基于POD和多层感知器的跨声速压气机叶型精细优化设计方法

压气机叶型的精细化设计发展趋势对优化设计方法提出了更高要求,以性能为导向的传统优化设计方法难以满足未来高性能压气机的精细化设计需求。文章提出一种结合本征正交分解(POD)和多层感知器(MLP)的代理模型,它能够快速准确获得叶型流场结构。该方法首先利用拉丁超立方采样法获得样本叶型,并通过CFD计算得到叶型表面等熵马赫数分布,经POD处理后作为样本数据对MLP进行训练。结合POD-MLP和改进人工蜂群算法构建了完整的优化系统,对符合表面等熵马赫数分布约束的叶型进行寻优。基于该方法,对某跨声速叶型在设计点进行了优化。结果表明,该方法可以兼顾非设计点条件,且优化叶型的表面等熵马赫数分布符合所给约束。优化叶型的非负攻角性能明显提升,设计点下总压损失系数降低14.1%,可用攻角范围拓宽4.5%。