叶轮机械颤振稳定性的不确定性预测方法研究

Many factors leading to flutter in turbomachinery is difficult to be accurately controlled in design, manufacture and operation, so that the flutter appears obvious uncertainty. Therefore, only describing the flutter characteristics with statistical parameters and predicting the flutter with probabilistic methods, the essential characteristics of flutter occurrence and development can be revealed. In this project, the nondeterministic methodologies to predict flutter in turbomachinery are presented, in which the random influential factors and the fuzzy criterion of the flutter are considered, and the high-precision and high-efficiency probabilistic statistical methods which are integrated into the deterministic flutter prediction methods are developed, and which include the probabilistic and fuzzy probabilistic prediction methods based on the energy method, the frequency domain method, and the time domain method, respectively, and the nondeterministic methods of prediction flutter in random mistuned turbomachinery. By means of the approximate surrogate models constructed in the light of multi-disciplinary decomposition coordination strategy, the computational precision and efficiency of the probabilistic prediction of flutter in turbomachinery can be markedly improved. The study of this project possesses important academic significance to develop aeroelastic dynamics, and realistic application prospect in aeroelastic dynamic design of turbomachinery.

导致叶轮机械颤振发生的很多影响因素，在设计、制造和使用过程中难以精确控制，使得叶轮机械颤振发生具有明显的不确定性。因此只有用统计特征参数描述颤振特性，进行颤振稳定性的概率预测，才能更准确、全面地把握颤振发生与发展的客观规律。本项目考虑颤振影响因素的随机性和颤振判据边界的模糊性，发展高精度且高效率的概率统计分析方法，与颤振预测的确定性方法相结合，建立叶轮机械颤振稳定性的不确定预测方法，主要包括基于能量法、频域法、时域法的叶轮机械颤振稳定性概率预测和模糊概率预测方法，以及随机失谐（包括结构参数失谐和气动参数失谐）叶轮机械颤振稳定性的不确定性预测方法。用本项目所提出的基于多学科分解协同策略建立近似代理模型，进行叶轮机械颤振稳定性概率预测，可以显著地提高计算精度和效率。本项目研究成果将对拓展气体弹性动力学的研究领域具有重要的学术意义，也在叶轮机械气弹稳定性设计中具有现实的应用前景。

叶轮机械颤振稳定性受到结构和气动的很多因素影响，而这些因素变化具有很大的随机性，很难加以精确控制，导致叶轮机械颤振发生具有明显的不确定性。同时，由于叶轮机械颤振机理的复杂性，难以获得确定的判据来判断叶轮机械颤振的稳定性，导致叶轮机械颤振发生具有明显的模糊不确定性。因此，在叶轮机械颤振稳定性的不确定性预测中，不仅要考虑随机性，还要考虑模糊性。本项目以考虑颤振影响因素的随机性和颤振判据边界的模糊性为核心，开展叶轮机械颤振稳定性的不确定性预测理论与方法研究，从随机性和模糊性两个角度研究叶轮机械颤振稳定性的不确定性预测方法，重点研究基于流固解耦能量法、流固解耦频域法、流固耦合时域法的叶轮机械颤振稳定性的概率预测和模糊概率预测方法，以及随机失谐叶轮机械颤振稳定性的不确定性预测方法。针对叶轮机械颤振稳定性概率预测，发展了先进的代理模型方法及极值代理模型方法，取代大批量的强耦合、高非线性动力学仿真，显著地提高了叶轮机械颤振稳定性概率预测的效率和精度。针对叶轮机械颤振稳定性模糊概率预测，建立了模糊概率预测方法，将颤振判据边界加以模糊化，用模糊概率来评价叶轮机械的颤振稳定性，显著地提高了叶轮机械颤振稳定性模糊概率预测的精度和效率。针对随机失谐叶轮机械颤振稳定性的不确定性预测，提出了基于学科分解的分布式协同代理模型方法及分布式协同极值代理模型方法，在建立代理模型的过程中实现学科分解，在代理模型的利用过程中实现学科耦合，显著提高了随机失谐叶轮机械颤振稳定性不确定性预测的效率和精度。本项目在叶轮机械颤振稳定性概率预测和模糊概率预测两个方面取得了创新性研究成果，解决了随机失谐叶轮机械颤振稳定性不确定性预测中的瓶颈问题，所提出的理论与方法对拓展气体弹性动力学的研究领域具有重要的学术意义，在叶轮机械研制中具有现实的应用价值，也对其他类似结构颤振预测问题有参考价值。