優化設計方法的數值研究論文
1優化設計
以高壓渦輪導葉為研究對象，對其輪轂進行非軸對稱端壁優化設計，優化目標為在保證導葉入口質量流量盡量不變的前提下，使出口處的總壓損失系數最小。對優化前后的高壓渦輪導葉進行了全三維數值模擬，并對比分析了優化前后渦輪導葉出口處的氣動性能，以探討非軸對稱端壁造型對高壓渦輪導葉通道內流場的影響，以及在降低二次流損失上的能力。
1.1優化設計方法
優化過程中，采用端壁參數化造型、三維N-S方程流場求解與基于人工神經網絡（ArtificialNeuralNetwork）的遺傳算法（GeneticAlgorithms）相結合的方法，對高壓渦輪導葉進行非軸對稱端壁造型設計。如圖1所示。首先，對端壁進行參數化并生成若干端壁曲面控制點，對控制點進行隨機賦值，再進行三維流場計算，建立一個有限個樣本的數據庫。然后，對目標函數及其權重進行設定，并開始參數優化，人工神經網絡根據對數據庫的學習及對網絡中聯接權的不斷訓練，能夠很好地預測出控制點與目標函數之間的函數關系。然后通過遺傳算法可以找到上述函數關系的最優解（即最佳非軸對稱端壁造型），如果不滿足收斂條件，將對優化結果進行一次流場計算，生成一個新的樣本添加到數據庫中，然后再進行一次循環，隨著循環的進行，數據庫中的樣本數越來越多，人工神經網絡也能夠更準確的預測出目標函數和控制點之間的函數關系，從而找到最優解。
1.2端壁參數化
選取任一葉片通道為造型區域，端壁造型的參數化就是針對該區域進行的。如圖2所示，以葉片中弧線為基準，在葉片通道內沿周向選取5條等分的平行切割線，即在葉片通道內，相鄰切割線之間的周向距離為通道寬度的25%。沿每條切割線均勻的設置了9個點，其中中間5個藍色點是可控制點，兩端的紅色點是為確保通道出入口處的光滑過渡（及葉片前后緣處端壁和角度連續）而設置的固定點。因此，控制點共有20個。圖3給出了端壁型線沿軸向構造示意圖，即數值優化過程中通過Bezier曲線生成端壁切割線的原理示意圖。每個控制點沿葉高的變化范圍為-9～9mm，即占葉高的15%。最后，參數化后的非軸對稱端壁是通過這組切割線生成的放樣曲面，如圖4。
1.3目標函數的設定
在本文的優化設計中，目標函數應滿足在保證優化前后高壓渦輪導葉的'進口質量流量盡量不變的前提下，渦輪導葉出口總壓損失系數最小化。目標函數具體定義如下式中下標m和Cpt分別是導葉進口質量流量和出口總壓損失系數，w為相應參數的權重因子，Qobj為相應參數的目標值，Q為相應參數的計算值，Qref為相應參數的參考值，一般取為目標值Qobj，若目標值Qobj=0時，參考值Qref取為1。因此，根據公式（1）可知，在目標函數OF中引入權重因子w將多目標優化問題轉化為單目標優化問題，并且，通過調整各參數的權重因子w可以實現不同的優化目的，從而導致優化結果有不同的側重點。本文在優化過程中更側重于渦輪導葉出口處總壓損失系數的最小化。表1給出了目標函數的具體設定，可見，導葉出口總壓損失系數在目標函數中占的比例較大，達到75.12%。優化后的非軸對稱端壁等高線圖見圖5。
2數值模擬
數值計算采用Spalart-Allmaras（S-A）湍流模型求解相對坐標系下的三維時均守恒型Reynold-AveragedNavier-Stokes（RANS）控制方程，空間離散格式為中心差分格式。高壓渦輪導葉采用O4H網格結構，近壁面處進行了加密處理，最貼近壁面網格與壁面間距為5×10-6m，總網格節點數約為36萬。邊界條件為進口給定總壓、總溫，并設定軸向進氣；出口給定靜壓；壁面給定無滑移邊界條件。
3結果和分析
為了便于對比和分析，本文用AEW（AxisymmetricEndWall）代表優化前軸對稱端壁，用NEW（Non-axisymmetricEndWall）代表優化后非軸對稱端壁。
3.1入口質量流量
表2給出了優化前后高壓渦輪導葉進口質量流量的加權平均值，對比AEW和NEW可知，由于優化過程中通過目標函數的設定對質量流量進行了人為的控制，NEW對進口質量流量的影響很小，約為0.08%。
3.2總壓損失系數式中pt_inlet為渦輪導葉進口總壓
pt為渦輪導葉當地總壓；outlet和voutlet分別為渦輪導葉出口密度和出口速度。表3給出了優化前后高壓渦輪導葉出口質量加權平均總壓損失系數Cpt的計算結果，從表3中可以看出，NEW比AEW的總壓損失系數Cpt降低了3.724%。圖6對比了優化前后高壓渦輪導葉出口周向質量加權平均的總壓損失系數沿葉高的變化情況。根據圖6可以看到，盡管NEW使渦輪導葉出口處的總壓損失在近端壁附近有少量的增加（即約4%葉高以下），但在4%到16%葉高（Span）處總壓損失下降最為明顯，從16%葉高到葉頂的范圍內，導葉出口處的總壓損失在非軸對稱端壁的作用下均有少量的減小。圖7給出了AEW和NEW在渦輪導葉出口截面處總壓損失系數Cpt的云圖。從圖中可以看出，通過圖中的對比可以看出，NEW使得渦輪導葉出口截面的總壓損失系數Cpt的分布發生了改變，特別是在近端壁區域，高損失區的面積顯著減小，同時，導葉出口處的主流區和尾跡區的總壓損失系數也有明顯的下降，這主要是由于非軸對稱端壁造型有效的抑制了通道渦的發展，降低了通道內的橫向壓力梯度，進而減弱了二次流的強度，因而降低了二次流損失。
3.3葉片表面靜壓的分布
圖8給出了優化前后高壓渦輪導葉在5%、50%和95%葉高處（即葉根、葉中和葉頂附近）的葉片表面靜壓分布。從圖中可以看出，由于非軸對稱端壁的影響，葉柵通道內的流場發生了改變，壓力得以重新分布。由5%葉高處表面靜壓分布圖可以看出，在壓力面側，從高壓渦輪導葉前緣到70%軸向弦長（Cax）處，AEW和NEW的壓差不大，但在70%軸向弦長往后，NEW的壓力開始高于AEW；在吸力面側，從葉片前緣到30%軸向弦長處AEW和NEW的壓差不大，從30%到70%軸向弦長處，NEW相對于AEW而言，在吸力面壓力有明顯升高，而在壓力面變化不大，這就有效的減小了吸、壓力面的橫向壓差，有利于抑制通道渦的形成和發展，改善通道內的流場。在70%到90%軸向弦長處，與AEW相比，NEW在壓力面側壓力升高，在吸力面側壓力降低，顯著增大了吸壓力面的橫向壓差，使葉片載荷的后加載情形更為明顯，渦輪葉柵的載荷后置能夠有效抑制通道渦的發展，有利于減小端壁處的二次流損失。壓分布圖可以看到，NEW對高壓渦輪導葉表面靜壓在葉中和葉頂附近的分布沒有明顯影響，可見，高壓渦輪導葉下端壁的非軸對稱端壁造型對渦輪導葉上半葉高流場的影響不大。
3.4葉柵通道表面靜壓分布和流線圖
圖9和圖10的極限流線圖可以清晰地看到：在導葉前緣附近出現了馬蹄渦的分離鞍點，以及由此引出的馬蹄渦吸力面分支和壓力面分支；隨著導葉通道內氣流的流動，馬蹄渦吸力面分支和壓力面分支開始向下游移動、發展；同時，由于導葉通道內橫向壓力梯度的影響，馬蹄渦吸力面分支在繞過導葉前緣后與導葉吸力面在距導葉前緣30%左右軸向弦長處相交，并開始沿吸力面向上爬升，而馬蹄渦壓力面分支也在橫向壓力的作用下逐漸遠離壓力面，并向吸力面方向推移。對比圖9（a）和圖10（a）可以看出，相對于AEW，NEW吸力面低壓區面積明顯增加并且擴展到通道尾部。這使馬蹄渦壓力面分支與吸力面的交匯點向后推移，極限流線圖也證明了這一點，由此可以看出NEW延遲了通道渦的形成和發展，減弱了通道渦的強度。對比圖9（b）和圖10（b）可以看出，AEW的馬蹄渦吸力面分支在葉片前緣附近與吸力面交匯，而NEW的馬蹄渦吸力面分支在靠近葉片中部附近與吸力面交匯。所以，NEW的馬蹄渦吸力面分支與吸力面附面層的干擾被延后了，因此通道渦的強度將會減小，從而有利于減小通道內的二次流損失。將導葉尾緣附近的流場放大，見圖9（c）和圖10（c），馬蹄渦壓力面分支向導葉尾緣靠近時，馬蹄渦壓力面分支將逐漸地與導葉尾緣后的角渦相摻混，對比圖9（c）和圖10（c）可以看出，NEW削弱了馬蹄渦壓力面分支與導葉尾緣角渦的摻混，減小了角渦強度，從而減弱了渦輪導葉出口處的流動損失。
4結論
本文的分析結果進一步證實了非軸對稱端壁造型是提高高壓渦輪導葉氣動性能的有效方法，是減小二次流流動損失的有效手段。
（1）本文發展的優化方法通過設定目標函數和控制自由變量，在進行非軸對稱端壁造型的同時，可將高壓渦輪導葉的參數控制在一定范圍內。相比傳統的非軸對稱端壁造型方法，更加靈活、多樣，更加接近實際應用。計算結果表明，與軸對稱端壁相比，優化后的非軸對稱端壁使渦輪導葉出口處的總壓損失系數降低了3.724%。
（2）非軸對稱端壁造型可以使葉根表面的靜壓分布更加合理，進而改善高壓渦輪導葉的載荷分布，有利于抑制通道渦的生成和發展。非軸對稱下端壁造型對高壓渦輪導葉上半葉高流場的影響不大。
（3）非軸對稱端壁造型可以改善高壓渦輪導葉流場的流動結構。延遲并削弱馬蹄渦同導葉吸力面附面層的相互摻混，削弱角渦的強度，進而削弱通道渦的強度，降低二次流損失。
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