[发明专利]一种基于近似模型法的冷却风扇性能优化方法

权利要求书

1.一种基于近似模型法的冷却风扇性能优化方法，包括步骤：

(1)对风扇的几何结构进行参数化，设计相应变量；

(2)选定风扇静压和静压效率为风扇性能优化目标；

(3)采用最优拉丁超立方试验设计方法对设计空间进行初始样本采集，设置初始样本点；

(4)对初始样本进行CFD模型仿真，得到初始样本的响应，形成初始样本与响应之间的数据库；

(5)用径向基神经网络构建近似模型；

(6)用K次交叉验证检验方法对近似模型的预测精度进行检验；

(7)使用遗传算法，对风扇性能进行寻优，得到最优风扇几何参数。

2.根据权利要求1所述的基于近似模型法的冷却风扇性能优化方法，其特征在于：步骤(1)中，所述相应变量包括：外翼型攻角、中翼型攻角、内翼型攻角、外翼型弯度、中翼型弯度、内翼型弯度、外翼型倾角、中翼型倾角、外翼型掠度、外翼型高度、轮毂直径、叶片数。

3.根据权利要求1所述的基于近似模型法的冷却风扇性能优化方法，其特征在于：所述步骤(3)具体包括：

在n维的设计空间中，将每一维的设计区间均匀等分为m个区间，其中每个小区间可记为在保证一个因素的每个水平只出现一次的前提下，随机地选取m个点，构成随机拉丁超立方的样本设计矩阵X＝[x₁,x₂,…,x_m]^T，其中每一行代表一个样本点的位置，每一列代表一个因素；

通过随机演化算法驱动元素交换，更新设计矩阵；

计算设计空间填充的最优化准则，一般使用极大极小距离准则，其计算原理如下：

式中，1≤i,j≤m,i≠j；d(x_i,x_j)为样本点x_i,x_j之间的距离；

若不满足优化准则，则改进随机演化算法探索全局最优解。

4.根据权利要求1所述的基于近似模型法的冷却风扇性能优化方法，其特征在于：所述步骤(4)具体包括：

在Matlab软件中生成翼型曲线，输出包含翼型坐标信息的ibl文件；

在Proe软件中构建风扇3D几何模型，输出包含风扇几何信息的stp文件；

在Hypermesh软件中划分CFD网格，输出包含模型网格信息的nas文件；

在Fluent软件中进行CFD模型的计算；

在Isight计算器进行后处理，输出计算结果即样本点的响应。

5.根据权利要求1所述的基于近似模型法的冷却风扇性能优化方法，其特征在于：所述步骤(5)中，用径向基神经网络构建近似模型时，其具有很强的非线性函数逼近能力，并以预测点与样本点之间的欧几里得范数为自变量，以径向基函数为传输函数构造的模型，其基本表达式如下：

式中，r_i(x)＝||x-x_i||，为预测点x与第i个样本点x_i之间的欧几里得范数；β为权系数；n为基函数的数量；c为控制参数；φ(r_i,c)为基函数，根据实际情况，它可有多种类型，工程中以高斯函数最常用，其表达式如下：