涡轮叶片厚壁带肋通道流动与传热性能的预测和优化

作者：席雷; 高建民; 徐亮^*; 赵振; 李云龙

来源：西安交通大学学报, 2021, 55(12): 25-34.

• 带肋通道
• 冷却性能
• 神经网络
• 遗传算法
• 预测和优化

为提高燃气轮机涡轮叶片中弦区带肋通道的传热效果,基于已有实验数据开展了雷诺数为10 000～60 000、宽高比为0.25～4.00和肋角度为30°～90°的涡轮叶片厚壁带肋通道流动与传热性能的优化研究。利用Sobol方法分析了厚壁带肋通道流动及传热性能对雷诺数、宽高比、肋角度的全局敏感性;采用BP神经网络对60组实验数据进行了多输入、多输出的非线性拟合,得到了可以准确预测厚壁带肋通道平均努塞尔数、摩擦系数和综合热力系数的神经网络模型,并结合遗传算法对厚壁带肋通道在研究范围内的不同工况下进行结构优化。结果表明:厚壁带肋通道的传热性能对进口雷诺数变化的敏感性很高,而对通道宽高比和肋角度变化的敏感性较低;流动性能对通道宽高比变化的敏感性非常高,对肋角度变化的敏感性较低,而对进口雷诺数变化的不敏感。训练得到的BP神经网络模型对平均努塞尔数、摩擦系数和综合热力系数的最大预测偏差分别为3.9%、2.8%和4.6%。最优宽高比和最优肋角度都随着雷诺数的增大而增大。不同雷诺数时,基于平均努塞尔数优化得到的最优宽高比和肋角度分别在2.23～2.75和41.12°～55.16°;基于综合热力性能优化得到的最优宽高比和肋角度分别在1.75～2.11和56.68°～65.2°。该研究可为未来重型燃机叶片冷却结构设计提供参考。

• 单位
  西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室