基于改进粒子群算法的串列叶型优化设计

发布时间：2017-11-07 21:08

  本文关键词：基于改进粒子群算法的串列叶型优化设计

  更多相关文章： 串列叶型 叶型优化 BP神经网络 粒子群算法

【摘要】：为了提高串列叶型优化设计的质量,设计了一套基于改进粒子群算法的串列叶型自动优化系统。研究了原始粒子群算法,提出了一种粒子群算法的改进方法。结果发现,改进粒子群算法的收敛速度和收敛精度明显优于原始粒子群算法和遗传算法。以50°大弯角串列叶型为研究对象,使用程序对串列叶型参数化。以叶型参数和串列叶型相对位置的参数作为优化变量,结合BP神经网络和改进粒子群算法对串列叶型进行优化设计。优化结果表明,优化后的叶型在设计攻角时的总压损失系数降低了22%,静压比升高了0.6%,在负攻角时,优化后的叶型的流动性能得到了明显改善。适当减小串列叶型前后缘的半径可以减小叶型的损失,合理的缝隙结构可以有效减小前排叶型压力面和后排叶型吸力面附面层的分离损失。
【作者单位】： 西北工业大学动力与能源学院;
【基金】：国家自然科学基金(51236006) 先进航空发动机协同创新中心资助
【分类号】：V233
【正文快照】： 1引言随着航空发动机的不断发展,要求压气机具有单级压比高、效率高、级数低的特点[1,2],为了实现压气机单级压比高的特点,就需要使用高负荷的叶片,而高负荷叶片会导致叶片损失的急剧增大。串列叶片是常见的高负荷叶片,具有大的气流转折角、小的总压损失、宽的工作范围等特点[

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本文编号：1154115