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涡轮集气腔结构参数优化研究
文献摘要：
涡轮集气腔承担着为导向叶片输送冷气的任务,是航空发动机空气系统的重要组成部件.为进一步降低冷气流动损失,降低出流不均匀度,针对涡轮集气腔结构参数展开多目标优化研究.首先通过拉丁超立方数值实验设计以及涡轮集气腔物理模型求解,获得一定容量的数据样本;然后基于数据样本训练径向基函数(RBF)神经网络参数,建立优化代理模型;最后引入遗传算法在设计区间内寻优,获得最佳集气腔结构.研究结果表明:通过优化,腔内流线变化更为平缓,进气导管射流冲击效应和出流孔的抽吸效应明显减弱;在流量系数和出口不均匀度目标权重分配均为0.5的条件下,与现有基准模型相比,优化后集气腔出口流量系数提高了26％,出流不均匀度降低了79％.说明神经网络模型和遗传算法可有效应用于涡轮集气腔结构优化.
文献关键词：
航空发动机;涡轮集气腔;结构优化;径向基函数神经网络;遗传算法
中图分类号：
作者姓名：
王振宇;王春华;张靖周
作者机构：
南京航空航天大学能源与动力学院江苏省航空动力系统重点实验室,江苏南京,210016;先进航空发动机协同创新中心,北京,100191
文献出处：
引用格式：
[1]王振宇;王春华;张靖周-.涡轮集气腔结构参数优化研究)[J].中南大学学报（自然科学版）,2022(07):2756-2765
A类：
涡轮集气腔
B类：
结构参数优化,导向叶片,冷气,航空发动机,空气系统,流动损失,出流,不均匀度,对涡,多目标优化,拉丁超立方,数值实验,实验设计,物理模型,模型求解,定容,样本训练,RBF,网络参数,代理模型,获得最佳,内流,流线,进气,气导,射流冲击,冲击效应,抽吸效应,流量系数,目标权重,权重分配,出口流量,有效应用,径向基函数神经网络
AB值：
0.290384
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