轴流水轮机叶片水力优化设计

论文摘要

本文选取某轴流式转轮叶片作为优化设计的对象,以轴流式转轮叶片的形状参数为优化变量,以转轮的能量性能和空化性能为目标函数,分别将NSGA-Ⅱ遗传算法和NCGA多目标优化算法作为优化工具来实现叶片的多目标优化设计。并且两种多目标水力优化设计方法的优化过程全部由计算机仿真完成,提高了设计工作的效率。在参数化实施中,用Bezier曲线参数化叶片翼型骨线。然后将导叶直接加到初始叶片进口前的流道上,保证了实际流动中转轮来流的真实条件。在优化过程中,仅需要改变翼型骨线控制点即可修改截面上的翼型形状,进而修改转轮叶片的形状,最终获得一组优化结果,其最优点的效率有显著提高。对目标函数效率来说,优化后多方案中的各种转轮的效率都要好于初始转轮。但是高效区向小开度范围有所偏移。优化后所取的各转轮不仅使得叶片最低压力值提高,而且改善了叶片头部的负荷性能。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 1.1 本课题研究背景及意义
• 1.2 叶片优化技术的研究
• 1.2.1 优化问题的特征
• 1.2.2 优化方法介绍
• 1.2.3 优化方法发展
• 1.3 基于Bezier曲线曲面的叶片参数化
• 1.4 遗传算法在流体机械优化设计中的应用
• 1.5 本文主要研究内容
• 2 轴流式转轮叶片的参数化描述
• 2.1 参数化方法介绍
• 2.1.1 Bezier曲线
• 2.1.2 B样条曲线曲面
• 2.1.3 有理B样条曲线曲面
• 2.2 转轮叶片的参数化
• 2.3 本章小结
• 3 轴流式转轮数值计算方法
• 3.1 流动控制方程
• 3.2 湍流模型
• 3.2.1 直接模拟
• 3.2.2 大涡模拟法
• 3.2.3 Reynolds时均法
• 3.3 网格生成技术
• 3.3.1 结构化网格
• 3.3.2 块结构化网格
• 3.3.3 非结构化网格
• 3.4 控制方程的离散
• 3.5 边界条件的设定
• 3.5.1 进、出口边界条件
• 3.5.2 壁面边界条件
• 3.6 本章小结
• 4 多目标优化NSGA-Ⅱ算法介绍
• 4.1 多目标优化的遗传算法简介
• 4.2 算法的原理简介
• 4.2.1 NSGA算法的基本原理
• 4.2.2 NSGA-Ⅱ算法的基本原理
• 4.3 基本概念
• 4.3.1 Pareto支配关系
• 4.3.2 Pareto最优解的概念
• 4.3.3 Pareto优解集的稳定性
• 4.3.4 快速非支配排序
• 4.3.5 虚拟适应度的概念
• 4.3.6 虚拟适应度的比较算子
• 4.3.7 NSGA-Ⅱ虚拟适应度距离
• 4.3.8 NSGA-Ⅱ约束主导原理
• 4.4 叶片优化设计模型
• 4.5 本章小结
• 5 轴流式叶片的优化
• 5.1 带导叶的转轮NSGA-Ⅱ算法优化
• 5.2 带导叶的转轮优化与原转轮的优化结果分析
• 5.2.1 优化前后转轮叶片表面压力的变化
• 5.2.2 相对速度的变化分析
• 5.2.3 速度矩的变化分析
• 5.3 带导叶的转轮NCGA算法优化
• 5.4 优化方法分析比较
• 5.4.1 带导叶的转轮NSGA-Ⅱ算法与NCGA算法优化比较
• 5.4.2 带导叶与不带导叶的转轮NSGA-Ⅱ算法优化比较
• 5.5 本章小结
• 6 优化结果比较
• 6.1 优化前后转轮叶片表面压力分析比较
• 2叶片表面压力的变化'>6.1.1 转轮rn₂叶片表面压力的变化
• 3叶片表面压力的变化'>6.1.2 转轮rn₃叶片表面压力的变化
• 4叶片表面压力的变化'>6.1.3 转轮rn₄叶片表面压力的变化
• 6.2 速度矩分析比较
• 6.2.1 导叶开度为20叶片正背面速度矩分布
• 6.2.2 导叶开度为16叶片正背面速度矩分布
• 6.2.3 导叶开度为13叶片正背面速度矩分布
• 6.3 进口水流角的分析比较
• 6.4 效率的分析比较
• 6.5 本章小结
• 7 总结与展望
• 7.1 总结
• 7.2 展望
• 致谢
• 参考文献
• 附录