為了能夠有效優(yōu)化局部進(jìn)氣渦輪性能,通過(guò)對(duì)現(xiàn)有軟件模塊進(jìn)行二次開(kāi)發(fā),并利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合粒子群-遺傳混合算法,建立了局部進(jìn)氣渦輪氣動(dòng)優(yōu)化設(shè)計(jì)平臺(tái),分別在全周進(jìn)氣單流道和局部進(jìn)氣環(huán)境下對(duì)渦輪進(jìn)行了分步優(yōu)化。結(jié)果表明:在全周進(jìn)氣單流道條件下,通過(guò)對(duì)各排動(dòng)靜葉進(jìn)出口幾何角、安裝角和第一級(jí)動(dòng)葉積疊規(guī)律的優(yōu)化,改善了渦輪內(nèi)部流動(dòng)狀態(tài),使渦輪總靜效率在全周進(jìn)氣單流道條件下累計(jì)提升了3.24%;通過(guò)對(duì)全周進(jìn)氣單流道優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行局部進(jìn)氣構(gòu)型,并進(jìn)一步在局部進(jìn)氣環(huán)境下對(duì)第一級(jí)動(dòng)葉葉型進(jìn)行優(yōu)化,消除了第一級(jí)動(dòng)葉排根部因局部進(jìn)氣氣動(dòng)參數(shù)周向分布不均勻而導(dǎo)致的流動(dòng)分離,使優(yōu)化后的局部進(jìn)氣渦輪總靜效率較原型累計(jì)提升了3.72%。

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【部分圖文】：

圖3.7局部進(jìn)氣渦輪優(yōu)化設(shè)計(jì)平臺(tái)結(jié)構(gòu)

第３章局部進(jìn)氣渦輪優(yōu)化設(shè)計(jì)研究對(duì)網(wǎng)格進(jìn)行邊界條件的定義，使得在單流道級(jí)環(huán)境下以及局部進(jìn)氣環(huán)境化方案得以施行；利用ＡＮＳＹＳ?ＣＦＸ－Ｓｌｏｖｅｒ模塊進(jìn)行全三維數(shù)值求解；－Ｐｏｓｔ等后處理軟件，并結(jié)合Ｍａｔｌａｂ編程，對(duì)各個(gè)數(shù)值計(jì)算結(jié)果自動(dòng)進(jìn)行計(jì)算和流場(chǎng)細(xì)節(jié)分析，整個(gè)過(guò)程為Ｐａｒｔ....

圖5第二級(jí)靜葉葉片表面極限流線

21圖5第二級(jí)靜葉葉片表面極限流線Fig.5Limitingstreamlinesonbladesurfacein2ndstator圖6全三維局部進(jìn)氣結(jié)構(gòu)模型Fig.6Structuralmodelofthree－dimensionalpartialadmission表2全周結(jié)構(gòu)....

圖6全三維局部進(jìn)氣結(jié)構(gòu)模型

21圖5第二級(jí)靜葉葉片表面極限流線Fig.5Limitingstreamlinesonbladesurfacein2ndstator圖6全三維局部進(jìn)氣結(jié)構(gòu)模型Fig.6Structuralmodelofthree－dimensionalpartialadmission表2全周結(jié)構(gòu)....

圖１馬部進(jìn)氣渦輪Ａ何模型??Ｆｉｇ．?１?Ｍｏｄｅｌ?ｏｆ?ｐａｒｔｉａｌ?ａｄｍｉｓｓｉｏｎ?ｔｕｒｂｉｎｅ??

??研究較少，利用現(xiàn)有的先進(jìn)優(yōu)化設(shè)計(jì)手段，快速有??效地進(jìn)行局部進(jìn)氣渦輪性能優(yōu)化，對(duì)該類(lèi)型渦輪的??應(yīng)用領(lǐng)域有重要的工程實(shí)際意義。本文通過(guò)Ａ編程??將現(xiàn)有軟件模塊進(jìn)行二次開(kāi)發(fā)和集成，建立了基于??神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)＿練得到近似模型和粒子群－遺傳混合算??法全局尋優(yōu)的局部進(jìn)氣渦輪優(yōu)化設(shè)計(jì)平臺(tái)....

本文編號(hào)：3927441