[发明专利]基于大涡模拟的流体机械叶片优化设计方法

权利要求书

1.一种基于大涡模拟的流体机械叶片优化设计方法，其特征在于：首先，采用建立性能目标函数与设计变量的隐式关系最优命题的流体机械叶片优化设计方法，结合流体机械的特点，通过控制最优性能目标，优化设计相匹配的叶片，然后，通过Bezier曲线参数化初始叶片，确定设计变量，在约束空间利用均匀设计方法形成叶片的样本数据库，利用流体数值模拟方法计算得到每个样本叶片对应的目标函数；从并行神经网络出发，建立设计变量和目标函数的隐式关系式或计算模型；最后，在满足约束条件下，利用全局寻优方法—小生境遗传算法，进行迭代计算，最终得到性能最优的流体机械叶片；具体采用以下步骤：

（1）根据流体产品设计要求，确定设计目标，给定性能目标函数：流量、压比、效率和约束条件，建立叶片设计的优化命题；

（2）选取初始叶片，采用Bezier曲线对叶片进行参数化处理，以用数量较少的控制参数点，即设计变量来替代数量较多的叶片型值点，达到用可接受的计算量完成优化设计的目的；

（3）采用均匀设计方法在满足约束条件下生成叶片样本数据库，进行叶片建模、计算网格生成和湍流模型选取程序，再利用计算流体数值方法进行流场分析，得到样本叶片的目标函数值；

（4）基于非线性信息处理技术，借助并行神经网络工具建立样本数据库中的设计变量和性能目标函数的隐式关系式或近似模型，并结合约束条件和近似模型将叶片设计问题归化为相应的最优控制形式；

（5）采用小生境遗传算法对流体机械叶片设计的优化命题，在约束空间内进行全局寻优，求解得到目标函数最佳的优化叶片；

（6）采用精细流体数值模拟方法-大涡模拟，代替最优叶片的实验验证以节省时间和成本，评价最优叶片的气动性能和目标函数；

（7）优化过程的最后一步为收敛判定，如果不能满足收敛条件，则将该叶片放入样本数据库，从第（4）步开始新一轮的寻优过程；如果收敛条件满足，优化过程完成，设计得到流体机械的最优叶片。