水轮机转轮学科耦合优化设计关键技术研究

By drawing lessons from the research results of multidisciplinary design optimization for the aircraft and turbomachinery, the multidisciplinary design optimization technology was inducted into the design field of hydraulic turbine to carry out the optimum design for hydraulic turbine runners. Aimed at the geometric complexity of the runner, a parametric approach for the runner geometry design was developed to obtain 3D runner models. According to different disciplinary characteristics and their coupling degrees, a multidisciplinary optimization framework for the hydraulic turbine runners was presented by exploring the collaboration mechanism. In view of the multidisciplinary design optimization process of the runner suffering from the long time consuming problem, the approximation technology was introduced to establish the response between the design variable and object and reach the compromise between the cost and precision. The sensitivity analysis technology was adopted, according to coupling degree between the design variables, to control effectively multidisciplinary design optimization process. Finally the design result was verified by the test. This research results can establish the foundation for designing the hydraulic turbine runner with high overall performance.

借鉴航空涡轮叶片多学科设计优化研究成果，将多种学科耦合优化设计的方法引入水轮机转轮的优化设计研究领域，开展水轮机转轮多学科设计优化的关键技术研究。针对水轮机转轮的几何特征，探讨其参数化几何建模技术，实现用较少变量完成转轮几何的参数化描述；深入分析转轮设计中各学科间的学科特点和耦合作用，发展有效的多学科设计优化策略来组织和管理转轮设计的优化过程；鉴于各学科分析中采用高保真度分析软件或设计程序执行多学科优化存在计算瓶颈的问题，将引入近似技术，进行计算成本与计算精度的折衷，实现多学科优化更快更有效的收敛；探讨应用灵敏度分析技术确定设计变量对目标函数的影响程度及各子学科间的耦合强度，实现对学科设计过程的有效控制，来揭示影响水轮机转轮多学科设计优化研究的一些关键因素，建立水轮机转轮多学科设计优化计算模型，并执行设计成果的试验验证。为进一步将水轮机转轮多学科设计优化技术纳入面向工程的设计体系奠定基础。

随着水力机械设计技术的不断发展与进步，水轮机水力模型的开发理念已从单一的追求效率最高转化为追求提高水轮机的综合水力性能。本项目以Francis99高水头混流式水轮机为研究对象，开展了转轮多学科设计优化和尾水管肘管段多工况设计优化的研究工作：首先，基于贝塞尔曲线控制原理以及GRIP语言对Francis99混流式水轮机转轮的长叶片和尾水管肘管进行三维参数化造型设计。转轮长叶片选取6个截面翼型曲线，共14个设计变量表达其几何形状，优化过程综合考虑其水力性能和结构性能，选择水轮机水力效率、转轮叶片表面最小水压力和最大静应力为目标函数。尾水管肘管通过6个设计变量控制肘管中线和各截面宽度、高度变化规律，以静压恢复系数和总压损失系数作为目标函数衡量其回复性能。其次，提出一种基于RBF神经网络的近似模型和NSGA-II算法的优化方法。采用最优拉丁超立方试验设计方法进行设计变量的全局灵敏度计算，分析设计变量对目标函数的影响大小，从而确定敏感变量；采用超传递近似法计算各运行工况的权重因子，将多种工况下同类目标函数加权归一处理，建立了敏感变量和目标函数之间的RBF神经网络模型，用该近似模型代替原有的多学科优化问题，选择NSGA-II多目标遗传算法进行优化计算，最终建立了转轮长叶片多学科设计优化流程和尾水管肘管多工况设计优化流程。利用超传递近似法将最优工况、小流量工况和大流量工况下的同类目标函数进行加权处理，对三种工况同时进行优化计算。结果表明：优化后水轮机在三种工况下的综合效率、转轮叶片最小压力都有所提高，转轮叶片最大静应力有所降低，表明优化后转轮的综合性能优于原始转轮。最后，选取最优工况和小流量工况为计算工况，对尾水管肘管段进行多工况设计优化。优化后尾水管的静压恢复系数有明显提升，总压损失系数减小，说明尾水管对水能的利用率得到提高，尾水管中的水力损失减小，水轮机的性能进一步提高。