摘要：为提高工程中广泛采用的基于雷诺平均Navier-Stokes(RANS)模型设计优化的可靠性和稳健性,针对RANS模型存在的结构不确定性,通过质心图和雷诺应力的可实现性对其进行合理量化,采用自适应非均匀扰动方法对湍流各向异性张量的特征值和特征空间施加扰动,并对模型预测的不确定区间进行数值估计。提出了一种RANS模型不确定性量化框架下的伴随设计优化方法,探索了该方法在拉瓦尔喷管优化设计中的应用,通过6次模拟获得了不同扰动下的优化几何型线,不同型线所围成的区域(置信区间)反映了模型结构不确定性引起的几何优化差异。研究结果表明:在不同扰动下,优化后的喷管总压损失降低了6.7%~19.2%,实现了喷管性能的稳健提升,获得的置信区间降低了对制造公差的敏感性,从而在一定程度上降低了精度要求和制造成本。研究结果展示了考虑RANS模型不确定性量化的优化设计在航空航天工程应用中的潜在价值和指导作用。

摘要：为了研究全局叶型扭转角误差对跨声速压气机叶片性能参数及流场结构的影响,以Rotor37为研究对象提出了一种不确定性量化流程及方法。首先基于主成分分析方法构建几何不确定性三维降阶模型,然后基于非嵌入式混沌多项式中三维正态分布变量的选取方法,用数值方法求解需求样本点上的全三维Reynolds-averaged Navier-Stokes方程以构建非嵌入式混沌多项式,借以评估大样本量下的性能响应,结果显示性能参数的统计结果服从正态分布,其平均水平不受影响,但存在约1%的波动。利用Spearman相关性分析得到影响流场的关键展向截面位置,结果表明效率与70%~100%叶高范围内的扭转角误差负相关性最强,加工时应着重提高此区域的加工精度。通过分析统计学意义下流场的波动情况和具有极端效率叶型的流场特征以探究扭转角误差对性能的影响机理,结果表明在间隙泄漏流与激波位置处的流场波动程度最剧烈,扭转角误差通过影响激波位置与泄漏流强度从而影响二者的相互干扰作用,继而影响下游的堵塞程度,最终对效率产生影响。由此可见,全局扭转角误差对叶片性能及流场的影响已不容忽视,在稳健性设计中应根据流场特征着重考虑。

摘要：基于Kriging代理模型,提出了适用于多维、不同概率分布的不确定性量化方法。耦合自适应多目标差分进化算法和RANS方程求解技术,建立了鲁棒性优化设计框架。在数值验证基础上,考虑进口雷诺数和倒角半径的不确定性,以综合换热性能的均值最大、方差最小为目标,完成了内冷通道三角形涡发生器强化换热鲁棒性优化设计。最优设计的平均综合换热性能提升超过11.5%,且性能对不确定性变量的敏感度显著降低。最后,通过流场分析揭示了最优设计换热性能提升的主要原因。

摘要：将直接基于有限元模型的蒙特卡罗方法用于结构动力不确定性量化较耗时,为此采用高斯过程模型取代耗时的有限元模型,提高不确定性量化的计算效率.提出基于序贯设计和高斯过程模型的结构动力不确定性量化方法,通过样本填充准则迭代,选择最优样本点建立自适应高斯过程模型,提升动力不确定性量化精度.在建立的自适应高斯过程模型框架下,动力特性统计矩的高维积分转化为一维积分,进而进行解析计算.采用2个数学函数来展示自适应高斯模型的拟合过程,高斯过程模型的拟合精度随着迭代次数增加而明显增加.将所提方法应用于柱面网壳的固有频率统计矩计算,计算精度与蒙特卡罗法的结果相当.与传统高斯过程模型对比,所提算法的计算效率优势明显,表明所提方法具有计算精度高和效率高的优势.

摘要：压缩机是超临界二氧化碳(S-CO_(2))动力循环中的关键装置,其进气参数通常接近流体的临界点,进气参数的微小变化会引起流体物性的剧烈变化,从而影响压缩机性能。本文采用一维模型和三维CFD方法对某S-CO_(2)压缩机进行了数值研究,一维模型预测得到的效率、压比与三维CFD计算结果存在明显差异。基于三维CFD计算结果,采用多项式混沌展开方法对压缩机进口总温随机波动引起的气动性能不确定性进行了量化研究。结果表明,进口总温的微小变化造成了压缩机流量和等熵效率的显著变化,在压缩机的设计中有必要考虑提高进气参数不确定性的稳健性。

摘要：提出了基于遗传算法加速策略的高效燃气涡轮叶片气热性能不确定性分析系统,此外还发展了一种叶顶气热特性不确定性量数据分析算法。所提出的系统和算法被用于考虑工况波动和几何参数偏差的含气膜冷却结构凹槽状叶顶的气热性能不确定性量化研究。结果表明冷气的注入将显著增强第一级动叶的下游流场的非稳定倾向。在燃气轮机的实际运行中,设计阶段预测能够被冷气充分覆盖的区域的气膜冷却有效度将大大低于确定性计算所得到的数值。在不确定性输入的影响下,凹槽状叶顶的气膜冷却有效度满足高斯分布,其统计平均值相比设计值减少了20.06%,偏离设计值10%的概率高达81.84%。敏感分析的结果表明影响下游总压损失系数波动的主导参数是叶顶间隙偏差,方差指数高达87.21%,而进口总温波动是影响气膜冷却有效度不确定性的核心参数,方差指数为84.01%。

摘要：反应堆结构力学分析中,由于设计变更、制造安装、计算偏差等因素的影响,会导致力学分析关键输入参数存在一定的不确定性,这种不确定性将直接影响到动力响应、载荷分配与最终的力学评价结果。为量化参数不确定性对载荷计算的影响,本文采用不确定性量化的方法,以反应堆系统为研究对象,开展了地震载荷下系统关键结构参数对系统动力响应与载荷分配的不确定性量化研究。首先依据关键参数的基本特性,利用最大熵原理,建立了描述反应堆系统部件间接触刚度和间隙的概率密度函数。随后,应用马尔科夫链蒙特卡罗采样技术对系统关键参数进行采样,并通过有限元瞬态计算获得了输入输出数据池。最后,以样本数据为基础,考察了不确定性参数对部件动力响应统计分布的影响,开展了名义模型的可靠性与不确定性量化分析。研究发现,结构参数不确定性对系统响应的影响在不同部位、不同频域内呈现不同的分布。在考察名义模型的可靠性时应根据响应具体形式有针对性地进行量化。本文所提出的不确定性量化方法对核动力装置其他系统和设备的动力分析具有推广价值。

摘要：基于非平稳高斯过程描述叶片加工误差,结合Karhunen-Loeve展开方法,建立了由于加工误差导致的叶片型线几何不确定性表征模型。耦合非嵌入式多项式混沌展开、稀疏网格技术与Reynolds-Averaged Navier-Stokes(RANS)方程求解技术,提出了叶栅加工误差不确定性量化方法,研究量化了加工误差所导致的叶型几何不确定性对典型高负荷Pak-B叶栅气动性能的影响。结果表明,在加工误差影响下,叶片负荷相对于设计值变化±1%以上的概率为0.56,总压恢复系数相对于设计值降低1%以上的概率为0.12。详细气动分析表明,斜切部分和尾缘的加工制造精度对Pak-B叶栅气动性能影响显著,相应位置的加工误差应严格控制。

摘要：发展了一种基于预处理矩阵的数据驱动不确定性量化算法,以解决实际工程中面临的实测数据稀缺及分布形式复杂的不确定性量化问题。通过鲁棒性分析、正交基函数的重构、非线性测试函数验证了所发展方法的有效性和精度。基于实测的叶片前缘半径和来流攻角随机波动数据,以某高亚声速压气机叶栅为研究对象,采用自主发展的不确定性量化方法定量评估了不确定性因素对叶栅气动性能的影响。结果表明:在设计攻角和大攻角下叶栅真实的总压损失系数高于名义值的概率分别为83.6%和69.9%;大攻角工况下叶栅总压损失的分散度约是设计工况下的2.4倍;前缘半径耦合来流攻角的不确定性引起前缘绕流发生较大波动,是导致叶栅总体性能退化及性能分散的主要原因。

摘要：第一级动叶叶顶是影响燃气涡轮气动性能和换热性能的关键区域。然而在叶顶的几何参数和运行环境往往存在着许多不确定性,这使得涡轮叶顶的实际气热性能明显偏离设计值。本文基于非嵌入式多项式混沌展开方法,结合Smolyak稀疏网格技术与Sobol Indic方法构建了涡轮动叶凹槽状叶顶传热特性和气动性能不确定性量化分析系统。研究并量化了叶顶间隙和主流进口总温与气膜冷却吹风比不确定性对涡轮动叶凹槽状叶顶气热特性的影响。不确定性分析结果表明:在考虑叶顶间隙与主流进口总温和吹风比不确定性的情况下,叶顶换热量Q_(Tip)基本符合正态分布。Q_(Tip)的统计均值相对于设计值增加13.56%,并且其偏离设计值10%的概率高达65.68%。相比叶顶尾缘区域,叶顶前缘部分的换热量对不确定性输入更加敏感。前缘区域的叶片壁面换热量Q_(Blade)的不确定性明显大于尾缘部分。在叶顶间隙与主流进口总温和吹风比不确定性的影响下,0~80%轴向弦长区域内叶顶总压损失系数存在微小偏差,但在80%轴向弦长以后区域总压损失系数的不确定性偏差会达到约50%。敏感度分析的结果表明,主流进口总温是叶片换热性能不确定性的主导变量,其对Q_(Tip)与Q_(Blade)不确定性的贡献分别为93.87%和98.32%。叶顶气动性能的不确定性则完全由叶顶间隙控制,其对叶顶总压损失系数不确定性的方差占比高达86.44%。与主效应相比,本文所研究的三个变量间的二阶交互效应对叶顶气热性能的影响几乎可以忽略不计。