数据驱动的两级轴流涡轮多自由度气动优化设计

针对涡轮气动优化过程中设计变量多、评估耗时长、传统完全替代精确函数评估的代理模型辅助算法全局搜索性较差等问题,采用基于预筛选策略的代理模型辅助差分进化算法(Pre-SADE),并结合直接操纵自由变形方法 (DFFD)实现多自由度参数化控制,建立了基于数据驱动的多级涡轮三维气动优化平台。以某两级轴流涡轮为研究对象,选取44个设计变量开展流道-叶片排联合气动优化设计。结果表明:优化后涡轮设计点等熵效率提高1.10%,流量增加2.16%,落压比降低0.94%,激波强度降低,径向二次流得到抑制,内部流动损失减小。此外,涡轮设计转速全工况特性均有所改善。该平台在保证优化效果的同时,可大幅减少设计变量和真实评估次数,有效适用于多级涡轮、多自由度气动优化问题。