采用免疫算法的离心压缩机叶轮 多目标优化及性能分析

作     者：梁璐 宫武旗 刘一彤 王芳 LIANG Lu;GONG Wuqi;LIU Yitong;WANG Fang

作者机构：西安交通大学能源与动力工程学院西安710049 

基　　金：国家科技重大专项资助项目(2017-Ⅴ-0012-0064) 

出 版 物：《西安交通大学学报》 (Journal of Xi'an Jiaotong University)

年 卷 期：2024年第58卷第2期

页      码：56-65页

摘      要：为进一步探索高性能离心压缩机的优化设计方法,以某气浮轴承离心制冷压缩机叶轮为研究对象,结合多层前向神经网络,发展了基于非支配近邻免疫算法的叶轮多目标优化策略。首先,采用免疫算法优化神经网络的隐含层结构,以提升其作为代理模型的非线性逼近能力;其次,以近喘振点、设计点、近堵塞点的多变效率最大为优化目标,采用免疫算法进行叶轮全工况性能寻优,并通过数值仿真对优化前、后叶轮的气动性能及流动特性进行了对比分析。仿真结果表明:采用免疫算法进行优化后,叶轮在近喘振点、设计点、近堵塞点的多变效率分别提高了1.8%、1.9%、4%,稳定运行工况范围明显拓宽;对比流场后发现,在90%叶高处,主叶片和分流叶片载荷从前缘至尾缘均明显增加,叶片做功能力增大;分流叶片进口倾角减小使得叶片进口冲击损失降低,流道内泄漏流与主流掺混现象明显减弱,叶轮内部流动更加均匀。研究结果验证了所提多目标优化策略的有效性。

主 题 词：离心制冷压缩机 多层前向神经网络 非支配近邻免疫算法 气动性能 多目标优化 

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

核心收录：

D　O　I：10.7652/xjtuxb202402006

馆 藏 号：203126052...