推進(jìn)器是潛艇的主要振動(dòng)源和輻射噪聲源,其性能直接關(guān)系到潛艇的作戰(zhàn)性能。潛艇推進(jìn)器設(shè)計(jì)是一個(gè)復(fù)雜的過程,涉及很多推進(jìn)器幾何參數(shù)和設(shè)計(jì)目標(biāo)。本文基于面元法和優(yōu)化算法開展了潛艇推進(jìn)器水動(dòng)力性能優(yōu)化設(shè)計(jì)方法研究。全文的主要工作從螺旋槳剖面二維設(shè)計(jì)開始,開展了潛艇實(shí)效伴流場(chǎng)和螺旋槳線譜噪聲預(yù)報(bào)和研究,然后將剖面設(shè)計(jì)方法和實(shí)效伴流場(chǎng)應(yīng)用到潛艇七葉側(cè)斜螺旋槳的優(yōu)化設(shè)計(jì)方法研究中,最后對(duì)潛艇泵噴推進(jìn)器的轉(zhuǎn)子進(jìn)行了優(yōu)化設(shè)計(jì)。全文的主要內(nèi)容和結(jié)論如下:（1）基于Newton-Raphson迭代法和升力分布開展了螺旋槳葉剖面二維設(shè)計(jì)方法研究,包括無厚度拱線設(shè)計(jì)和有厚度剖面設(shè)計(jì)。提出了以升力分布為目標(biāo)的設(shè)計(jì)思路和一種參數(shù)化的升力分布形式,建立了基于Newton-Raphson迭代的逆問題求解方法,該方法能夠快速精確地設(shè)計(jì)指定升力分布的拱線或者剖面。在拱線設(shè)計(jì)中,本文設(shè)計(jì)了SJ系列拱線供螺旋槳設(shè)計(jì)參考;在剖面設(shè)計(jì)中,本文引入PARSEC多項(xiàng)式對(duì)剖面厚度分布進(jìn)行參數(shù)化表達(dá)。剖面設(shè)計(jì)與性能計(jì)算結(jié)果表明:通過改變升力分布形式可對(duì)葉剖面空泡斗的位置進(jìn)行調(diào)整,即可調(diào)整剖面的葉背或面空泡裕度。剖面的參數(shù)化表達(dá)方法和二維設(shè)計(jì)... 

【文章來源】：上海交通大學(xué)上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：183 頁

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【部分圖文】：

HSP螺旋槳的離散面元Fig.2-12SurfacepanelsofHSPpropeller

上海交通大學(xué)博士學(xué)位論文第 51 頁圖2-27 非均勻 B 樣條的德布爾遞歸計(jì)算示意圖Fig.2-27 Schematic of calculation of non-uniform B spline在實(shí)際的程序設(shè)計(jì)中可按照上圖構(gòu)建ljd 和 lj的矩陣進(jìn)行遞歸計(jì)算。2.7 優(yōu)化算法最優(yōu)化理論是運(yùn)籌學(xué)的重要分支，也是應(yīng)用數(shù)學(xué)與實(shí)際聯(lián)系最為緊密的部分。在上世紀(jì) 40年代發(fā)表線性規(guī)劃單純形法以后，最優(yōu)化理論成為了一個(gè)獨(dú)立的學(xué)科。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展和大規(guī)模應(yīng)用，最優(yōu)化理論取得了迅猛發(fā)展，而且在社會(huì)各個(gè)行業(yè)和部門取得了廣泛應(yīng)用。目前，最優(yōu)化理論在算法的提出和改進(jìn)上已經(jīng)取得了很大的進(jìn)步。在單目標(biāo)優(yōu)化算法上，有線性規(guī)劃算法（Linear Programming, LP）、序列二次規(guī)劃方法（Sequential Quadratic Programming,SQP）、下降梯度法（Reduced Gradient, RG）、混合整數(shù)規(guī)劃（Mixed Integer Programming, MIP）、遺傳算法（GeneticAlgorithm, GA）、微分進(jìn)化算法（Differential EvolutionAlgorithm, DEA）、進(jìn)化策略（Evolution Strategies, ES）、模擬退火（Simulated Annealing, SA）等等算法。在多目標(biāo)優(yōu)化上，有法向邊界相交法（Normal-Boundary Intersection Method, NIM）、權(quán)重目標(biāo)算法（WeightedObjective Method, WOM）、非支配排序遺傳算法（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm,NSGA）、非支配排序微分進(jìn)化算法（Non-dominated Sorting Differential Evolution Algorithm,NSEA）、粒子群算法（Particle Swarm Optimization Algorithm, PSO）等等。這些算法在處理不同的問題時(shí)各有優(yōu)劣，優(yōu)化效率和效果也不相同。在本文中，單目標(biāo)優(yōu)化一般采用微分進(jìn)化算法，而多目標(biāo)優(yōu)化采用非支配排序微分進(jìn)化算法。下面著重介紹這兩種優(yōu)化算法。

x/c0.2 0.4 0.6 0.8 1CK= 1.1 m a x0 . 5 1 1 . 5 2 2- 4圖3-21 不同KC 對(duì)應(yīng)的厚度分布和空泡斗Fig.3-21 Variation of thickness withKC and corresponding cavitation bucket粘性影響的修正節(jié)的設(shè)計(jì)基于線性渦面元法，流體的粘性僅僅采用經(jīng)驗(yàn)公式計(jì)及，計(jì)算過性能計(jì)算可能不準(zhǔn)確�；谶@種考慮，本文結(jié)合面元法和 RANS 方法在剖，以減少設(shè)計(jì)目標(biāo)的誤差。 NACA4412 機(jī)翼為例校驗(yàn)了 RANS 方法和面元法的計(jì)算精度。在 RANS型來考慮湍流的影響，采用 SIMPLEC 求解壓力和速度的耦合。計(jì)算的雷場(chǎng)計(jì)算域離散為 1.3M 個(gè)四邊形單元，物面平均 y+≈50。圖 3-22 為 NACA44剖面的粘性修正所采用的 RANS 網(wǎng)格如此類似。圖 3-23 為數(shù)值結(jié)果和實(shí)驗(yàn)結(jié)看出，RANS 方法的預(yù)報(bào)結(jié)果與實(shí)驗(yàn)結(jié)果[154]非常接近。

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號(hào)：3413377