摘要：为方便燃气透平叶片前缘冲击/气膜复合冷却结构的设计与研发,提出了一种管网耦合计算方法。利用Python编制了叶片冷却结构设计的一维管网程序,并采用冲击冷却的实验结果对管网程序进行了验证;结合ANSYS CFX三维数值计算软件,搭建了用于叶片前缘冲击/气膜复合冷却的管网耦合设计计算平台,设计了用于计算内部流场的管网模型,并提出了管网耦合计算中的外部气膜冷却修正方法;通过与经湍流模型验证和网格无关性考核后的三维气热耦合计算结果进行对比分析,验证了管网耦合计算方法的可靠性。结果表明:所设计的管网模型对叶片内部冷却具有较好的模拟精度,可用于管网耦合过程中内部流场的计算;与三维气动计算相比,采用气膜冷却修正方法得到的平均气膜冷却效率的相对误差在2.18%~12.2%之间,验证了气膜冷却修正方法的可靠性;管网耦合计算结果与三维气热耦合计算结果吻合良好,两种方法计算的叶片壁面温度分布一致,但采用管网耦合方法可以大大节约计算时间,耗时为三维气热耦合计算的1/18。管网耦合计算方法可应用于叶片前缘冲击/气膜复合冷却的设计与研究。

摘要：转静系盘腔是燃气轮机二次空气系统中的重要组成部分,盘腔内流动和传热特性对整机安全稳定运行十分重要。随着燃气透平进口温度的不断提升,对透平冷却设计的要求不断提高,透平盘腔流动换热特性研究也越来越受关注。研究人员从流动与换热两个方面对转静系盘腔进行实验测量和数值模拟研究,形成相对比较成熟的研究体系。总结近年来燃气透平转静盘腔流动传热及冷却的相关研究进展,根据结构的不同分别对中心进气和预旋进气转静系盘腔及转静系盘腔的轮缘密封进行介绍,分析3种不同盘腔结构内部流动型态,介绍了预旋系统结构和轮缘密封结构对盘腔内流动传热特性影响的相关实验与数值研究现状。最后,基于当前研究热点和发展趋势,总结并展望了转静系盘腔未来研究的发展方向。

摘要：为精确设计燃气轮机二次空气系统,针对燃气透平动叶榫头/榫槽间隙内的流动与换热问题开展研究。以燃气透平动叶榫头/榫槽配合面S形间隙结构为研究对象,试验研究了榫头/榫槽装配间隙内的流阻与换热特性,并数值分析了其详细流动结构。首先,采用压力扫描阀和热色液晶测温技术测量了榫头/榫槽内的流阻和努塞尔数分布。然后,利用试验结果对所采用的数值计算方法进行了考核,并进行了网格无关性验证。最后,详细分析了5种雷诺数、5种结构参数榫头/榫槽高度及5种间隙宽度下榫头/榫槽装配间隙结构内部流动与换热特性。结果表明:在试验测量范围内,左侧壁面的平均努塞尔数始终比右侧高10%左右;随着雷诺数的增大,榫头/榫槽装配间隙的阻力损失系数和换热强度均逐渐增大,当雷诺数从15000增大到35000时,平均阻力系数增大了2倍,两侧面整体平均努塞尔数均增大了1.1倍;随着榫头/榫槽装配间隙相对高度的增大,阻力损失系数及壁面努塞尔数均逐渐减小;随着榫头/榫槽装配间隙宽度的增大,试验范围内平均阻力系数增大了30.7%,左右两侧面平均努塞尔数分别增大了95.5%和94.9%。

摘要：高效的冷却技术对保障燃气轮机透平和航空发动机涡轮长寿命、高可靠地运行具有关键作用。近年来,为了提高冷气的利用率,气膜冷却所带来的附加冷却效果—风影冷却,逐渐被研究人员重视。本文首先描述了风影冷却的形成机理,分析了其影响因素,并将迄今为止公开发表的风影冷却研究归类为:上游叶排冷气在下游叶片上形成的风影冷却、叶片冷气射流在端壁表面形成的风影冷却、叶片冷气射流在叶顶表面形成的风影冷却、端壁冷气出流在叶片表面形成的风影冷却以及燃烧室冷却出流在静叶表面形成的风影冷却,其中包含了虽未被明确命名为风影冷却但本质上属于风影冷却的研究成果。随后,对不同类型风影冷却的研究现状和现有不足进行了综述,指出未来研究需要进一步利用好风影冷却的优势,推动现有的被动风影冷却研究朝着风影冷却主动设计方向发展,以期进一步提升冷气的覆盖面积和解决叶栅复杂二次流导致的冷却“死区”问题;此外,发展风影冷却技术对精减冷却结构、降低叶片加工成本以及开展透平叶栅高效一体化冷却设计也具有十分重要的作用。

摘要：为提高对灯笼型扰流柱通道端壁面的换热分布预测能力,构建并比较了几种深度学习代理模型的预测性能。应用数据驱动的思想,建立了多项式响应面模型(RSM)、径向基函数模型(RBF)、径向基神经网络模型(RBFNN)、Kriging模型和总体平均近似模型(Ensemble)共5种传统代理模型以及5种基于生成对抗网络的深度学习代理模型,包括有残差网络的pix2pix模型、pix2pixHD模型、CycleGAN模型、StarGAN模型以及单一无残差网络的pix2pix模型,以扰流柱截面参数为设计变量,通过拉丁超立方抽样分别得到了样本数为50、25、12、6和3的训练集,并根据扰流柱尾迹高换热区分布特点,将训练样本数为50的数据集分为宽样本数据集和窄样本数据集,比较了不同代理模型对端壁面换热性能的预测精度、计算成本和泛化能力。结果表明:有残差网络的pix2pix模型相比于无残差网络的pix2pix模型,预测精度得到有效提高,在样本数为50的情况下,面平均值预测误差从0.68%降低到0.32%,平均相对误差从6.89%降低到6.41%,而且当训练样本数减少时,有残差网络的模型预测能力更加突出;传统代理模型的时间成本可忽略不计,但深度学习模型的单卡训练时间较长,且增加残差网络后的模型计算成本更高;当训练样本数为50时,传统代理模型和深度学习模型之间预测精度差异不大;当训练样本数逐渐减少时,深度学习代理模型展示出更高的预测精度和泛化能力;Kriging模型虽然泛化能力强,但是预测结果趋同;RSM模型、RBF模型和Ensemble模型泛化能力最差,训练样本数较少时,预测结果严重失真。可见在换热性能预测方面,深度学习模型在预测精度与泛化能力上均有显著优势,尤其适合于小样本问题,对提高灯笼型扰流柱截面设计效率具有参考价值。

摘要：中国科学院理化技术研究所工程塑料国家工程研究中心与某公司签订协议，合资、合作共同在扬州建设全降解塑料生产线，生产PBS生物全降解塑料，设计年生产能力为2万吨。

摘要：陶瓷浮雕与釉上彩的综合应用在当代陶瓷艺术中具有重要价值。本研究探讨了这两种工艺在造型、色彩和工艺方面的合成与协调。通过精确的模具设计和烧成过程,浮雕作为釉上彩的底纹增加了艺术作品的立体性和细节。同时,釉上彩也通过色彩和质感的多样性丰富了浮雕的视觉效果。这种综合应用不仅拓展了陶瓷艺术的表现范围,还促进了跨学科的合作和创新。本研究为陶瓷艺术的进一步发展提供了新的视角和实用技术。

摘要：针对当前基于代理模型的优化算法因遭遇“维度灾难”而难以开展叶轮机械高维优化的难题,提出了自适应厘清变量间关系的动态聚合全局优化算法。该算法能在不消耗额外样本的条件下获取设计变量间的交互信息,并基于该信息一方面将高维问题分解为多个低维问题,实现高维问题的高效优化,另一方面为后续知识挖掘提供信息基础。在完成典型30维函数算例测试后,利用所提出的算法完成了包含28个设计变量的Rotor 37叶栅气动优化与设计空间知识挖掘。结果表明,优化后,Rotor 37叶栅设计工况效率相对参考设计提高了1.69%,且变工况性能相对参考设计亦有不同程度提高。在获得最优解的同时,所提出的算法还厘清了Rotor 37叶栅设计空间各变量间交互作用关系。进一步,结合算法所揭示的变量交互作用进行知识挖掘与CFD验证,证明对分离线附近型线进行微调可有效降低激波与边界层相互作用,从而提高跨声速叶栅的气动性能。由此,所提出的算法在求解高维大资源叶轮机械优化设计问题上的适用性和有效性得到验证。

摘要：针对涡轮叶栅压力面侧由于横向压力梯度及复杂二次流导致的冷却难题,通过在端壁通道进口靠近压力面侧布置两排离散气膜孔,形成具有独特冷却特征的空气幕冷却,采用压力敏感漆测量技术(PSP)详细研究了空气幕冷却在端壁表面的冷却分布规律及其对通道中离散气膜孔冷气射流的影响。在此基础上,将空气幕冷却应用于端壁气膜冷却形成了改进设计方案。实验结果表明,空气幕冷却具有与通道中离散气膜冷却完全不同的冷却特征,其几乎不受叶栅通道中横向压力梯度的影响,可以有效冷却端壁通道的压力面侧甚至喉部及下游区域;随着冷气量的增大,空气幕冷却的冷却效果不断增强,并会提高下游端壁通道中离散气膜孔的冷却性能;与端壁原型气膜冷却方案相比,在冷气量相同的情况下,改进方案将端壁表面的面积平均气膜冷却有效度提高了33%。叶栅出口的流场结构表明,改进方案还可以削弱叶栅的气动损失。

摘要：为缩短精细气动形状设计优化所需的最少性能评估次数与任务周期内所能容许的最大性能评估次数之间的差距,基于机器学习领域迁移学习理念,开展了采用知识迁移加速的智能气动设计优化方法研究。首先,搭建了翼型变分自编码器模型,利用其解码器实现了气动形状的智能参数化,同时借助其编码器将已完成任务样本统一至目标任务参数化空间;其次结合单保真度和多保真度代理模型,建立了贝叶斯迁移优化算法;然后,将翼型变分自编码器模型与贝叶斯迁移优化算法相结合,搭建了智能气动形状迁移优化框架;最后,通过任务相关性分析对知识迁移加速优化过程的机理进行了讨论。研究结果表明:通过开展翼型设计优化,智能气动形状迁移优化框架所获得的最优解中位数相较于无知识迁移的变分自编码器优化方法,性能提升了4.8%,比其他各参比方法提升了19.9%以上,验证了该知识迁移策略的有效性。