進氣畸變下風扇葉型多目標優化
作者：陳夢羽; 鹿哈男; 潘天宇; 李秋實 National; Key; Laboratory; of; Science; and; Technology; on; Aero-Engine; Aero-Thermodynamics; School; of; Energy; and; Power; Engineering; Beihang; University; Beijing; China; Collaborative; Innovation; Center; of; Advanced; Aero-Engine; Beijing; China; Chengdu; Aircraft; Industrial; (Group); Co.; Ltd.; Chengdu; China
摘要：BLI(Boundary Layer Ingestion)推進系統能顯著降低飛機耗油率,但會隨之帶來風扇進氣畸變問題,并嚴重影響其氣動性能。為降低進氣畸變條件下風扇葉型的損失并提高其抗畸變能力,選取某可控擴散葉型CDA(controlleddiffusion airfoil)為研究對象,以最小化葉型損失和損失對攻角的敏感性為優化目標,通過多目標遺傳算法MOGA(Multi-objective genetic algorithm)結合BP(Back-Propagation)神經網絡對葉型進行多目標優化。經過優化,得到了在進氣畸變條件下有較好氣動性能的風扇葉型。與初始葉型相比,葉型在正攻角下的損失顯著降低,同時其損失對攻角的敏感性降低了32%,低總壓損失范圍拓寬了21%。
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風機技術雜志
風機技術雜志， 雙月刊，本刊重視學術導向，堅持科學性、學術性、先進性、創新性，刊載內容涉及的欄目：氣動設計優化、結構設計分析、節能環保、運行維護等。于1959年經新聞總署批準的正規刊物。
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