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透平叶片气动优化设计方法研究

2020-12-08阅读(699)

透平叶片气动优化设计方法研究

论文摘要

设计高性能的燃气轮机和蒸汽轮机,同时降低设计成本、缩短设计周期,是叶轮机械领域技术研发的一个重要目标。透平叶片作为叶轮机械中的关键部分,担负着热功转换的重要任务,它的造型好坏很大程度上影响透平的气动性能,所以要提高叶轮机械的性能,叶片的优化设计技术很值得研究。本文采用全三维叶片参数化造型技术、多种优化算法和先进CFD求解技术相结合的策略,构建了叶轮机械叶栅自动优化设计平台。该设计平台采用了两种优化方法,一种借助实验设计和统计学分析的商业软件,对变量进行实验设计（DOE）和采用响应面方法（RSM）近似建模,之后采用基于随机的搜索方法对该响应面进行寻优;另一种采用遗传算法,直接评估种群个体的适应度值并进行寻优。论文的主要工作及取得的成果包括:1将NURBS曲线及节点插入算法应用到透平叶栅的二维参数化造型,可以兼顾造型参数的实际物理意义和型线调节的灵活性,将NURBS曲线用于构造叶片径向积叠线,并通过编程实现了优化过程的自动进行;2基于DOE和RSM的优化方法所需计算的样本个体少,计算开销也低。分别采用D-optimal实验和中心复合实验方法对单排叶片和单级透平进行了积叠线和二维叶栅型线优化,每次只安排30～40次实验,取得了良好的优化效果;3采用改进的轮盘赌选择法、Pareto多目标优化技术、遗传算法的自适应和精英保存策略等,对基本遗传算法进行了改进,发展了一种适用于透平叶栅气动优化的多目标自适应遗传算法,并对单级透平进行了积叠线和二维叶栅型线自动优化。结果表明,采用遗传算法得到的结果更加可信,是获得近似全局最优解的有效途径。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第一章 绪论
  • 1.1 课题背景和意义
  • 1.2 叶片设计及优化的发展及现状
  • 1.2.1 经验方法及正问题和反问题设计方法
  • 1.2.2 数值优化设计方法
  • 1.2.2.1 透平叶栅单目标与多目标优化设计方法
  • 1.2.2.2 基于试验设计的透平叶栅优化方法
  • 1.2.2.3 多级透平叶栅全三维优化设计体系
  • 1.3 论文各部分主要内容
  • 第二章 计算采用软件的介绍及说明
  • 2.1 相关商业软件的介绍
  • 2.1.1 TurboGrid软件简介
  • 2.1.2 TurboGrid中网格拓扑结构的选取
  • 2.1.2.1 正确使用Layers避免负体积的出现
  • 2.1.3 CFX软件简介
  • 2.1.3.1 CFX求解器
  • 2.1.3.2 CFX-Pre动静叶栅交接面处理
  • 2.1.3.3 湍流模型的选用
  • 2.2 DESIGN EXPERT软件简介
  • 2.3 优化过程自动化的实现
  • 2.3.1 采用批处理文件实现自动化流程
  • 2.3.2 使用rsh实现多机并行计算
  • 2.4 本章小结
  • 第三章 基于NURBS的透平叶栅参数化造型方法
  • 3.1 二维叶栅型线参数化造型
  • 3.1.1 NURBS曲线简介
  • 3.1.2 基于NURBS的二维叶栅型线造型方法
  • 3.1.2.1 参数的选取及意义
  • 3.1.2.2 二维叶栅型线的计算步骤
  • 3.1.3 NURBS曲线节点插入技术和叶栅型线的微调节
  • 3.1.4 中弧线与厚度叠加的二维叶栅型线参数化造型
  • 3.2 积叠线造型
  • 3.2.1 弯叶片
  • 3.2.2 掠叶片
  • 3.2.3 多样的积叠方式
  • 3.3 子午面端壁参数化造型
  • 3.4 本章小结
  • 第四章 基于DOE和RSM的优化方法
  • 4.1 优化方法及优化对象
  • 4.2 D—OPTIMAL试验对单排喷嘴积叠线优化
  • 4.2.1 研究手段和方法
  • 4.2.2 算例描述
  • 4.2.3 计算结果与分析
  • 4.2.3.1 实验结果
  • 4.2.3.2 RSM近似建模结果
  • 4.2.3.3 优化结果
  • 4.3 中心复合试验对单级透平叶栅型线的优化
  • 4.3.1 研究的手段和方法
  • 4.3.2 算例描述
  • 4.3.3 计算结果与分析
  • 4.3.3.1 实验结果
  • 4.3.3.2 RSM近似建模结果
  • 4.3.3.3 优化结果
  • 4.4 本章小结
  • 第五章 基于遗传算法的优化方法
  • 5.1 遗传算法简介
  • 5.1.1 基本遗传算法
  • 5.1.1.1 编码方式
  • 5.1.1.2 选择方式
  • 5.1.1.3 基本运行参数
  • 5.1.1.4 终止准则
  • 5.1.2 遗传算法的自适应
  • 5.1.3 遗传算法的多目标策略
  • 5.1.3.1 非Pareto方法
  • 5.1.3.2 Pareto方法
  • 5.1.4 自编遗传算法的性能测试
  • 5.1.4.1 Camel函数
  • 5.1.4.2 Hyroyuki'function
  • 5.1.4.3 Shaffer's F6函数
  • 5.2 采用遗传算法对某单级透平的优化
  • 5.2.1 优化策略
  • 5.2.2 算例描述
  • 5.2.3 计算结果及分析
  • 5.3 本章小结
  • 第六章 结论与展望
  • 主要符号说明
  • 插图列表
  • 表格列表
  • 参考文献
  • 攻读硕士学位期间发表的学术论文
  • 致谢

    • 相关论文文献

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