楊秀羽,程養(yǎng)民,李曉暉

(中國航天科技集團第四研究院第41所,西安 710025)

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軸流式壓氣機的優(yōu)化及對進氣道抗背壓能力的影響

楊秀羽,程養(yǎng)民,李曉暉

(中國航天科技集團第四研究院第41所,西安 710025)

為解決固體火箭沖壓發(fā)動機轉(zhuǎn)級馬赫數(shù)較低,進氣道抗背壓能力較弱,發(fā)動機提供推力較小的缺點。首先,對單級軸流式壓氣機葉片優(yōu)化設(shè)計,采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遺傳算法尋優(yōu)相結(jié)合的方法,優(yōu)化結(jié)果表明:提高了效率和增壓比。將優(yōu)化后的壓氣機作為增壓裝置放置于進氣道擴張段,數(shù)值模擬有增壓裝置及無增壓裝置兩種條件下的進氣道,結(jié)果表明:增壓裝置有效的改善了進氣道流動性能,提高了抗背壓能力,進而提高了發(fā)動機推力。

優(yōu)化設(shè)計;遺傳算法;進氣道;數(shù)值仿真

0 引言

隨著導(dǎo)彈技術(shù)的發(fā)展,導(dǎo)彈性能要求不斷提高,因此需要提供先進的推進系統(tǒng)。固體火箭沖壓發(fā)動機憑借眾多的優(yōu)點成為了導(dǎo)彈研究的首選動力裝置。進氣道作為固體火箭沖壓發(fā)動機重要部件,在一定飛行條件下其抗背壓能力是一定的,從而決定了固體沖壓發(fā)動機的最大推力。由于固體沖壓發(fā)動機的轉(zhuǎn)級馬赫數(shù)通常較低,進氣道抗背壓能力較弱,發(fā)動機能提供的推力較小。而轉(zhuǎn)級后導(dǎo)彈處于加速狀態(tài),對推力的需求較大,因而產(chǎn)生了矛盾,所以需要提高進氣道的抗背壓能力。文中提出了在進氣道擴張段后部設(shè)置單級軸流式壓氣機的方式,以提高進氣道抗背壓能力[1-3]。如圖1所示壓氣機所處位置。

在氣動設(shè)計方面,應(yīng)盡可能提高壓氣機的單級功率和增壓比。由于葉片的幾何形狀以及氣動性能在影響壓氣機性能的各項因素中起著關(guān)鍵的作用,因此,對壓氣機葉片的優(yōu)化十分重要。

圖1 進氣道中壓氣機位置示意圖

基于對傳統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計方法的認識[4],目前采用的三維葉片優(yōu)化主要是針對彎掠規(guī)律[5],文中使用葉輪機械全三維優(yōu)化設(shè)計平臺Design 3D,采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法相結(jié)合的方法,以某單級軸流式壓氣機動葉葉片為研究對象進行三維葉片優(yōu)化設(shè)計,通過改變?nèi)~片3個截面(葉根、葉中、葉尖)安裝角的方法達到改善整體氣動性能的目的。優(yōu)化后的壓氣機在進氣道中工作以實現(xiàn)增壓的效果,從而達到提高進氣道抗背壓能力的目的。

1 葉片參數(shù)化造型

葉片參數(shù)化造型是優(yōu)化設(shè)計的基礎(chǔ),作用是對設(shè)計對象進行建模和參數(shù)化擬合,從而提供優(yōu)化的設(shè)計變量。

文中采用Autoblade程序包對葉片進行繪制,端壁型線選用B-spline類型,其中輪緣由5個點控制,輪轂由5個點控制。流面定義為軸流平面構(gòu)造面,通過將3個不同葉展處(葉根、50%葉展、葉尖)的葉型進行重心積疊生成三維葉片。選用Bezier方式通過安裝角、進出口幾何角確定中弧線。壓力面和吸力面采用厚度控制模式選用Bezier曲線定義。采用Autoblade-fitting對生成的葉片進行參數(shù)化擬合,擬合精度基本達到要求,為優(yōu)化設(shè)計工作提供優(yōu)化變量。

2 計算說明

2.1 湍流模型

對于機械葉輪,文中選用在相對直角坐標系下以相對速度表示的守恒型N-S控制方程組。選用S-A湍流模型,該模型的原理是建立在附加的漩渦粘性運輸方程求解基礎(chǔ)上的,有較好的魯棒性以及處理復(fù)雜流動的能力[6]。

2.2 網(wǎng)格生成及邊界條件

文中使用NUMECA軟件中的專門旋轉(zhuǎn)機械網(wǎng)格劃分工具IGG/AUTOGRID模塊[7]。依次繪制動葉和靜葉網(wǎng)格,考慮到生成數(shù)據(jù)庫樣本時,可能會生成較大變化的葉型,造成網(wǎng)格無法生成的情況。因此繪制網(wǎng)格需要較好的質(zhì)量,來滿足軟件的各項需求。網(wǎng)格質(zhì)量較好,其中動葉網(wǎng)格數(shù)目290 249個,靜葉網(wǎng)格數(shù)目349 115個,將動葉和靜葉網(wǎng)格合并,生成壓氣機網(wǎng)格。

在Fine/Turbo中進行壓氣機數(shù)值模擬,計算工質(zhì)選為理想氣體,葉片通道為周期性邊界,固壁邊界采用絕熱無滑移邊界。邊界條件根據(jù)壓氣機在進氣道所處位置給出,進口總壓為350 000 Pa,總溫為500 K,進氣方向為軸向,出口條件為給定背壓。當(dāng)殘差下降6個數(shù)量級,1 000個迭代步內(nèi)效率、增壓比變化小于0.1%時認為計算達到收斂。

3 優(yōu)化過程和結(jié)果分析

3.1 優(yōu)化方法

Fine/Design 3D中的optimization模塊采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造近似模型,獲得優(yōu)化參數(shù)和目標之間的映射規(guī)律。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過自動學(xué)習(xí)功能,獲得輸入量和輸出量之間的關(guān)系。選用遺傳算法作為優(yōu)化方法,遺傳算法是一種基于自然群體的選擇和遺傳演化機制的搜索尋優(yōu)算法,克服了一般數(shù)值方法求解容易陷入迭代“死循環(huán)”的缺點,是一種全局優(yōu)化算法,模擬自然界生物進化適者生存、優(yōu)勝劣汰法則的進化過程,對目標空間采用人工進化方式執(zhí)行隨機化搜索[8]。

3.2 優(yōu)化過程

Fine/Design 3D優(yōu)化是基于近似函數(shù)方法以及優(yōu)化算法為基礎(chǔ)展開的,可快速評價葉片氣動性能,圖2顯示的是優(yōu)化流程。

圖2 Design 3D的優(yōu)化流程圖

因此,進行優(yōu)化之前需要為優(yōu)化過程提供有限數(shù)量樣本,而生成樣本的過程由Database Generation模塊生成。數(shù)據(jù)庫的樣本是由自由參數(shù)(優(yōu)化變量)在一定范圍內(nèi)進行微擾動生成的。每生成一個數(shù)據(jù)庫樣本都包含如優(yōu)化參數(shù)、計算結(jié)果等有效樣本信息[9]。

文中通過對原始葉型壓氣機特性分析,選取每個截面的安裝角為優(yōu)化變量,相當(dāng)于通過改變安裝角來控制中弧線進行葉片優(yōu)化,考慮到能更好的控制數(shù)據(jù)庫生成的樣本,上下限約束范圍分別為原來值的±5%。

因此,文中由3個截面(葉根、葉中、葉尖)的3個參數(shù)點作為優(yōu)化變量,數(shù)據(jù)庫生成樣本,其中計算未收斂的和生成負網(wǎng)格的均為無效樣本。文中的優(yōu)化目標是:提高壓氣機的增壓比和等熵效率。設(shè)定的優(yōu)化步數(shù)是100步,以保證優(yōu)化精度的要求,從中選出最優(yōu)結(jié)果。

3.3 優(yōu)化結(jié)果及分析

表1 優(yōu)化前后性能參數(shù)對比

表1對優(yōu)化前后性能參數(shù)作出比較,可以看出對動葉進行優(yōu)化后等熵效率提高了3.1%,同時總壓比提高了2.2%。

圖3給出了兩個不同葉展截面上優(yōu)化前后葉片型面圖,可以看出葉根截面前緣到最大厚度位置葉型發(fā)生變化,葉中截面葉型的扭曲角度有著明顯的變化。葉尖截面的變化不明顯。

圖3 初始葉型與優(yōu)化葉型對比

圖4～圖6分別給出了優(yōu)化前后葉根、葉中、葉尖的相對馬赫數(shù)等值線圖,從圖4可以看出,葉根處優(yōu)化后動葉進口的相對馬赫數(shù)略微減小,吸力面位置變化不明顯,但吸力面上的馬赫數(shù)稍稍增大。從圖5可以看出,優(yōu)化后的動葉進口相對馬赫數(shù)略微減小,在前緣吸力面的高馬赫數(shù)區(qū)馬赫數(shù)稍稍減小,在通道內(nèi)低速區(qū)馬赫數(shù)稍稍增加,吸力面的流動分離有一定幅度的后移,降低了流動損失,從而有效的提高了效率。從圖6可以看出,動葉進口相對馬赫數(shù)略微減小,在動葉前緣跨聲速區(qū)域馬赫數(shù)稍稍減小,相同位置馬赫數(shù)由1.13降至1.07,通道內(nèi)的低馬赫區(qū)域略微增大,從而有效提高了效率和增壓能力。

4 壓氣裝置對進氣道抗背壓能力的影響

4.1 計算模型

使用ICEM軟件進行網(wǎng)格劃分,生成結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格,網(wǎng)格總數(shù)約為4.6萬,為準確模擬邊界層內(nèi)復(fù)雜流動,對近壁面網(wǎng)格進行了加密處理,采用壓力遠場、壓力出口和無滑移絕熱壁面等邊界條件。

4.2 數(shù)值模擬方法

對無增壓裝置和有增壓裝置的進氣道,在相同初始條件下,逐漸增加背壓,研究壓氣機增壓對進氣道抗背壓能力的影響。其中,壓氣機的增壓比為優(yōu)化后的1.23。

圖4 優(yōu)化前后葉根處相對馬赫數(shù)等值線圖

圖5 優(yōu)化前后葉中處相對馬赫數(shù)等值線圖

圖6 優(yōu)化前后葉尖處相對馬赫數(shù)等值線圖

使用Fluent軟件計算,數(shù)值仿真采用基于密度的隱式求解器,應(yīng)用Roe-FDS矢通量分裂格式,控制方程離散選用一階迎風(fēng)格式,湍流模式采用k-ε湍流模式,壁面附近采用標準壁面函數(shù)處理。計算中比熱取定值,空氣粘性采用Sutherland公式計算,計算條件選擇典型工況:飛行高度H=10 km,馬赫數(shù)Ma=2.5,靜壓p0=26 500 Pa,靜溫T0=223.15 K,攻角α=2°,側(cè)滑角β=0°。

4.3 計算結(jié)果

無增壓裝置進氣道在上述工況下最大背壓為13.7p0,有增壓裝置進氣道在上述工況下最大背壓為16.98p0,提高了將近23.9%?？倝夯謴?fù)系數(shù)由0.896增加至1.36,提高了將近50%。由于進氣道抗背壓能力的提高,發(fā)動機獲得的推力變大,從而有效的改善導(dǎo)彈的飛行能力。

從圖7可以明顯地看出正激波處于喉道附近,若背壓增加或受到外流場干擾,正激波極易推出喉道,造成進氣道不起動。從圖8可以明顯地看出正激波位置在擴張段,進氣道處于工作狀態(tài),該進氣道裕度較大,即可承受背壓能力較強。

圖7 無增壓裝置進氣道在背壓13.4p0時的馬赫數(shù)等值線圖

圖8 有增壓裝置進氣道在背壓13.4p0時的馬赫數(shù)等值線圖

從圖9和圖10可以明顯地看出,當(dāng)有增壓裝置進氣道處于起動臨界狀態(tài)時,相同背壓下的無增壓裝置進氣道已經(jīng)嚴重不起動,外壓縮波系被推出形成弓形脫體激波。

圖9 無增壓裝置進氣道在背壓16.7p0時的馬赫數(shù)等值線圖

圖10 有增壓裝置進氣道在背壓16.7p0時的馬赫數(shù)等值線圖

5 結(jié)論

文中基于NUMECA軟件Design 3D平臺采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法相結(jié)合的方法對某單級軸流式壓氣機動葉葉型優(yōu)化,選用效率和增壓比為優(yōu)化目標,三個截面(葉根、葉中、葉尖)的安裝角為優(yōu)化變量,該方法有效的提高了壓氣機的效率和增壓比。

優(yōu)化后的壓氣機作為增壓裝置有效的提高了進氣道的抗背壓能力,進而提高了發(fā)動機推力,為進一步的研究奠定了基礎(chǔ)。

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Optimization of Axial Compressor and Its Influence on Anti-back Pressure Capability of Inlet

YANG Xiuyu,CHENG Yangmin,LI Xiaohui

(No.41st Institute of the Fourth Academy, CASC, Xi’an 710025, China)

The purpose of this paper is to solve shortcomings of low transition Mach number of ramjet, weak anti back pressure ability and less trust. For the study object of a single stage axial compressor blade, optimization design of a three-dimensional blade profile was conducted based on the method consisting of artificial neural network and genetic algorithm. The optimization simulation result shows that isentropic efficiency and overall pressure rate increase, and the optimized compressor as supercharging device places in subsonic section of inlet. The numerical simulation of inlet under two conditions of pressurized device and unpressurized device was conducted. The numerical simulation result shows that aerodynamic performance of the supercharging device is improved obviously, and anti-back pressure ability of the inlet increases, thereby increasing engine thrust.

optimization design; genetic algorithm; inlet; numerical simulation

2015-12-09

楊秀羽(1991-),女,陜西商洛人,碩士研究生,研究方向:飛行器總體設(shè)計。

V211.48

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