涡轮叶片双排气膜冷却效率叠加计算准确性研究

为进一步了解涡轮叶片上多排气膜间的流动及换热规律,选取对气膜冷却效率有影响的3种典型因素(叶片型面、吹风比、孔排方式)进行了实验及数值计算研究,验证了涡轮叶片气膜冷却效率叠加计算的适用性。结果表明:由于叶片型面曲率的存在,叶片吸力面为凸面气膜更容易吹脱,气膜孔后冷却效率叠加计算误差约为5%;叶片压力面为凹面气膜被压向壁面,前后排气膜间影响较大,叠加计算值比实验值约高13%。孔排排布方式对叠加计算结果同样有影响,叉排结构中气膜间呈现"块状叠加"现象,叠加计算值与实验值相比误差在5%以内。顺排结构中气膜呈现"层状叠加"现象,计算结果偏高,误差在10%左右。吹风比对冷却效率叠加计算准确性有较大影响,低吹风比时叠加计算较准确,随着吹风比增加叠加误差逐渐增大。针对叠加计算误差较大的工况,本文提出了相应的计算修正公式。     

基于粒子群优化算法改进的XGBoost模型制备C4烯烃工艺条件优化

C4烯烃是生产清洁友好燃料等化工产品的重要原料，提升C4烯烃收率，增大C4烯烃产量是生产过程重要的目标之一。针对乙醇偶合制备C4烯烃这一化学反应样本数量多，特征数量少等特点，本文提出一种组合模型：粒子群算法改进的XGBoost模型。首先将XGBoost模型与数据的拟合效果作为粒子群算法的目标函数，通过粒子迭代确定XGBoost模型的最优超参数; 然后通过对变量设置一定的步长构造仿真数据。最后，将优化后的XGBoost模型与仿真数据进行拟合，拟合优度由76%提升至93%。根据预测结果确定了C4烯烃的最大收率和最佳反应条件，得到C4烯烃收率的最大值为43.52%。实验结果表明，改进后的XGBoost模型在误差和精度方面都优于原始模型。