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申请/专利权人：天津大学

摘要：本发明公开了一种基于熵产率调控的涡轮喷嘴激波及损失优化方法。本发明采用了基于熵产率的激波及损失量化方法，集成了叶型参数化及梯度变异混合优化算法实施涡轮喷嘴的多目标优化，以激波强度以激波熵产表征与总损失以流道总熵产表征最小化作为优化目标，以质量流量变化和泄漏流损失以泄漏流熵产表征不超过限定值为约束条件，最终实现了激波强度和气动损失同时降低的目标。本方法更加准确地识别和量化激波及损失，能够更加清晰地解析叶型变化的优化机理，为涡轮喷嘴激波与损失的耦合调控提供全新思路与方向。

主权项：1.一种基于熵产率调控的涡轮喷嘴激波与损失优化方法，其特征在于，包括以下步骤：1根据涡轮喷嘴几何以及激波发生位置，同时考虑对涡轮流量的影响，确定参数化造型方法和范围；选取喷嘴吸力面喉口后的部分为叶型修改区；采用Hicks—Henne型函数参数化喷嘴叶型，通过设定基函数的个数、分布来实现参数化；通过改变基函数的系数大小来修改喷嘴型线；基函数的系数即为设计变量；2给定不同的设计变量上下限，形成设计空间，上下限选取准则是：在极限取值情况下，喷嘴几何不发生严重扭曲及尾缘不出现过薄现象；3在设计空间内进行最优拉丁超立方采样，生成初始样本集，使样本点均匀分布在整个设计空间；4针对原始涡轮，选定最大膨胀比、最小喷嘴开度工况为优化工况；采用定常雷诺平均纳维斯托克斯RANS方程进行数值模拟，基于有限体积法对RANS方程进行离散，湍流模型选择SST模型，入口边界给定总温总压条件，出口边界给定静压，获取喷嘴定常流场；5采用激波量化方法对步骤4中所述工况下的原始叶型喷嘴定常流场激波进行量化分析，首先通过密度梯度在归一化速度矢量上的投影来识别激波，当密度梯度大于限定值时，认定为激波区域，并附加周向角度、湍流耗散率限制条件来剔除喉口激波和较弱的尾缘激波以及交叉在激波区域中的边界层损失、二次流损失和泄漏流损失区域；之后，对该区域进行熵产率积分，得到的熵产值作为激波强度的量化评价指标；6对步骤4中所述工况下的原始叶型喷嘴定常流场泄漏流进行量化分析，首先通过Q准则识别泄漏流，当Q0时，认定为泄漏流区域，并附加密度梯度、湍动能、湍流耗散率、壁面距离限制条件来剔除激波损失、边界层损失、二次流损失区域；之后对该区域进行熵产率积分，得到的熵产值作为泄漏流损失的量化评价指标；7对原始叶型喷嘴流道进行熵产率积分，得到流道总熵产值，作为喷嘴总损失的评价指标；8积分蜗壳入口截面流量微元，截面流量微元等于速度、密度与面积微元的乘积，获得喷嘴质量流量；9针对步骤3中生成的初始样本集内的每一种设计方案，给定步骤4中所述工况的边界条件进行数值模拟，采用步骤5中原始叶型的激波量化方法，得到样本叶型的激波强度；采用步骤6中的泄漏流损失量化方法得到样本叶型的泄漏流损失；采用步骤7中的方法得到总损失；采用步骤8中的方法，得到质量流量；10构建RBF模型，得到激波强度、泄漏流损失、总损失以及质量流量与步骤2中设计变量的映射关系，采用梯度变异优化算法实施优化，目标函数是：最小化激波强度和总损失，约束条件是：质量流量变化不超过质流上限值Mc，泄漏流损失不超过泄漏上限Xc，最终获得激波强度和总损失均较小的设计方案。

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百度查询： 天津大学 基于熵产率调控的涡轮喷嘴激波与损失优化方法