一种叶轮机械叶片的自动优化方法与流程

技术特征：
1.一种叶轮机械叶片的自动优化方法，所述叶轮机械包括压缩机，汽轮机、涡轮机、烟气轮机、膨胀机，其特征在于，所述叶轮机械叶片的自动优化方法至少包括如下步骤：ss1.对初始叶轮机械叶片进行参数化建模，选用改进类别形状变换法分别对初始叶轮机械叶片的压力面型线和吸力面型线进行参数化拟合，获得参数化建模形状函数的权重因子a
r
；ss2.采用样本抽样方法，对步骤ss1中得到的参数化建模形状函数的权重因子a
r
进行抽样；ss3.采用改进类别形状变换法，利用步骤ss2抽样得到的权重因子a
r
重新进行叶片的参数化建模，获得不同构型的叶片几何型线；ss4.对步骤ss3得到的叶片几何型线进行相应的数值计算，运用代理模型获得形状函数的权重因子a
r
和目标值y的函数关系y＝f(x)；ss5.将步骤ss4中的函数关系y＝f(x)作为目标函数，采用立方混沌映射鲸鱼优化算法寻找最佳目标值对应的参数化建模形状函数的权重因子a
r
；ss6.用改进类别形状变换法，将步骤ss5获得的权重因子a
r
进行叶片的参数化建模，获得最优构型的叶片几何。2.根据上述权利要求所述的一种叶轮机械叶片的自动优化方，其特征在于，在步骤ss1所述的改进类别形状变换法，叶片由类别函数c(ψ)和形状函数s(ψ)乘积加上表示尾缘特征的函数来拟合叶型，数学模型如下式(1)所示：ξ(ψ)＝c(ψ)s(ψ) ψδζ
ꢀꢀꢀꢀ
(1)式中：ψ为叶型无量纲横坐标，ψ＝xc
‑1，x为叶型横坐标，c为弦长；ζ为叶型无量纲纵坐标，ζ＝yc
‑1，y为叶型纵坐标，c为弦长；δζ为叶型无量纲尾缘厚度，δζ＝δy
te
c
‑1，δy
te
为叶型尾缘厚度，c为弦长；类别函数c(ψ)用来定义基本外形，如下式(2)所示：式中：n1,n2为控制系数，对应不同的基本外形，n1主要决定叶型前缘形状，n2则主要决定叶型尾缘形状；为形状函数s(ψ)用来对基本外形进行修正，如下式(3)所示：式中：r为多项式的指数；n为多项式的阶数；a
r
为相应的权重因子。3.根据上述权利要求所述的一种叶轮机械叶片的自动优化方法，其特征在于，在步骤ss2所述的样本抽样方法，包括随机抽样、系统抽样、分层抽样和整群抽样等多种方法。4.根据上述权利要求所述的一种叶轮机械叶片的自动优化方法，其特征在于，在步骤ss4所述的代理模型方法，包括多项式响应曲面法、克里金法、支持向量机、空间映射和人工神经网络等多种方法。5.根据上述权利要求所述的一种叶轮机械叶片的自动优化方法，其特征在于，在步骤ss5所述的立方混沌映射鲸鱼优化算法,采用立方映射混沌算子对种群初始化，立方映射混
沌算子如下式4所示：x
i 1
＝4x
i3
‑
3x
i
|x
i
|＜1&x
i
≠0,i＝1,2,3
…ꢀꢀꢀꢀ
(4)初始化鲸鱼种群由m个d维个体组成，采用立方映射初始化鲸鱼种群的具体过程为：随机产生一个上下限为1和
‑
1的d维向量作为第一个个体，之后用式对第一个个体的每一维进行迭代得到剩余m
‑
1个个体，最后使用式(5)将立方映射产生的变量值映射到鲸鱼个体上。式中，x
ui
、x
li
分别为每个个体每个维度的上下限，x
i
为映射后的鲸鱼个体。6.根据上述权利要求所述的一种叶轮机械叶片的自动优化方法，其特征在于，在步骤ss5所述的立方混沌映射鲸鱼优化算法,气泡网捕食方法分为三个阶段：搜寻猎物、包围猎物、泡网攻击，数学模型如下:在包围猎物阶段，座头鲸先确定当前猎物所在位置然后对其猎物进行包围，由于不可能事先知道最优解的位置，算法假设当前最优的鲸鱼个体位置为猎物位置，随后所有的鲸鱼个体向着当前最优鲸鱼个体位置靠近而更新自身的位置，鲸鱼个体根据全局最优鲸鱼的位置而更新，位置更新如下：位置而更新，位置更新如下：其中，为收敛因子，由式(8)表示：式中，为0～1之间的随机值，如式(9)所示式中，t
max
为最大迭代次数；座头鲸气泡捕食行为的数学模型主要有环绕捕食和螺旋气泡网捕食：环绕捕食中鲸鱼个体的更新是由式(6)得到的，由式(8)可得，取值范围为
‑
a～a，当时，鲸鱼当前最新位置在鲸鱼所处位置和最优鲸鱼位置之间的任何位置；螺旋气泡网捕食中鲸鱼个体到最优鲸鱼的位置之间的距离首先被计算，如式(10)，然后鲸鱼以螺旋上升的姿势向水面上游动，同时吐出许多大小不等的气泡捕食猎物。螺线收缩的行为通过a值的递减来实现。鲸鱼位置更新如式(11)所示：
式中，l取值范围为
‑
1～1，b是螺旋形常量1；假设鲸鱼在捕食的过程中，同时拥有环绕捕食和螺旋气泡网捕食两种捕食行为，为区分两种行为，定义一个随机变量p(0～1)在这两种机制进行选择来更新鲸鱼的位置，其数学模型如式(12)、(13)：模型如式(12)、(13)：除了以上的捕食方式，座头鲸也需要通过在求解空间内随机搜索猎物；在搜寻猎物阶段，座头鲸跟随同伴们当前所在的位置而更新自身的位置。也就是说座头鲸随机挑选种群中的一个鲸鱼个体所在的位置作为导航目标来寻找猎物，如式(15)所示，鲸鱼进行随机搜寻捕食猎物的数学表达式如下：示，鲸鱼进行随机搜寻捕食猎物的数学表达式如下：式中为种群中随机的一只鲸鱼的位置。7.根据上述权利要求所述的一种叶轮机械叶片的自动优化方法，其特征在于，所述叶轮机械叶片包括压缩机叶片，汽轮机叶片、涡轮机叶片、烟气轮机叶片、膨胀机叶片等。

技术总结
本发明提出了一种叶轮机械叶片的自动优化方法，对于叶轮机械叶片，首先采用改进类别形状变换法对初始叶型进行参数化造型，在运用较少变量的基础上，灵活地构建叶型的吸力面型线和压力面型线，具有鲁棒性好、设计参数少、建模精度高等优点。然后运用样本抽样方法、代理模型和立方混沌映射鲸鱼优化算法进行叶片的自动优化，具有抽样高效、代理精度高、寻优能力强等优势。通过运用以上的自动优化方法，以实现提升叶轮机械叶片的综合性能。现提升叶轮机械叶片的综合性能。现提升叶轮机械叶片的综合性能。


技术研发人员：黄松 阳诚武 韩戈 赵胜丰 卢新根 张燕峰 周创鑫
受保护的技术使用者：中国科学院工程热物理研究所
技术研发日：2021.07.26
技术公布日：2021/10/29