王鶴，蔡為民

(中航工業(yè)沈陽飛機設(shè)計研究所無人機部，遼寧沈陽110035)

小流量斜流壓氣機設(shè)計及優(yōu)化

王鶴，蔡為民

(中航工業(yè)沈陽飛機設(shè)計研究所無人機部，遼寧沈陽110035)

采用快速氣動設(shè)計方法設(shè)計了一小型斜流壓氣機的三維初始幾何。應(yīng)用三維數(shù)值分析手段，獲取了該斜流壓氣機的性能及流場結(jié)構(gòu)，分析了S1、S2流面流動特點及制約壓氣機性能的主要因素。應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行壓氣機流道優(yōu)化設(shè)計，并與優(yōu)化前對比。結(jié)果表明：初始設(shè)計的斜流壓氣機，設(shè)計轉(zhuǎn)速下的最高效率點流量為1.039 kg/s，壓比為1.514，效率為88.57%，綜合裕度達(dá)73.66%；葉輪尾緣近輪蓋處的射流-尾跡現(xiàn)象，導(dǎo)致流動損失較大。優(yōu)化后，設(shè)計轉(zhuǎn)速下壓氣機的流通能力和效率均有所提高，相同壓比條件下其流量為1.060 kg/s，效率達(dá)89.30%，但綜合裕度降低至49.80%。

斜流壓氣機；特性；流動分析；氣動優(yōu)化；人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

1 引言

斜流壓氣機具有單級增壓比高、結(jié)構(gòu)簡單、穩(wěn)定裕度大等優(yōu)點，其應(yīng)用越來越廣泛[1-3]，長期以來一直是國內(nèi)外學(xué)者密切研究的熱點[4-6]。相對于離心壓氣機，斜流壓氣機減小了子午流道曲率，葉尖流動得到改善，進(jìn)一步減小了流動損失。M?nig等[7]研究設(shè)計的斜流葉輪，試驗測得該壓氣機單級總壓比達(dá)3，效率達(dá)0.91。高星等[8]自行設(shè)計了多組高比轉(zhuǎn)速跨聲離心/斜流葉輪，并采用數(shù)值模擬方法，在級環(huán)境下分析了其總體性能及內(nèi)部流動機理。肖洪等[9]以高壓比斜流壓氣機級為研究對象，計算了其性能，初步分析了葉輪中的流場結(jié)構(gòu)和流動機理，為斜流壓氣機的設(shè)計提供了一定參考。

在優(yōu)化設(shè)計方面，周薦輝等[10]針對小型高速離心壓氣機葉輪的葉片厚度和子午流道進(jìn)行優(yōu)化，設(shè)計點絕熱效率提高2.4%。Samad等[11]采用梯度優(yōu)化算法，對離心葉輪葉片的積疊線和厚度分布進(jìn)行優(yōu)化，使分離附著線向后移動，絕熱效率提高1.68%。Iliopoulou等[12]運用代理模型結(jié)合遺傳算法，對壓氣機葉片和端壁進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計，將絕熱效率提升了0.4%。

基于以上分析，可認(rèn)為斜流壓氣機能在吸取離心壓氣機高壓比優(yōu)點的同時，滿足較高的效率要求。但從公開的研究結(jié)果看，有關(guān)小流量、高效率、寬工作裕度的斜流壓氣機設(shè)計及優(yōu)化分析，還有待進(jìn)一步深入研究。

本文首先針對某連續(xù)氣源對壓氣機的指標(biāo)需求，在多輪迭代設(shè)計的基礎(chǔ)上，實現(xiàn)了具有較小傾斜角的斜流壓氣機的氣動設(shè)計。其次，采用數(shù)值分析方法，對設(shè)計的初始模型進(jìn)行全三維數(shù)值計算，獲取了壓氣機不同轉(zhuǎn)速下的特性曲線及流動結(jié)構(gòu)，并通過對其典型位置的流動分析，找出了影響損失較大的因素。最后，應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合遺傳算法，對設(shè)計的斜流壓氣機模型進(jìn)行了優(yōu)化設(shè)計。

2 斜流壓氣機設(shè)計

斜流壓氣機設(shè)計點指標(biāo)和約束為：流量1.0 kg/s，壓比1.5，效率不小于87%，設(shè)計轉(zhuǎn)速22 000 r/min、幾何長度不大于200 mm，直徑不大于400 mm。針對上述要求，按照以下流程進(jìn)行斜流壓氣機的氣動設(shè)計：①一維參數(shù)設(shè)計——結(jié)合半經(jīng)驗參數(shù)和損失模型，在給定設(shè)計條件和要求下獲得合理的斜流葉輪參數(shù)；②斜流葉輪快速三維造型設(shè)計——以一維設(shè)計參數(shù)為基礎(chǔ)，進(jìn)行葉輪子午面設(shè)計、葉片扭向設(shè)計及厚度疊加，為S2正問題分析提供葉輪型線數(shù)據(jù)；③考慮熵梯度的S2正問題分析——綜合評估上兩步所得模型的合理性，若不合要求則需返回修正直至符合要求；④輸出斜流葉輪流道及葉型數(shù)據(jù)。

2.1 葉輪氣動設(shè)計

為盡可能提高葉輪效率，葉輪前緣積疊線采用前掠設(shè)計。圖1給出了斜流葉輪輪轂機匣線的曲率分布，圖2給出了斜流葉輪子午流道流通面積的變化曲線?？梢?，流通面積先減小后增大，在74%軸向弦長的截面處達(dá)到最小值。表1給出了葉輪前后緣近輪轂、機匣處進(jìn)出口氣流角，其中α為氣流絕對速度與額線的夾角，β為氣流相對速度與額線的夾角。圖3給出了斜流壓氣機葉輪的三維幾何。

基于該連續(xù)氣源的特殊要求，無葉擴壓器結(jié)構(gòu)未采用普通蝸殼設(shè)計。圖4給出了斜流壓氣機葉輪、擴壓器子午流道約束及速度三角形，其中彎道采用經(jīng)驗設(shè)計：彎道出口寬度為1.05～1.10倍進(jìn)口寬度，彎道外徑約為3倍進(jìn)口寬度。

圖1 輪轂機匣線曲率分布Fig.1 Curvature of hub case

圖2 子午流道流通面積變化曲線Fig.2 Variation curve of meridian flowpath cross section area

表1 葉輪前后緣進(jìn)出口氣流角(°)Table 1 Inlet/outlet flow angle at LE/TE of the impeller

3 網(wǎng)格及數(shù)值方法

考慮計算成本及旋轉(zhuǎn)機械周期性特性，采用單通道計算，計算網(wǎng)格如圖5所示：網(wǎng)格拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)為O4H，近壁面網(wǎng)格高度1×10-5m，最小正交性21.434°；整個計算域網(wǎng)格總數(shù)約60萬，其中兩排轉(zhuǎn)子沿展向網(wǎng)格數(shù)均為73，整個計算網(wǎng)格滿足網(wǎng)格無依賴性。進(jìn)口給定標(biāo)準(zhǔn)大氣條件，軸向進(jìn)氣；出口給定平均靜壓；固體邊界采用絕熱壁面、無滑移邊界條件。

采用NUMECA-FINETM/Turbo模塊進(jìn)行定常計算，應(yīng)用有限體積差分格式，基于雙時間推進(jìn)求解相對坐標(biāo)系下的N-S方程。湍流模型采用Spalart-All?maras模型，空間離散采用二階精度中心差分格式，兩排轉(zhuǎn)子交界面參數(shù)傳遞采用滑移界面法。

圖3 斜流壓氣機三維幾何及主要尺寸Fig.3 The 3D geometry and dimensions of the oblique flow compressor

圖4 葉輪、擴壓器子午流道及速度三角形示意圖Fig.4 Meridian flowpath and velocity triangle of impeller and diffuser

圖5 計算網(wǎng)格示意圖Fig.5 Computational grids

4 壓氣機性能分析

依據(jù)設(shè)計的壓氣機模型，結(jié)合上述數(shù)值分析手段和網(wǎng)格系統(tǒng)，計算了壓氣機在地面工況三個不同轉(zhuǎn)速時的三維流動細(xì)節(jié)，獲取了不同轉(zhuǎn)速下的流量-總壓比、流量-效率曲線。計算過程中，綜合裕度SM定義為：

圖6 壓氣機特性曲線Fig.6 Characteristic curves of compressor

從圖6中可看出：當(dāng)轉(zhuǎn)速為20 900 r/min(nˉ=0.9)時，其最高效率點壓比達(dá)1.456，效率88.62%，流量0.977 kg/s，綜合裕度39.33%。當(dāng)轉(zhuǎn)速為22 000 r/min (nˉ=1.0)時，最高效率點流量1.039 kg/s，壓比1.514，效率88.57%，綜合裕度達(dá)73.66%，可實現(xiàn)壓氣機在給定條件下的長時間穩(wěn)定運行。當(dāng)轉(zhuǎn)速為23 100 r/min (nˉ=1.1)時，最高效率點流量1.112 kg/s，壓比1.571，效率88.48%，但綜合裕度減小到31.46%。從特性曲線走勢看，這是由于轉(zhuǎn)速增高，葉輪出口馬赫數(shù)增大，導(dǎo)致壓氣機綜合裕度變小。

4.1 設(shè)計工況下壓氣機S1流面流動細(xì)節(jié)

圖7給出了壓氣機5%葉高處S1流面的相對馬赫數(shù)云圖?？梢姡?%葉高處，當(dāng)氣流進(jìn)入葉輪通道時，其相對速度由葉片壓力面?zhèn)认蛭γ鎮(zhèn)葴p小。很快，在貼近吸力面?zhèn)攘鲃邮紫劝l(fā)生局部惡化，形成一分離區(qū)，導(dǎo)致這一區(qū)域出現(xiàn)速度虧損和能量損失。隨著流動的發(fā)展，該分離區(qū)得到抑制，吸力面?zhèn)人俣戎饾u回升。相對而言，靠近葉片壓力面?zhèn)鹊乃俣葟娜~輪通道入口至出口變化緩慢，呈逐漸增大趨勢，幾乎未受分離區(qū)影響。

圖7 5%葉高處B2B截面相對馬赫數(shù)云圖Fig.7 Relative Mach number contour of B2B section at 5% blade height

圖8為壓氣機50%葉高處S1流面的相對馬赫數(shù)云圖。可見，設(shè)計工況下中截面處葉輪附近馬赫數(shù)最大值接近0.55，屬于低馬赫數(shù)范疇；高馬赫數(shù)區(qū)集中在葉輪尾緣附近，這是因為斜流壓氣機葉輪尾緣處半徑最大，相同轉(zhuǎn)速下該處的線速度最大。

圖9為95%葉高處S1流面的相對馬赫數(shù)云圖?？梢姡谌~片尾緣處，可看到明顯的射流-尾跡結(jié)構(gòu)，且尾跡區(qū)面積較大，通道內(nèi)有效過流面積減小，導(dǎo)致斜流葉輪效率降低。該結(jié)構(gòu)形成的原因，是由于氣流處于大轉(zhuǎn)折角流動狀態(tài)(軸向進(jìn)氣，徑向出氣)，在離心力和慣性力的作用下，氣流壓力迅速提高的同時，伴隨著通道渦、二次流等復(fù)雜流動現(xiàn)象的出現(xiàn)。而輪蓋附近的二次流進(jìn)一步將匯聚于此的低能流體推向吸力面，并與吸力面的低能流體混合，使主流偏離原來方向成為射流。

圖9 95%葉高處B2B截面相對馬赫數(shù)云圖Fig.9 Relative Mach number contour of B2B section at 95% blade height

4.2 子午流道流場分析

圖10為壓氣機設(shè)計點子午流面絕對馬赫數(shù)分布云圖?？梢?，從壓氣機入口到葉輪尾緣，馬赫數(shù)呈現(xiàn)增大的趨勢；在葉輪前緣近輪轂處存在低速區(qū)，與圖7中現(xiàn)象一致，這可能是由于該處輪轂曲率較大，氣流由軸向轉(zhuǎn)向徑向的過程中出現(xiàn)了沖擊損失；在葉輪尾緣近輪蓋處，馬赫數(shù)出現(xiàn)峰值0.6，過加速現(xiàn)象明顯，這會導(dǎo)致?lián)p失加劇，從而降低效率；在擴壓器及彎道中，氣流減速，增壓馬赫數(shù)逐漸減小。

圖10 子午流面靜壓分布云圖Fig.10 Static pressure distribution contour of meridian stream surface

綜上所述，初始設(shè)計的小流量斜流壓氣機能滿足連續(xù)氣源的要求，但流場顯示其性能仍有一定提升空間，因此有必要對其進(jìn)行優(yōu)化分析。

5 斜流壓氣機優(yōu)化

為進(jìn)一步提高斜流壓氣機的氣動性能，應(yīng)用Design3D軟件對其進(jìn)行優(yōu)化分析。運用Bezier函數(shù)建立葉型的參數(shù)化幾何，分層離散建立優(yōu)化樣本數(shù)據(jù)庫，采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法相結(jié)合的優(yōu)化方法求解優(yōu)化命題。優(yōu)化目標(biāo)為極大化等熵效率，同時保證流量等于1.0 kg/s，壓比等于1.5。

樣本庫中樣本數(shù)為132個。設(shè)定NUMECA/OP?TIMIZATION模塊，將遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等優(yōu)化算法選出的最佳樣本，經(jīng)三維粘性計算之后加入到訓(xùn)練樣本庫中，對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)再進(jìn)行一輪誤差修正，然后依次反復(fù)，直到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測值與CFD計算值趨于一致，優(yōu)化過程結(jié)束。

5.1 斜流壓氣機流道優(yōu)化結(jié)果分析

圖11為優(yōu)化前后設(shè)計轉(zhuǎn)速下壓氣機的流量-壓比、流量-效率特性圖。由圖中可知，設(shè)計轉(zhuǎn)速下，優(yōu)化后設(shè)計工況范圍內(nèi)壓比略有升高，但幅度很??；優(yōu)化后幾乎每個特性點的效率都略有提升，其中優(yōu)化工況點(設(shè)計點)效率升高0.71%；綜合裕度有所降低，為49.80%。

5.2 優(yōu)化后流場分析

圖12給出了優(yōu)化前后子午流面熵分布云圖對比?？梢姡瑑?yōu)化前氣流能量的主要損失，集中在葉輪尾緣近機匣處及彎管擴壓器部分，熵分布云圖等值線波動明顯，且不規(guī)則。損失主要來源于三個方面：①靠近葉輪處的附面層損失；②葉輪尾緣處主流區(qū)與葉輪尾跡區(qū)的摻混損失；③無葉擴壓器及彎管的附面層損失。其中，葉輪尾緣處的摻混損失所占比重較大。優(yōu)化后，熵的梯度變化層次更加平滑，高熵區(qū)域的變化范圍和強度都有所減小，這說明優(yōu)化后彎管部分的損失有所改善。

圖11 優(yōu)化前后設(shè)計轉(zhuǎn)速下的壓氣機特性曲線Fig.11 Characteristic curves of compressor at design speed before and after optimization

圖12 優(yōu)化前后子午流面熵分布云圖對比Fig.12 The comparison of meridian stream surface entropy distribution between initial design and optimized design

6 結(jié)論

(1)采用快速氣動設(shè)計方法，實現(xiàn)了傾斜角較小、壓比1.5、流量1.0 kg/s、轉(zhuǎn)速22 000 r/min的斜流壓氣機的氣動設(shè)計，給出了子午流道、葉輪、擴壓器及彎管的設(shè)計方法。

(2)基于NUMECA軟件，應(yīng)用三維數(shù)值分析手段，詳細(xì)計算了壓氣機在地面工況不同轉(zhuǎn)速時的流場結(jié)構(gòu)和氣動參數(shù)，獲取了其不同轉(zhuǎn)速條件下的流量-壓比、流量-效率等性能曲線，得出該壓氣機設(shè)計轉(zhuǎn)速下最高效率點流量1.039 kg/s，壓比1.514，效率88.57%，綜合裕度73.66%，滿足設(shè)計要求。

(3)分析了壓氣機在不同轉(zhuǎn)速最大效率點S1、S2流面的流場細(xì)微結(jié)構(gòu)，指出在葉輪尾緣近輪蓋處具有射流-尾跡現(xiàn)象，損失較大。

(4)應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對壓氣機流道進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計，優(yōu)化后22 000 r/min轉(zhuǎn)速下的最高效率點流量1.060 kg/s、壓比1.514，效率為89.31%。

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Design and Optimization of an Oblique Flow Compressor with Small Low Mass Flow Rate

WANG He，CAI Wei-min
(Shenyang Aircraft Design Institute of China Aviation，Unmanned Aerial Vehicle Department，Shenyang 110035，China)

An oblique flow compressor with low mass flow rate was designed using the quick aerodynamic design method.The performance and detailed flow field structure were obtained by employing three-dimen?sional numerical analysis method.The main factors which restricted the performance were also analyzed. Then,the compressor passage was optimized with artificial neural network optimizing method and compared with before.The results show that the mass flow rate,pressure ratio and efficiency of the initially designed compressor at design point are 1.039 kg/s,1.514 and 88.57%,respectively.The comprehensive margin reaches 73.66%.The“Jet-wake”phenomenon at the trail edge of the impeller near the shroud leads to great flow loss.The flow capacity and efficiency of the compressor are improved at design rotating speed af?ter optimization.The mass flow rate and efficiency reach 1.06 kg/s and 89.30%,respectively.While the comprehensive margin declines to 49.80%.

oblique flow compressor；performance；air flow analysis；aerodynamic optimization；artificial neural network(ANN)

V231.3

：A

：1672-2620(2014)06-0008-05

2014-09-23；

：2014-12-04

王鶴(1976-)，男，遼寧鞍山人，研究員，主要從事無人機系統(tǒng)總體、動力裝置總體及綜合仿真和試驗等方面的研究。