透平跨音速叶栅正反混合问题优化设计的研究

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将遗传算法应用于透平跨音速叶栅正、反混合问题优化设计,提出了给定型线背弧部分压力分布,以正问题分析程序得到的压力与给定的目标压力均方差最小为目标函数,运用遗传算法在已有叶型基础上寻找新叶型的正、反混合问题优化设计模型。优化设计结果表明,文中所提出的模型和算法能够有效地优化叶型,从而可在新的领域内对叶轮机械部件的优化设计进行探索和研究。图8表6 The genetic algorithm is applied to the optimization design of the transcation cascade positive and anti-mixing problems. The pressure distribution of the back arc of a given profile is proposed. The objective function is to minimize the mean square deviation between the pressure obtained by the positive problem analysis program and the given target pressure , Using genetic algorithm to find the optimal model of positive and anti-mixed problem of new leaf type based on the existing leaf type. The results of optimization design show that the model and algorithm proposed in this paper can effectively optimize the blade shape, so that the optimal design of the impeller mechanical components can be explored and studied in the new field. Figure 8 Table 6
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