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水利工程论文-基于遗传算法的平面叶栅多目标优化设计.doc

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水利工程论文-基于遗传算法的平面叶栅多目标优化设计.doc

水利工程论文基于遗传算法的平面叶栅多目标优化设计摘要本文提出了一个基于小生境遗传算法的平面叶栅多目标优化设计方法。该方法利用奇点分布法设计无厚翼型初始骨线,在最大厚度一定的条件下,采用NACA0012型空气动力翼型的厚度分布规律对已知骨线进行加厚得到翼型,从而得到平面叶栅。然后以平面叶栅表面边界层中的流动损失最小和翼型气蚀系数最低为多目标,用距离法构造二者统一的目标函数,利用遗传算法来搜索最佳的骨线形状。已知叶栅的流场分析由一个基于边界元的程序完成。假定总损失与叶栅表面边界层中的流动损失成正比,该损失可通过积分法计算叶栅边界层得到。将该方法应用于ZZ440叶栅的设计,结果显示可以得到较满意的解。关键词遗传算法平面叶栅多目标优化设计目前,遗传算法1在许多领域都得到了广泛的应用,取得了很好的效果,充分说明了遗传算法的有效性。与一般算法相比,遗传算法更适合优化复杂的非线性问题。本文将遗传算法应用于平面叶栅优化设计。一方面,奇点分布设计平面叶栅原理简单,易于实现,但由于骨线是按照无厚翼型设计的,加厚以后流道变窄,流速加大,因此正反问题计算得到的环量相差较大,因此骨线需要调整;另一方面,充分利用遗传算法的全局搜索特性来搜索最优的骨线形状。将二者的特点结合起来用于设计轴流平面叶栅。这样既可以使得到的叶栅满足给定的环量要求,又可以提高其效率、减小气蚀系数,不失为一种新的尝试。1数学模型奇点法2的基本出发点是用一系列分布在翼型骨线上的奇点来代替叶栅中的翼型对水流的作用,将叶栅绕流的计算转化为基本势流的叠加计算,利用绕流无分离的条件来绘制翼型的形状。其前提是假定来流为无旋有势流动、叶片无限薄。在设计过程中,所求的骨线可先假设一个翼型的骨线形状,计算出骨线上各点的合成速度W,由于骨线是假定的,W并不能和骨线相切。根据骨线和速度W相切的条件修改第一次假设的骨线形状,得到第二次近似骨线。重复上述计算,直至逼近为止。11目标函数优化模型为1式中Ξ为损失系数,Σ为气蚀系数;ΒII1,2,3,6到的6个等分计算点的夹角如图1,奇点法就是通过这六个夹角和骨线总长来得到骨线形状。得到骨线后,为得到翼型,必须以骨线为中线进行加厚,继而得到平面叶栅。本文先根据强度要求来确定翼型的最大厚度,而后以NACA0012型空气动力翼型的厚度分布规律为基础,对所得骨线进行双边加厚。12约束条件叶栅设计时的约束条件有

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