采用遗传算法的离心叶轮多目标自动优化设计

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针对离心叶轮多目标自动优化设计,首先提出了一种离心叶轮参数化方法,通过对离心叶轮型线数据进行转换,分别建立了圆柱坐标系下叶轮控制参数与归一化长度参数之间的关系,采用非均匀有理B样条进行叶型重构,获得叶片和叶轮子午流道构型.将离心叶轮参数化方法、多目标遗传算法及商业化数值计算软件NUMECA相结合,建立起离心叶轮自动优化设计平台.以总压比和效率为设计目标,在设计工况下,采用该方法对Krain高速离心叶轮进行气动优化设计,获得一系列优化叶轮,并采用数值模拟方法对叶轮内部流动特性及其气动性能进行了比较分析.结果
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