基于遗传算法的轴流风机后导叶匹配性优化

作     者：凌杰达 王军 丁炎炎 肖千豪 王华 Jie-da Ling;Jun Wang;Yan-yan Ding;Qian-hao Xiao;Hua Wang

作者机构：华中科技大学能源与动力工程学院 广东肇庆德通有限公司 

基　　金：国家重点研发计划(No.2018YFB0606101) 

出 版 物：《风机技术》 (Chinese Journal of Turbomachinery)

年 卷 期：2021年第63卷第5期

页      码：33-37,I0006,I0007页

摘      要：利用多岛遗传算法(MIGA)在高度非线性优化问题上的强大全局寻优能力,结合椭球基(EBF)神经网络近似模型,通过翼型弯曲角、叶片安装角、翼型弦长、轴向间隙四个设计参数变化下的CFD三维数值模拟,得到了一种可自动对单级轴流风机后导叶进行优化设计的方法。结果表明,后导叶叶片安装角对风机全压影响较大,叶片安装角和弯曲角的变化减小了导叶进口气流负攻角,消除了原后导叶压力面的气体回流与涡旋。优化后的导叶压力面的流动得到改善,使风机全压提高了6.73%。

主 题 词：多岛遗传算法 后导叶优化 椭球基神经网络 轴流风机 

学科分类：080703[080703] 080704[080704] 08[工学] 0807[工学-电子信息类] 

D　O　I：10.16492/j.fjjs.2021.05.0006

馆 藏 号：203106298...