离心压缩机三维叶片参数化气动优化研究

为提高离心压缩机气动性能,考虑二元叶轮优化多以构型参数为变量,不适用于变量间存在交互作用的三维叶片。以某三元叶轮为优化对象,考虑各变量间的交互作用,采用Bézier曲线加载叶片角,直接选取三维叶片型线为优化变量进行气动优化。结合CFD数值仿真、非线性映射能力较强的BP神经网络与全局寻优能力较强遗传算法,以提升等熵效率和压比为目标进行优化。结果表明:设计工况下,优化后的叶轮等熵效率同比提升1.9%,压比同比提升0.3。三维叶片中部向吸力面偏移,叶片尾缘向压力面偏转可同时提升叶轮的效率和压比。

采棉机风机叶片优化与流场分析

风机作为采棉机气力输送系统的核心部件,其性能优劣将影响采棉机的作业效率。为提高采棉机气力输送系统的最大风量,针对采棉机用多翼离心风机叶片进行优化设计。为了获得代理模型所需的基本数据,建立了CFD数值模型并采用拉丁超立方实验在设计空间内生成20组样本。基于样本数据,建立了出口风量与设计变量的近似模型,采用智能优化算法获得最优设计方案。优化后的设计方案相较于原型机,出口风速明显增大。CFD数值计算分析风机的动态特性,结果表明,在多转速工况下风量均有明显提升,其在额定转速工况下,风量提升17.27%。

多翼离心风机叶片参数化及多目标优化研究

针对吸油烟机用多翼离心风机叶片多目标优化设计,提出一种二次非均匀B样条曲线的叶型参数化方法。采用4个控制点确定B样条曲线的方式对叶片的出口角、叶型的弦长和叶型的最大弯曲度进行控制,可以有效避免不合理叶型。使用Matlab软件调用相应的批处理文件,实现叶轮的自动建模和网格划分。结合最优拉丁超立方试验设计方法和CFD数值计算生成44组多目标优化的样本空间,建立能准确反映设计变量与优化目标之间响应关系的Kriging近似模型,并利用存档微遗传算法对其进行多目标优化。研究结果表明:与原型机相比,优化后的叶轮出口的径向速度明显增大、蜗壳内部流动损失减小,吸油烟机系统在多个工况下的流量和效率均有提高。

基于全叶片曲面参数化方法的涡轮气动优化

为进一步挖掘涡轮性能潜力,实现气动优化参数化降维,减少优化耗时,基于全叶片贝塞尔曲面参数化方法、多岛遗传算法和CFD求解器构建了涡轮三维优化平台。通过建立涡轮叶片吸压力面展开曲面和贝塞尔曲面的参数化映射,全叶片贝塞尔曲面参数化方法实现了叶片吸力面和压力面的同时变形控制,减少了优化控制变量,具有型面光顺性和构造便捷性。对TTM跨音涡轮开展全局气动优化设计研究,结果表明:优化历时约70 h,涡轮设计点绝热效率提升0.48个百分点,流量增加0.97%,膨胀比下降0.32%,验证了曲面参数化优化方法对涡轮气动优化问题的有效性、工程实用性和降维特性。

基于机器学习XGBoost算法的跨音速离心压气机扩压器气动优化设计

本文以某跨音速离心压气机扩压器为研究对象,提出了一种叶型参数化方法和优化流程,采用机器学习XGBoost算法以及全局寻优模型对其进行了气动优化。研究结果表明,该回归优化模型可以在较少的迭代步数内获得全局最优解,优化速度比传统代理模型具有显著的提升,优化精度与CFD仿真结果相当。优化后的扩压器能够在保证离心压气机压比基本不变的条件下,峰值效率提高1.03%,稳定裕度提高4.79%,对优化后扩压器内部流动进行了分析,讨论了不同设计参数对离心压气机的影响,为离心压气机扩压器设计提供了指导。