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压气机叶栅多点气动优化设计
金东海1, 陈佳2, 桂幸民3
1.北京航空航天大学能源与动力工程学院 北京100083;2.北京航空航天大学能源与动力工程学院 北京100084;3.北京航空航天大学能源与动力工程学院 北京100085
摘要:
采用Pareto排名策略和共享小生境技术,实现遗传算法的多点优化设计。压气机叶栅的多点气动优化设计是针对某初始叶栅同时优化不同来流攻角状态点的气动性能,使其达到攻角特性最优。压气机叶栅网格由NU-MECA/Igg软件生成,流场由NUMECA/Fine软件求解。多点气动优化设计结果显示出本文发展的优化设计平台能够较好的实现多点组合气动优化设计。
关键词:  压气机  遗传算法+  叶栅  优化设计
DOI:
分类号:V231.3
基金项目:国家自然科学基金资助项目(50136010,50076001)
Multi-point aerodynamic design optimization for compressor cascade airfoils
JIN Dong-hai1, CHEN Jia2, GUI Xing-min3
1.Coll.of Energy and Power Engineering,Beijing Univ.of Aeronautics and Astronautics,Beijing 100083,China;2.Coll.of Energy and Power Engineering,Beijing Univ.of Aeronautics and Astronautics,Beijing 100084,China;3.Coll.of Energy and Power Engineering,Beijing Univ.of Aeronautics and Astronautics,Beijing 100085,China
Abstract:
A multi-point genetic algorithm(GA) has been developed by introducing Pareto ranking and fitness-sharing techniques.The algorithm coupled with NUMECA/Igg and Fine software packages is used to optimize a NACA cascade airfoil at different points of attack angles simultaneously.The multi-point optimization results show that the platform developed is effective and efficient in multi-point aerodynamic design optimization applications.
Key words:  Compressor  Genetic algorithm  Cascade  Optimum design