基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遺傳算法的壓氣機葉片氣動優(yōu)化設(shè)計研究.pdf

1、壓氣機是航空發(fā)動機的核心部件，由于其設(shè)計技術(shù)面廣，研制難度大，一直是航空發(fā)動機研制中的瓶頸技術(shù)。為了提高航空發(fā)動機的總體性能，壓氣機性能的提高至關(guān)重要。葉片作為壓氣機組成的基本單元，其幾何形狀及其對應(yīng)的氣動性能對壓氣機的整體性能起著非常關(guān)鍵的作用，其氣動設(shè)計理論與設(shè)計方法的研究，一直以來是國內(nèi)外葉輪機械氣動熱力學(xué)領(lǐng)域關(guān)注的重點。壓氣機葉片設(shè)計是整個壓氣機設(shè)計中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，本文以提高壓氣機的氣動性能為目的，對壓氣機葉片進行氣動優(yōu)化設(shè)計研究

2、。 本文將非數(shù)值全局優(yōu)化算法-遺傳算法，引入葉片氣動優(yōu)化設(shè)計領(lǐng)域，并在基本遺傳算法的基礎(chǔ)上，引入最優(yōu)保存策略模型、小生境進化模型、偽并行多種群進化模型，通過函數(shù)試驗，分析比較了各改進模型的優(yōu)化性能，證明了偽并行多種群進化遺傳算法模型具有良好的收斂速度和全局尋優(yōu)能力，并將其確定為本文的核心算法。 由于葉片的內(nèi)流場計算耗時多，而且確定葉片形狀的設(shè)計變量多，這些都制約著遺傳算法在壓氣機葉片自動優(yōu)化設(shè)計中的應(yīng)用。而且葉片優(yōu)化的目

3、標(biāo)是獲得良好的氣動性能，而氣動性能的優(yōu)劣是一種模糊設(shè)計意圖，這給優(yōu)化設(shè)計模型的建立帶來了障礙。本文采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，利用其“先訓(xùn)練，再學(xué)習(xí)”的模糊問題處理模式，結(jié)合成熟的流場計算程序，在遺傳算法適應(yīng)度評價環(huán)節(jié)引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸操作，建立壓氣機葉片氣動優(yōu)化設(shè)計模型，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的快速映射能力來提高系統(tǒng)的優(yōu)化效率。 在以上研究的基礎(chǔ)上，本文結(jié)合基于非均勻B樣條的葉型參數(shù)化方法、遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、Navier-Stokes方程