CN109460629A - 一种基于近似模型法的冷却风扇性能优化方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于近似模型法的冷却风扇性能优化方法，包括步骤：(1)对风扇的几何结构进行参数化，设计相应变量；(2)选定风扇静压和静压效率为风扇性能优化目标；(3)采用最优拉丁超立方试验设计方法对设计空间进行初始样本采集；(4)对初始样本进行CFD模型仿真，得到初始样本的响应，形成初始样本与响应之间的数据库；(5)用径向基神经网络构建近似模型；(6)用K次交叉验证检验方法对近似模型的预测精度进行检验；(7)使用遗传算法，对风扇性能进行寻优，得到最优风扇几何参数。本发明通过对仿真结果后处理，利用近似模型法对风扇参数化设置，对风扇结构进行优化，从而提高风扇性能。
Description
技术领域
本发明涉及汽车冷却风扇性能优化设计领域，特别涉及基于近似模型法的冷却风扇性能优化方法。
背景技术
冷却风扇的空气动力学性能优化设计方法，大致可分为两类：传统设计方法和现代设计方法。传统的设计方法是基于已有的统计数据以及修正系数，经验地选取效率值。其设计精度通常不高，但方法简单易学。现代设计方法是以气体的三维流动理论为基础，运用计算机通过编程或通用的商业软件来计算求解。近些年国内外许多学者在该方法上做了大量的研究。其特点是计算精度较高，但计算复杂，在普通的工程设计人员中不易普及。
风扇的内部流场非常复杂，其性能与各几何变量的关系具有强烈的非线性、多峰和多维等特点。传统的非线性规划方法如广义下降梯度法、序列二次规划法等，容易陷入局部最优。而智能优化方法虽然能跳出局部最优解，但需要大量地进行目标函数评估。风扇性能的评估就需要风扇全三维流场的CFD计算，其计算代价高昂，因此直接使用智能优化方法进行风扇的性能优化，也并不适用于实际工程。近似模型是利用已知样本数据，通过拟合、插值等数学手段来预测未知点响应的数学方法。已经有许多研究应用近似模型在工程设计中进行优化工作。用近似模型代替CFD计算能大大降低计算量(一般能降低几个数量级)，同时又能保证计算的精度，是解决上述问题有效手段之一。
发明内容
本发明提供了一种基于近似模型法的冷却风扇性能的优化方法，该方法能够很高效精确地对冷却风扇进行寻优，找到最优解。
本发明目的通过如下技术方案实现：
一种基于近似模型法的冷却风扇性能优化方法，包括步骤：
(1)对风扇的几何结构进行参数化，设计相应变量；
(2)选定风扇静压和静压效率为风扇性能优化目标；
(3)采用最优拉丁超立方试验设计方法对设计空间进行初始样本采集，设置初始样本点；
(4)对初始样本进行CFD模型仿真，得到初始样本的响应，形成初始样本与响应之间的数据库；
(5)用径向基神经网络构建近似模型；
(6)用K次交叉验证(Cross-Validation)检验方法对近似模型的预测精度进行检验；
(7)使用遗传算法，对风扇性能进行寻优，得到最优风扇几何参数。
作为优选，步骤(1)中，所述相应变量包括：外翼型攻角、中翼型攻角、内翼型攻角、外翼型弯度、中翼型弯度、内翼型弯度、外翼型倾角、中翼型倾角、外翼型掠度、外翼型高度、轮毂直径、叶片数。
作为优选，所述步骤(3)具体包括：
在n维的设计空间中，将每一维的设计区间均匀等分为m个区间，其中每个小区间可记为在保证一个因素的每个水平只出现一次的前提下，随机地选取m个点，构成随机拉丁超立方的样本设计矩阵X＝[x1,x2,…,xm]T，其中每一行代表一个样本点的位置，每一列代表一个因素；
通过随机演化算法驱动元素交换，更新设计矩阵；
计算设计空间填充的最优化准则，一般使用极大极小距离准则，其计算原理如下：
式中，1≤i,j≤m,i≠j；d(xi,xj)为样本点xi,xj之间的距离；
若不满足优化准则，则改进随机演化算法探索全局最优解。
作为优选，所述步骤(4)具体包括：
在Matlab软件中生成翼型曲线，输出包含翼型坐标信息的ibl文件；
在Proe软件中构建风扇3D几何模型，输出包含风扇几何信息的stp文件；
在Hypermesh软件中划分CFD网格，输出包含模型网格信息的nas文件；
在Fluent软件中进行CFD模型的计算；
在Isight计算器进行后处理，输出计算结果即样本点的响应。
作为优选，所述步骤(5)中，用径向基神经网络构建近似模型时，其具有很强的非线性函数逼近能力，它以预测点与样本点之间的欧几里得范数为自变量，以径向基函数为传输函数构造的模型，其基本表达式如下：
式中，ri(x)＝||x-xi||，为预测点x与第i个样本点xi之间的欧几里得范数；β为权系数；n为基函数的数量；c为控制参数；φ(ri,c)为基函数，根据实际情况，它可有多种类型，工程中以高斯函数最常用，其表达式如下：
作为优选，所述步骤(6))具体包括：
以确定性系数R2为误差检验标准，所述确定性系数R2数表达式如下：
式中，nt为检验样本的数量；yi为系统在检验样本点处的真实响应；为近似模型统在检验样本点处的预测响应；为真实响应的均值值；
若其值小于0.9，则表示近似模型精度未达要求，则需要增加样本点，循环步骤(4)，继续进行CFD模型仿真，直到R2大于0.9或新增样本点的次数达到预设值N时，结束该循环；
若新增样本点的次数达到预设值N，近似模型的精度仍不能满足要求时，则表示构建近似模型失败，需重新调整风扇几何结构参数化的方法、试验设计的方法或近似模型的构建方法。
作为优选，所述步骤(7)中，采用多岛遗传算法对风扇性能进行寻优。
作为优选，使用遗传算法，对风扇性能进行寻优，得到最优风扇几何参数后还包括步骤：
(8)对设计变量的寻优结果进行CFD模型仿真，并检验近似模型预测的风扇性能结果与CFD模型仿真的结果之间的误差，若是检验结果达到要求，则寻优的结果即为最优风扇，反之则表示优化失败，需重新调整风扇几何结构参数化的方法或试验设计的方法。
相比现有技术，本发明有以下积极效果：
本发明提供一种风扇性能优化方法，该方法基于近似模型法，用近似模型代替CFD计算大大降低计算量，一般能降低几个数量级，同时又能保证计算的精度；通过优化最终使风扇在目标工况点下，静压保持不变的基础上，效率提高了2.15％。
附图说明
图1是风扇性能优化路线示意图；
图2是全因素寻优近似模型检验结果示意图(局部截图)；
图3是各参数敏度分析结果示意图；
图4是主要6因素寻优近似模型检验结果示意图(局部截图)；
图5是原型外形示意图；
图6是最优风扇外形示意图。
具体实施方式
下面通过结合附图并举具体实例对本发明作进一步详细地描述，实例不能在此一一赘述，但本发明的实施方式并不因此限定于以下实例。
如图1所示，一种基于近似模型法的冷却风扇性能优化方法，包括步骤：
(1)对如图5所示风扇的几何结构进行参数化，设计相应变量：
将12个设计变量设定约束如表1所示。
表1风扇几何约束条件
(2)取风扇中效率最高的流量点2.974m3/s为目标工况点，并取风扇在该流量点的静压820.36Pa为下限作为性能约束条件。
(3)采用最优拉丁超立方试验方法对设计空间进行初始样本采集，初始样本点设为100点，包括步骤：
在n维的设计空间中，将每一维的设计区间均匀等分为m个区间，其中每个小区间可记为在保证一个因素的每个水平只出现一次的前提下，随机地选取m个点，构成随机拉丁超立方的样本设计矩阵X＝[x1,x2,…,xm]T，其中每一行代表一个样本点的位置，每一列代表一个因素；
通过随机演化算法驱动元素交换，更新设计矩阵；
计算设计空间填充的最优化准则，一般使用极大极小距离准则，其计算原理如下：
式中，1≤i,j≤m,i≠j；d(xi,xj)为样本点xi,xj之间的距离；
若不满足优化准则，则改进随机演化算法探索全局最优解。
(4)对初始样本进行CFD模型仿真，计算得到100个初始样本点，包括步骤：
在Matlab软件中生成翼型曲线，输出包含翼型坐标信息的ibl文件；
在Proe软件中构建风扇3D几何模型，输出包含风扇几何信息的stp文件；
在Hypermesh软件中划分CFD网格，输出包含模型网格信息的nas文件；
在Fluent软件中进行CFD模型的计算；
在Isight计算器进行后处理，输出计算结果即样本点的响应。
(5)基于径向基神经网络方法构造近似模型，用径向基神经网络构建近似模型时，其具有很强的非线性函数逼近能力，它以预测点与样本点之间的欧几里得范数为自变量，以径向基函数为传输函数构造的模型，其基本表达式如下：
式中，ri(x)＝||x-xi||，为预测点x与第i个样本点xi之间的欧几里得范数；β为权系数；n为基函数的数量；c为控制参数；φ(ri,c)为基函数，根据实际情况，它可有多种类型，工程中以高斯函数最常用，其表达式如下：
经过5次序贯采样再加上100个初始样本点，共采集了600个样本点的响应，构建近似模型的结果如图2，图中横坐标为预测值，纵坐标为真实值，Pressure与effi分别为风扇的静压和静压效率，
(6)用K次交叉验证(Cross-Validation)检验方法对近似模型的预测精度进行检验，以确定性系数R2为误差检验标准，所述确定性系数R2数表达式如下：
式中，nt为检验样本的数量；yi为系统在检验样本点处的真实响应；为近似模型统在检验样本点处的预测响应；为真实响应的均值值；
若其值小于0.9，则表示近似模型精度未达要求，则需要增加样本点，循环步骤(4)，继续进行CFD模型仿真，直到R2大于0.9或新增样本点的次数达到预设值N时，结束该循环；
若新增样本点的次数达到预设值N，近似模型的精度仍不能满足要求时，则表示构建近似模型失败，需重新调整风扇几何结构参数化的方法、试验设计的方法或近似模型的构建方法。
由图2可知，他们的确定性系数R2的检验结果均小于0.9，不满足精度要求。
(7)利用参数敏感分析方法，根据结果图3，选择中翼型倾角、叶片数、外翼型倾角、外翼型弯度、外翼型掠度、中翼型弯度6个参数为设计变量进行风扇性能优化；
(8)对满足性能约束条件(静压大于820.36Pa)的前10个效率最高的样本点的设计变量取平均，确定其他6个设计变量的取值。此外，再根据样本点中高效率分布的区域特点，适当调整前6个设计变量的取值范围，确定风扇的几何约束条件如表2：
表2主要6因素优化问题的风扇几何约束条件
(9)再次构建近似模型，初始样本点为100。经4次序惯采样，进行了500个样本点计算，结果如图4，R2为0.918，均大于0.9，满足精度要求；
(10)选择Isight软件里内置的多岛遗传(MIGA)算法进行全局寻优：
设定MIGA算法的遗传代数为200，其他参数保持默认，对近似模型进行全局探索。总计算次数为20000。得到最优风扇几何参数，如表3：
表3最优风扇几何参数
(11)对最优风扇在目标工况点(流量为2.974m3/s)进行CFD仿真，检验基于近似模型的优化结果，其结果数据对比如表4，误差在1％以内，精度非常高，所得最优风扇外形示意图如图6所示。
表4优风扇性能的近似模型预测值与仿真值对比
(12)在目标工况点(流量为2.974m3/s)下，最优风扇相对于原有风扇，静压几乎保持不变的基础上，静压效率由原来的34.53％提高到36.68％，提高2.15％，如表5所示，证明基于近似模型的优化方法可应用于冷却风扇的工程优化设计之中。
表5优风扇性能的近似模型预测值与仿真值对比
Claims (8)
1.一种基于近似模型法的冷却风扇性能优化方法，包括步骤：
(1)对风扇的几何结构进行参数化，设计相应变量；
(2)选定风扇静压和静压效率为风扇性能优化目标；
(3)采用最优拉丁超立方试验设计方法对设计空间进行初始样本采集，设置初始样本点；
(4)对初始样本进行CFD模型仿真，得到初始样本的响应，形成初始样本与响应之间的数据库；
(5)用径向基神经网络构建近似模型；
(6)用K次交叉验证检验方法对近似模型的预测精度进行检验；
(7)使用遗传算法，对风扇性能进行寻优，得到最优风扇几何参数。
2.根据权利要求1所述的基于近似模型法的冷却风扇性能优化方法，其特征在于：步骤(1)中，所述相应变量包括：外翼型攻角、中翼型攻角、内翼型攻角、外翼型弯度、中翼型弯度、内翼型弯度、外翼型倾角、中翼型倾角、外翼型掠度、外翼型高度、轮毂直径、叶片数。
3.根据权利要求1所述的基于近似模型法的冷却风扇性能优化方法，其特征在于：所述步骤(3)具体包括：
在n维的设计空间中，将每一维的设计区间均匀等分为m个区间，其中每个小区间可记为在保证一个因素的每个水平只出现一次的前提下，随机地选取m个点，构成随机拉丁超立方的样本设计矩阵X＝[x1,x2,…,xm]T，其中每一行代表一个样本点的位置，每一列代表一个因素；
通过随机演化算法驱动元素交换，更新设计矩阵；
计算设计空间填充的最优化准则，一般使用极大极小距离准则，其计算原理如下：
式中，1≤i,j≤m,i≠j；d(xi,xj)为样本点xi,xj之间的距离；
若不满足优化准则，则改进随机演化算法探索全局最优解。
4.根据权利要求1所述的基于近似模型法的冷却风扇性能优化方法，其特征在于：所述步骤(4)具体包括：
在Matlab软件中生成翼型曲线，输出包含翼型坐标信息的ibl文件；
在Proe软件中构建风扇3D几何模型，输出包含风扇几何信息的stp文件；
在Hypermesh软件中划分CFD网格，输出包含模型网格信息的nas文件；
在Fluent软件中进行CFD模型的计算；
在Isight计算器进行后处理，输出计算结果即样本点的响应。
5.根据权利要求1所述的基于近似模型法的冷却风扇性能优化方法，其特征在于：所述步骤(5)中，用径向基神经网络构建近似模型时，其具有很强的非线性函数逼近能力，并以预测点与样本点之间的欧几里得范数为自变量，以径向基函数为传输函数构造的模型，其基本表达式如下：
式中，ri(x)＝||x-xi||，为预测点x与第i个样本点xi之间的欧几里得范数；β为权系数；n为基函数的数量；c为控制参数；φ(ri,c)为基函数，根据实际情况，它可有多种类型，工程中以高斯函数最常用，其表达式如下：
6.根据权利要求1所述的基于近似模型法的冷却风扇性能优化方法，其特征在于：所述步骤(6))具体包括：
以确定性系数R2为误差检验标准，所述确定性系数R2数表达式如下：
式中，nt为检验样本的数量；yi为系统在检验样本点处的真实响应；为近似模型统在检验样本点处的预测响应；为真实响应的均值；
若其值小于0.9，则表示近似模型精度未达要求，则需要增加样本点，循环步骤(4)，继续进行CFD模型仿真，直到R2大于0.9或新增样本点的次数达到预设值N时，结束该循环；
若新增样本点的次数达到预设值N，近似模型的精度仍不能满足要求时，则表示构建近似模型失败，需重新调整风扇几何结构参数化的方法、试验设计的方法或近似模型的构建方法。
7.根据权利要求1所述的基于近似模型法的冷却风扇性能优化方法，其特征在于：所述步骤(7)中，采用多岛遗传算法对风扇性能进行寻优。
8.根据权利要求1所述的基于近似模型法的冷却风扇性能优化方法，其特征在于，使用遗传算法，对风扇性能进行寻优，得到最优风扇几何参数后还包括步骤：
(8)对设计变量的寻优结果进行CFD模型仿真，并检验近似模型预测的风扇性能结果与CFD模型仿真的结果之间的误差，若是检验结果达到要求，则寻优的结果即为最优风扇，反之则表示优化失败。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20190312 |
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