[发明专利]透平机械的叶片根部和转子轮槽的型线的优化设计方法

权利要求书

1.一种用于对透平机械的叶片根部和转子轮槽的型线进行优化设计的方法，该方法包括如下步骤：

1)对叶片根部和转子轮槽的型线进行参数化：用样条曲线绘制出叶片根部的初始型线，该初始型线由关于y轴对称的左边型线和右边型线以及分别连接左边型线和右边型线的相应端点的顶部型线和底部型线组成，右边型线由n个控制点(x₁,y₁)、(x₂,y₂)、…、(x_n,y_n)连接而成并且包括m个齿；在该步骤1)中，还对与叶片根部相配合的转子轮槽的初始型线进行参数化，转子轮槽的初始型线与叶片根部的初始型线相同；以及

2)对叶片根部和转子轮槽的型线进行优化：首先基于在步骤1)中的叶片根部和转子轮槽的初始型线建立叶片根部和转子轮槽的有限元模型并进行首次计算以计算出叶片根部和转子轮槽的应力，然后设置优化变量、优化约束条件、优化目标，启动优化以获得优化的叶片根部和转子轮槽的型线，其中：

优化变量为：a)叶片根部或转子轮槽的型线的各控制点的x变量x₁、x₂、…、x_n；和b)叶片根部或转子轮槽的型线的各控制点的y变量y₁、y₂、…、y_n；

优化约束条件为：a)叶片根部或转子轮槽的型线的各控制点的x变量移动范围x_i^min≤x_i≤x_i^max，i＝1，2，…，n；b)叶片根部或转子轮槽的型线的各控制点的y变量移动范围y_i^min≤y_i≤y_i^max，i＝1，2，…，n；和c)叶片根部或转子轮槽的每对齿的颈部的承载力所占百分比P_m≤P_m-1≤…≤P₁,∑P_j＝1，j＝1，2，…，m；

优化目标为：叶片根部的最大应力和转子轮槽的最大应力最小化，即，Min和叶片根部的最大应力的方差D_y和转子轮槽的最大应力的方差D_c最小化，即，Min(D_y,D_c)；

3)对所获得的优化的叶片根部或转子轮槽的型线进行修正：考虑在工程应用时叶片根部与转子轮槽之间存在间隙，将所获得的优化的叶片根部的与转子轮槽不接触的部分的型线的控制点的y变量增大对应于所述间隙的数值，或者将所获得的优化的转子轮槽的与叶片根部不接触的部分的型线的控制点的y变量减小对应于所述间隙的数值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，左边型线和右边型线的齿数m≥2。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，左边型线和右边型线的齿数m≤4。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，控制点的个数n≥10。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当左边型线和右边型线的齿数m＝3时，叶片根部或转子轮槽的每对齿的颈部的承载力所占百分比P₁:P₂:P₃＝40％:30％:30％。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤1)中，叶片根部和转子轮槽的初始型线采用直线构型或型线库中已有的型线构型。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，当叶片根部和转子轮槽的初始型线采用型线库中已有的型线构型时，叶片根部和转子轮槽的型线的各控制点的y变量的移动限值选择为y_i^min＝y_i^max＝0。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤2)中进行优化所使用的优化算法为基因多岛遗传算法、禁忌搜索算法、模拟退火算法或人工神经网络算法。