CN111368373B - 一种冷态叶型与热态叶型的迭代分析方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种冷态叶型与热态叶型的迭代分析方法，包括：以初始冷态叶型为起点，温度载荷下的初始热态叶型为目标，结合初始结构叶型和初始热态叶型的变形量差值及叶型修正系数进行冷态叶型的迭代修正，得到与初始热态叶型相对应的预变形冷态叶型。本发明能够充分考虑温度载荷、气动载荷和结构载荷等影响因素之间的区别特征，从热分析和变形分析两个角度对叶型变形规律进行解析，叶型分析结果更为精确；同时，以初始热态叶型作为判断基准，以叶型修正系数作为修正因子，在迭代过程中通过不断调整叶型修正量，以较少的迭代次数快速实现叶型的最终分析结果，计算量大幅减小，分析速度快。

Description

一种冷态叶型与热态叶型的迭代分析方法

技术领域

本发明涉及冷态叶型与热态叶型设计技术领域，具体而言涉及一种冷态叶型与热态叶型的迭代分析方法。

背景技术

叶片结构设计中，叶片在工况下的叶型是依据叶片在工作过中能够获得的最佳气动性能、强度、寿命等要求为设计目标而设计出来的。在叶片工作时，作用在叶片上的负载会使叶片形状相比加工制造的叶型发生变形，叶片形状变化会导致叶片偏离最佳的气动性能设计点，若使叶片在工作状态下达到最佳性能，需要根据叶片的工作叶型迭代获得其冷态加工叶型。

当前主流方法是采用近似线性化方法处理叶型从热态到冷态的转换问题，这种方法将叶片冷热态之间的变形视为完全线性过程，通过对热态叶型实施强度分析获得近似的变形，再将近似得到的变形从热态叶型中减去来获得冷态叶型。也有部分研究人员针对前述主流方法的缺陷提出了新的建议。

例如，专利号为CN201610153913.6的发明“一种叶轮机转子叶片从热态到冷态的叶型转换方法”中提及了一种叶轮机转子的叶型转换方法，特别涉及一种叶轮机转子叶片从热态到冷态的叶型转换方法。所述的方法在已知叶轮机转子叶片热态叶型的前提下，基于有限元逆向迭代的叶型转换方法，获取叶片的冷态叶型。该发明克服了常规的从热态到冷态的叶型转换方法的不足，提高了计算精度，并且节省了人力，提高了效率。在该发明中，是采用根据叶片热态叶型坐标计算得到的叶片的容差ε1、ε2和ε3作为迭代结果判断标准，判断标准并未随迭代过程更新，也没有充分考虑温度载荷、气动载荷和结构载荷等影响因素之间的区别特征，另外本发明需要不断地对模拟热态叶型的流体网格进行三维计算流体动力学分析，虽然采用了诸如流体计算软件等自动化计算手段进行辅助，在高精度要求下，运算量仍然不容小觑，迭代次数也较多(如实例中需要通过8次迭代才可以获取较为精确的分析结果)。

发明内容

本发明目的在于提供一种冷态叶型与热态叶型的迭代分析方法，充分考虑温度载荷、气动载荷和结构载荷等影响因素之间的区别特征，从热分析和变形分析两个角度对叶型变形规律进行解析，叶型分析结果更为精确；同时，以初始热态叶型作为判断基准，以叶型修正系数作为修正因子，在迭代过程中通过不断调整叶型修正量，以较少的迭代次数快速实现叶型的最终分析结果，计算量大幅减小，分析速度快。

为达成上述目的，结合图1，本发明提出一种冷态叶型与热态叶型的迭代分析方法，所述迭代分析方法包括：

以初始冷态叶型为起点，温度载荷下的初始热态叶型为目标，结合初始结构叶型和初始热态叶型的变形量差值及叶型修正系数进行冷态叶型的迭代修正，得到与初始热态叶型相对应的预变形冷态叶型；

所述初始结构叶型通过对初始热态叶型进行气动载荷和结构载荷下的变形分析获得。

作为其中的一种优选例，所述迭代分析方法包括：

S1，以初始冷态叶型f₀(x₀,y₀,z₀)为起点，初始热态叶型f_t(x_t,y_t,z_t)为目标，计算初始结构叶型f_s(x_s,y_s,z_s)与初始热态叶型之间的变形量差值f_s-f_t；

S2，根据变形量差值和叶型修正系数η计算叶型修正量，获得预变形冷态叶型f₀₊(x₀₊,y₀₊,z₀₊)和预变形结构叶型f_s+(x_s+,y_s+,z_s+)；

S3，判断预变形结构叶型和初始热态叶型的变形量差值f_s+-f_t是否小于预设差值阈值δ，如果小于，返回步骤S2，继续根据变形量差值和叶型修正系数η计算叶型修正量，否则，迭代结束，输出与初始热态叶型相对应的预变形冷态叶型。

作为其中的一种优选例，所述叶型修正系数η的获取方法包括两种：根据经验数据获得和采用叶型修正系数优选方法获得。

作为其中的一种优选例，所述叶型修正系数优选方法包括：。

根据η＝1和选定的步长h，分别计算叶型修正系数为η-h、η、η+h的预变形结构叶型f_s+(η-h)、f_s+(η)、f_s+(η+h)与初始热态叶型f_t之间的变形量差值；

判断计算得到的三个变形量差值之间的关系：

(1)若f_s+(η-h)-f_t≤f_s+(η)-f_t≤f_s+(η+h)-f_t，令η＝η-h，继续进行计算叶型修正系数为η-h、η、η+h预变形结构叶型及与初始热态叶型之间的变形量差值；

(2)若f_s+(η-h)-f_t≥f_s+(η)-f_t≥f_s+(η+h)-f_t，令η＝η+h，继续进行计算叶型修正系数为η-h、η、η+h预变形结构叶型及与初始热态叶型之间的变形量差值；

(3)若f_s+(η)-f_t≤f_s+(η-h)-f_t)且f_s+(η)-f_t≤f_s+(η+h)-f_t，则η为优选的叶型修正系数。

以上本发明的技术方案，与现有相比，其显著的有益效果在于：

(1)充分考虑温度载荷、气动载荷和结构载荷等影响因素之间的区别特征，从热分析和变形分析两个角度对叶型变形规律进行解析，叶型分析结果更为精确。

(2)以初始热态叶型作为判断基准，以叶型修正系数作为修正因子，在迭代过程中通过不断调整叶型修正量，以较少的迭代次数快速实现叶型的最终分析结果，计算量大幅减小，分析速度快。

(3)所述叶型修正系数η的获取方法包括两种：根据经验数据获得和采用叶型修正系数优选方法获得，可结合具体应用场景进行自动调整。

(4)以预变形结构叶型和初始热态叶型的变形量差值f_s+-f_t是否小于预设差值阈值δ作为评判标准，最终输出的预变形冷态叶型的精度高，使最终处于工作状态的热态叶型能够与气动设计人员给定的原始气动热态叶型一致，从而保证实际叶片能够忠实于设计者的意图。

应当理解，前述构思以及在下面更加详细地描述的额外构思的所有组合只要在这样的构思不相互矛盾的情况下都可以被视为本公开的发明主题的一部分。另外，所要求保护的主题的所有组合都被视为本公开的发明主题的一部分。

结合附图从下面的描述中可以更加全面地理解本发明教导的前述和其他方面、实施例和特征。本发明的其他附加方面例如示例性实施方式的特征和/或有益效果将在下面的描述中显见，或通过根据本发明教导的具体实施方式的实践中得知。

附图说明

附图不意在按比例绘制。在附图中，在各个图中示出的每个相同或近似相同的组成部分可以用相同的标号表示。为了清晰起见，在每个图中，并非每个组成部分均被标记。现在，将通过例子并参考附图来描述本发明的各个方面的实施例，其中：

图1是本发明的冷态叶型与热态叶型的迭代分析方法的流程图。

图2是本发明的预变形结构叶型与初始热态叶型的叶尖轮廓对比示意图。

图3是本发明的初始冷态叶型和预变形冷态叶型的叶尖轮廓对比示意图。

具体实施方式

为了更了解本发明的技术内容，特举具体实施例并配合所附图式说明如下。

本发明提出一种冷态叶型与热态叶型的迭代分析方法，包括冷热态叶型迭代分析流程及叶型修正系数的选择。具体的，所述迭代分析方法包括：

以初始冷态叶型为起点，温度载荷下的初始热态叶型为目标，结合初始结构叶型和初始热态叶型的变形量差值及叶型修正系数进行冷态叶型的迭代修正，得到与初始热态叶型相对应的预变形冷态叶型。

所述初始结构叶型通过对初始热态叶型进行气动载荷和结构载荷下的变形分析获得。

叶型迭代分析流程图如图1所示。叶型迭代分析以初始冷态叶型f₀(x₀,y₀,z₀)为起点，进行温度载荷下的热分析获得初始热态叶型f_t(x_t,y_t,z_t)，对初始热态叶型进行气动载荷和结构载荷的变形分析获得初始结构叶型f_s(x_s,y_s,z_s)，计算初始结构叶型与初始热态叶型之间的变形量差值f_s-f_t。以初始热态叶型为目标，根据变形量差值和叶型修正系数η计算叶型修正量，获得预变形冷态叶型f₀₊(x₀₊,y₀₊,z₀₊)，对预变形冷态叶型进行温度载荷、气动载荷和结构载荷的变形分析获得预变形结构叶型f_s+(x_s+,y_s+,z_s+)，计算预变形结构叶型和初始热态叶型的变形量差值f_s+-f_t。若变形量差值不能满足要求时继续计算叶型修正量，若变形量差值满足要求则迭代结束。

由前述可知，本发明充分考虑温度载荷、气动载荷和结构载荷等影响因素之间的区别特征，对初始冷态叶型单独进行温度载荷下的热分析获得初始热态叶型，再对初始热态叶型进行气动载荷和结构载荷的变形分析获得初始结构叶型，在对预变形冷态叶型的迭代修正过程中，则结合温度载荷、气动载荷和结构载荷造成的变形结果进行综合分析，针对温度载荷、气动载荷和结构载荷对叶片的不同影响，从热分析和变形分析两个角度对叶型变形规律进行解析，叶型分析结果更为精确，且分析过程得到了简化。另外，此处的初始热态叶型作为最终评判标准，和传统的以原始气动热态叶型为评判标准相比，在确保最终叶型分析结果精确性的前提下，可以极大地简化中间迭代过程的计算量。

在迭代过程中，采用叶型修正系数作为修正因子，在迭代过程中根据当前实际变形量差值不断调整叶型修正量，当实际变形量较大时，叶型修正量也较大，当实际变形量逐渐变小时，对应的叶型修正量也逐渐变小，使得本发明能够以较少的迭代次数快速实现叶型的最终分析结果，计算量大幅减小，分析速度快。

因此，叶型修正系数η的选择直接关系迭代质量和迭代效率。在本发明中，叶型修正系数η可根据经验数据获得，也可进行叶型修正系数优选计算，以满足不同场景下的不同需求。

当叶型修正系数η采用优选计算方法获取时，包括以下步骤：

根据η＝1和选定的步长h，分别计算叶型修正系数为η-h、η、η+h的预变形结构叶型f_s+(η-h)、f_s+(η)、f_s+(η+h)，以及与初始热态叶型f_t之间的变形量差值。若f_s+(η-h)-f_t≤f_s+(η)-f_t≤f_s+(η+h)-f_t，令η＝η-h，继续进行计算叶型修正系数为η-h、η、η+h预变形结构叶型及与初始热态叶型之间的变形量差值；若f_s+(η-h)-f_t≥f_s+(η)-f_t≥f_s+(η+h)-f_t，令η＝η+h，继续进行计算叶型修正系数为η-h、η、η+h预变形结构叶型及与初始热态叶型之间的变形量差值；若f_s+(η)-f_t≤f_s+(η-h)-f_t)且f_s+(η)-f_t≤f_s+(η+h)-f_t，则η为优选的叶型修正系数。

以某转子涡轮叶片为例进行冷态叶型与热态叶型的迭代计算，以初始叶型修正系数η＝1.0、步长h＝0.5，优选的叶型修正系数η＝1.10。以初始热态叶型目标，叶尖为叶型较大区域，迭代的预变形结构叶型与初始热态叶型的叶尖轮廓对比情况如图2所示，初始冷态叶型与迭代的预变形冷态叶型的叶尖轮廓对比情况如图3所示。可以发现，在实际应用中，通过2次迭代就可以得到精度较高的分析结果，较之传统叶片分析方法，在同等精度下，迭代次数少，运算量小，运算时间短。

在本公开中参照附图来描述本发明的各方面，附图中示出了许多说明的实施例。本公开的实施例不必定义在包括本发明的所有方面。应当理解，上面介绍的多种构思和实施例，以及下面更加详细地描述的那些构思和实施方式可以以很多方式中任意一种来实施，这是因为本发明所公开的构思和实施例并不限于任何实施方式。另外，本发明公开的一些方面可以单独使用，或者与本发明公开的其他方面的任何适当组合来使用。

虽然本发明已以较佳实施例揭露如上，然其并非用以限定本发明。本发明所属技术领域中具有通常知识者，在不脱离本发明的精神和范围内，当可作各种的更动与润饰。因此，本发明的保护范围当视权利要求书所界定者为准。

Claims (3)

1.一种冷态叶型与热态叶型的迭代分析方法，其特征在于，所述迭代分析方法包括：

以初始冷态叶型为起点，温度载荷下的初始热态叶型为目标，结合初始结构叶型和初始热态叶型的变形量差值及叶型修正系数进行冷态叶型的迭代修正，得到与初始热态叶型相对应的预变形冷态叶型；

所述初始结构叶型通过对初始热态叶型进行气动载荷和结构载荷下的变形分析获得；所述迭代分析方法包括：

S1，以初始冷态叶型f₀(x₀,y₀,z₀)为起点，初始热态叶型f_t(x_t,y_t,z_t)为目标，计算初始结构叶型f_s(x_s,y_s,z_s)与初始热态叶型之间的变形量差值f_s-f_t；

S2，根据变形量差值和叶型修正系数η计算叶型修正量，获得预变形冷态叶型f₀₊(x₀₊,y₀₊,z₀₊)和预变形结构叶型f_s+(x_s+,y_s+,z_s+)；

S3，判断预变形结构叶型和初始热态叶型的变形量差值f_s+-f_t是否小于预设差值阈值δ，如果小于，返回步骤S2，继续根据变形量差值和叶型修正系数η计算叶型修正量，否则，迭代结束，输出与初始热态叶型相对应的预变形冷态叶型。

2.根据权利要求1所述的冷态叶型与热态叶型的迭代分析方法，其特征在于，所述叶型修正系数η的获取方法包括两种：根据经验数据获得和采用叶型修正系数计算方法获得。

3.根据权利要求1所述的冷态叶型与热态叶型的迭代分析方法，其特征在于，所述叶型修正系数计算方法包括：

根据η＝1和选定的步长h，分别计算叶型修正系数为η-h、η、η+h的预变形结构叶型f_s+(η-h)、f_s+(η)、f_s+(η+h)与初始热态叶型f_t之间的变形量差值；

判断计算得到的三个变形量差值之间的关系：

(1)若f_s+(η-h)-f_t≤f_s+(η)-f_t≤f_s+(η+h)-f_t，令η＝η-h，继续进行计算叶型修正系数为η-h、η、η+h的预变形结构叶型与初始热态叶型之间的变形量差值；

(2)若f_s+(η-h)-f_t≥f_s+(η)-f_t≥f_s+(η+h)-f_t，令η＝η+h，继续进行计算叶型修正系数为η-h、η、η+h的预变形结构叶型与初始热态叶型之间的变形量差值；

(3)若f_s+(η)-f_t≤f_s+(η-h)-f_t且f_s+(η)-f_t≤f_s+(η+h)-f_t，则η为叶型修正系数。

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