【摘 要】
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为了提升低转速工况下压气机的气动性能,采用人工神经网络与遗传算法相结合的优化方法对某单级离心压气机离心叶轮的弯特性进行优化计算.利用NUMECA软件对该离心压气机进行了不同转速的数值模拟,得到压气机不同工况下的气动性能.通过设置不同控制参数和曲线形式对离心叶轮叶片进行参数化拟合,以8个改变叶片弯特性的参数为自由参数进行了叶型优化设计,最终得到了优化后的叶轮叶片.结果 表明:优化后在低转速的设计工况下离心压气机压比增加了4.69%,稳定裕度拓宽了17.41%.
【机 构】
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哈尔滨工程大学动力与能源工程学院,黑龙江哈尔滨150001;中国舰船研究设计中心,湖北武汉430064
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为了提升低转速工况下压气机的气动性能,采用人工神经网络与遗传算法相结合的优化方法对某单级离心压气机离心叶轮的弯特性进行优化计算.利用NUMECA软件对该离心压气机进行了不同转速的数值模拟,得到压气机不同工况下的气动性能.通过设置不同控制参数和曲线形式对离心叶轮叶片进行参数化拟合,以8个改变叶片弯特性的参数为自由参数进行了叶型优化设计,最终得到了优化后的叶轮叶片.结果 表明:优化后在低转速的设计工况下离心压气机压比增加了4.69%,稳定裕度拓宽了17.41%.
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