【摘 要】
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通过数值模拟方法对NASA Stage35单级轴流压气机原型性能进行计算,选取合理的Bezier和B样条拟合曲线控制点个数来完成压气机动叶参数化拟合,获得参数化叶型.基于人工神经网络
【机 构】
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哈尔滨工程大学动力与能源工程学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51309063;51679051);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(HEUCFP201720)
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通过数值模拟方法对NASA Stage35单级轴流压气机原型性能进行计算,选取合理的Bezier和B样条拟合曲线控制点个数来完成压气机动叶参数化拟合,获得参数化叶型.基于人工神经网络和遗传算法相结合的优化设计体系,通过控制叶片的弯掠特性参数对动叶进行寻优计算,最终提高压气机绝热效率.对比发现,对动叶的弯掠特性进行优化可以改变激波位置,减小叶片表面附面层的分离区,优化流场通道内的流动结构,减少流动损失,从而有效提高压气机的绝热效率.
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