基于遗传算法和逐次序列规划的环形叶栅基迭优化

摘要

本文基于遗传算法(GA)和逐次序列规划(SQP)的组合优化方案,采用LU-SGS-GE隐式格式和改良型高精度、高分辨率的MUSCL TVD格式求解平均的Navier-Stokes方程和低Reynolds数q-ω双方程湍流模型,高阶非均匀有理B样条(NURBS)对三维叶片参数化造型和分布式并行计算技术,发展了一种叶轮机械全三维优化设计体系.本文对一低展弦比大折转角的透平环形叶栅进行了基迭优化,取出口总压损失系数作为目标函数,并比较了在优化过程种出现的四种典型基迭形式,结果表明该组合优化方案具有很好的效率、可靠性和全局搜索能力.