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

等葉輪結構參數(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)化設計。另一方面,離心壓縮機葉輪構型的控制參數(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型參數(shù)進行葉輪設計,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)化設計方法,滿足燃料電池離心壓縮機的性能和結構要求。

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°。無葉擴壓器結構簡單,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)化后設計點處葉輪等熵效率為81.8%,相比于初始設計有一定提升,總壓比為1.742,功率為8.53 kW,能夠滿足設計要求。為便于比較,將葉輪性能曲線橫坐標替換為某工況下質(zhì)量流量與設計流量的比值,定義為設計流量倍數(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定為總壓力、總溫度,其中進口總壓設定為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構參數(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。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)絡訓練的方法時發(fā)現(xiàn),對標定數(shù)據(jù)的解算結果良好,但是當將該網(wǎng)絡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

本文主要結合神經(jīng)網(wǎng)絡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,將變量與計算結果作為樣本庫訓練神經(jīng)網(wǎng)絡代理模型,得到二者之間的映射關系并采用遺傳算法進行尋優(yōu),并將尋優(yōu)結果進行數(shù)值計算驗證,最終實現(xiàn)離心壓縮機葉輪的優(yōu)化設計。離心壓縮機葉輪多參數(shù)優(yōu)化設計的流程如圖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。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)絡采用的激勵函數(shù)為Sigmoid函數(shù),定義為

為提升尋優(yōu)結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)絡代理模型對葉輪控制參數(shù)與氣動性能之間的映射關系進行擬合,訓練樣本庫由抽樣選取的50組變量與對應數(shù)值計算結果構成,設定訓練集與測試集的比例為80%、20%。BP神經(jīng)網(wǎng)絡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,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)絡主要結構包括輸入層、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,其拓撲結構如圖7所示。

(3)

BP神經(jīng)網(wǎng)絡隱含層的輸出為

(4)

式中:

為輸入層到隱含層的權重;

為輸入變量,

為輸入層到隱含層的偏置值。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡輸出層的輸出為

(5)

式中:

為隱含層到輸出層的權重;

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)絡擬合的輸入變量與輸出變量的映射關系

針對訓練好的神經(jīng)網(wǎng)絡,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構中得到預測，就可以稱為是一個“構式”，構式是“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)速下設計點工況的氣動性能,實驗測試結果與數(shù)值計算結果如表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)值計算結果高于實驗結果,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)格采取非結構化網(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)格無關性驗證,經(jīng)過數(shù)值計算結果比較,總網(wǎng)格數(shù)最終確定為1 214 180。

從圖10可以看出,相對于初始設計,優(yōu)化后葉輪等熵效率在設計點處提高了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計點為1.742,可以滿足燃料電池離心壓縮機設計需求,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?？梢钥闯?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)生較為明顯的渦結構,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。可以看出,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、教務方面的工作。

(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?？梢钥闯?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 論

本文結合神經(jīng)網(wǎng)絡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,對離心葉輪關鍵構型參數(shù)進行尋優(yōu),實現(xiàn)了葉輪的多參數(shù)優(yōu)化設計。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,結合BP神經(jīng)網(wǎng)絡與遺傳算法可以實現(xiàn)離心葉輪高效多參數(shù)優(yōu)化設計。

(2)設計工況下,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)物的結構不明確，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)物的結構，超支化硅油的性能將能夠被設計與調(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)化設計提供有益的參考。

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