燃料电池离心压缩机叶轮构型的参数优化及性能分析

为提升离心压缩机气动性能以满足燃料电池系统的需求，以某燃料电池离心压缩机叶轮为研究对象，选取叶轮进口倾角、叶片数、子午流道等型线控制点和叶片安装角分布控制点等关键构型参数作为优化变量，采用数值计算方法对离心压缩机叶轮气动性能进行模拟和优化。结合拉丁超立方抽样与BP神经网络拟合叶轮构型参数与气动性能的映射关系，以叶轮等熵效率最大为优化目标、总压比和功率等参数为约束，运用遗传算法对上述叶轮关键构型参数进行多参数寻优，并对优化前后叶轮的气动性能及其内部流动特性进行了对比分析。结果表明：在设计工况下，优化后叶轮等熵效率提高了3.90%,总压比为1.742,功率为8.53 kW,满足设计要求；叶轮的稳定运行工况范围变宽，并且在整个工况范围内叶轮的等熵效率也均得到提升；从流场分析可以发现，优化后叶轮轮盖侧高熵值区域缩小，叶片压力面及出口截面速度分布更均匀，低速气体团面积在不同流动方向上减小，叶道内流动分离得到抑制，验证了所提离心叶轮多参数优化设计方法的有效性。     

燃料电池车用离心叶轮型线参数化及多工况优化

以65kW燃料电池动力系统的高速无油润滑离心空压机为优化对象,采用Bezier曲线对其叶片型线进行参数化解析,依据超拉丁抽样方法获得遗传算法优化所需的样本空间,在此基础上建立Kigring近似模型进行多工况优化.寻优及CFD(计算流体动力学)数值计算结果显示,常用工况点和额定工况点等熵效率及压比均得到提高,且常用工况点改善更为显著.这表明传统内燃机车用离心增压器设计及优化时不能兼顾多工况性能结论不适用燃料电池汽车,叶轮性能空气动力学解析同样证实该结论具有理论基础.与基于叶轮几何参数的优化结果对比显示,基于叶片型线参数化的优化可以更加显著地改善离心空压机性能,是一种更加全面和有效的离心叶轮优化方法.     

尺寸限制下的多翼离心风机蜗壳型线设计

为解决切割蜗壳型线造成多翼离心风机气动性能下降的问题,采用七个控制点构成的二次非均匀B样条(NUQBS)曲线表征蜗壳型线的扩张规律,并布置两个相近的控制点满足风机尺寸要求.为减少数值模拟的计算量,利用最优拉丁超立方试验设计方法,对控制点的3个设计变量进行空间采样.用径向基函数(RBF)神经网络模型建立设计变量与优化目标之间的响应关系,使用第二代非劣排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)对其进行多目标优化.研究结果表明:RBF神经网络模型能准确预测设计变量与风机流量和效率之间的关系;优化后的蜗壳改善了风机内部流动状态,扩大了叶轮的做功范围;与原型机相比,风机的最大流量增大1.12 m~3/min,效率提高4.4%,气动噪声降低1.72 dB.     

RBF神经网络与遗传算法的离心泵优化设计

针对学习速度较慢且收敛性差的优化算法,提出用学习速度快且逼近能力强的径向基神经网络与遗传算法相结合的设计方法提高离心泵叶轮的效率.通过拉丁超立方试验设计方法对叶片出口安放角、出口宽度及包角进行设计.选取效率及扬程最优为优化目标,建立影响因素与优化目标之间的代理模型,运用遗传算法对模型进行寻优,得到最优的叶片参数.取优化后的叶片参数进行CFX数值模拟计算,优化后的叶轮在相同工况下效率与扬程分别提高了3.87%和4.25%,且优化后叶轮内部流场更均匀,水利损失较小,可对泵性能的提高提供有效参考.     

改进离散型遗传算法在离心泵性能优化中的应用

针对离心泵性能优化中设计参数多且优化周期长的问题,提出了适用于离散变量优化的改进遗传算法．以泵效率为优化目标,选取叶轮6个设计参数,采用拉丁超立方设计方法创建90组设计样本,用响应面模型对泵效率和设计参数进行拟合．通过改进的离散型遗传算法对其进行寻优,得到叶轮最优设计参数组合．结果表明：响应面模型能够准确反映效率和叶轮设计参数之间的关系,设计工况下预测值与数值模拟的偏差为0.82%;优化后泵效率在0.6Q_d,1.0Q_d和1.4Q_d下的增幅分别为7.05%,5.98%和1.90%,且输入功率显著降低;优化后叶轮和蜗壳内部的流动损失面积明显减小,整体流动损失显著降低．参数敏感性分析表明：叶片出口安放角、叶轮出口直径、叶轮出口宽度和叶片包角对泵性能的影响较大．     

清水离心泵再制造叶轮优化设计方法研究

针对广泛存在的数量众多、效率低下、结构陈旧、面临淘汰的离心水泵,探寻其叶轮再制造优化设计有效途径。基于ANSYS workbench联合CFturbo,提出一种叶轮参数化仿真建模和叶轮优化设计的方法,借助ANSYS workbench响应面优化模块,以扬程不小于原始泵为约束条件,效率为目标函数,采用拉丁超立方抽样方法设计41组实验,建立响应面代理模型,并采用MOGA算法对低比转速离心泵进行寻优。研究结果表明,该方法应用于某一低比转速离心式水泵,在其扬程不变的条件下,效率提高了2.11%,对清水离心泵叶轮再制造优化设计、提高离心泵运行效率有一定的参考价值。     

采用遗传算法的离心叶轮多目标自动优化设计

针对离心叶轮多目标自动优化设计,首先提出了一种离心叶轮参数化方法,通过对离心叶轮型线数据进行转换,分别建立了圆柱坐标系下叶轮控制参数与归一化长度参数之间的关系,采用非均匀有理B样条进行叶型重构,获得叶片和叶轮子午流道构型.将离心叶轮参数化方法、多目标遗传算法及商业化数值计算软件NUMECA相结合,建立起离心叶轮自动优化设计平台.以总压比和效率为设计目标,在设计工况下,采用该方法对Krain高速离心叶轮进行气动优化设计,获得一系列优化叶轮,并采用数值模拟方法对叶轮内部流动特性及其气动性能进行了比较分析.结果表明,优化叶轮的总体气动性能有不同程度的改善,在叶轮出口截面上流场分布更加均匀,总压比和等熵效率约提高了2.5%和1.0%,同时也验证了所发展的多目标离心叶轮自动优化设计方法的有效性.     

目标优化算法在叶片参数化设计中的应用

针对离心叶轮优化设计中调控参数不明确、难以直接获得最优设计结果的状况,将单层神经网络算法应用于离心叶轮优化,并建立了分层优化的算法.根据设计目标将离心叶轮叶片优化设计分为压比和效率两个阶段,随后分析确定了各目标阶段的有效控制变量参数.最后以初始叶轮为基础,将该目标优化算法应用于某工业叶轮的改型实例设计,结果表明:压比目标算法使叶轮达到压比值要求;一次效率目标算法实现了对叶轮设计点流量的调控;二次效率目标算法达到了对叶轮非设计工况性能的提升.     

基于网格变形的叶片多目标气动优化设计

压气机叶片的传统优化设计存在设计变量多和优化周期长等不足.为此,文中利用非均匀有理B样条基函数建立了转子流场网格自由变形参数化方法,并结合改进的拉丁超立方试验设计、Kriging响应面模型及NSGA-Ⅱ多目标遗传算法构建了转子叶片的气动优化设计体系.计算结果表明:在98%的堵塞质量流量工况下,优化后的叶片总压比提高了0.33%,等熵效率提高了0.83%;优化后压气机转子形状为前倾型叶片,提升了转子性能,降低了激波损失;与传统优化设计方法相比,文中优化体系的设计变量明显减少,缩短了优化设计周期.     

超临界二氧化碳离心压气机设计和气动性能研究

针对150 kW超临界二氧化碳(SCO₂)简单布雷顿循环,设计了转速为60 000 r/min的离心压气机。由于SCO₂在临界点附近物性的剧烈变化,物性表的精度直接影响SCO₂压气机气动性能数值预测的稳定性和准确性。验证了400×400精度的SCO₂物性表能够获得可靠的SCO₂离心压气机气动性能。采用数值求解三维Reynolds-Averaged Navier-Stokes(RANS)和k-ε湍流模型的方法,研究了所设计的SCO₂离心压气机设计工况和变工况气动性能,详细分析了离心叶轮间隙泄漏流动特性。结果表明:所设计的SCO₂离心压气机设计工况考虑间隙泄漏损失的气动效率是73.2%,压比是2.207。SCO₂离心压气机具有优良的变工况气动性能。与不考虑离心叶轮间隙泄漏损失相比,SCO₂离心压气机气动效率降低了14.0%。离心叶轮叶顶间隙泄漏流动主要分为3个区域,分别是顺流而下的分离涡区域、叶...     

基于NSGA-Ⅱ遗传算法的低比转速离心泵多目标寻优

为了提高低比转速离心泵的水力效率和扬程,选取比转速为30的某一低比转速离心泵为研究对象,以离心泵的扬程和水力效率最大值作为优化目标,采用离心泵基本方程与Plackeet-Burman试验相结合的方法进行参数筛选,最终选取离心泵叶轮的叶片出口安放角、叶片包角和叶片出口宽度作为优化变量.在优化过程中,采用最优拉丁超立方设计方法安排了30组试验,利用RBF神经网络模型拟合出优化目标与变量之间的近似模型,并运用基于NSGA-Ⅱ遗传算法进行多目标寻优.优化结果表明:优化后的叶轮扬程基本没有变化,水力效率提高了5.82%,消除了流量-扬程曲线的驼峰现象,使离心泵的运行更加稳定;优化后叶轮流道内的压力梯度减小,漩涡的发生区域及大小也有不同程度的改善;叶轮流道内湍流区域分布均匀,叶片做功能力增强,水力效率得到提高.     

离心叶轮非轴对称轮盘面气动敏感性分析

为了研究非轴对称轮盘面对高压比离心叶轮的效率、压比、堵塞流量及工况范围的影响规律，采用基于人工神经网络的非轴对称轮盘面全工况预测模型，用于预测30个形状控制参数下轮盘面对气动性能的影响。同时，结合Sobol敏感性分析方法，提取对各性能指标影响显著的敏感参数，研究了敏感参数对于叶轮性能的影响规律。结果表明：轮盘面对效率、压比及堵塞流量的控制主要取决于各个参数独立影响的线性叠加，进口附近轮盘面的凹陷有利于提升最高效率并增大堵塞流量；叶轮出口压力侧分流流道附近的凸起有利于最高效率的提升，但会降低叶轮的压比。不同的是，轮盘面对叶轮工况范围的影响主要源于3个及以上参数的高阶交互作用。利用敏感性分析结果，从经验上人为给定控制参数的取值，实现了离心叶轮非轴对称轮盘面快速优化，在设计点压比不变的情况下，使绝热效率提升了0.9%,工况范围提升了2%,说明敏感性分析可以有效缩短优化周期，从而降低优化成本。该研究结果可为今后的离心叶轮气动设计及优化提供方向性指导。     

基于Isight的自适应翼型前缘气动优化设计

为了兼顾翼型在各个飞行状态下的气动效率,基于Isight优化设计平台对自适应翼型前缘进行了气动优化设计研究.首先对Hicks-Henne型函数进行了改进,实现了翼型前缘的参数化描述;然后采用拉丁超立方实验设计方法生成样本点,并运用CFD软件进行翼型流场的气动计算,进而利用该样本数据完成对RBF神经网络的训练;最后对神经网络近似模型应用多岛遗传算法进行优化.以NACA 0006翼型为例,采用上述组合优化策略以升阻比为目标函数进行优化设计.仿真结果表明:改进后的Hicks-Henne型函数较好地描述了翼型前缘;组合优化方法显著提高了翼型气动优化效率.     

基于Bezier曲线的贯流风机叶型多工况优化研究

采用四阶有理Bezier曲线,多个控制点约束叶轮中弧线进行叶片参数化设计.基于贯流风机须在较宽的工况区间内稳定运行的要求,在熵值法的基础上设计了一种多工况设计优化方法.设置多工况加权平均流量为优化目标函数,利用超拉丁方实验设计方法生成样本空间点,通过熵值法确定不同工况的权重因子,基于多岛遗传优化算法(MIGA)对数值模...     

基于组合算法的碟形水下滑翔机结构稳健优化

为提高圆碟形水下滑翔机耐压结构优化设计方案的可靠性,引入稳健性设计方法进行优化设计.首先,采用拉丁超立方方法进行试验设计,建立了预测圆碟形耐压结构性能的径向基神经网络模型;采用存档微遗传算法(AMGA)和Hooke-jeeves组合优化算法,给出了耐压壳体结构多目标优化方案;然后,应用蒙特卡罗描述性抽样方法对确定性优化结果进行了可靠性分析;在此基础上,考虑工业制造过程中不确定性因素,进行耐压结构稳健性优化求解.优化结果表明:结构质量减少了20.03%,轻量化效果明显;各设计变量和优化目标的可靠度均达到100%,优化结果具有较好的稳健性.     

基于克里金元模型的离心泵水力性能多目标优化

提出了拉丁超立方抽样、CFD数值模拟和克里金插值等方法,以离心泵叶轮轴面形状参数为设计变量,离心泵性能参数效率和必须汽蚀余量为优化目标,构建设计变量与优化目标之间的函数关系.并选取测试点进行CFD仿真,检验建立的近似模型预测精度,结果表明克里金预测值和CFD仿真值相符合.采用二代非劣分类遗传算法(NSGA II)在设计域上求解离心泵性能多目标优化问题,并得出其Pareto最优解集.采用映射法从最优解集中挑选出一个折中解,试制出与设计变量相对应的样机泵,并进行试验验证.试验结果表明克里金预测值和试验测试值比较一致.     

离心叶片进出口几何形状对气动性能影响研究

为研究叶片进出口几何形状对离心叶轮内部流场及气动性能影响,以某离心叶轮为研究对象,对叶片进出口前、尾缘分别进行不同尺寸修圆处理,采用SST k-ω湍流模型与High Resolution数值方法进行周期性单流道数值模拟,研究了叶片不同尺寸进出口前、尾缘修圆产生的几何形状对离心叶轮内部流场分布和气动性能的影响。研究结果表明：叶片进口前缘平凸形修圆能够增加离心叶轮总压比和多变效率,减少气流在进口前缘局部流动分离损失;平凸形修圆尺寸越小,多变效率和总压比增加越明显,在设计工况点二者最大增加约1%;叶片尾缘压力面修圆能够增加离心叶轮的多变效率,但降低了离心叶轮的总压比,而尾缘吸力面修圆能达到同时增加离心叶轮多变效率和总压比的目的,使得设计工况下多变效率最大增加约1%,总压比最大增加约5%,且减少了气体流出叶轮时的尾迹损失。对叶片前缘小尺寸平凸形修圆和尾缘吸力面的大尺寸修圆,不仅能减少叶片进出口局部流动损失,而且能使设计工况点多变效率增加约1.5%,总压比增加约7%,从而提高离心叶轮的做功能力,为离心叶片设计优化和高效加工制造提供了参考。     

车载燃料电池低比转速离心压气机设计

设计了普通高速(20 000 r·min-1)电机驱动的车载燃料电池低比转速离心压气机.总结了压气机设计特点,并利用三维数值模拟计算(CFD)技术初步研究了压气机叶轮内部流场,得到了相应的特性曲线与主要气动参数分布.根据数值模拟分析,所设计的车载燃料电池低比转速离心压气机具有较高的效率和较宽广且平坦的工作特性,叶轮在设计转速下最高效率达83%, 最高压比达1.6, 流量范围在 0.05～0.20 kg·s-1.所设计的低比转速离心压气机,能满足车载燃料电池空气系统对于压气机的要求,同时避免了采用高比转速离心压气机所需的超高速电机所带来的问题.     

叶顶间隙几何不确定性对离心叶轮气动性能的影响

为了揭示受叶顶间隙几何不确定性影响的离心叶轮气动性能和内部流场变化规律,采用非嵌入式多项式混沌(NIPC)法并结合计算流体力学方法,以Krain离心叶轮为例,研究了叶顶间隙服从高斯分布时的叶轮效率、压比性能统计变化规律,并从叶轮出口流动不均匀性、相对马赫数分布、载荷分布等角度探究其物理机制。结果表明:不同流量工况下,Krain叶轮效率和压比的不确定带大小相当;小流量工况下,叶轮出口流动对叶顶间隙几何不确定性的敏感度较强;大流量工况下,叶轮进口及吸力面附近流动对叶顶间隙几何不确定性的敏感程度较强。研究结果有利于深刻认识叶顶间隙几何不确定性对离心叶轮气动性能和内部流场的影响,同时为深入开展流体机械不确定性流动分析研究提供了一定的理论指导。     

环形剪切开孔软钢阻尼器参数优化设计

为了提高环形剪切开孔软钢阻尼器耗能能力,对阻尼器的相关参数进行了优化设计。其中,阻尼器的钢板厚度和开孔率为设计变量,耗能性能为优化目标,同时阻尼器总用料为约束条件。首先基于Kriging代理模型,通过拉丁超立方抽样设计和有限元分析,建立阻尼器耗能性能与其参数之间的函数关系;然后应用遗传算法,对阻尼器的几何参数进行全局寻优,从而得到阻尼器最优参数组合。结果显示：所建立Kriging模型的预测响应值与数值分析得到的响应值之间的相关性r²≥0.95,可见该模型具有较高的精度;经参数优化后的阻尼器,其耗能性能提高了6.2%,同时总用料降低了5.4%。利用此优化设计方法,不仅提高了该阻尼器的性能,同时降低了阻尼器的制作成本,实现了安全性与经济性的双重优化。