局部进气涡轮优化设计研究

为了能够有效优化局部进气涡轮性能,通过对现有软件模块进行二次开发,并利用人工神经网络结合粒子群-遗传混合算法,建立了局部进气涡轮气动优化设计平台,分别在全周进气单流道和局部进气环境下对涡轮进行了分步优化。结果表明:在全周进气单流道条件下,通过对各排动静叶进出口几何角、安装角和第一级动叶积叠规律的优化,改善了涡轮内部流动状态,使涡轮总静效率在全周进气单流道条件下累计提升了3.24%;通过对全周进气单流道优化结果进行局部进气构型,并进一步在局部进气环境下对第一级动叶叶型进行优化,消除了第一级动叶排根部因局部进气气动参数周向分布不均匀而导致的流动分离,使优化后的局部进气涡轮总静效率较原型累计提升了3.72%。