基于并行遗传算法的向心涡轮气动优化设计

第 41 卷 第 3 期 2015 年 6 月

航空发动机

Aeroengine

Vol.41 No. 3 Jun. 2015

基于并行遗传算法的向心涡轮气动优化设计
张金环, 周正贵
(南京航空航天大学 江苏省航空动力系统重点实验室, 南京 210016) 摘要: 为了提高向心涡轮轮周效率, 保持流量、 膨胀比不变, 以流道、 安装角、 型面为设计变量, 基于并行遗传算法的优化方法, 对某微型发动机向心涡轮叶片气动性能进行多变量耦合的自动优化设计, 利用商用软件 NUMECA 进行 3 维流场计算分析, 并比较了 优化前后向心涡轮转子的总体性能。结果表明: 在设计工况下, 向心涡轮的轮周效率提高近 3%, 流量也略有增加, 膨胀比近似不变; 在非设计工况下, 优化叶片效率均高于初始叶片的, 向心涡轮的整体性能得到提高。该算法不仅可自动实现多变量耦合优化, 而且 可高效地得到高气动性能叶片。 关键词: 气动性能; 优化设计; 向心涡轮; 并行遗传算法; 多变量耦合优化; 微型航空发动机 中图分类号: V231.3 文献标识码: A doi: 10.13477/j.cnki.aeroengine.2015.03.008

Aerodynamic Optimization Design of Radial Turbine Based on Parallel Genetic Algorithm
ZHANG Jin-huan袁ZHOU Zheng-gui 渊Jiangsu Province Key Laboratory of Aerospace Power Systems袁 Nanjing University of Aeronautics and Astronautics袁 Nanjing 210016袁 China冤 channel, installation angle and profile as design variables, the multi-variables coupling optimization design of dynamic performance for a Abstract: In order to improve the wheel efficiency of radial turbine and keep the mass flow and expansion ratio unchanged, taking the

micro aeroengine radial turbine blade was conducted based on the parallel genetic algorithm. The three dimensional flow field of the radial turbine was calculated and analyzed by NUMECA, and the initial and optimization performance was compared. The results show that the wheel efficiency has an increase of 3% approximately, mass flow is slightly increased, and the expansion ratio keeps approximately unchanged at design condition. The efficiency of optimized blade is higher than that of the initial blade, and the overall performance of the radial turbine is increased at off-design conditions. The parallel genetic algorithm not only could realize multi-variables coupling, but also could obtain high aerodynamic performance blade efficiently. optimization曰micro aeroengine Key words: aerodynamic performance曰optimization design曰radial turbine曰parallel genetic algorithm曰multi -variable coupling

0 引言
在微型航空发动机向心涡轮通道中, 由于转速较 高、 离心力和哥氏惯性力影响较大, 气流从径向转到 轴向, 3 维特征显著,流道内的二次流和涡系十分复 杂, 给小尺寸向心涡轮气动设计增加了难度[1]。 而向心 涡轮的气动性能直接影响到发动机的总体性能, 所以 在保证向心涡轮流量范围不变的前提下, 提高其效率 至关重要[2-3]。 随着计算流体力学技术高速发展, 3 维流动分析

与气动设计方法逐渐应用于向心涡轮设计[4-9]。 针对向 心涡轮已经开展的研究多集中于其初始设计、 改进设 计、 3 维流动特性分析, 而初始设计、 改进设计具有多 参数、 多约束条件 的特点, 很多参数的选取需要人员 经验, 很难得到高效率的涡轮。将数值优化算法与流 场计算程序相结合, 即可构成向心涡轮的自动优化设 计程序, 减少对设计人员经验的依赖 , 并可智能 高效 地获得高性能叶片。 北京航空航天大学马洪波等[10]结 合遗传算法和序列 2 次规划法, 以涡轮的气动效率为

收稿日期: 2014-06-12 作者简介: 张金环 (1989) , 女, 在读博士研究生, 研究方向为叶轮机械气体动力学; E-mail: abc19830118@126.com。 引用格式:


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