基于遗传算法的轴流风机后导叶匹配性优化

利用多岛遗传算法(MIGA)在高度非线性优化问题上的强大全局寻优能力,结合椭球基(EBF)神经网络近似模型,通过翼型弯曲角、叶片安装角、翼型弦长、轴向间隙四个设计参数变化下的CFD三维数值模拟,得到了一种可自动对单级轴流风机后导叶进行优化设计的方法。结果表明,后导叶叶片安装角对风机全压影响较大,叶片安装角和弯曲角的变化减小了导叶进口气流负攻角,消除了原后导叶压力面的气体回流与涡旋。优化后的导叶压力面的流动得到改善,使风机全压提高了6.73%。