考虑多源不确定性的离心叶轮气动外形与公差约束协同优化研究

Within the R & D, manufacturing and operating processes of turbomachinery, there exist not only epistemic uncertainties of internal flow model, but also aleatory uncertainties due to manufacturing variability, environmental fluctuation, et al. Precise modeling and efficient solving of these multiple sources of uncertainties are the key to deeply understanding the real internal flow phenomena of turbomachinery, and to ultimately achieving the precise design of turbomachinery. Based on our previous research on uncertainty quantification methods and modern design optimization theories, this project will systematically and deeply conduct fundamental studies on uncertainty modeling, uncertainty flow analysis and uncertainty design optimization of centrifugal compressor impellers, being oriented towards the cutting edge of the high-dimensional and high-efficient uncertainty flow analysis. Innovations will be achieved in terms of high-dimensional and high-efficient uncertainty quantification methods as well as high-dimensional and high-efficient global optimization solving methods. Through accomplishing the above three main research contents, the statistical variation rule of aerodynamic performance and its internal flow mechanism of the centrifugal impeller under multiple sources of uncertainties will be revealed for the first time, the collaborative optimization method of aerodynamic geometry and tolerance constraint for the centrifugal impeller will be broken through, and the high-performance, high-robustness and cost-controlled design problem of the centrifugal impeller will be overcome. The outcome of this project will lay a solid theoretical foundation for developing advanced aerodynamic theories and precise design methodologies of turbomachinery.

在叶轮机械研发、制造及运行过程中，既存在着对内流计算模型的认知不确定性，又存在着因加工误差、环境波动等造成的随机不确定性，对这些多源不确定性的精细建模和高效求解是深刻认识叶轮机械内部真实流动现象、最终实现叶轮机械精细化设计的关键。项目拟在前期不确性分析方法及现代优化设计理论的研究基础上，面向高维高效不确定性流动分析的学术前沿，以离心压气机叶轮为研究对象，系统而深入地开展不确定性建模、不确定性流动分析、不确定性优化设计三个方面的基础研究，在高维高效不确定性分析方法、高维高效全局优化求解方法方面取得创新。通过上述三个主要研究内容的完成，首次揭示离心叶轮受多源不确定性影响下的气动性能统计变化规律及其内部流动机理，重点突破离心叶轮气动外形与公差约束协同优化方法，解决离心叶轮高性能、强鲁棒及成本可控的设计难题。项目成果为发展叶轮机械先进气动理论与精细化设计方法奠定坚实的理论基础。

项目面向流体机械精细化设计的行业重大需求及高维高效不确定性流动分析的学术前沿，以离心压气机叶轮为研究对象，开展多源不确定性建模、高维高效不确定性流动分析及气动外形与公差约束协同优化三方面内容，解决了离心叶轮高性能、强鲁棒及成本可控的设计难题，具体贡献如下：.1. 通过对高达92组离心叶轮加工误差进行高精度测量、统计分析，发现叶片表面各点处法向轮廓误差、厚度及中弧线偏差均服从高斯分布，并基于K-L分解建立了表征叶片表面真实加工误差的高斯随机场模型，为不确定性流动分析及优化设计提供可靠的基础数据。.2. 针对高维不确定性流动分析中的“维数灾”问题，提出了两种高维高效不确定性分析模型：SGSC-SVR模型及POD-MSA-NIPC模型，并分别针对Krain叶轮和Radiver叶轮进行了不确定性流动分析，发现：对于高亚音Krain叶轮，叶轮多变效率与压比的统计均值在各工况均有所减小，且减小的幅度随流量的增大而增大，不确定带范围在最佳工况点处最小，在小流量和大流量点其范围均有增大的趋势；对于跨音速Radiver叶轮，加工误差会增强叶顶区域的激波强度，加剧叶根前缘的流动分离现象，从而造成叶轮气动性能的衰减。.3. 为开展离心叶轮不确定性优化设计研究，提出了离心叶轮气动外形与公差约束协同优化设计方法，建立了基于代理模型的高维高效优化求解方法及数据挖掘方法，通过对Radiver叶轮进行不确定性优化设计，发现合理降低叶片角、而适当放宽容差大小，有助于消除叶顶跨声速流动区域的激波，提高叶轮多变效率均值、降低标准差，提升叶轮气动性能鲁棒性。.本项目研究为发展流体机械先进气动理论与精细化设计方法提供坚实的理论支持。