跨声速压气机的鼓包结构与气动性能毕业论文【附代码】

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（1）敏感性分析与几何控制面选择

为了提高跨声速压气机的气动性能，本文首先采用敏感性分析方法，研究了叶片吸力面局部厚度对气动性能的影响。通过详细的数值模拟和实验验证，确定了不同叶高位置对气动性能的敏感程度。基于这些结果，选择了七个关键的几何控制面：叶根、5%叶高、35%叶高、65%叶高、85%叶高、95%叶高以及叶顶截面。这些控制面被用作后续优化设计的基础。

• 敏感性分析：通过对跨声速压气机转子叶片进行敏感性分析，发现叶片吸力面局部厚度的变化对气动性能有显著影响。具体来说，叶片吸力面的局部增厚可以有效减小激波强度，从而降低激波损失。此外，这种增厚还可以改善边界层的流动状态，减少分离损失。
• 几何控制面的选择：在叶片的不同高度上选择合适的几何控制面是优化设计的关键步骤。通过敏感性分析，确定了七个具有代表性的截面作为几何控制面。这些截面涵盖了从叶根到叶顶的主要区域，能够全面反映叶片的几何特征和气动性能。选择这些控制面后，建立了相应的拟合模型，为后续的鼓包优化设计提供了基础。

（2）鼓包参数设置与优化

在确定了关键的几何控制面后，本文进一步对叶型截面上鼓包的流向起始位置、长度和高度三个参数进行了统一设置，并开展了单目标和多目标优化研究。

• 单目标优化：以最高效率工况下的等熵效率为优化目标，对鼓包的流向起始位置、长度和高度进行了优化。通过数值模拟和迭代计算，得到了一组最优的鼓包参数组合。优化结果显示，在合适的位置添加鼓包可以有效减少激波本身所造成的损失，并且还能减小因激波引起的边界层分离损失。最终，压气机的等熵效率提升了0.619%。
• 多目标优化：除了单目标优化外，还开展了多目标优化研究。以最高效率工况和设计流量工况下的等熵效率及总压比为优化目标，对鼓包参数进行了综合优化。多目标优化的结果表明，通过合理设置鼓包参数，可以在多个工况下同时提升压气机的气动性能。优化后的转子不仅在最高效率工况下表现出色，还在设计流量工况下取得了较好的性能指标。
• 流场细节分析：通过数值模拟，详细分析了添加鼓包后转子的气动性能和流场细节变化。结果表明，鼓包的加入不仅减少了激波损失，还推迟了边界层的分离，从而提高了整体的气动效率。然而，鼓包也会导致叶片流道中的流通面积减小，进而降低了转子的堵塞流量。这需要在设计时进行权衡，确保在提升效率的同时不会严重影响其他性能指标。

（3）叶高上的单独控制与多工况分析

为了进一步优化鼓包的设计，本文将每个叶高上的鼓包流向参数单独控制，并以各叶高不同的鼓包形状参数为优化参数，开展了更高层次的优化计算。

• 叶高上的单独控制：在每个叶高上分别控制鼓包的流向参数，使得不同叶高的鼓包形状更加符合局部流场的需求。通过这种方式，可以在全叶高范围内实现更精细的优化。优化结果显示，转子添加鼓包后，压气机的等熵效率明显提升，最高提升了0.787%。此外，通过分析流场中气流轴向速度为零的等值面，可以看到在不同叶高添加合适的鼓包可以在全叶高范围内使边界层分离有效延后。
• 多工况对比研究：为了验证鼓包在不同转速工况下的效果，本文对比研究了原型转子和鼓包转子在不同转速下的流场特性。特别是在105%设计转速时，鼓包对于转子的等熵效率和总压比有显著提升。最高效率提升了0.945%，最高效率点的总压比提升了2.05%。此外，还发现鼓包除了控制激波的作用外，还可以排挤边界层中的低能流体，进一步推迟边界层的分离。然而，在S1流面上，低速区域的范围略有增大，所产生的损失并没有明显减小。这提示在实际应用中需要进一步优化鼓包的设计，以平衡不同工况下的性能表现。

Matlab代码示例

以下是基于MATLAB的一个简化的压气机叶片鼓包优化设计示例。该示例展示了如何使用遗传算法（GA）进行单目标优化，以提高压气机的等熵效率。请注意，这是一个简化的示例，实际应用中可能需要更复杂的结构和功能。

 

% 定义问题参数
numVariables = 3; % 鼓包的三个参数：起始位置、长度、高度
variableBounds = [0, 1; 0, 1; 0, 1]; % 参数范围

% 定义适应度函数
function fitness = objectiveFunction(x)
    % x 是一个包含三个参数的向量
    start = x(1); % 鼓包起始位置
    length = x(2); % 鼓包长度
    height = x(3); % 鼓包高度
    
    % 假设有一个函数来计算等熵效率
    efficiency = calculateEfficiency(start, length, height);
    
    % 最大化等熵效率
    fitness = -efficiency;
end

% 计算等熵效率的假想函数
function efficiency = calculateEfficiency(start, length, height)
    % 这里假设了一个简单的等熵效率计算公式
    % 实际应用中需要根据具体的气动性能模型进行计算
    efficiency = 0.8 + 0.1 * (start + length + height) - 0.05 * (start^2 + length^2 + height^2);
end

% 创建遗传算法优化器
options = optimoptions('ga', 'PopulationSize', 50, 'MaxGenerations', 100, 'PlotFcn', @gaplotbestf);

% 运行遗传算法
[x, fval] = ga(@objectiveFunction, numVariables, [], [], [], [], variableBounds(:, 1), variableBounds(:, 2), [], options);

% 显示优化结果
disp('最优解:');
disp(['起始位置: ', num2str(x(1))]);
disp(['长度: ', num2str(x(2))]);
disp(['高度: ', num2str(x(3))]);
disp(['最大等熵效率: ', num2str(-fval)]);

% 可视化结果
figure;
scatter3(x(1), x(2), x(3), 'r', 'filled');
xlabel('起始位置');
ylabel('长度');
zlabel('高度');
title('最优鼓包参数');
grid on;

% 多目标优化示例
function [f1, f2] = multiObjectiveFunction(x)
    % x 是一个包含三个参数的向量
    start = x(1); % 鼓包起始位置
    length = x(2); % 鼓包长度
    height = x(3); % 鼓包高度
    
    % 假设有一个函数来计算等熵效率和总压比
    [efficiency, pressureRatio] = calculateMultiObjectives(start, length, height);
    
    % 目标1：最大化等熵效率
    f1 = -efficiency;
    
    % 目标2：最大化总压比
    f2 = -pressureRatio;
end

% 计算多目标的假想函数
function [efficiency, pressureRatio] = calculateMultiObjectives(start, length, height)
    % 这里假设了一个简单的等熵效率和总压比计算公式
    % 实际应用中需要根据具体的气动性能模型进行计算
    efficiency = 0.8 + 0.1 * (start + length + height) - 0.05 * (start^2 + length^2 + height^2);
    pressureRatio = 1.5 + 0.2 * (start + length + height) - 0.03 * (start^2 + length^2 + height^2);
end

% 创建多目标遗传算法优化器
options = optimoptions('gamultiobj', 'PopulationSize', 100, 'MaxGenerations', 200, 'PlotFcn', @gaplotpareto);

% 运行多目标遗传算法
[x, fval] = gamultiobj(@multiObjectiveFunction, numVariables, [], [], [], [], variableBounds(:, 1), variableBounds(:, 2), [], options);

% 显示优化结果
disp('多目标优化解集:');
disp(x);
disp('对应的等熵效率和总压比:');
disp(fval);

% 可视化多目标优化结果
figure;
plot(fval(:, 1), fval(:, 2), 'b*');
xlabel('负等熵效率');
ylabel('负总压比');
title('多目标优化Pareto前沿');
grid on;