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優(yōu)化設(shè)計(jì)方法的數(shù)值研究論文

時(shí)間:2021-04-15 16:58:59 論文 我要投稿

優(yōu)化設(shè)計(jì)方法的數(shù)值研究論文

  1優(yōu)化設(shè)計(jì)

優(yōu)化設(shè)計(jì)方法的數(shù)值研究論文

  以高壓渦輪導(dǎo)葉為研究對(duì)象,對(duì)其輪轂進(jìn)行非軸對(duì)稱端壁優(yōu)化設(shè)計(jì),優(yōu)化目標(biāo)為在保證導(dǎo)葉入口質(zhì)量流量盡量不變的前提下,使出口處的總壓損失系數(shù)最小。對(duì)優(yōu)化前后的高壓渦輪導(dǎo)葉進(jìn)行了全三維數(shù)值模擬,并對(duì)比分析了優(yōu)化前后渦輪導(dǎo)葉出口處的氣動(dòng)性能,以探討非軸對(duì)稱端壁造型對(duì)高壓渦輪導(dǎo)葉通道內(nèi)流場(chǎng)的影響,以及在降低二次流損失上的能力。

  1.1優(yōu)化設(shè)計(jì)方法

  優(yōu)化過(guò)程中,采用端壁參數(shù)化造型、三維N-S方程流場(chǎng)求解與基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ArtificialNeuralNetwork)的遺傳算法(GeneticAlgorithms)相結(jié)合的方法,對(duì)高壓渦輪導(dǎo)葉進(jìn)行非軸對(duì)稱端壁造型設(shè)計(jì)。如圖1所示。首先,對(duì)端壁進(jìn)行參數(shù)化并生成若干端壁曲面控制點(diǎn),對(duì)控制點(diǎn)進(jìn)行隨機(jī)賦值,再進(jìn)行三維流場(chǎng)計(jì)算,建立一個(gè)有限個(gè)樣本的數(shù)據(jù)庫(kù)。然后,對(duì)目標(biāo)函數(shù)及其權(quán)重進(jìn)行設(shè)定,并開始參數(shù)優(yōu)化,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)根據(jù)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的學(xué)習(xí)及對(duì)網(wǎng)絡(luò)中聯(lián)接權(quán)的不斷訓(xùn)練,能夠很好地預(yù)測(cè)出控制點(diǎn)與目標(biāo)函數(shù)之間的函數(shù)關(guān)系。然后通過(guò)遺傳算法可以找到上述函數(shù)關(guān)系的最優(yōu)解(即最佳非軸對(duì)稱端壁造型),如果不滿足收斂條件,將對(duì)優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行一次流場(chǎng)計(jì)算,生成一個(gè)新的樣本添加到數(shù)據(jù)庫(kù)中,然后再進(jìn)行一次循環(huán),隨著循環(huán)的進(jìn)行,數(shù)據(jù)庫(kù)中的樣本數(shù)越來(lái)越多,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也能夠更準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)出目標(biāo)函數(shù)和控制點(diǎn)之間的函數(shù)關(guān)系,從而找到最優(yōu)解。

  1.2端壁參數(shù)化

  選取任一葉片通道為造型區(qū)域,端壁造型的參數(shù)化就是針對(duì)該區(qū)域進(jìn)行的。如圖2所示,以葉片中弧線為基準(zhǔn),在葉片通道內(nèi)沿周向選取5條等分的平行切割線,即在葉片通道內(nèi),相鄰切割線之間的周向距離為通道寬度的25%。沿每條切割線均勻的設(shè)置了9個(gè)點(diǎn),其中中間5個(gè)藍(lán)色點(diǎn)是可控制點(diǎn),兩端的紅色點(diǎn)是為確保通道出入口處的光滑過(guò)渡(及葉片前后緣處端壁和角度連續(xù))而設(shè)置的固定點(diǎn)。因此,控制點(diǎn)共有20個(gè)。圖3給出了端壁型線沿軸向構(gòu)造示意圖,即數(shù)值優(yōu)化過(guò)程中通過(guò)Bezier曲線生成端壁切割線的原理示意圖。每個(gè)控制點(diǎn)沿葉高的變化范圍為-9~9mm,即占葉高的15%。最后,參數(shù)化后的非軸對(duì)稱端壁是通過(guò)這組切割線生成的放樣曲面,如圖4。

  1.3目標(biāo)函數(shù)的設(shè)定

  在本文的優(yōu)化設(shè)計(jì)中,目標(biāo)函數(shù)應(yīng)滿足在保證優(yōu)化前后高壓渦輪導(dǎo)葉的'進(jìn)口質(zhì)量流量盡量不變的前提下,渦輪導(dǎo)葉出口總壓損失系數(shù)最小化。目標(biāo)函數(shù)具體定義如下式中下標(biāo)m和Cpt分別是導(dǎo)葉進(jìn)口質(zhì)量流量和出口總壓損失系數(shù),w為相應(yīng)參數(shù)的權(quán)重因子,Qobj為相應(yīng)參數(shù)的目標(biāo)值,Q為相應(yīng)參數(shù)的計(jì)算值,Qref為相應(yīng)參數(shù)的參考值,一般取為目標(biāo)值Qobj,若目標(biāo)值Qobj=0時(shí),參考值Qref取為1。因此,根據(jù)公式(1)可知,在目標(biāo)函數(shù)OF中引入權(quán)重因子w將多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題,并且,通過(guò)調(diào)整各參數(shù)的權(quán)重因子w可以實(shí)現(xiàn)不同的優(yōu)化目的,從而導(dǎo)致優(yōu)化結(jié)果有不同的側(cè)重點(diǎn)。本文在優(yōu)化過(guò)程中更側(cè)重于渦輪導(dǎo)葉出口處總壓損失系數(shù)的最小化。表1給出了目標(biāo)函數(shù)的具體設(shè)定,可見,導(dǎo)葉出口總壓損失系數(shù)在目標(biāo)函數(shù)中占的比例較大,達(dá)到75.12%。優(yōu)化后的非軸對(duì)稱端壁等高線圖見圖5。

  2數(shù)值模擬

  數(shù)值計(jì)算采用Spalart-Allmaras(S-A)湍流模型求解相對(duì)坐標(biāo)系下的三維時(shí)均守恒型Reynold-AveragedNavier-Stokes(RANS)控制方程,空間離散格式為中心差分格式。高壓渦輪導(dǎo)葉采用O4H網(wǎng)格結(jié)構(gòu),近壁面處進(jìn)行了加密處理,最貼近壁面網(wǎng)格與壁面間距為5×10-6m,總網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)數(shù)約為36萬(wàn)。邊界條件為進(jìn)口給定總壓、總溫,并設(shè)定軸向進(jìn)氣;出口給定靜壓;壁面給定無(wú)滑移邊界條件。

  3結(jié)果和分析

  為了便于對(duì)比和分析,本文用AEW(AxisymmetricEndWall)代表優(yōu)化前軸對(duì)稱端壁,用NEW(Non-axisymmetricEndWall)代表優(yōu)化后非軸對(duì)稱端壁。

  3.1入口質(zhì)量流量

  表2給出了優(yōu)化前后高壓渦輪導(dǎo)葉進(jìn)口質(zhì)量流量的加權(quán)平均值,對(duì)比AEW和NEW可知,由于優(yōu)化過(guò)程中通過(guò)目標(biāo)函數(shù)的設(shè)定對(duì)質(zhì)量流量進(jìn)行了人為的控制,NEW對(duì)進(jìn)口質(zhì)量流量的影響很小,約為0.08%。

  3.2總壓損失系數(shù)式中pt_inlet為渦輪導(dǎo)葉進(jìn)口總壓

  pt為渦輪導(dǎo)葉當(dāng)?shù)乜倝海籵utlet和voutlet分別為渦輪導(dǎo)葉出口密度和出口速度。表3給出了優(yōu)化前后高壓渦輪導(dǎo)葉出口質(zhì)量加權(quán)平均總壓損失系數(shù)Cpt的計(jì)算結(jié)果,從表3中可以看出,NEW比AEW的總壓損失系數(shù)Cpt降低了3.724%。圖6對(duì)比了優(yōu)化前后高壓渦輪導(dǎo)葉出口周向質(zhì)量加權(quán)平均的總壓損失系數(shù)沿葉高的變化情況。根據(jù)圖6可以看到,盡管NEW使渦輪導(dǎo)葉出口處的總壓損失在近端壁附近有少量的增加(即約4%葉高以下),但在4%到16%葉高(Span)處總壓損失下降最為明顯,從16%葉高到葉頂?shù)姆秶鷥?nèi),導(dǎo)葉出口處的總壓損失在非軸對(duì)稱端壁的作用下均有少量的減小。圖7給出了AEW和NEW在渦輪導(dǎo)葉出口截面處總壓損失系數(shù)Cpt的云圖。從圖中可以看出,通過(guò)圖中的對(duì)比可以看出,NEW使得渦輪導(dǎo)葉出口截面的總壓損失系數(shù)Cpt的分布發(fā)生了改變,特別是在近端壁區(qū)域,高損失區(qū)的面積顯著減小,同時(shí),導(dǎo)葉出口處的主流區(qū)和尾跡區(qū)的總壓損失系數(shù)也有明顯的下降,這主要是由于非軸對(duì)稱端壁造型有效的抑制了通道渦的發(fā)展,降低了通道內(nèi)的橫向壓力梯度,進(jìn)而減弱了二次流的強(qiáng)度,因而降低了二次流損失。

  3.3葉片表面靜壓的分布

  圖8給出了優(yōu)化前后高壓渦輪導(dǎo)葉在5%、50%和95%葉高處(即葉根、葉中和葉頂附近)的葉片表面靜壓分布。從圖中可以看出,由于非軸對(duì)稱端壁的影響,葉柵通道內(nèi)的流場(chǎng)發(fā)生了改變,壓力得以重新分布。由5%葉高處表面靜壓分布圖可以看出,在壓力面?zhèn)龋瑥母邏簻u輪導(dǎo)葉前緣到70%軸向弦長(zhǎng)(Cax)處,AEW和NEW的壓差不大,但在70%軸向弦長(zhǎng)往后,NEW的壓力開始高于AEW;在吸力面?zhèn)龋瑥娜~片前緣到30%軸向弦長(zhǎng)處AEW和NEW的壓差不大,從30%到70%軸向弦長(zhǎng)處,NEW相對(duì)于AEW而言,在吸力面壓力有明顯升高,而在壓力面變化不大,這就有效的減小了吸、壓力面的橫向壓差,有利于抑制通道渦的形成和發(fā)展,改善通道內(nèi)的流場(chǎng)。在70%到90%軸向弦長(zhǎng)處,與AEW相比,NEW在壓力面?zhèn)葔毫ι撸谖γ鎮(zhèn)葔毫档停@著增大了吸壓力面的橫向壓差,使葉片載荷的后加載情形更為明顯,渦輪葉柵的載荷后置能夠有效抑制通道渦的發(fā)展,有利于減小端壁處的二次流損失。壓分布圖可以看到,NEW對(duì)高壓渦輪導(dǎo)葉表面靜壓在葉中和葉頂附近的分布沒有明顯影響,可見,高壓渦輪導(dǎo)葉下端壁的非軸對(duì)稱端壁造型對(duì)渦輪導(dǎo)葉上半葉高流場(chǎng)的影響不大。

  3.4葉柵通道表面靜壓分布和流線圖

  圖9和圖10的極限流線圖可以清晰地看到:在導(dǎo)葉前緣附近出現(xiàn)了馬蹄渦的分離鞍點(diǎn),以及由此引出的馬蹄渦吸力面分支和壓力面分支;隨著導(dǎo)葉通道內(nèi)氣流的流動(dòng),馬蹄渦吸力面分支和壓力面分支開始向下游移動(dòng)、發(fā)展;同時(shí),由于導(dǎo)葉通道內(nèi)橫向壓力梯度的影響,馬蹄渦吸力面分支在繞過(guò)導(dǎo)葉前緣后與導(dǎo)葉吸力面在距導(dǎo)葉前緣30%左右軸向弦長(zhǎng)處相交,并開始沿吸力面向上爬升,而馬蹄渦壓力面分支也在橫向壓力的作用下逐漸遠(yuǎn)離壓力面,并向吸力面方向推移。對(duì)比圖9(a)和圖10(a)可以看出,相對(duì)于AEW,NEW吸力面低壓區(qū)面積明顯增加并且擴(kuò)展到通道尾部。這使馬蹄渦壓力面分支與吸力面的交匯點(diǎn)向后推移,極限流線圖也證明了這一點(diǎn),由此可以看出NEW延遲了通道渦的形成和發(fā)展,減弱了通道渦的強(qiáng)度。對(duì)比圖9(b)和圖10(b)可以看出,AEW的馬蹄渦吸力面分支在葉片前緣附近與吸力面交匯,而NEW的馬蹄渦吸力面分支在靠近葉片中部附近與吸力面交匯。所以,NEW的馬蹄渦吸力面分支與吸力面附面層的干擾被延后了,因此通道渦的強(qiáng)度將會(huì)減小,從而有利于減小通道內(nèi)的二次流損失。將導(dǎo)葉尾緣附近的流場(chǎng)放大,見圖9(c)和圖10(c),馬蹄渦壓力面分支向?qū)~尾緣靠近時(shí),馬蹄渦壓力面分支將逐漸地與導(dǎo)葉尾緣后的角渦相摻混,對(duì)比圖9(c)和圖10(c)可以看出,NEW削弱了馬蹄渦壓力面分支與導(dǎo)葉尾緣角渦的摻混,減小了角渦強(qiáng)度,從而減弱了渦輪導(dǎo)葉出口處的流動(dòng)損失。

  4結(jié)論

  本文的分析結(jié)果進(jìn)一步證實(shí)了非軸對(duì)稱端壁造型是提高高壓渦輪導(dǎo)葉氣動(dòng)性能的有效方法,是減小二次流流動(dòng)損失的有效手段。

  (1)本文發(fā)展的優(yōu)化方法通過(guò)設(shè)定目標(biāo)函數(shù)和控制自由變量,在進(jìn)行非軸對(duì)稱端壁造型的同時(shí),可將高壓渦輪導(dǎo)葉的參數(shù)控制在一定范圍內(nèi)。相比傳統(tǒng)的非軸對(duì)稱端壁造型方法,更加靈活、多樣,更加接近實(shí)際應(yīng)用。計(jì)算結(jié)果表明,與軸對(duì)稱端壁相比,優(yōu)化后的非軸對(duì)稱端壁使渦輪導(dǎo)葉出口處的總壓損失系數(shù)降低了3.724%。

  (2)非軸對(duì)稱端壁造型可以使葉根表面的靜壓分布更加合理,進(jìn)而改善高壓渦輪導(dǎo)葉的載荷分布,有利于抑制通道渦的生成和發(fā)展。非軸對(duì)稱下端壁造型對(duì)高壓渦輪導(dǎo)葉上半葉高流場(chǎng)的影響不大。

  (3)非軸對(duì)稱端壁造型可以改善高壓渦輪導(dǎo)葉流場(chǎng)的流動(dòng)結(jié)構(gòu)。延遲并削弱馬蹄渦同導(dǎo)葉吸力面附面層的相互摻混,削弱角渦的強(qiáng)度,進(jìn)而削弱通道渦的強(qiáng)度,降低二次流損失。

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