串列叶片相对位置设计优化方法技术

一种串列叶片相对位置设计优化方法，通过选定了串列叶片相对位置的几何设计参数变量及其对应的变化空间范围进行试验设计并构造代理模型，随后基于代理模型对优化目标采用多目标遗传算法进行优化求解并获得新的设计样本点；通过对新的设计样本点进行数值模拟以验证性能指标，进而更新代理模型并迭代至得到最优设计参数；本发明专利技术设计合理，能够提高串列叶片的相对位置参数的设计效率，缩短设计周期并降低成本，适合二次开发和拓展应用。

Optimization method for relative position design of tandem blades

【技术实现步骤摘要】
串列叶片相对位置设计优化方法
本专利技术涉及的是一种适用于叶轮机械领域的技术，具体是一种串列叶片的相对位置的设计与优化方法。
技术介绍
串列叶片技术能够在不增加太多重量和整体长度的前提下，提高航空发动机的工作负荷，提高气流的折转角度，进而提高航空发动机压气机的气动载荷，在一些航空发动机的型号中得到了有效的应用。在设计串列叶片时，前后排叶片的相对位置对流场和压气机效率、压比、稳定工作裕度等性能有很大的影响。因此在串列叶片的设计过程中，找到一个合适的相对位置是十分重要的。但找到一个合适设计的最优解往往需要大量耗时的计算，因而给具体应用设计带来了很大的时间成本。
技术实现思路
本专利技术针对现有技术存在的上述不足，提出一种串列叶片相对位置设计与优化方法，通过对串列叶片轴向和周向的位置进行参数化设计，求解合理的变量取值空间，采用以设计点效率、设计点压升、稳定工作裕度或堵塞工况下的性能等多个关注的压气机性能指标进行多目标进行优化，得到自变量取值空间内最优的串列叶片相对位置设计，提高压气机工作性能。本专利技术是通过以下技术方案实现的：本专利技术通过选定了串列叶片相对位置的几何设计参数变量及其对应的变化空间范围进行试验设计并构造代理模型，随后基于代理模型对优化目标采用多目标遗传算法进行优化求解并获得新的设计样本点；通过对新的设计样本点进行数值模拟以验证性能指标，进而更新代理模型并迭代至得到最优设计参数。所述的几何参数变量为：后排叶片相对前排叶片的相对轴向位置和相对周向位置。所述的几何参数变量坐标系设定为：以叶轮机械转动中心轴为轴向，设定叶轮机械出口至叶轮机械入口的轴向为正，轴向位置的单位为米；环绕正向轴向，右手旋转的方向为周向正向方向，周向位置的单位为弧度；叶片从叶根到叶尖方向为径向位置正方向，单位为米；以后排叶片的轮毂截面上的前缘点和前排叶片的轮毂截面上的尾缘点为基准，确定前后两排叶片的相对位置。所述的构造代理模型是指：采用多维分层抽样方法设置初始样本，对初始样本进行数值模拟以求解得出控制方程，根据样本点选取并设置代理模型的参数，对选取的有效样本的数值模拟求解结果进行拟合逼近，获得与当前结果较为一致的代理模型用于验证性能指标。所述的控制方程为：其中：为守恒型参数向量，t为时间坐标，为无粘矢通量，为粘性矢通量，Q为源项。所述的优化目标为串列叶片设计点静压比、设计点总压恢复系数、堵塞工况下的总压恢复系数。所述的迭代，以获得最优的Pareto前沿解为目标，最终以优化目标的提高值不再继续增加，从而获得一组性能较优的设计参数，或者达到指定迭代次数继而停止迭代。技术效果与现有技术相比，本专利技术提高了航空发动机串列叶片相对位置设计的设计效率，缩短设计周期，降低研制成本。设计与优化程序自动化程度高，减少了人为优化的工作量，程序经过模块化处理，具有良好的扩展性，适合二次开发与迁移。附图说明图1为本专利技术流程图；图2串列叶片相对位置变量的示意图；图中：1串列叶片前排、2串列叶片后排、ΔZ串列叶片轴向位置、Δθ串列叶片周向位置、相对轴向位置、相对周向位置、ZFrontBlade是前排叶片轴向长度、θBlade串列叶片单个通道的角度；图3优化的结果的Pareto前沿解分布图；图中：横坐标为设计攻角工况下的性能指标，即设计工况总压恢复系数，纵坐标为较大负攻角工况下的性能指标，即堵塞工况总压恢复系数。具体实施方式如图2所示，本实施例为轴流压气机的一级串列静子叶片的几何相对位置的设计与优化，具体包括以下过程：步骤1、选定串列静子叶片的轴向与周向相对位置的空间范围，进行试验设计并构造代理模型。所述的代理模型为径向基神经网络模型(RadialBasisNeuralNetwork)，是一种具备插值逼近特征和非线性拟合能力的神经网络，由输入层、隐藏层和输出层构成。如图2所示，所述的代理模型的几何参数变量包括以下任意一组：①轴向位置ΔZ和周向位置Δθ，或②相对轴向位置和相对周向位置所述的几何参数变量所对应的空间范围包括：相对轴向位置且需保证前后排叶片几何分离；相对周向位置且需保证前后排叶片几何分离。本实施例中几何参数变量对应的空间取值范围如表1所示，需要参考具体串列叶片的叶型给出，具体为：1)后排叶片相对前排叶片的轴向位置：串列叶片的使用是为了让压气机设计更加紧凑，因此前后排叶片一般在轴向上有重叠度，因此后排叶片的前缘点一般位于前排叶片的尾缘点的前方，因此轴向位置一般大于0，单位为米。若将轴向位置的数值大小除以前排叶片轴向长度，则可得到相对轴向位置，后排叶片前缘点不应超出前排叶片的前缘点的位置，故相对轴向位置应小于1，而且工程实际中，通常轴向位置小于0.4才是合理的设计区间；2)后排叶片相对前排叶片的周向位置：前后排叶片的排布会错开一定的周向角度，从而主流道会沿后排叶片的吸力面和压力面两侧形成两个子流道。将叶片排布的周向位置设定在正负一个叶栅通道内变化，单位为弧度。若将周向位置的数值大小除以串列叶片单个通道的角度，则可得到相对周向位置；表1几何参数变量优化取值范围几何参数变量取值范围相对轴向位置0～0.4相对周向位置0～1所述的代理模型具体通过以下方式构造得到：1.1)采用多维分层抽样方法设置初始样本，对初始样本进行数值模拟以求解得出控制方程。所述的多维分层抽样方法为拉丁超立方(LHS)方法，具体为：在表1所示范围内取出100～150个样本，采用参数化设计工具生成这些样本对应的网格，检查样本几何的安全与合理性，剔除不合理的样本从而得到初始样本。所述的参数化设计工具是指：一套可以利用设计参数将原型参数的串列叶栅的几何数据转化为更新串列叶栅数据，随后进行几何重合检测，并最终自动化生成数值模拟计算所用网格的程序。本实施例中采用的参数化设计工具包括但不限于商业流体力学软件Numeca中的网格绘制模块Autogrid。所述的数值模拟是指：对初始样本使用雷诺平均的纳维-斯托克斯方程进行数值模拟求解，得到初始样本对应的串列叶片设计点静压比、设计点总压恢复系数、堵塞工况下的总压恢复系数，具体为：根据控制方程为：其中：为守恒型参数向量，t为时间坐标，为无粘矢通量，为粘性矢通量，Q为源项，该源项Q包含哥氏力和离心力的作用；通过将无粘矢通量和粘性矢通量分解至笛卡尔坐标系的分量：其中：和为笛卡尔坐标系中三个坐标轴的单位矢量，则控制方程中各变量的形式为：其中：为速度项，τij为应力项，ω为相对坐标系的旋转角速度，ρ为密度，qi为热流密度，为相对速度，r为半径，μ为粘性系数，μt为湍流模型引起的粘性系数修正，x为空间坐标量，κ为传热系数，κt为湍流模型引起的传热系数修正，T为温度，上标“”为时间平均量，上标“～”为按密度平均的时间平均量。所述的静压和总能量的形式分别为：其中：k为湍动能，e为内能，上标“”为时间平均量，上标“～”为按密度平均的时间平均量。所述的设计点总压恢复系数为其中：和分别为设计点流道入口截面总压和出口截面总压。所述的设计点静压比为其中：pinlet为设计点流道进口静压，poutlet为设计点出口流道静压。所述的堵塞工况的总压恢复系数为其中：和分别为大负攻角的堵塞工况下流道入口截面总压和出口截面总压。数值模拟求解结束之后，结果将被数值模拟程序显示并保存，可以读取结果文件，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种串列叶片相对位置设计优化方法，其特征在于，通过选定了串列叶片相对位置的几何设计参数变量及其对应的变化空间范围进行试验设计并构造代理模型，随后基于代理模型对优化目标采用多目标遗传算法进行优化求解并获得新的设计样本点；通过对新的设计样本点进行数值模拟以验证性能指标，进而更新代理模型并迭代直至得到最优设计参数；所述的几何参数变量为：后排叶片相对前排叶片的相对轴向位置和相对周向位置；所述的代理模型为径向基神经网络模型。

【技术特征摘要】
1.一种串列叶片相对位置设计优化方法，其特征在于，通过选定了串列叶片相对位置的几何设计参数变量及其对应的变化空间范围进行试验设计并构造代理模型，随后基于代理模型对优化目标采用多目标遗传算法进行优化求解并获得新的设计样本点；通过对新的设计样本点进行数值模拟以验证性能指标，进而更新代理模型并迭代直至得到最优设计参数；所述的几何参数变量为：后排叶片相对前排叶片的相对轴向位置和相对周向位置；所述的代理模型为径向基神经网络模型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征是，所述的代理模型的几何参数变量包括以下任意一组：①轴向位置ΔZ和周向位置Δθ，或②相对轴向位置和相对周向位置所述的几何参数变量所对应的空间范围包括：相对轴向位置且需保证前后排叶片几何分离；相对周向位置且需保证前后排叶片几何分离；几何参数变量坐标系设定为：以叶轮机械转动中心轴为轴向，设定叶轮机械出口至叶轮机械入口的轴向为正，轴向位置的单位为米；环绕正向轴向，右手旋转的方向为周向正向方向，周向位置的单位为弧度；叶片从叶根到叶尖方向为径向位置正方向，单位为米；以后排叶片的轮毂截面上的前缘点和前排叶片的轮毂截面上的尾缘点为基准，确定前后两排叶片的相对位置。3.根据权利要求1所述的方法，其特征是，所述的构造代理模型是指：采用多维分层抽样方法设置初始样本，对初始样本进行数值模拟以求解得出控制方程，根据样本点选取并设置代理模型的参数，对选取的有效样本的数值模拟求解结果进行拟合逼近，获得与当前结果较为一致的代理模型用于验证性能指标。4.根据权利要求3所述的方法，其特征是，...

【专利技术属性】
技术研发人员：张金欧文，滕金芳，羌晓青，朱铭敏，
申请(专利权)人：上海交通大学，
类型：发明
国别省市：上海,31