一种高效新构型单级涡轮设计方法

本发明属于航空发动机/燃气轮机涡轮，涉及一种高效新构型单级涡轮设计方法。

背景技术：

1、涡轮部件是航空发动机的主要做工部件，在航空发动机中通常以涡轮级的形式布置，即由导向器和工作轮构成其基本结构。在实际的工作过程中，由于飞行器起飞、巡航等工况的变化，涡轮级需在宽范围的流量和转速下运行，新一代变循环发动机的调节策略使涡轮级的流量和转速变化范围进一步扩大。这将导致涡轮基元级速度三角形改变，进而导致流动分离、叶型损失增大、涡轮级效率下降等问题。提高流量适应范围和级效率是涡轮级设计面临的关键问题。

2、在自然界中，类似于鲸鱼鳍和海豹触须的表面均存在波浪状结构，国内外相关研究证实，海豹触须的波浪状结构可近似使用正弦曲线进行参数化描述，使用类似于海豹触须的波浪状仿生叶型具有抑制流动分离、改变栅后涡街结构的效果，是一种有效的流动控制方法。但自然界动物的生理特征所处的流场环境与涡轮叶片所处的流动环境有极大区别，采用仿生手段控制叶片流动的方法大多仅应用于叶片的局部，以针对性地优化叶片特定性能，目前仍未形成能有效提高流量、损失、效率的仿生新构型宽适应性涡轮级设计方法。

3、目前针对涡轮的流动控制方法可分为叶中流动控制手段，例如叶片表面粗糙度控制、射流式涡激振器、吸力面球窝结构等和端区流动控制手段，例如非轴对称壁面、边界层抽吸等。如cn112594011a公开的一种高负荷低压涡轮内部流动分离主动调控装置，其中为了控制高负荷低压涡轮叶片吸力面上发生层流分离，设置了吸力面分离控制单元，包括设置在每一涡轮叶片内的多个自激励射流式涡激振器以及多个与自激励射流式涡激振器一一对应连通的射流管道，多个自激励射流式涡激振器沿叶片展向布置，每一射流管道的出口对应与一自激励射流式涡激振器的入口连通，每一射流管道的入口与端壁边界层抽吸单元中的增压装置的出口连通，每一自激励射流式涡激振器的射流出口形成在涡轮叶片的吸力面的分离泡3的发展区域，且射流出口的射流角度θ应设置为有利于抑制叶片吸力面的附面层分离。但诸如这些方法仅针对涡轮叶片的特定问题进行了优化，且大多以涡轮叶片为研究对象，未针对涡轮级进行综合分析，且综合这些控制方法来设计宽工况叶型的设计过程过于复杂；另有前/尾缘波浪翼型的仿生叶型，主要用于控制外流噪声，对叶轮机械内部流动的控制效果非常有限，并且主要是针对设计工况下的流动控制，缺乏优化设计方法，适用工况范围较窄。

技术实现思路

1、为克服上述现有技术的不足，本发明提供了提出了一种高效新构型单级涡轮设计方法，具体的为仿海豹须叶型的宽转速适应性新构型涡轮级的设计方法，通过在叶中位置使用仿海豹须的非对称波浪凹凸结构产生对转涡来抑制流动分离，在端壁位置使用较叶中更显著的波浪凹凸结构抑制二次流发展，以使涡轮级在宽转速范围下提高级效率并降低流动损失。

2、本发明为解决其技术问题所采用的解决技术方案为：

3、本发明提供了提出了一种高效新构型单级涡轮设计方法，包括以下步骤：

4、ss1.定义仿生叶片结构，所述仿生叶片结构包括海豹须仿生涡轮叶片，且仿生涡轮叶片的波浪特征在靠近端区位置的节距和振幅相比于叶中位置的节距和振幅更大，且所使用的新构型叶片的前缘曲线和尾缘曲线彼此独立，两曲线的振幅和频率不会相互影响；

5、ss2.生成仿生涡轮叶片的波浪特征，包括以下步骤：

6、ss21.通过三角函数曲线定义前缘和尾缘波浪曲线，波浪曲线的表达式为:

7、

8、其中t为可确定叶型截面展向位置的自变量，a(t)为曲线振幅，为曲线初始相位，p(t)为曲线频率；

9、ss22.调整a(t)和p(t)以在叶片端区位置获得更大的振幅和节距；

10、ss23.调整以在叶片端区位置获得更大的轴向弦长；

11、ss3.对齐原始叶型曲线与波浪曲线，包括以下步骤：

12、ss31.将原始叶型曲线的前缘与前缘波浪曲线对齐，或将原始叶型曲线的尾缘与尾缘波浪曲线对齐；

13、ss32.调整叶型控制点，使调整后的叶型尾缘与尾缘波浪曲线对齐，或使调整后的叶型前缘与前缘波浪曲线对齐，其中控制点至叶型中弧线的调节距离在轴向上呈线性；

14、ss4.利用基于机器学习的全局优化算法对波浪曲线进行优化，以确定导叶和动叶的具体设计参数，其中多目标函数设置为不同流量和转速下的涡轮叶栅出口总压损失系数和总效率；

15、其中总压损失系数的表达式为：

16、

17、其中p01，t，p01，s，p02，t对应动叶进口中截面处总压、静压和叶栅出口1.4倍轴向弦长处的总压平均值；

18、总效率的表达式为：

19、

20、其中t00,t02对应导叶进口和动叶出口温度，p00,p02对应导叶进口和动叶出口压力，γ为工质比热比。

21、优选的，步骤s3中，控制点包括但不限于前缘点、尾缘点和叶片的最大厚度点。

22、优选的，步骤ss4中，利用机器学习的全局优化算法对涡轮叶片的波浪曲线进行优化，包括以下步骤：

23、ss41.数据收集与预处理：从历史实验、cfd模拟收集涡轮叶片性能数据，包括不同波浪曲线参数下的总压损失系数和总效率，通过清洗、归一化和去除噪声等手段，确保数据的质量和一致性；

24、ss42.特征选择：在数据预处理的基础上，确定影响涡轮性能的关键特征，包括波浪曲线的振幅、频率、初始相位以及叶片的几何参数；同时，考虑流量、转速、进口温度和压力等工况特征，以确保优化模型能够全面反映不同工况下的性能变化；

25、ss43.模型选择与训练：选择多目标遗传算法(moga)作为优化算法，并使用预处理后的数据对多目标遗传算法(moga)进行训练，建立能够预测不同波浪曲线参数下涡轮性能的机器学习模型；

26、ss44.定义优化目标：在多目标遗传算法(moga)中定义两个优化目标：最小化总压损失系数和最大化总效率；同时，设置相应的约束条件，以确保波浪曲线的物理可行性和制造约束；

27、ss45.优化算法配置：对多目标遗传算法(moga)的参数进行配置，包括种群大小、交叉率、变异率和迭代次数等，设计综合适应度函数，用于评估每次迭代中个体的性能；

28、ss46.优化迭代：在预定义的搜索空间内，多目标遗传算法(moga)通过迭代的方式不断搜索最优波浪曲线参数；在每次迭代后，根据适应度评估更新最优解，逐步逼近全局最优；

29、ss47.结果分析与验证：优化完成后，对多目标遗传算法(moga)提供的最优波浪曲线参数进行详细分析，并使用独立的数据集或cfd模拟进行验证，确保优化结果的可靠性和有效性；

30、ss48.设计迭代与调整：根据优化结果，调整波浪曲线设计，并进行多轮设计迭代，直至达到预期的性能指标。

31、优选的，还进一步包括叶片冷却设计步骤，以提高叶片在高温环境下的性能和耐久性；具体的包括采用内部冷却通道设计，利用气流在叶片内部循环来降低叶片表面温度；以及优化冷却气流的分布，以实现高效的热交换并最小化对叶片气动性能的影响。

32、本发明与现有技术相比所具有的优点：

33、(1)本发明通过在涡轮级的导叶尾缘和动叶前缘采用仿生叶片的波浪特征，能够有效地破碎尾迹大涡结构，减少流动分离，从而提高流动稳定性。这种设计特别有助于在流量和转速变化时，维持动叶进口攻角的适宜性，减少流动损失，进而提升涡轮级的总效率。

34、(2)仿生叶片的波浪特征在动叶的吸力面上产生的对转涡结构，显著加速边界层与主流之间的动量交换。这种增强的动量交换有助于提高涡轮级的整体性能，尤其是在高负荷或变工况运行条件下，能够保持较高的能量转换效率。

35、(3)本发明通过明确定义前缘和尾缘曲线，减少了设计中需要考虑的关键参数数量，简化了设计流程。与传统的流动控制方法相比，这种简化不仅降低了设计复杂性，而且通过智能算法的应用，使得最优设计参数的求解更为高效和精确。

36、(4)利用基于机器学习的全局优化算法，本发明实现了涡轮级设计的智能化和自动化，极大地提高了研发效率。这种智能化设计方法不仅缩短了设计周期，而且通过多目标优化，确保了在不同工况下都能达到最优的性能表现。