燃料電池離心壓縮機葉輪構(gòu)型的參數(shù)優(yōu)化及性能分析

離心壓縮機氣動性能在很大程度上影響著燃料電池系統(tǒng)的整體性能,高速高效高壓比小型化離心壓縮機的研制也是當前制約燃料電池發(fā)展的技術(shù)瓶頸之一

。這主要是由于離心壓縮機葉輪控制參數(shù)較多,但是這些控制參數(shù)還沒有統(tǒng)一的數(shù)學描述所造成的。因此,研究葉輪多參數(shù)控制與綜合優(yōu)化方法對于提高離心壓縮機氣動性能和滿足燃料電池系統(tǒng)要求具有重要的理論意義和應用價值。

在離心壓縮機葉輪氣動性能優(yōu)化方面,已有較為豐富的研究文獻可供參考。這些研究中,優(yōu)化設(shè)計參數(shù)主要包括葉輪葉片數(shù)

、葉片進口角、葉片出口角

、出口直徑、尾緣傾角

、葉片厚度

、葉頂間隙

等葉輪結(jié)構(gòu)參數(shù)以及葉片型線等復雜曲線控制參數(shù)。這些研究多集中于單一參數(shù)對離心壓縮機性能的影響,較少涉及到多參數(shù)的協(xié)同作用及耦合優(yōu)化設(shè)計。另一方面,離心壓縮機葉輪構(gòu)型的控制參數(shù)耦合性較強,不同參數(shù)匹配對離心壓縮機性能影響的機制也較復雜,因此應同時選取多構(gòu)型參數(shù)進行葉輪設(shè)計,進而實現(xiàn)葉輪的全局優(yōu)化。

離心壓縮機數(shù)值計算成本相對較高,在尋優(yōu)工作中通常采用代理模型方法,通過訓練擬合變量與葉輪氣動性能的映射關(guān)系,降低優(yōu)化過程的計算成本。代理模型種類較多,離心壓縮機優(yōu)化過程常用模型包括響應面模型、Kriging模型、支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。萬玉等以65 kW燃料電池動力系統(tǒng)的離心空壓機為優(yōu)化對象,選取葉型控制點并采用Kriging近似模型進行多工況優(yōu)化,葉輪常用工況點和額定工況點等熵效率及壓比均得到提高

;李星峰等選取葉片出口安裝角和葉片數(shù),利用多目標遺傳算法對數(shù)值模型尋優(yōu),葉輪在設(shè)計工況點整體情況得到改善

;陳培江等以110 kW燃料電池離心空壓機為研究對象,結(jié)合Kriging近似模型與灰狼優(yōu)化算法,優(yōu)化后的離心空壓機壓比有一定提升,功耗仍有所降低

;程鴻亮等采用支持向量機與遺傳算法進行葉型全局尋優(yōu),葉輪峰值效率提高

。上述研究有十分重要的指導意義,但離心壓縮機多參數(shù)協(xié)同優(yōu)化問題具有較多的變量與復雜的映射關(guān)系,響應面模型與Kriging模型在擬合高維強非線性數(shù)據(jù)時精度相對較差

,支持向量機對參數(shù)與核函數(shù)選擇較為敏感

,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有極強的非線性映射能力與自適應能力,適用于復雜的多參數(shù)映射擬合問題

。

本文以某燃料電池離心壓縮機葉輪為研究對象,綜合考慮葉輪進口傾角、葉片數(shù)、子午流道型線、葉片安裝角分布等葉輪關(guān)鍵控制參數(shù),在滿足離心壓縮機運行工況的約束條件下,以等熵效率最大為優(yōu)化目標進行葉輪參數(shù)尋優(yōu),獲得高性能離心壓縮機葉輪設(shè)計。通過對比分析優(yōu)化前后離心葉輪內(nèi)流場分布特性,揭示控制參數(shù)對葉輪性能的影響機制,以發(fā)展高效離心壓縮機葉輪多參數(shù)優(yōu)化設(shè)計方法,滿足燃料電池離心壓縮機的性能和結(jié)構(gòu)要求。

1 數(shù)值方法

1.1 研究對象

本文研究對象為某燃料電池離心壓縮機葉輪,設(shè)計轉(zhuǎn)速

為90 000 r/min,額定質(zhì)量流量

為0.135 kg/s,總壓比

為1.70。為滿足高轉(zhuǎn)速帶來的葉輪強度需求,避免輪蓋側(cè)應力過大,葉輪形式選取半開式葉輪;葉片采取等長后彎形式,后彎角為30°。無葉擴壓器結(jié)構(gòu)簡單,適用工況范圍較寬,效率曲線相較于葉片擴壓器更為平坦

,因此擴壓器形式選取無葉擴壓器。經(jīng)過初始設(shè)計得到葉輪主要參數(shù)如表1所示。

1.2 數(shù)值計算方法

在同一轉(zhuǎn)速下,對優(yōu)化前后葉輪在不同流量工況下的氣動性能進行了數(shù)值計算。優(yōu)化后設(shè)計點處葉輪等熵效率為81.8%,相比于初始設(shè)計有一定提升,總壓比為1.742,功率為8.53 kW,能夠滿足設(shè)計要求。為便于比較,將葉輪性能曲線橫坐標替換為某工況下質(zhì)量流量與設(shè)計流量的比值,定義為設(shè)計流量倍數(shù)。優(yōu)化前后離心壓縮機葉輪性能曲線如圖10所示。

計算進口邊界條件設(shè)定為總壓力、總溫度,其中進口總壓設(shè)定為101 325 Pa,總溫度為293.15 K,軸向進氣。出口邊界條件取質(zhì)量流量出口,葉片兩側(cè)取周期性邊界條件進行單通道計算,所有固體壁面取絕熱無滑移邊界條件。當計算殘差降至10

以下且離心壓縮機進出口質(zhì)量流量相對誤差小于0.5%時,認為計算收斂。

1.3 數(shù)值模型驗證

為驗證本文數(shù)值計算方法的有效性,本文采用實驗方法對設(shè)計的燃料電池用離心壓縮機進行氣動性能測試,實驗測試臺布置如圖2所示。

第3組變量為離心壓縮機葉輪葉片安裝角

分布曲線控制點,輪盤及輪蓋側(cè)

角分布曲線均采用5個控制點的Bézier曲線進行參數(shù)化描述。選取輪盤側(cè)曲線中間3個控制點

、

、

的縱坐標作為優(yōu)化變量,記為

。

角分布曲線及輪盤側(cè)控制點分布如圖4(b)所示。

[35] Jane Perlez, “Remaking Global Trade in China’s Image,” The New York Times, May 14, 2017; Carol Giacomo, “Villagers in Myanmar Describe Destructive Power of China’s Building Frenzy,” The New York Times, May 14, 2017.

實驗測試按照《GB/T 25630—2010透平壓縮機性能試驗規(guī)程》進行,采用標準規(guī)定的實驗程序和測試方法,測量離心壓縮機的轉(zhuǎn)速、流量、進排氣壓力、功率等參數(shù)。實驗裝置主要由離心壓縮機、數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)、電源及控制系統(tǒng)、電機及控制系統(tǒng)等主要系統(tǒng)組成。

2 葉輪多參數(shù)優(yōu)化方法

2.1 優(yōu)化變量選擇

離心壓縮機葉輪流道扭曲,構(gòu)型參數(shù)較多,本文主要選取3組變量進行葉輪控制參數(shù)的尋優(yōu)工作。

第1組變量為部分單一變量控制的葉輪結(jié)構(gòu)參數(shù),選取葉輪進口傾角

、葉輪出口角余角

、葉片數(shù)

這3個簡單參數(shù)作為第一組優(yōu)化變量,記為

。這類參數(shù)相對簡單,選取角度參數(shù)的具體定義如圖3所示。

由圖5可知，十三香添加量對“貢椒魚”感官品質(zhì)的影響程度與菜籽油添加量相關(guān)。當十三香添加量較低或者較高時，菜籽油添加量對“貢椒魚”感官品質(zhì)的顯著性影響減弱；當菜籽油添加量取最優(yōu)值時，十三香添加量對“貢椒魚”感官品質(zhì)影響較明顯，以鮮花椒添加量150 g左右為界，隨著菜籽油添加量的增加，感官評分先緩慢增大后迅速減小。

離心壓縮機葉輪中,無法用單一變量控制的參數(shù)較多,如葉輪子午流道型線等復雜曲線。對于復雜曲線,傳統(tǒng)的離散數(shù)據(jù)點坐標描述方法較為復雜,過多的坐標變量使得優(yōu)化成本過大,優(yōu)化效率也較低。因此,本文采用Bézier曲線對葉輪進行參數(shù)化擬合,利用較少的控制變量實現(xiàn)對離心壓縮機葉輪復雜曲線的描述。Bézier曲線易于控制且具有良好的幾何特性,如幾何不變性、凸包性、變差縮減性等

,能夠較好地適用于復雜三維曲線的幾何描述。一條

次Bézier曲線的表達式為

(1)

第2組變量選取離心壓縮機葉輪的子午流道型線控制點,記為

。為保證流道輪廓曲線始終光滑,對子午流道兩側(cè)輪廓曲線均采用5個控制點的Bézier曲線進行參數(shù)化描述。分別選取輪廓曲線中間3個控制點的縱坐標作為優(yōu)化變量,優(yōu)化過程保持葉輪進出口截面積不變,通過改變子午流道輪廓曲率改變?nèi)~輪的氣動性能,由此進行子午流道輪廓曲率的優(yōu)化研究,子午流道型線沿葉輪徑向及軸向控制點分布如圖4(a)所示。

通過對樣機進行標定獲得大量數(shù)據(jù),使用以上兩種方法進行解耦運算,發(fā)現(xiàn)兩種方法解得的結(jié)果都有較大的誤差。其中使用求解標定矩陣方法時發(fā)現(xiàn),該樣機當單獨施加My或Mz方向的力矩時,其他方向會產(chǎn)生非常嚴重的維間耦合;使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練的方法時發(fā)現(xiàn),對標定數(shù)據(jù)的解算結(jié)果良好,但是當將該網(wǎng)絡(luò)進行對多維復合加載數(shù)據(jù)的驗證時,會產(chǎn)生極大的偏差。這兩個問題的出現(xiàn)意味著常用的兩種解耦方法無法針對該樣機使用。

本文選取12個共計3組變量

、

、

進行離心壓縮機葉輪的數(shù)值計算與尋優(yōu)工作,以葉輪等熵效率

最大為優(yōu)化目標,保證優(yōu)化過程的總壓比

始終在1

7以上。為控制燃料電池系統(tǒng)的整體寄生功率,限制葉輪功率

小于9

20 kW,則優(yōu)化問題可表述為

(2)

2.2 多參數(shù)優(yōu)化方法

本文主要結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代理模型與遺傳算法實現(xiàn)離心壓縮機葉輪控制變量的尋優(yōu)工作,采用拉丁超立方抽樣方法選取不同變量組合進行數(shù)值計算,將變量與計算結(jié)果作為樣本庫訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代理模型,得到二者之間的映射關(guān)系并采用遺傳算法進行尋優(yōu),并將尋優(yōu)結(jié)果進行數(shù)值計算驗證,最終實現(xiàn)離心壓縮機葉輪的優(yōu)化設(shè)計。離心壓縮機葉輪多參數(shù)優(yōu)化設(shè)計的流程如圖5所示。

采用拉丁超立方抽樣方式抽取50組參數(shù)組合進行數(shù)值計算并用于訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。相比于傳統(tǒng)抽樣方法,拉丁超立方抽樣具有高效的空間填充能力,可以有效降低代理模型對樣本庫數(shù)據(jù)點的需求

。以葉輪進口傾角

-出口安裝角余角

、子午流道控制點

-

這兩組變量為例,通過拉丁超立方抽樣方法得到參數(shù)組合分布情況,如圖6所示?？梢钥闯?抽樣結(jié)果較均勻地散布于整個樣本空間內(nèi),有利于提升代理模型對整個樣本空間的擬合精度。

本文BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用的激勵函數(shù)為Sigmoid函數(shù),定義為

為提升尋優(yōu)結(jié)果的可靠性并且降低數(shù)值計算工作量,本文采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代理模型對葉輪控制參數(shù)與氣動性能之間的映射關(guān)系進行擬合,訓練樣本庫由抽樣選取的50組變量與對應數(shù)值計算結(jié)果構(gòu)成,設(shè)定訓練集與測試集的比例為80%、20%。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種按照誤差逆向傳播算法訓練的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),擁有較好的非線性映射性、自學習與自適應性、泛化性。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要結(jié)構(gòu)包括輸入層、隱藏層以及輸出層

,本文選用含有一層隱含層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其拓撲結(jié)構(gòu)如圖7所示。

(3)

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層的輸出為

(4)

式中:

為輸入層到隱含層的權(quán)重;

為輸入變量,

為輸入層到隱含層的偏置值。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出層的輸出為

(5)

式中:

為隱含層到輸出層的權(quán)重;

為隱含層到輸出層的偏置值。

本文采用回歸值

對代理模型的預測精度進行評估

,

的取值范圍為[0,1],越接近1代表越高的擬合精度。訓練后等熵效率、總壓比的

分別為0

987 2、0

977 3,表明訓練得到的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以滿足精度要求。

如表1所示，實習生護理法律知識平均合格率為53.33%。不同學歷實習生護理法律知識合格率經(jīng)χ2檢驗，χ2=12.60，P＜0.01，差異有顯著性；經(jīng)χ2分割兩兩比較，本科與大專實習生合格率經(jīng) χ2檢驗，χ2=5.61，P＜0.05，差異有顯著性；大專與中專實習生合格率經(jīng) χ2檢驗，χ2=32.00，P＜0.01，差異有顯著性。

=

(

)

(6)

通過式(3)～(5)可以得到輸入?yún)?shù)

與輸出參數(shù)

的擬合關(guān)系,記為

本文編碼方式為實數(shù)編碼,初始種群類型為自適應種群。本文優(yōu)化目標函數(shù)始終取正值,且以葉輪等熵效率

最大為目標,并且同時使得總壓比

、功率

滿足各自需求。因此,直接選擇目標函數(shù)值作為個體的適應度,適應度函數(shù)為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合的輸入變量與輸出變量的映射關(guān)系

針對訓練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),本文采用遺傳算法實現(xiàn)進一步尋優(yōu)工作,該算法是一種通過模擬自然進化過程搜索最優(yōu)解的方法,可以同時處理群體中的多個個體,有效避免陷入局部最優(yōu)解,具有自組織性、自適應性和自學習性等優(yōu)良性質(zhì)

,具體流程如圖8所示。

Goldberg [1]認為某一語言型式，如果其形式或功能不能嚴格地從其組成成分或已知的結(jié)構(gòu)中得到預測，就可以稱為是一個“構(gòu)式”，構(gòu)式是“形式和意義的配對”。

首先，應該運用證偽思維對被害人陳述的內(nèi)容進行審查，即對被害人陳述的內(nèi)容來源進行審查，看其是直接感知的、他人告知的，還是主觀想象、臆測的。[5]若來自親身感知的，應對當時的環(huán)境條件和被害人的心理狀態(tài)、注意程度等進行了解。若要求被害人對相關(guān)的犯罪現(xiàn)場進行描繪，但其所做描繪與實際情況不符，則從證偽的角度來看被害人陳述的內(nèi)容存在虛假的可能性，其所做陳述就不能直接用于案件的偵破。若被害人陳述的內(nèi)容來自他人告知，則應從查找與其相矛盾的證據(jù)作為切入點，只有在盡力查找而無相反證據(jù)的情況下，才表明其具有可采性。若被害人陳述是根據(jù)自己主觀推測作出的，則必須要求被害人說明推測依據(jù)，并對其進行審查判斷。

=

(

,

,

)

(7)

選擇方法為錦標賽方法,交叉方法為中間重組方法,變異選用高斯分布選取。本文設(shè)定優(yōu)化過程初始種群規(guī)模為150,進化代數(shù)為200,交叉概率為0

9,變異概率為0

1。

3 優(yōu)化結(jié)果分析

采用上述優(yōu)化方法可以得到離心壓縮機葉輪優(yōu)化的Pareto最優(yōu)解集前沿,選取其中等熵效率較高的參數(shù)組合,變量組

優(yōu)化前后的對比如表2所示,葉輪子午流道型線以及

角的分布情況如圖9所示。

經(jīng)過詳細研究和施工準備工作，武漢地鐵于2015年進行了試驗性改造施工，并于2016年實施了 2.59 km彈性短軌枕改造專項，從根本上解決了原彈性短軌枕地段病害，增加了軌道穩(wěn)定性，大大降低了軌道維護工作量，保障了行車安全及舒適度。通過實測，改造實施前，原彈性短軌枕道床減振效果僅有5～8 dB，因橡膠套靴老化、軌枕離縫及空吊，減振效果出現(xiàn)較大衰減，改造使用的中等減振扣件可以達到較好的減振效果，改造完后通過添乘感受，軌道減振降噪性能未有明顯變化。

相比于初始葉輪,優(yōu)化后葉輪進口傾角

減小,葉片出口角余角

減小,葉片出口后彎程度增大。葉片數(shù)

增大,可以有效抑制流道內(nèi)邊界層的發(fā)展。

組中每個變量的變化趨勢不同,整體來看,子午流道輪蓋側(cè)型線出口處向內(nèi)收縮,入口側(cè)流道更為平緩,轉(zhuǎn)向區(qū)域向出口側(cè)移動。相比于變量組

,變量組

變化較明顯,說明效率對該組變量敏感性更低,輪盤側(cè)

角整體變大,出口側(cè)變化更平緩。

針對優(yōu)化后的葉輪,采用實驗方法測試了該離心壓縮機在90 000 r/min轉(zhuǎn)速下設(shè)計點工況的氣動性能,實驗測試結(jié)果與數(shù)值計算結(jié)果如表3所示。

從表3可以看出,優(yōu)化后葉輪的實驗測試與數(shù)值計算結(jié)果較為接近,總壓比與等熵效率誤差在可接受范圍內(nèi)。數(shù)值計算結(jié)果高于實驗結(jié)果,這是由于數(shù)值計算過程中未考慮實際部件的表面粗糙度、計算模型簡化誤差、實驗測量誤差等因素的影響。

本文采用計算流體力學商業(yè)軟件ANSYS Fluent數(shù)值求解三維雷諾時均納維埃-斯托克斯(RANS)控制方程,進行離心壓縮機葉輪氣動性能及其流場特性的模擬,主要計算部件包括葉輪進口延伸段、葉輪單通道以及擴壓器段。流動控制方程中對流項的離散采用二階迎風格式,擴散項的離散采用二階中心格式,時間項的離散采用4階Runge-Kutta方法。由于Spalart-Allmaras(S-A)湍流模型具有收斂速度快、計算精度高等優(yōu)點,本文湍流計算采用S-A湍流模型。離心壓縮機計算域流道內(nèi)網(wǎng)格采取非結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格,在壁面附近進行網(wǎng)格加密處理,計算區(qū)域網(wǎng)格劃分如圖1所示。為了保證數(shù)值計算的有效性,以葉輪等熵效率和總壓比作為判定參數(shù),進行了網(wǎng)格無關(guān)性驗證,經(jīng)過數(shù)值計算結(jié)果比較,總網(wǎng)格數(shù)最終確定為1 214 180。

從圖10可以看出,相對于初始設(shè)計,優(yōu)化后葉輪等熵效率在設(shè)計點處提高了3.90%,在全工況范圍內(nèi)均得到一定提升。等熵效率在大流量區(qū)域提升較為明顯,1.3倍設(shè)計流量處等熵效率提升了17.06%,葉輪的穩(wěn)定工況范圍變寬。優(yōu)化后葉輪總壓比在設(shè)計點為1.742,可以滿足燃料電池離心壓縮機設(shè)計需求,大流量區(qū)域壓比提高,小流量區(qū)域有所降低,0.8倍額定流量處壓比降低了3.47%,但仍可滿足總壓比大于1.7的需求。

設(shè)計工況下,選取葉輪流道內(nèi)部分差異明顯的參數(shù)分布進行對比,優(yōu)化前后葉輪子午流道內(nèi)平均熵分布情況如圖11所示。可以看出,優(yōu)化前葉輪輪蓋側(cè)及出口處存在較為明顯的高熵值區(qū)域,這是氣體由軸向流動轉(zhuǎn)為徑向流動導致的流動分離現(xiàn)象,分離區(qū)產(chǎn)生較為明顯的渦結(jié)構(gòu),導致當?shù)仂刂递^高,造成較大流動損失。向內(nèi)調(diào)整輪蓋側(cè)子午流道的型線有效地抑制了流動分離現(xiàn)象,葉輪葉頂側(cè)及出口高熵值區(qū)域縮小,葉頂側(cè)能量損失降低。

圖12為優(yōu)化前后離心壓縮機葉輪90%葉高處相對馬赫數(shù)的分布情況?？梢钥闯?優(yōu)化前由于葉輪安裝角分布與流動情況匹配度不高,流道內(nèi)流動分離現(xiàn)象較劇烈,葉片壓力面?zhèn)却嬖谳^明顯的低速氣體團,導致靠近葉輪出口附近氣體不易流出葉輪,造成一定堵塞與損失。優(yōu)化后葉輪內(nèi)部低速氣體團面積減小,出口側(cè)的流動情況得到改善,優(yōu)化過程有效抑制了低能流體團沿流道方向的蔓延。通過調(diào)整葉輪葉片安裝角分布有效降低了葉片尾部負荷,同時增加葉片數(shù)較好地減小了葉道內(nèi)速度梯度,縮小了低能流體區(qū)域面積,從而有效提升了葉輪效率。

圖13為優(yōu)化前后葉輪出口截面上相對馬赫數(shù)的分布情況。由于葉頂間隙的存在,葉道內(nèi)存在由壓力面向吸力面流動的二次流現(xiàn)象。優(yōu)化前葉道內(nèi)二次流與主流的摻混現(xiàn)象較明顯,該現(xiàn)象會干擾流道中的正常流動,帶來能量損失,降低葉輪的效率與壓比。經(jīng)過優(yōu)化,葉輪內(nèi)部流動情況得到改善,葉片吸力面?zhèn)鹊牡退賲^(qū)域明顯減小,葉道內(nèi)的速度分布更加均勻。減小速度梯度在一定程度上削弱了附面層的橫向運動,二次流對主流的摻混作用減弱,降低了內(nèi)泄露帶來的流動損失。

通常情況下，試卷得分達標良好等級的比重不允許小于74.49%。針對這一結(jié)果，專家展開反復性評定，最終保證意見的一致性。若良好等級的標準得分率被確定成75%，而測試的滿分是100分，那么良好等級標準則要設(shè)定成75分。

現(xiàn)代工業(yè)經(jīng)濟不斷提升，為我國的經(jīng)濟發(fā)展做出了重要的貢獻，同時環(huán)保問題隨之顯現(xiàn)，成為了重大的環(huán)境污染源之一，所以，必須踐行制造生產(chǎn)、環(huán)保優(yōu)先的和諧發(fā)展理念［6］。

為了衡量流道中流動分離的劇烈程度,引入兩個無量綱系數(shù)

及

,定義為

為了能夠讓虛寧寺保持道場清凈，從恢復重建之后寺院就成立了寺院管理委員會，僧俗分別擔任起維持寺院的不同職責。直到現(xiàn)在，寺院的治安、消防、綠化等日常工作都交由寺院管委會處理，而僧團主要負責法務(wù)、教務(wù)方面的工作。

(8)

(9)

式中:

為輪盤側(cè)相對速度;

為輪蓋側(cè)相對速度;

為吸力面?zhèn)认鄬λ俣?

為壓力面?zhèn)认鄬λ俣?

為平均相對速度。

沖砂系統(tǒng)的開挖與常規(guī)的地下隧洞開挖有區(qū)別的，坡積體段管棚灌漿處理形成了封閉裂隙，加強基巖的完整性，達到提高巖體強度和剛度的。在開挖過程中明顯出現(xiàn)砂礫石形成整體現(xiàn)象，加上臨時支護及時，未出現(xiàn)大量塌方現(xiàn)象，說明該隧洞的坡積體段施工方法可靠。

根據(jù)定義,

為葉輪輪蓋-輪盤側(cè)相對速度的相對波動值,

為葉輪葉片壓力面-吸力面方向上相對速度的相對波動值。這兩個系數(shù)可以簡單反映對應方向上發(fā)生流動分離的劇烈程度,一般情況下

不應超過0

7

。圖14為

及

優(yōu)化前后沿子午方向的分布情況。可以看出,優(yōu)化后

及

最大值均降低,流道內(nèi)的整體流動情況得到改善。相比于初始葉輪,優(yōu)化后葉輪在40%葉輪子午長度至90%葉輪子午長度上的

及

均降低,葉輪中后部流動分離現(xiàn)象得到較明顯抑制,與流場分布情況相符。

4 結(jié) 論

本文結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代理模型與遺傳算法,以離心壓縮機葉輪等熵效率最大為優(yōu)化目標,對離心葉輪關(guān)鍵構(gòu)型參數(shù)進行尋優(yōu),實現(xiàn)了葉輪的多參數(shù)優(yōu)化設(shè)計。通過數(shù)值分析優(yōu)化前后葉輪的氣動性能及其內(nèi)部流動特性,得到的主要結(jié)論如下。

(1)Bézier曲線可以有效實現(xiàn)離心壓縮機葉輪復雜曲線的參數(shù)化描述,減少優(yōu)化參數(shù)數(shù)量,提升優(yōu)化效率。拉丁超立方抽樣方法建立的訓練樣本庫可以有效覆蓋樣本空間,減少樣本點需求,結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遺傳算法可以實現(xiàn)離心葉輪高效多參數(shù)優(yōu)化設(shè)計。

(2)設(shè)計工況下,優(yōu)化后葉輪等熵效率提高了3.90%,總壓比為1.742,功率為8.53 kW,能夠滿足設(shè)計需求。葉輪穩(wěn)定運行工況范圍變寬,葉輪等熵效率在多工況范圍內(nèi)均得到一定提升。

(3)減小葉輪進口傾角

并增大葉片數(shù)

可以降低葉片負荷,有效抑制流道內(nèi)邊界層發(fā)展;葉輪子午流道轉(zhuǎn)向區(qū)域向出口側(cè)移動利于減小葉頂側(cè)的高熵值區(qū)域,該區(qū)域面積對輪蓋側(cè)型線控制參數(shù)較為敏感;優(yōu)化后葉輪葉片壓力面及出口截面速度分布更均勻,低速氣體團面積在多方向上減小,葉道內(nèi)流動分離受到抑制。

超支化聚合物的制備采用較多的方法為“一步法”，又稱“一鍋法”，即通過一步反應即可獲得產(chǎn)物，其合成產(chǎn)物的結(jié)構(gòu)不明確，產(chǎn)率較低[12]。本文采用分步法，通過分步合成陽離子超支化硅油，可以明確每步合成產(chǎn)物的結(jié)構(gòu)，超支化硅油的性能將能夠被設(shè)計與調(diào)控[13]。先合成雙端環(huán)氧硅油為封端劑，以3-[(2,3)-環(huán)氧丙烷]丙基甲基二甲氧基硅烷為偶聯(lián)劑，四甲基氫氧化銨(TMAH)為催化劑，八甲基環(huán)四硅氧烷(D4)為原料，通過本體聚合法制備ESESO，然后用三甲胺鹽酸鹽作陽離子化試劑合成CHSOS。重點研究了反應溫度、陽離子試劑用量、反應時間、溶劑用量，對CHSOS產(chǎn)率的影響。

(4)本文采用的離心葉輪多參數(shù)優(yōu)化方法可以有效提升離心葉輪整體氣動性能并改善葉輪內(nèi)部流動狀態(tài),可為燃料電池離心壓縮機多參數(shù)優(yōu)化設(shè)計提供有益的參考。

:

[1] 陳培江. 燃料電池車用空氣增壓系統(tǒng)設(shè)計與優(yōu)化 [D]. 杭州: 浙江大學, 2020.

[2] 左曙光, 韋開君, 吳旭東, 等. 采用Kriging模型的離心壓縮機葉輪多目標參數(shù)優(yōu)化 [J]. 農(nóng)業(yè)工程學報, 2016, 32(2): 77-83.

ZUO Shuguang, WEI Kaijun, WU Xudong, et al. Multi-objective parameter optimization of centrifugal compressor impeller with Kriging model [J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2016, 32(2): 77-83.

[3] 倪成龍. 小流量離心壓縮機流場分析及結(jié)構(gòu)改進研究 [D]. 杭州: 浙江大學, 2017.

[4] 孫曄晨, 田玉寶, 席光, 等. 三元葉片型面造型對離心壓縮機葉輪氣動性能影響的數(shù)值研究 [J]. 西安交通大學學報, 2015, 49(11): 135-141.

SUN Yechen, TIAN Yubao, XI Guang, et al. Numerical research on effect of 3-D blade surface profiles on aerodynamic performance of centrifugal compressor impellers [J]. Journal of Xi’an Jiaotong University, 2015, 49(11): 135-141.

[5] 席光, 唐永洪, 田玉寶, 等. 任意空間曲面三元葉輪葉片厚度對氣動性能的影響 [J]. 工程熱物理學報, 2020, 41(2): 354-360.

XI Guang, TANG Yonghong, TIAN Yubao, et al. Effect of blade thickness on aerodynamic performance of three-dimensional impeller with arbitrary spatial surface [J]. Journal of Engineering Thermophysics, 2020, 41(2): 354-360.

[6] 冀春俊, 李春陽, 房俊翌, 等. 葉片厚度分布對流道式葉片性能的影響分析 [J]. 熱科學與技術(shù), 2019, 18(4): 321-326.

JI Chunjun, LI Chunyang, FANG Junyi, et al. Influence of blade thickness distribution on performance of runner blade [J]. Journal of Thermal Science and Technology, 2019, 18(4): 321-326.

[7] JI Chunjun, LI Chunyang, FANG Junyi, et al. Loss mechanism of static interstage components of multistage centrifugal compressors for integrated blade design [J]. Mathematical Problems in Engineering, 2018(4): 9025650.

[8] 賀曉希, 宮武旗, 鄧俊杰, 等. 葉輪葉頂間隙對離心制冷壓縮機性能的影響 [J]. 西安交通大學學報, 2019, 53(7): 30-37.

HE Xiaoxi, GONG Wuqi, DENG Junjie, et al. Influence of impeller tip clearance on the performance of centrifugal refrigeration compressor [J]. Journal of Xi’an Jiaotong University, 2019, 53(7): 30-37.

[9] LI Tao, WU Yadong, OUYANG Hua. Numerical investigation of tip clearance effects on rotating instability of a low-speed compressor [J]. Aerospace Science and Technology, 2021, 111: 106540.

[10]萬玉, 許思傳, 張良. 燃料電池車用離心葉輪型線參數(shù)化及多工況優(yōu)化 [J]. 同濟大學學報(自然科學版), 2017, 45(1): 98-108.

WAN Yu, XU Sichuan, ZHANG Liang. Multi-operating condition optimal design of centrifugal impeller for fuel cell vehicle application based on parameterization of impeller profile [J]. Journal of Tongji University (Natural Science), 2017, 45(1): 98-108.

[11]李星峰, 尹湘云, 殷國富. 基于CFD和多目標算法的離心葉輪參數(shù)優(yōu)化 [J]. 流體機械, 2019, 47(3): 31-36.

LI Xingfeng, YIN Xiangyun, YIN Guofu. Parameter optimization of centrifugal compressor impeller based on CFD and multi-objective algorithm [J]. Fluid Machinery, 2019, 47(3): 31-36.

[12]陳培江, 洪偉榮, 陳德鑫. 燃料電池用空壓機性能設(shè)計與參數(shù)優(yōu)化 [J]. 流體機械, 2020, 48(10): 22-29.

CHEN Peijiang, HONG Weirong, CHEN Dexin. Performance design and parameter optimization of air compressor for fuel cell [J]. Fluid Machinery, 2020, 48(10): 22-29.

[13]程鴻亮, 伊衛(wèi)林, 季路成. 機器學習在高壓比離心葉輪優(yōu)化設(shè)計中的應用研究 [J]. 工程熱物理學報, 2020, 41(11): 2734-2741.

CHENG Hongliang, YI Weilin, JI Lucheng. Application research of machine learning in optimal design of high pressure-ratio centrifugal impeller [J]. Journal of Engineering Thermophysics, 2020, 41(11): 2734-2741.

[14]李琛璽, 王靜, 宋立明, 等. 高壓比離心葉輪氣動強度多學科優(yōu)化與知識挖掘 [J]. 西安交通大學學報, 2017, 51(5): 102-111.

LI Chenxi, WANG Jing, SONG Liming, et al. Aero-mechanical multidisciplinary optimization and knowledge discovery of high pressure ratio centrifugal impeller [J]. Journal of Xi’an Jiaotong University, 2017, 51(5): 102-111.

[15]張西寧, 郭清林, 劉書語. 深度學習技術(shù)及其故障診斷應用分析與展望 [J]. 西安交通大學學報, 2020, 54(12): 1-13.

ZHANG Xining, GUO Qinglin, LIU Shuyu. Analysis and prospect of deep learning technology and its fault diagnosis application [J]. Journal of Xi’an Jiaotong University, 2020, 54(12): 1-13.

[16]羅明, 左志濤, 李弘揚, 等. 基于BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的離心壓氣機葉輪多目標優(yōu)化設(shè)計方法 [J]. 航空動力學報, 2016, 31(10): 2424-2431.

LUO Ming, ZUO Zhitao, LI Hongyang, et al. Multi-objective optimization design of centrifugal compressor impeller based on BP artificial neural network [J]. Journal of Aerospace Power, 2016, 31(10): 2424-2431.

[17]徐忠. 離心式壓縮機原理 [M]. 北京: 機械工業(yè)出版社, 1990.

[18]左盼, 李孝檢, 劉正先. 離心葉輪葉型參數(shù)化設(shè)計研究 [J]. 流體機械, 2019, 47(3): 42-47, 36.

ZUO Pan, LI Xiaojian, LIU Zhengxian. Parametric design research of the centrifugal impeller [J]. Fluid Machinery, 2019, 47(3): 42-47, 36.

[19]趙峰. 葉輪機械部件三維參數(shù)化優(yōu)化研究 [D]. 大連: 大連理工大學, 2021.

[20]WAN Yu, GUAN Jinping, XU Sichuan. Improved empirical parameters design method for centrifugal compressor in PEM fuel cell vehicle application [J]. International Journal of Hydrogen Energy, 2017, 42(8): 5590-5605.

[21]ROSLI S J, RAHIM H A, ABDUL RANI K N, et al. A hybrid modified method of the sine cosine algorithm using Latin hypercube sampling with the cuckoo search algorithm for optimization problems [J]. Electronics, 2020, 9(11): 1786.

[22]楊從新, 凌祖光, 王巖, 等. 改進深度學習算法的對稱翼型流場再現(xiàn) [J]. 西安交通大學學報, 2021, 55(3): 20-28.

YANG Congxin, LING Zuguang, WANG Yan, et al. Improved deep learning algorithm for reproduction of airfoil flow field [J]. Journal of Xi’an Jiaotong University, 2021, 55(3): 20-28.

[23]TANG Tianquan, LIU Bo. The genetic algorithm-radial basis function neural network to quickly predict aerodynamic performance of compressors [J]. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers: part G Journal of Aerospace Engineering, 2021, 235(5): 537-552.

[24]劉小民, 張文斌. 采用遺傳算法的離心葉輪多目標自動優(yōu)化設(shè)計 [J]. 西安交通大學學報, 2010, 44(1): 31-35.

LIU Xiaomin, ZHANG Wenbin. Multi-objective automatic optimization design of centrifugal impeller based on genetic algorithm [J]. Journal of Xi’an Jiaotong University, 2010, 44(1): 31-35.

[25]HOWARD J H G, OSBORNE C. A centrifugal compressor flow analysis employing a jet-wake passage flow model [J]. Journal of Fluids Engineering, 1977, 99(1): 141-147.

[26]HOWARD J H G, ABRAMIAN M, HERMANN P. Experimental investigation of impeller and volute flow fields for a low specific speed pump with single and double volutes [C]∥Proceedings of ASME-JSME Thermal Engineering Conference. New York, USA: ASME, 1987: 51-61.