[发明专利]一种高负荷风扇/压气机端壁造型优化设计方法在审

专利信息
申请号: 201410554023.7 申请日: 2014-10-17
公开(公告)号: CN104317997A 公开(公告)日: 2015-01-28
发明(设计)人: 金东海;桂幸民;刘西武;赵伟光 申请(专利权)人: 北京航空航天大学
主分类号: G06F17/50 分类号: G06F17/50
代理公司: 北京慧泉知识产权代理有限公司 11232 代理人: 王顺荣;唐爱华
地址: 100191*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 负荷 风扇 压气 机端壁 造型 优化 设计 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及一种高负荷风扇/压气机端壁造型优化设计方法,它涉及到空气动力学及航空燃气涡轮发动机压气机端壁优化设计,属于航空燃气涡轮发动机压气机端壁优化设计领域。

背景技术

自20世纪30年代现代燃气涡轮发动机诞生以来,航空发动机的性能获得了巨大的提高。在经历四个发展阶段以后,各发达国家现役主力机种发动机推重比已由最初的2提高到现今的7~9(F110、F100、AL31Ф等),少数达到9~11(如F119、M88-Ⅲ、AL41Ф)。同时,耗油率和噪声降低,可靠性也有了很大的改善。如今作为知识密集、军民两用的高科技产品,航空发动机的研制水平在很大程度上代表了国家工业水平、科学技术水平和经济实力。世界各国(如美、英、法、俄、德等)对航空动力的研制给予了极大的重视,制定和实施了一系列研究计划,为各种先进军、民用发动机提供了坚实的技术基础,其中都将提高推重比列为关键发展目标,包括美国的综合高性能发动机技术(IHPTET)计划及其后续多用途、经济可承受的先进涡轮发动机(VAATE)计划,英国和法国联合实施的先进军用发动机技术(AMET)计划,俄罗斯的计算机涡轮发动机试验技术(CT3)计划。中国也开展了自己的航空推进技术验证(APTD)计划。(摘自刘大响:航空动力发展的历史性机遇[J].航空发动机,2005,31(2):1~3)

风扇/压气机作为航空发动机的核心部件之一,在满足发动机减重和结构紧凑性要求的情况下,随着级气动负荷的日益提高,其内部流动环境也愈加恶劣,近端壁区易产生大量二次流动,并存在流动失速的危险,进而导致效率降低、裕度减小。当前高负荷压气机广泛采用的掠、倾或弯等三维叶片造型技术,可以被视为近年来压气机领域中突破性的设计手段之一;而端壁造型因其对高负荷压气机端区二次流动及气动性能的重要影响和有待挖掘的重大潜力,成为流动控制技术研究的一个重要方向。目前,端壁造型技术在涡轮中的应用已经成熟,由于压气机的逆压环境,导致该技术在压气机中的应用较为困难。

综上所述,考虑端壁造型对高负荷压气机端区二次流动及气动性能的重要影响,本发明首先建立端壁造型的参数化定义方法。其次,基于本课题组发展的自适应遗传算法及人工神经网络响应面模型,结合正交试验设计、端壁参数化定义和流场数值模拟技术实现了对压气机端壁的自动全局优化。采用正交试验对设计变量进行分析,并为响应面提供初始训练样本。本发明提出了一种端壁优化的新方法,这种方法不仅具有良好的全局寻优能力,而且在一定程度上克服压气机流场数值模拟耗时的问题,有利于加快优化速度。然后通过不同测试函数验证了该优化方法的有效性。最后,基于上述方法对压气机叶栅和过渡段端壁进行了优化。本发明同样适用于涡轮的端壁造型优化问题。

发明内容

本发明的目的是为了提供一种高负荷风扇/压气机端壁造型优化设计方法,以控制高负荷风扇/压气机端区二次流动,改善风扇/压气机气动性能。考虑端壁造型对高负荷压气机端区二次流动及气动性能的重要影响,本发明首先建立端壁造型的参数化定义方法,基于以往造型方法的对比分析,针对轴对称端壁和非轴对称端壁分别提出了不同的参数化方法。轴对称端壁采用B样条曲线定义生成;而对于非轴对称端壁本发明提出了两种定义方法:三角函数控制曲面法和离散点控制B样条曲面法,并对两种造型方法进行了对比分析;其次,基于本课题组发展的自适应遗传算法及人工神经网络响应面模型,结合正交试验设计、端壁参数化定义和流场数值模拟技术实现了对压气机端壁的自动全局优化。采用正交试验对设计变量进行分析,并为响应面提供初始训练样本。本发明提出了一种端壁优化的新方法,这种方法不仅具有良好的全局寻优能力,而且在一定程度上克服压气机流场数值模拟耗时的问题,有利于加快优化速度。然后通过不同测试函数验证了该优化方法的有效性。最后,基于上述方法对压气机叶栅和过渡段端壁进行了优化。本发明对于控制压气机端区二次流动,提高压气机效率具有一定的指导意义和工程实用价值。

本发明所构建的端壁优化平台由试验设计(Design of Experiment,DOE)、端壁参数化造型、CFD数值模拟、自适应遗传算法(Adaptive Genetic Algorithm,AGA)和神经网络响应面模型(Response Surface Model,RSM)五部分组成,图23所示。该优化平台的优点之一是利用响应面模型部分替代耗时的三维流场求解,从而缩短优化时间、减少优化成本。

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