【摘 要】
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本文以某跨音速离心压气机扩压器为研究对象,提出了一种叶型参数化方法和优化流程,采用机器学习XGBoost算法以及全局寻优模型对其进行了气动优化。研究结果表明,该回归优化模型可以在较少的迭代步数内获得全局最优解,优化速度比传统代理模型具有显著的提升,优化精度与CFD仿真结果相当。优化后的扩压器能够在保证离心压气机压比基本不变的条件下,峰值效率提高1.03%,稳定裕度提高4.79%,对优化后扩压器内部流动进行了分析,讨论了不同设计参数对离心压气机的影响,为离心压气机扩压器设计提供了指导。
【机 构】
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中国科学院工程热物理研究所/轻型动力重点实验室,中国科学院大学
【基金项目】
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国家科技重大项目(No.2017-II-0002-0014),国家自然科学基金(No.51706223)。
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本文以某跨音速离心压气机扩压器为研究对象,提出了一种叶型参数化方法和优化流程,采用机器学习XGBoost算法以及全局寻优模型对其进行了气动优化。研究结果表明,该回归优化模型可以在较少的迭代步数内获得全局最优解,优化速度比传统代理模型具有显著的提升,优化精度与CFD仿真结果相当。优化后的扩压器能够在保证离心压气机压比基本不变的条件下,峰值效率提高1.03%,稳定裕度提高4.79%,对优化后扩压器内部流动进行了分析,讨论了不同设计参数对离心压气机的影响,为离心压气机扩压器设计提供了指导。
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