优化设计方法的数值研究

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1、今年，共有19所高校部分外国语专业可单独招生，这些单招的试点院校将按有关规定自行组织命题和单独考试，在全国统考前提前录取优化设计方法的数值研究　　1优化设计　　以高压涡轮导叶为研究对象，对其轮毂进行非轴对称端壁优化设计，优化目标为在保证导叶入口质量流量尽量不变的前提下，使出口处的总压损失系数最小。对优化前后的高压涡轮导叶进行了全三维数值模拟，并对比分析了优化前后涡轮导叶出口处的气动性能，以探讨非轴对称端壁造型对高压渦轮导叶通道内流场的影响，以及在降低二次流损失上的能力。　　优化设计方法小语种自主招生的对象主要是外语教学质量较高的普通高中应届毕业生，考

2、生被录取后，不得再报考其他高校，新生入学后也不得转入其他专业。今年，共有19所高校部分外国语专业可单独招生，这些单招的试点院校将按有关规定自行组织命题和单独考试，在全国统考前提前录取　　优化过程中，采用端壁参数化造型、三维N-S方程流场求解与基于人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork）的遗传算法（GeneticAlgorithms）相结合的方法，对高压涡轮导叶进行非轴对称端壁造型设计。如图1所示。首先，对端壁进行参数化并生成若干端壁曲面控制点，对控制点进行随机赋值，再进行三维流场计算，建立一个有限个样本的数据库。然后，对目标函数

3、及其权重进行设定，并开始参数优化，人工神经网络根据对数据库的学习及对网络中联接权的不断训练，能够很好地预测出控制点与目标函数之间的函数关系。然后通过遗传算法可以找到上述函数关系的最优解（即最佳非轴对称端壁造型），如果不满足收敛条件，将对优化结果进行一次流场计算，生成一个新的样本添加到数据库中，然后再进行一次循环，随着循环的进行，数据库中的样本数越来越多，人工神经网络也能够更准确的预测出目标函数和控制点之间的函数关系，从而找到最优解。　　端壁参数化　　选取任一叶片通道为造型区域，端壁造型的参数化就是针对该区域进行的。如图2所示，以叶片中弧线为基准，在叶

4、片通道内沿周向选取5条等分的平行切割线，即在叶片通道内，相邻切割线之间的周向距离为通道宽度的25%。沿每条切割线均匀的设置了9个点，其中中间5个蓝色点是可控制点，两端的红色点是为确保通道出入口处的光滑过渡（及叶片前后缘处端壁和角度连续）而设置的固定点。因此，控制点共有20个。图3给出了端壁型线沿轴向构造示意图，即数值优化过程中通过Bezier曲线生成端壁切割线的原理示意图。每个控制点沿叶高的变化范围为-9～9mm，即占叶高的15%。最后，参数化后的非轴对称端壁是通过这组切割线生成的放样曲面，如图4。　　目标函数的设定小语种自主招生的对象主要是外语教学

5、质量较高的普通高中应届毕业生，考生被录取后，不得再报考其他高校，新生入学后也不得转入其他专业。今年，共有19所高校部分外国语专业可单独招生，这些单招的试点院校将按有关规定自行组织命题和单独考试，在全国统考前提前录取　　在本文的优化设计中，目标函数应满足在保证优化前后高压涡轮导叶的进口质量流量尽量不变的前提下，涡轮导叶出口总压损失系数最小化。目标函数具体定义如下式中下标m和Cpt分别是导叶进口质量流量和出口总压损失系数，w为相应参数的权重因子，Qobj为相应参数的目标值，Q为相应参数的计算值，Qref为相应参数的参考值，一般取为目标值Qobj，若目标值

6、Qobj=0时，参考值Qref取为1。因此，根据公式（1）可知，在目标函数OF中引入权重因子w将多目标优化问题转化为单目标优化问题，并且，通过调整各参数的权重因子w可以实现不同的优化目的，从而导致优化结果有不同的侧重点。本文在优化过程中更侧重于涡轮导叶出口处总压损失系数的最小化。表1给出了目标函数的具体设定，可见，导叶出口总压损失系数在目标函数中占的比例较大，达到%。优化后的非轴对称端壁等高线图见图5。　　2数值模拟　　数值计算采用Spalart-Allmaras（S-A）湍流模型求解相对坐标系下的三维时均守恒型Reynold-AveragedNav

7、ier-Stokes（RANS）控制方程，空间离散格式为中心差分格式。高压涡轮导叶采用O4H网格结构，近壁面处进行了加密处理，最贴近壁面网格与壁面间距为5×10-6m，总网格节点数约为36万。边界条件为进口给定总压、总温，并设定轴向进气；出口给定静压；壁面给定无滑移边界条件。　　3结果和分析　　为了便于对比和分析，本文用AEW（AxisymmetricEndWall）代表优化前轴对称端壁，用NEW（Non-axisymmetricEndWall）代表优化后非轴对称端壁。小语种自主招生的对象主要是外语教学质量较高的普通高中应届毕业生，考生被录取后，不得

8、再报考其他高校，新生入学后也不得转入其他专业。今年，共有19所高校部分外国语专业可单独招生，这些单招的试点院