[发明专利]基于响应面法和熵权法相结合的风扇多目标性能优化方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种风扇的设计方法,尤其涉及一种基于响应面法和熵权法相结合的轴流风扇的多目标性能优化方法。

背景技术

小型轴流风扇作为风机常见的一种类型，几何尺寸较小，具有安装便捷、设备简易、可靠度高及成本低等特性。常作为首选散热部件，广泛应用于云端服务器、智能控制等电子通信产品的散热系统中。随着电子通信产品日益向集成化、大功率化方向发展，其产生的热量急剧增加，向外界传递的噪声能量也一直居高不下，已经严重影响到电子通信产品的使用寿命和使用环境。在很多情况下，小型风扇的气动性能和噪声能量分布直接关系到电子通信产品的散热性能和噪声状况。风扇的气动性能常用风扇静压效率高低来衡量，而风扇的噪声状况则采用噪声声压级大小来衡量。有大量文献研究发现单一结构参数对风扇静特性和气动噪声的影响很难做到两全其美，这意味着通过单一改变风扇结构参数，来实现风扇高效率与低噪声的优化目标很难同时满足，因此在高效率与低噪声目标之间建立合适的风扇性能优化方法显得尤为重要。

发明内容

本发明的目的是克服背景技术的不足，提供一种基于响应面法和熵权法相结合的风扇多目标性能优化方法，该方法应能很好地解决风扇高效率与低噪声优化目标不能同时实现的问题，为其他类型的旋转机械性能多目标优化提供一定的参考。

本发明采用的技术方案是：

基于响应面法和熵权法相结合的风扇多目标性能优化方法，包括以下步骤：

(1)在风扇模型M1的常用结构参数中设定三个参数为风扇优化参数，分别用x₁、x₂以及x₃表示；并选取风扇优化参数的取值范围；

(2)选定风扇静压效率以及噪声为风扇性能优化目标；

(3)每个风扇优化参数选取三个水平，并对优化参数的不同水平进行编码，列成表格2；

从表格2中提取5组原始模型以及排列组合的12个不同的三维模型，针对这17组风扇模型开展试验测试，得到17组不同风扇模型的静压效率以及噪声值试验结果，并将试验结果列成表格3；

(4))采用响应面法的数学模型：

y＝β₀+β₁x₁+β₂x₂+β₃x₃+β₁₁x₁²+β₂₂x₂²+β₃₃x₃²+β₁₂x₁x₂+β₁₃x₁x₃++β₂₃x₂x₃(1)

其中

式中x₁、x₂、x₃为3个风扇优化参数；j为风扇模型开展试验测试的组数，m＝17；y_j为风扇模型在第j组试验测试中对应优化目标的数值；

接着利用表格3试验数据进行多元回归拟合，分别建立风扇静压效率优化目标Y₁与风扇优化参数x₁、x₂、x₃之间的函数关系式，以及风扇噪声优化目标Y₂与风扇优化参数x₁、x₂、 x₃之间的函数关系式；

然后分别在所建立的两个函数关系式中求：

风扇静压效率极大值Y_1MAX以及对应的结构参数x₁、x₂、x₃值，

风扇静压效率极小值Y_1MIN以及对应的结构参数x₁、x₂、x₃值；

风扇噪声极小值Y_2MIN以及对应的结构参数x₁、x₂、x₃值，

风扇噪声极大值Y_2MAX以及对应的结构参数x₁、x₂、x₃值；