2％,升阻比增加了8.3％。
　　 針對某帶分流葉片的離心壓縮機(jī)葉輪,以極大化其等熵效率作為目標(biāo)函數(shù),以流量和總壓比不小于初始葉輪為性能約束條件和葉輪參數(shù)設(shè)定的變化范圍為幾何約束條件,運用本文發(fā)展的基于近似模型的單目標(biāo)多約束優(yōu)化方法通過改變輪轂、輪緣型線和葉片形狀對初始葉輪進(jìn)行了優(yōu)化設(shè)計。

7、優(yōu)化后葉輪的等熵效率較初始葉輪提高了1.06％,同時總壓比也提高了0.52％。
　　 以極小化上述透平葉柵三個工況點的總壓損失系數(shù)為目標(biāo)函數(shù),同樣以葉柵的幾何進(jìn)出口角不變,葉柵截面的面積不小于初始葉型的20％為約束條件,運用本文發(fā)展的基于近似模型的多目標(biāo)Pareto類優(yōu)化設(shè)計方法對葉柵進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計。優(yōu)化后葉柵的目標(biāo)函數(shù)在i=-10°,0°,10°的三個工況點分別比初始葉柵下降了8.31％、8.43％、8.52％。
　　

8、根據(jù)某一工業(yè)用超低比轉(zhuǎn)速離心鼓風(fēng)機(jī)葉片的特點和性能要求,提出了楔形葉片的設(shè)計概念,發(fā)展了一套基于近似模型的鼓風(fēng)機(jī)葉型葉片的多工況多約束優(yōu)化方法。該優(yōu)化方法的目標(biāo)函數(shù)是極大化在三個指定工況點上的總壓升,性能約束條件是效率和流量分別不小于初始葉型值,幾何約束條件是設(shè)計變量的變化范圍。為驗證優(yōu)化前后葉型的性能,將優(yōu)化前后葉型加工成模型樣機(jī),并搭建了試驗臺,進(jìn)行性能試驗和葉輪內(nèi)部流動的PIV測試。數(shù)值優(yōu)化和試驗結(jié)果都表明,優(yōu)化楔形葉片在滿足約束