[发明专利]涡轮机械叶尖径向运行间隙概率优化设计方法

权利要求书

1.一种涡轮机械叶尖径向运行间隙概率优化设计方法，其特征在于，具体步骤为：

S1：利用分布式协同响应面方法，将含有大规模参数的叶尖径向运行间隙的多对象概率优化设计问题分解为涡轮盘、叶片和机匣含有少量参数的三个对象的径向变形概率优化设计问题；再分别取每一对象的最优解，根据三个对象与叶尖径向的关系，得出最终径向间隙的最优解；并通过建立相对应的有限元模型，提取出各对象在同一瞬时的径向变形；

S2：确定三个对象涡轮盘、叶片和机匣的随机变量与边界条件；

所述涡轮盘、叶片与机匣的随机变量包括不同位置的温度、热传递表面系数、发动机转速和材料密度；转速的均值和方差为1168和35.04；其他变量均值和方差如下：

轮盘：上端（A1）、前缘下部（A2）、轮盘下端（A3）、后缘下部（B1）和后缘中部（B2）的温度（℃）均值分别为540、210、200、245、320，标准差分别为16.2、6.3、6.0、7.35、9.6；后缘下部（B1）、后缘中部（B2）和前缘（B3）中部位置的热传递表面系数（W·m^–2·K^–1）的均值分别为1527、1082、864；轮盘密度（kg·m^–3）均值和方差为8210和123；

叶片：叶尖、中上部、中下部和叶根位置温度（℃）的均值分别为1030、980、820、540，标准差分别为31、29.4、24.6、16.2；叶尖、中上部、中下部和叶根位置的热传递表面系数（W·m^–2·K^–1）的均值分别为11756、8253、6547、3130，标准差为352.68、247.59、196.41、93.9；叶盘密度（kg·m^–3）均值和标准差分别为5210、246.3；

机匣：内表面和外表面温度（℃）均值分别为1050、320，标准差分别为31.5、9.6；衬套环四等分时，从左到右对应位置的内部热传递表面系数（W·m^–2·K^–1）均值分别为6000、5400、4800、4200 ，标准差分别为180、162、144、126；机匣外部的热传递表面系数（W·m^–2·K^–1）的均值和标准差分别为2600、78；

所述三个对象涡轮盘、叶片和机匣的边界条件如下：

涡轮盘的边界条件为盘内榫眼，予于忽略，并且认为载荷和约束条件在涡轮盘上是轴对称的；涡轮盘和压缩机排气之间的热传递是热膨胀的主导；假定转子与涡轮叶片为绝热边界条件；压缩机排出的空气大部分在转子表面流过，因此，可得出在涡轮盘上不同位置包括轮盘上端（A1）、轮盘前缘下部（A2）、轮盘下端（A3）、涡轮盘后缘下部（B1）、涡轮盘后缘中部（B2）和涡轮盘前缘中部（B3）的温度；涡轮叶片同时受有离心力与热应力，因其与涡轮盘接触，故其边界条件被包含在涡轮盘中；机匣内的衬套环受热影响较大，其收缩与膨胀较大的影响着叶尖的径向间隙；因此，机匣简化成衬套环，根据三个部件的传热特性得到各自的表面传热系数；

S3：通过有限元确定性分析，得到相应的随机瞬态响应，再利用响应极值法，将瞬态响应过程简化为响应极值，即：将表1中各随机变量的均值输入有限元模型，得出随时间变化的径向变形响应，找出叶尖径向运行间隙出现最小值即响应极值及所在的时刻T，即将随时间变化的瞬态响应过程简化为响应极值；

S4：基于拉丁超立方抽样方法，提取输入随机变量的样本值，并将提取的样本值分别输入有限元模型中，进行有限元分析得到在时刻T的响应极值；

S5：基于所获得建模样本，分别拟合涡轮盘、叶片和机匣径向变形的响应面模型，获得响应模型的模型参数，得出各对象的响应结构概率模型，即响应面模型；

S6：基于叶尖径向间隙与轮盘、叶片、机匣、预留间隙之间的关系，将各对象径向变形的概率分析结果协同起来，约束于碰磨概率，进行叶尖径向运行间隙概率优化设计，通过随机抽样足够多次，利用Matlab程序化计算分布式协同响应面概率模型，最终得出在不同静态叶尖径向间隙下叶尖径向运行间隙概率设计；

S7：检验是否满足叶尖径向运行间隙概率优化设计要求，若满足优化设计要求，则直接输出优化结果；若不满足，则将优化设计的最优解作为新的优化设计变量，然后重新提取输入随机变量的样本值并依次进行以上步骤，直至满足优化设计要求为止，最终输出优化结果。