[发明专利]一种基于模拟退火算法的离心式压缩机结构优化方法

权利要求书

1.一种基于模拟退火算法的离心式压缩机结构优化方法，其特征在于，具体包括以下步骤：

步骤1、建立离心式压缩机一维性能预测模型；

步骤1.1、确定压缩机叶轮入口处气体的状态参数；

假定流体在此处的密度为ρ'₁,利用下式计算流体速度c'₁：

c'₁＝m/(ρ'₁A₁sinα₁)

其中A₁为入口环形通道的截面积，α₁为在压缩机叶轮入口处气体预旋的角度；

通过伯努利方程计算流体在此处的比焓：

此过程认为流体的比熵不变，即s'₁＝s₀，利用工质的物性参数求得ρ″₁，若|ρ″₁-ρ'₁|小于规定的误差限，则计算结束，否则进行迭代计算，最终确定流体速度c₁及其在叶轮入口处的状态参数；

步骤1.2、确定压缩机叶轮出口处气体的状态参数；

假定叶轮出口的流量系数为计算气体出口速度在径向方向上的分量其中u₂为叶轮外边缘旋转线速度，进而计算周速系数：

然后计算出口气流速度角气流速度气流相对速度之后根据连续性方程利用已知叶轮外径D₂、轴向宽度b₂计算流体密度：

其中：M为流体质量流量

根据欧拉方程计算欧拉功：

计算叶轮耗费的机械能：

H_tot＝H_th+Δh_l+Δh_df

其中漏气损失Δh_l和轮阻损失Δh_df可以根据经验公式计算确定；

根据能量守恒方程计算气体比焓：

计算气体在叶轮出口的比熵：

其中：Δh_hyd为叶轮内部发生的不可逆损失，利用气体流动速度以及压缩机结构参数通过焓损失模型计算确定；T₂为工质在叶轮出口的温度，初次迭代取T₂＝T₁，之后的迭代过程取上一次迭代后的叶轮出口温度；

根据h'₂，s'₂，利用工质物性参数表查出流体的密度ρ″₂，若|ρ'₂-ρ″₂|在设定的误差限之内，则计算结束，否则回到此部分计算最前面更改流量系数的值再进行迭代计算；至此此部分计算结束，得到叶轮耗功H_tot并确定气体在叶轮出口的状态；

步骤1.3、确定扩压器出口处气体状态参数；

假定气体在扩压器出口的密度为ρ'₃，利用出口带状截面面积A₃，计算流体速度：

进而计算扩压器出口气体比焓：

计算扩压器出口气体的比熵：

其中扩压器内发生的不可逆损失Δh_diff可通过经验公式计算确定；扩压器出口温度T₃初次迭代取T₃＝T₂，之后的迭代过程取上一次迭代后的扩压器出口温度；

根据h'₃、s'₃，利用工质物性参数表查出流体的密度ρ″₃，若|ρ'₃-ρ″₃|在设定的误差限之内，则计算结束，否则回到此部分计算最前面对气体密度ρ'₃进行迭代计算，至此此部分计算结束，之后通过查阅物性参数表得到气体在扩压器出口即压缩机出口的压力P₃、温度T₃；

步骤1.4、计算压缩机等熵效率；

通过下式计算压缩机的等熵效率：

其中h_3,s通过s₀、P₃查取物性参数表确定；

步骤2、确定优化过程中的设计变量；

步骤2具体包括对于某一离心式压缩机，通过n个参数来确定其具体的几何结构，即C_all＝(C₁,C₂,…,C_n)为该压缩机的几何形状参数；在优化的过程中选a个对性能变化敏感的参数作为设计变量，即取C_select＝(C₁,C₂,…,C_a)作为压缩机结构优化问题中的设计变量，其中C_select∈C_all；C_all＝(C₁,C₂,…,C_n)中未被选作为设计变量的结构参数保持为初始设计值；

步骤3、单一设计变量变化对性能影响分析；

步骤3具体包括使每个设计变量C_b(1≤b≤a)∈C_select＝(C₁,C₂,…,C_a)在偏离其初始设计值C_b,0的一定范围内变化,即|C_b-C_b,0|∈[0,ε_b·C_b,0],同时保持其它结构参数为定值，由此获得若干组结构参数C＝(C_1,0,C_2,0,C_b0,…,C_n,0)；利用步骤1中建立的压缩机性能预测模型对结构参数为C的压缩机性能进行计算，得到额定工况下使压缩机效率最高所对应的C_b,better,对设计变量C_select＝(C₁,C₂,…,C_a)进行遍历，得到一组象征结构优化方向的设计参数C_{select,better}＝(C_1,better,C_2,better,…,C_a,better)；

步骤4、建立力学结构及压比约束条件下结构优化数学模型；

所述步骤4具体包括根据力学结构方面的约束，限定压缩机设计变量变化的范围，即对于每个设计变量C_p(1≤p≤a)∈C_select，应满足|C_p-C_p,0|∈[0,σ_p·C_p,0]；根据压缩机所能达到的压比要求，限定压缩机设计变量变化的范围，即要求ε_f，min≤f(C_select)-f(C_select,0)≤ε_f,max；根据以上约束条件，建立使目标函数即压缩机等熵压缩效率g(C_select)最大化的结构参数优化数学模型：

步骤5、基于模拟退火算法压缩机最佳设计变量参数的求解；

首先，初始化模拟退火算法中的内置参数，包括退火初始温度T₀、终止温度T_end、降温速率q、当前温度下的迭代次数L；

其次，初始化设计变量和目标函数值，设置压缩机初始最佳设计变量C_select,best＝C_{select,better},初始最大效率g_max＝g(C₀)；

具体步骤为：

步骤5.1、初始化参数设置,令当前温度T＝T₀进入外迭代流程；令当前温度下的迭代次数count＝1，进入优化内迭代流程；

步骤5.2、根据当前设计变量C_select1随机生成初始解C_select2；对于当前温度下的第一次内迭代取C_select1＝C_select,best；

步骤5.3、计算压缩机压比f(C_select2)，并判断是否|f(C_select2)-f(C_select,0)|≤ε_f，若满足则进入下一步，否则返回上一步重新生成初始解；

步骤5.4、计算目标函数值g(C_select2)，然后利用Metropolis准则判断是否接受压缩机结构参数新值；首先利用随机数发生器生成一个取值在(0,1)的概率数λ，若g(C_select2)g_max或者g(C_select2)-g_max≤-T Klnλ，则接受新值并记录C_select,best＝C_select2，g_max＝g(C_select2)；若两个不等式均不满足，则拒绝设计变量新值，此时的最佳目标函数值g_max和设计变量值C_select,best均保持不变；当前温度下的迭代次数count＝count+1；

步骤5.5、重复步骤5.2～步骤5.5，直至当前温度下的内迭代次数count＝L，此时本次外迭代流程结束；

步骤5.6、更新退火温度T＝qT,开始下一次外迭代流程；

重复步骤5.1～步骤5.6，直至退火温度T≤T_end,此时完成对压缩机结构的优化，得到在约束条件下的压缩机的最佳设计参数C_select,best以及最高效率g_max。