采用Kriging模型的離心壓縮機(jī)葉輪多目標(biāo)參數(shù)優(yōu)化.pdf

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1、第32卷2016鉦第2期1月農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)TransactionsoftheChineseSocietyofAgriculturalEngineeringVbl．32No．2Jan．201677采用Kriging模型的離心壓縮機(jī)葉輪多目標(biāo)參數(shù)優(yōu)化左曙光，韋開君，吳旭東※，聶玉潔，許思傳(同濟(jì)大學(xué)新能源汽車工程中心，上海201804)摘要：為進(jìn)一步探索高性能、低噪聲的離心壓縮機(jī)優(yōu)化設(shè)計(jì)方法，該文選用某燃料電池車用小型高轉(zhuǎn)速離心壓縮機(jī)為研究對象，通過三維內(nèi)流場非定常分析對其氣動(dòng)性能和氣動(dòng)噪聲進(jìn)行計(jì)算，仿真求得的壓升曲線與試驗(yàn)基本一致?；谠摂?shù)值模型，

2、采用最優(yōu)拉丁方試驗(yàn)設(shè)計(jì)分析了葉片進(jìn)口角、葉片出口角、尾緣傾角、葉頂間隙和葉片厚度對壓縮比、等熵效率和整機(jī)聲功率級的影響，結(jié)果表明葉片厚度和葉頂間隙最為關(guān)鍵，與壓縮比和等熵效率負(fù)相關(guān)，與聲功率級正相關(guān)，前傾葉片較后傾葉片噪聲更低。采用Kriging模型對數(shù)值計(jì)算結(jié)果進(jìn)行擬合，利用多目標(biāo)遺傳算法對Kriging模型進(jìn)行循環(huán)優(yōu)化設(shè)計(jì)。優(yōu)化結(jié)果表明，Kriging模型精度滿足需求，優(yōu)化方案在設(shè)計(jì)工況點(diǎn)的壓縮比提高3．56％，等熵效率提高1．02％，整機(jī)聲功率級下降3．79dB，在非設(shè)計(jì)工況點(diǎn)的壓縮比和等熵效率也有提高，綜合性能得到明顯改善。該研究可為高

3、性能、低噪聲離心壓縮機(jī)的優(yōu)化設(shè)計(jì)提供參考。關(guān)鍵詞：模型；優(yōu)化；葉輪；離心壓縮機(jī)；非定常分析；氣動(dòng)噪聲；Kriging模型doi：10．119750．issn．1002—6819．2016．02．012中圖分類號：TH452文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A文章編號：1002-6819(2016)一02—0077—07左曙光，韋開君。吳旭東。聶玉潔，許思傳．采用Kriging模型的離心壓縮機(jī)葉輪多目標(biāo)參數(shù)優(yōu)化[J]．農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2016．32(2)：77—83．doi：10．11975，j．issn．1002—6819．2016．02．012http：／／www．

4、tcsae．orgZuoShuguang，WeiKaijun，WuXudong，NieYujie，XuSichuan．Multi·objectiveparameteroptimizationofcentrifugalcompressorimpellerwithKrigingmodel[J】．TransactionsoftheChineseSocietyofAgriculturalEngineering(TransactionsoftheCSAE)，2016，32(2)：77—83．(inChinesewithEnglishabstract)do

5、i：10．119750．issn．1002—6819．2016．02．012http：／／www．tcsae．org0引言隨著燃料電池汽車產(chǎn)業(yè)化的推進(jìn)，其振動(dòng)噪聲陛能越來越受到重視。與傳統(tǒng)汽車不同，燃料電池汽車的噪聲源主要來自空輔系統(tǒng)，尤其是空壓機(jī)產(chǎn)生的氣動(dòng)噪聲【l】。離心壓縮機(jī)由于其結(jié)構(gòu)緊湊、壓縮比高的優(yōu)點(diǎn)，在車用中高壓燃料電池空輔系統(tǒng)中得到廣泛應(yīng)用，但高工作轉(zhuǎn)速(通常在60000100000r／min)隨之產(chǎn)生很大的噪聲。由于流場的仿真計(jì)算耗時(shí)，離心壓縮機(jī)的傳統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計(jì)很難基于全局優(yōu)化算法直接對壓縮機(jī)多個(gè)結(jié)構(gòu)參數(shù)進(jìn)行多目標(biāo)的迭代尋優(yōu)。尤其是

6、氣動(dòng)噪聲的優(yōu)化設(shè)計(jì)，通常局限在對個(gè)別結(jié)構(gòu)參數(shù)的改進(jìn)，例如蝸舌形狀、蝸殼結(jié)構(gòu)或采用被動(dòng)降噪措施。這些措施雖然可以取得一定的降噪效果，但也容易導(dǎo)致壓縮機(jī)氣動(dòng)性能不同程度的下降24】。隨著近似模型技術(shù)的發(fā)展，將近似模型技術(shù)引入葉輪機(jī)械優(yōu)化設(shè)計(jì)，用快速響應(yīng)的近似模型代替流場仿真的數(shù)值模型進(jìn)行全局尋優(yōu)，可以在設(shè)計(jì)初期實(shí)現(xiàn)對葉輪機(jī)械的多目標(biāo)優(yōu)化[5】。國內(nèi)外基于近似模型的葉輪機(jī)械優(yōu)化設(shè)計(jì)大多集中在壓縮比／揚(yáng)程和效率這些氣動(dòng)／水力性能參收稿日期：2015-08—19修訂日期：2015．12—21基金項(xiàng)目：國家重大科學(xué)儀器設(shè)備開發(fā)專項(xiàng)(2012YQl50256

7、05)；國家863項(xiàng)目(2012AAll0501)作者簡介：左曙光，男，湖南沅江人，教授，博士生導(dǎo)師，主要從事汽車NVH研究，上海同濟(jì)大學(xué)新能源汽車工程中心，201804。Emaihsgzuo@ton鰣i．edu．ca※通信作者：吳旭東，男，江蘇揚(yáng)州人，助理教授，主要從事汽車NVH研究，上海同濟(jì)大學(xué)新能源汽車工程中心，201804。Email．．wuxudong@tonal．edu．cn數(shù)優(yōu)化，常采用一階或二階響應(yīng)面模型【6】、徑向基函數(shù)【7J、Kriging模型【蹦川等作為近似模型，采用遺傳算法【11。12】、蟻群算法【13】、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)【14

8、】等方法進(jìn)行多參數(shù)多目標(biāo)全局尋優(yōu)。隨著氣動(dòng)噪聲數(shù)值方法和計(jì)算資源的進(jìn)步，結(jié)合近似模型的葉輪機(jī)械氣動(dòng)噪聲優(yōu)化設(shè)計(jì)成為可能。但是此類研究多集中在軸流風(fēng)機(jī)【