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摘要
为获得更高的冷却效率,采用两步法完成扇形气膜孔的几何优化。以扇形孔出口前缘长度L1、尾缘长度L2、出口宽度H和圆柱段长度Lm作为优化变量,构造第1轮拉丁超立方样本空间,通过敏感性分析得到目标函数对各优化变量的敏感度。选择高敏感度参数,生成第2轮参数的样本空间,构建Kriging代理模型,采用多岛遗传算法寻优。结果表明:L1、L2和Lm对面平均冷却效率的影响显著,敏感度很高,H的敏感度最小;通过敏感度分析对参数缩维后,可提高代理模型的预测精度;与无敏感性分析相比,经过敏感性分析后优化孔的面平均冷却效率更高,且优化结果的收敛性提高。
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