CN108153998A - 离心鼓风机叶轮的全三维气动优化设计方法 - Google Patents
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Abstract
离心鼓风机叶轮的全三维气动优化设计方法，属于离心叶轮设计技术领域。本发明是为了解决传统风机叶轮的设计依赖设计人员的工作经验，研制效率低并且不利于提高产品性能的问题。它包括：将叶轮的初始设计数据参数化，获得叶轮的初始控制点坐标值；用三次样条函数表达叶轮结构；基于用户给定的叶型中弧线、进口及出口几何角的控制点参数变化范围，改变三次样条函数的控制点参数，获得不同的叶轮叶型；以离心鼓风机叶轮绝热效率为目标函数，基于流量与压比约束条件，利用遗传算法对叶型中弧线、进口及出口几何角的控制点参数进行全局寻优，获得离心鼓风机叶轮最优设计控制点参数，进而获得最优叶轮结构特性曲线。本发明用于叶轮的优化设计。
Description
技术领域
本发明涉及离心鼓风机叶轮的全三维气动优化设计方法，属于离心叶轮设计技术领域。
背景技术
风机是一种能够将原动机的机械能转换成被输送气体动能与压力势能的流体机械，属于通用机械的范畴。在能源动力、石油化工、航空航天工业以及一般工业部门厂房、车间的空调以及原子防护设备的通风等国民经济各个领域中应用十分广泛。它具有重量轻、功率跨度大、可调节流量范围宽、能量密度高等优点以及广阔的军、民应用前景。据统计，在全国总用电量中，风机的耗电量已达10％以上。因此，通过采用先进的现代设计方法与设计技术提高风机产品的气动性能、降低通流部件的流阻损失与能耗、拓展目前风机产品的性能边界对于加快国民经济的发展、节能减排具有重要的学术价值与工业应用前景。
众所周知，叶轮作为离心风机实现能量转换的最为关键气动部件，其通流部分的设计水平在很大程度上决定了离心风机的总体性能。因此，基于叶轮机械气体动力学原理，研发先进的离心风机叶轮全三维气动优化设计技术，对于提高风机气动效率、降低能耗具有十分重要的意义。传统风机叶轮主要采用一维、二维的近似的、半经验的分析方法，然后辅以实验修正来完成工程设计，是一种“试错”的设计方法。不仅研制效率低，不能获知叶轮内部的详细流动细节以进一步提高产品性能，而且强烈依赖于设计人员的实际工程经验。
发明内容
本发明目的是为了解决传统风机叶轮的设计依赖设计人员的工作经验，研制效率低并且不利于提高产品性能的问题，提供了一种离心鼓风机叶轮的全三维气动优化设计方法。
本发明所述离心鼓风机叶轮的全三维气动优化设计方法，它包括以下步骤：
步骤一：将叶轮的初始设计数据参数化，获得叶轮的初始控制点坐标值；
步骤二：基于叶轮的初始控制点坐标值，用三次样条函数表达叶轮结构；
步骤三：基于用户给定的叶型中弧线、进口及出口几何角的控制点参数变化范围，改变三次样条函数的控制点参数，获得不同的叶轮叶型；
步骤四：以离心鼓风机叶轮绝热效率为目标函数，基于流量与压比约束条件，利用遗传算法对叶型中弧线、进口及出口几何角的控制点参数进行全局寻优，获得离心鼓风机叶轮最优设计控制点参数，进而获得最优叶轮结构特性曲线。
本发明的优点：本发明采用全三维气动优化设计技术从叶轮内部三维粘性流动的物理本质出发，充分定量地考量粘性流体的全三维流动诱导气动损失特征。对于叶轮几何通道提出修改的方向与依据，使叶轮设计从传统的“试错”设计走向现代的“预测”设计，从根本上消除了对于设计人员经验的依赖性。
本发明依托遗传算法开发一种基于叶型中弧线、进/出口几何角自动修改的全三维气动优化设计方法，实现叶轮气动与几何的合理流动匹配以提高离心鼓风机叶轮的气动效率，拓展了目前离心鼓风机所存在的气动性能提高潜力。本发明能够极大地缩短了离心鼓风机的设计周期，并节约研制成本。
附图说明
图1是本发明所述离心鼓风机叶轮的全三维气动优化设计方法的设计流程图；
图2是叶轮的控制截面及控制点示意图；
图3是进口几何角样条曲线示意图；其中横坐标Δβ(°)表示优化前后进口几何角的差值，纵坐标H为无量纲叶高；
图4是叶型中弧线样条曲线示意图；其中横坐标u表示无量纲中弧线，纵坐标为无量纲数值；
图5是通过计算机程序实现本发明所述叶轮优化的流程示意图；
图6是经本发明优化后离心鼓风机叶轮结构图：
其中(a)为不同截面叶型示意图，(b)为不同截面叶型积叠示意图，(c)为离心鼓风机叶轮的叶片示意图，(d)为优化后的离心鼓风机叶轮示意图；
图7是优化前后离心鼓风机叶轮特性曲线图：
其中(a)为绝热效率η与流量m(kg/s)曲线图；(b)为总压比π与流量m(kg/s)曲线图。
具体实施方式
下面结合图1至图7对本发明的实施方式进行详细的说明，但并不局限于此，凡是对本发明技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，均应涵盖在本发明的保护范围中。
离心鼓风机叶轮的全三维气动优化设计方法，它包括以下步骤：
步骤一：将叶轮的初始设计数据参数化，获得叶轮的初始控制点坐标值；
步骤二：基于叶轮的初始控制点坐标值，用三次样条函数表达叶轮结构；步骤二通过控制点坐标值将相应的三次样条函数与叶轮的叶型中弧线、进/出口几何角进行关联；
步骤三：基于用户给定的叶型中弧线、进口及出口几何角的控制点参数变化范围，改变三次样条函数的控制点参数，获得不同的叶轮叶型；步骤三在用户给定的叶型中弧线、进/出口几何角的控制点参数变化范围内改变控制点参数以获得不同的叶型；
步骤四：以离心鼓风机叶轮绝热效率为目标函数，基于流量与压比约束条件，利用遗传算法对叶型中弧线、进口及出口几何角的控制点参数进行全局寻优，获得离心鼓风机叶轮最优设计控制点参数，进而获得最优叶轮结构特性曲线。
图1所示，本实施方式所述设计方法以离心鼓风机叶轮为研究对象，在设计工况下选取绝热效率作为目标函数，以离心鼓风机叶轮的叶型中弧线、进/出口几何角为优化变量；并同时保证该鼓风机的质量流量与总压比均满足相应的约束条件。能够快速高效地设计高性能离心鼓风机叶轮，解决了当前离心鼓风机叶轮设计过程中存在的技术瓶颈。
步骤一获得叶轮的控制点坐标值包括：
沿叶轮的叶高方向将叶轮划分成5-9个截面，在每个截面上提取叶轮的的叶型中弧线、进口及出口几何角的控制点数据信息，由此获得叶轮的控制点坐标值。
步骤一首先对离心鼓风机叶轮进行参数化处理。为了减少优化变量的数目以提高优化设计的效率，参数化处理方法是基于离心鼓风机叶轮的原始设计数据，沿叶高方向将离心鼓风机叶轮划分成不同的截面，例如视具体情况而定通常选取5-9个截面。
基于步骤一获得的初始控制点坐标值，可以通过样条函数来描述叶轮的几何特征。
所述三次样条函数的表达式为：
式中，t为常数，tu为常数t在u∈[0,1]位置处的值，Br(tu)为基于tu的样条基函数，Pi+r为叶轮划分的截面上第i段曲线Si的控制点坐标值；当Pi+r为叶型中弧线的控制点坐标值时，v(u)为叶型中弧线的曲线坐标，当Pi+r为进口及出口几何角的控制点坐标值时，v(u)为进口及出口几何角的样条曲线坐标。式中Si(tu)与v(u)相同，表示曲线坐标。
三次样条基函数Br(tu)的数学定义如下：
由于三次样条函数的数学表达式相对简单，并且能够保证二阶导数连续。因此，它不仅便于离心鼓风机工程设计人员理解、接受与应用，而且能够保证叶型中弧线、进/出口几何角沿叶高方向分布的光滑性，有助于获得气动性能优秀的离心鼓风机叶轮结构。用来表征离心鼓风机叶轮的进/出口几何角以及叶型中弧线样条曲线的示意图如图3和图4所示。
步骤四中还基于计算流体动力学获取的叶轮内部关键流动信息进行全局寻优。
在叶轮参数化完成后，通过计算流体动力学CFD(Computational FluidDynamics)技术获取叶轮内部关键流动信息，并基于遗传算法进行全局寻优。
可以将以上四个步骤具体化及流程化，使之具有较强的通用性，为离心鼓风机叶轮的优化设计提出新的思路及解决办法，便于离心鼓风机设计人员在实际工程设计中使用。
本发明的优化设计方法通过程序实现时可以包括3个模块：用户自定义模块、优化脚本模块和优化寻优模块。
在用户自定义模块部分，需要用户给定叶片控制截面内叶型中弧线、进/出口几何角的控制点参数变化范围、流量与压比约束条件的限制区间及目标函数绝热效率的寻优区间。此外，用户还需给出网格自动生成所需的*.trb文件和三维CFD计算所需的*.iec文件。在优化脚本模块部分，可以采用基于Linux系统下的Shell脚本语言以及面向对象的Python语言脚本模式来完成。优化脚本模块主要用于完成驱动三维叶片构建平台3DBGB的执行、网格输入文件*.geomTurbo的产生、Autogrid网格划分平台与三维CFD粘性求解器FNIE/TURBO的自动执行以及每个优化样本计算结束后目标函数值的自动获取，它能有效缩短鼓风机叶轮的研制周期，节约研发成本。在优化寻优模块部分，本发明可以通过充分考量粘性流体的全三维流动诱导气动损失特征，进而对于叶轮几何通道提出自动修改的方向与依据，依托遗传算法对叶型中弧线、进/出口几何角样本进行寻优，最终得到满足设计要求的最优离心鼓风机叶轮气动新结构，具体方法流程如图5所示。
具体实施例：
采用某离心鼓风机叶轮初始设计方案为原型，为了减少优化变量的数目以提高优化设计的效率，其实施步骤为：首先对离心鼓风机叶轮的进/出口几何角进行优化设计，然后在此基础上对离心鼓风机叶轮的叶型中弧线进行优化设计。该实施例中离心鼓风机叶轮的主要设计参数如表1所示。
表1某离心鼓风机叶轮的主要设计参数
在对离心鼓风机叶轮的进/出口几何角参数化阶段，由于进口和出口的参数化基本类似，这里仅以离心鼓风机叶轮进口几何角为例进行说明。首先沿叶高方向将离心鼓风机叶轮划分成5个不同的截面，从而获取前缘位置处的5个控制点参数信息，这5个控制点实则为控制叶轮进口几何角的空间点，如图2所示。其次，将样条函数与叶轮的进口几何角的控制点进行关联，从而得到鼓风机叶轮进口几何角沿叶高分布规律。第三，在优化流程的用户自定义模块部分中，由用户分别给定各截面内5个控制点的变化范围。此外，用户还需给出目标函数——叶轮绝热效率、约束条件——离心鼓风机压比和流量的变化范围及网格自动生成所需的*.trb文件和三维CFD计算所需的*.iec文件。第四，启动优化流程的优化脚本，根据优化变量的参数变化范围，实现三维叶片样本的自动生成、网格输入文件*.geomTurbo的自动产生、Autogrid网格生成平台与三维CFD粘性求解器FNIE/TURBO的自动调用以及每个优化样本计算结束后目标函数值的自动获取。第五，依托遗传算法完成优化变量参数值的传递、优化样本的产生以及目标函数的寻优工作，最后获得优化设计结果。
在离心鼓风机叶轮进/出口几何角优化结果的基础上，对离心鼓风机叶轮的叶型中弧线进行优化设计。具体方法如下：第一步，沿叶高方向将叶轮划分成5个不同的截面，并将其投影到二维平面内，从而得到二维叶型，获取该二维叶型中弧线的控制点坐标信息，并对该二维叶型的中弧线进行参数化。即基于原型方案设计数据的分析处理，在离心鼓风机叶片每个截面不同位置获取7个控制点坐标信息，这7个控制点实则为控制叶轮的叶型中弧线几何形状的空间点，如图2所示。后续操作步骤与进/出口几何角优化设计过程类似，这里不再赘述。
通过离心鼓风机叶轮的进/出口几何角的优化以及叶型中弧线优化设计，最终得到较优的鼓风机叶轮设计方案，其叶型、叶片以及叶轮几何结构如图6所示。最终的进口几何角沿叶高分布规律如图3所示，叶片中部处叶型中弧线及其斜率、曲率分布如图4所示。初始方案叶轮气动性能最终优化后的离心风机叶轮在设计工况下性能对比如表2所示。
表2离心鼓风机叶轮气动性能对比
研究结果表明，采用本发明方法对离心鼓风机叶轮进/出口几何角、叶轮的叶型中弧线进行优化设计后，离心风机叶轮绝热效率明显提高。具体表现为：在原始叶轮设计数据的基础上，对叶轮进/出口几何角进行优化后，离心叶轮设计点绝热效率提高了2.399％，在此基础上进一步优化叶轮的叶型中弧线后，离心叶轮设计点绝热效率提高2.497％。另外，采用本发明的方法进行优化设计后，不仅保证了设计要求的设计点的总压比，而且最终设计点流量更加接近目标设计流量。
图7分别给出了离心鼓风机叶轮性能曲线。研究结果表明，相对原始离心风机叶轮，优化后离心风机叶轮的整体气动性能得到了全面的提升，具体表现为：不仅设计点与非设计点叶轮的气动性能增加，而且离心风机的特性曲线随流量的变化较为平缓，高效率的工作范围与失速裕度得到了有效拓展。
通过本案例可知，采用本发明提出的全三维气动优化设计方法。不仅使该离心风机设计点气动性能获得了进一步的提升，而且稳定工作范围也得到良好的拓展，扩展了离心鼓风机叶轮的气动优化设计体系。此外，通过对比目前该领域同类产品的性能参数，该鼓风机叶轮的绝热效率至少提高一个百分点。这对于实际工程设计而言，将是十分可喜成果。同时，这也在一定程度上验证了本发明提出的设计方法的通用性与可行性。
Claims (4)
1.一种离心鼓风机叶轮的全三维气动优化设计方法，其特征在于，它包括以下步骤：
步骤一：将叶轮的初始设计数据参数化，获得叶轮的初始控制点坐标值；
步骤二：基于叶轮的初始控制点坐标值，用三次样条函数表达叶轮结构；
步骤三：基于用户给定的叶型中弧线、进口及出口几何角的控制点参数变化范围，改变三次样条函数的控制点参数，获得不同的叶轮叶型；
步骤四：以离心鼓风机叶轮绝热效率为目标函数，基于流量与压比约束条件，利用遗传算法对叶型中弧线、进口及出口几何角的控制点参数进行全局寻优，获得离心鼓风机叶轮最优设计控制点参数，进而获得最优叶轮结构特性曲线。
2.根据权利要求1所述的离心鼓风机叶轮的全三维气动优化设计方法，其特征在于，
步骤一获得叶轮的控制点坐标值包括：
沿叶轮的叶高方向将叶轮划分成5-9个截面，在每个截面上提取叶轮的的叶型中弧线、进口及出口几何角的控制点数据信息，由此获得叶轮的控制点坐标值。
3.根据权利要求2所述的离心鼓风机叶轮的全三维气动优化设计方法，其特征在于，
所述三次样条函数的表达式为：
式中，t为常数，tu为常数t在u∈[0,1]位置处的值，Br(tu)为基于tu的样条基函数，Pi+r为叶轮划分的截面上第i段曲线Si的控制点坐标值；当Pi+r为叶型中弧线的控制点坐标值时，v(u)为叶型中弧线的曲线坐标，当Pi+r为进口及出口几何角的控制点坐标值时，v(u)为进口及出口几何角的样条曲线坐标。
4.根据权利要求3所述的离心鼓风机叶轮的全三维气动优化设计方法，其特征在于，
步骤四中利用遗传算法对叶型中弧线、进口及出口几何角的控制点参数进行全局寻优包括：
采用基于Linux系统下的Shell脚本以及面向对象的Python语言脚本驱动模式，实现三维叶片构建平台3DBGB的自动执行、网格输入文件*.geomTurbo的自动产生、Autogrid网格生成平台与三维CFD粘性求解器FNIE/TURBO的自动执行以及每个优化样本计算结束后目标函数值的自动获取。
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