三元叶轮子午流道和叶片的优化方法

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1、第39卷第9期西安交通大学学报Vol.39№92005年9月JOURNALOFXI′ANJIAOTONGUNIVERSITYSep.2005三元叶轮子午流道和叶片的优化方法卢金铃,席光,祁大同(西安交通大学能源与动力工程学院,710049,西安)摘要:利用反问题计算间接对叶片进行参数化并结合神经网络技术,建立了一种基于三维黏性流动分析的叶轮优化设计方法.该方法将设计变量分为叶片的设计变量和子午流道的设计变量,并分别作为子系统和中心系统.首先,在子系统内保持子午流道形状不变,利用遗传算法对叶片进行优化.然后,在中心系统内利用试验设计理论

2、安排训练样本,采用神经网络建立叶轮性能与子午流道设计参数之间的响应关系,同时计及叶片形状对叶轮性能的影响,对子午流道及叶片进行优化.该方法设计变量个数较少,通过将设计变量进行分类并分步优化,有效地减少了计算量,对三元叶轮的优化问题具有良好的应用前景.通过对一台混流泵叶轮进行优化,扬程和效率分别提高了7143%和3137%,从而验证了该方法的实用性.关键词:子午流道;叶片;优化;神经网络中图分类号:O357文献标识码:A文章编号:0253O987X(2005)09O1021O05OptimizationMethodofMeridiona

3、lChannelandBladein3ODImpellerLuJinling,XiGuang,QiDatong(SchoolofEnergyandPowerEngineering,Xi′anJiaotongUniversity,Xi′an710049,China)Abstract:Animpelleroptimizationmethodbasedonthe3ODviscousflowanalysiswasproposed,wherethebladewasparameterizedusinginversedesignmethodandn

4、euralnetworkswasadopted.Thedesignvariableswereassortedintotwosets:themeridionalchanneldesignvariablesandthebladedesignvaria2blesthatweretreatedasmainsystemandsubsystem,respectively.First,inthesubsystem,thebladewasoptimizedaccordingtogeneticalgorithmwiththemeridionalchan

5、nelremainedconstant.Then,inthemainsystem,neuralnetworkwasadoptedtoconstructtheresponserelationbetweenimpellerperformanceandmeridionalchanneldesignvariables,wherethetrainingsampledatawereschemedaccordingtothedesignofexperimentalmethod,andtheeffectofbladeshapeontheimpelle

6、rperformancewastakenintoaccountandthemeridionalchannelwasoptimized.Fewerdesignvariablesandlesscalculationeffortwererequiredinthismethodthatmaybewidelyusedintheoptimizationofthree2dimensionimpellers.Anoptimizedim2pellerinamixed2flowpump,wheretheheadandtheefficiencyincrea

7、sedby7143%and3137%respective2ly,confirmedthevalidityofthisnewlyproposedmethod.Keywords:meridionalchannel;blade;optimization;neuralnetwork目前,对离心或混流式叶轮而言,基于三维黏性采用流动数值分析的方法来确定其性能,则会因为流动分析的优化方法研究还很少,这主要是存在以计算量太大而不能实现;另外,叶轮子午流道和叶片下几个方面的困难:首先,三元叶轮的几何形状非常形状紧密相关,不能独立地对某类变量进行优化.

8、针复杂,很难对其进行参数化;其次,在优化过程中不对上述问题,本文提出了一种基于三维黏性流动分可避免地会出现大量候选叶轮,如果对这些叶轮均析的三元叶轮优化方法.通过对一台工业混流泵进收稿日期:2004O11O25.作者简介

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