[发明专利]耦合微纳表面控制技术的扇叶型总压损失最小化设计方法

权利要求书

1.一种耦合微纳表面控制技术的跨音速风扇叶型总压损失最小化设计方法，其特征在于，是在传统的优化叶型基础上，进行耦合表面结构的设计，以进一步提升风扇叶型的气动性能，具体步骤如下：

步骤1，基于光滑表面的叶型轮廓设计

应用传统的设计方法进行光滑叶型的设计，具体流程为：

首先，构建叶型几何数据库，即将初始叶型通过拉丁超立方采样和几何筛选，生成叶型样本，构建得到叶型几何数据库；

其次，构建叶型气动数据库，即将几何数据库中的叶型通过CFD仿真，获得其相应的气动数据；

然后，以微纳米表面的结构几何数据库和微纳表面的气动参数数据库为基础，构造人工神经网络模型，根据差分进化优化算法进行优化设计；

步骤2：进行适用于工程优化的微纳表面风扇叶型数值模拟，具体流程为：

从步骤1中，得到基于光滑表面的优化叶型轮廓，在后面的步骤中，要试图将最优的微纳结构表面与该优化叶型轮廓进行耦合；耦合微纳表面控制技术进行风扇叶型气动优化设计的主要难点在于，在宏观构型上进行微纳表面几何的设计，直接进行传统的数值模拟，实际上是一个复杂的跨尺度问题，多次迭代优化设计不具有可行性，需要非常昂贵的计算成本；

因此，为了解决这一问题，本发明首先提出适用于工程优化的微纳表面风扇叶型数值模拟技术，其主要流程如下：

（1）边界空气动力学参数分布的统计分析；提取近壁区域局部近壁单元计算域即单元网格的空气动力学参数，该参数包括速度和密度，并对其分布进行统计分析，根据该密度分布规律，在速度和密度分布较密集处加密采样，其余区域均匀采样，得到边界气动参数样本集；

（2）微纳表面微观流动效应分析；将样本集中的气动参数组合分别作为微观计算的入口条件，利用格子玻尔兹曼方法获得相应的边界微观流场，根据流场分析微纳表面的微观流动效应，得到其速度剖面修正规律；

（3）微纳表面风扇叶型数值模拟；将微纳表面在不同来流条件下对应的速度剖面修正应用广义回归神经网络训练为代理模型；将该代理模型输出的修改的边界条件应用在光滑叶型边界，该边界条件替代复杂的小尺度表面结构；该步骤通过训练代理模型得到可以复现微纳表面几何对应流动效应的修改边界条件，为后续耦合微纳表面的设计提供简化的数值模拟手段；

步骤3：耦合微纳表面控制技术的风扇叶型总压损失最小化设计，具体流程如下：

以步骤1得到的基于光滑表面的优化叶型轮廓为基础，设计该叶型轮廓对应的最优微纳表面几何参数；首先建立微纳表面的结构几何数据库，根据步骤2中的得到几何数据库中各种微纳表面对应的修改边界条件；将该边界条件施加到基于光滑表面的优化叶型轮廓边界，应用雷诺平均方程进行数值模拟求解，得到微纳表面气动参数数据库；通过以上方法得到对应的微纳表面几何-气动参数数据库，为后续建立代理模型和优化提供了基础；然后，以微纳米表面的结构几何数据库和微纳表面气动参数数据库为基础，建立人工神经网络代理模型，而后应用差分进化优化算法进行最优叶型表面微纳结构的几何设计；将得到的最优表面微纳结构与传统设计的优化叶型进行耦合，即得到改进的优化叶型。