[发明专利]一种适用于不确定工况的离心压气机叶轮气动稳健优化设计方法

摘要

本发明公开了一种适用于不确定工况的离心压气机叶轮稳健优化设计方法。本发明考虑离心压气机运行工况的不确定性，将非嵌入式概率配置点法与拉丁超立方试验设计、计算流体力学分析与Kriging代理模型、以及NSGA‑II优化算法相结合，进行离心压气机叶轮优化设计。本发明在优化设计中量化不确定工况的影响，增强了压气机对不确定运行工况的适应性，提高了不确定工况下的压气机气动稳健性。本发明采用非嵌入式概率配置点法与优化算法相结合，并调用Kriging代理模型迭代寻优，提高了离心压气机气动性能，减少了稳健优化设计计算量，提高了优化效率，为运行工况不确定条件下的离心压气机叶轮设计提供了重要参考。

主权项

1.一种适用于不确定工况的离心压气机叶轮稳健优化设计方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)设置离心压气机确定性工况参数，所述确定性工况参数为设计工况的转速和流量，在CFturbo中建立初始离心压气机叶轮几何模型，所述叶轮几何模型含有主叶片和分流叶片。(2)设置不确定工况参数的概率分布类型，所述不确定工况参数为离心压气机叶轮转速或流量，所述概率分布类型为正态分布或非正态分布类型。(3)采用二阶非嵌入式概率配置点法对步骤(2)所述的不确定工况参数进行配置，获得不确定工况参数配置点与对应的权重系数。(4)将步骤(1)所述初始离心压气机叶轮几何模型导入Turbogrid中建立单流道网格模型，再将所述网格模型导入CFX软件，根据步骤(3)所述不确定工况参数配置点设置边界条件，进行计算流体力学分析，获得步骤(3)所述不确定工况参数配置点对应的离心压气机气动性能参数压比和效率的数值。(5)根据步骤(3)所述不确定工况参数配置点与权重系数，计算离心压气机气动性能参数压比和效率的方差，选择方差较大的气动性能参数，以所述方差较大的离心压气机气动性能参数的均值和方差作为优化目标。(6)设置离心压气机叶轮几何设计变量的取值范围，通过拉丁超立方试验设计方法在所述取值范围内，按数目M抽取几何设计变量样本点，所述数目M初始值为60，在CFturbo中建立M个离心压气机叶轮几何模型，将所述几何模型导入Turbogrid中建立单流道网格模型,再将所述网格模型导入CFX软件，根据步骤(1)所述确定性工况参数设置边界条件，进行计算流体力学分析，获得M组离心压气机气动性能参数压比和效率的数值，所述离心压气机叶轮几何设计变量是叶片进口角，叶片出口角，包络角，叶顶间隙，分流叶片周向位置。(7)计算步骤(6)所述的离心压气机叶轮几何设计变量与气动性能参数压比和效率的相关系数，选择所述相关系数较大的前4位几何设计变量作为优化变量。(8)设置步骤(7)所述优化变量的取值范围，通过拉丁超立方试验设计方法在取值范围内，按数目N抽取优化变量样本点，所述数目N初始值为40。(9)根据步骤(8)优化变量样本点，在CFturbo中建立几何模型，将所述几何模型导入Turbogrid中建立单流道流场网格模型，将所述网格模型导入CFX软件，并根据步骤(3)中所述的不确定工况参数配置点设置边界条件，进行计算流体力学分析，获得步骤(8)所述的优化变量样本点对应的步骤(5)所述的优化目标的数值。(10)根据步骤(9)所述的优化变量样本点及优化目标的数值，建立Kriging代理模型。(11)判断Kriging代理模型是否满足精度要求，若不满足精度要求，转到步骤(8)，增大所抽取的优化变量样本点数目N，重复步骤(9)～(10)，直到满足精度要求时进行下一步，所述精度要求为误差平方R²大于设定值。(12)根据步骤(5)所述的优化目标和步骤(7)所述的优化变量，建立优化数学模型。(13)采用NSGA‑II优化算法结合步骤(10)所述Kriging代理模型，求解步骤(12)所述优化数学模型。(14)判断优化目标相邻两次迭代值的变化是否小于设定容差，若不小于设定容差，则返回步骤(13)，若小于设定容差，即优化收敛，完成离心压气机叶轮稳健优化设计。