黃鶯，張靖周, 2，王春華

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渦輪葉片吸力面扇形孔氣膜冷卻效率優(yōu)化

黃鶯1，張靖周1, 2，王春華1

(1. 江蘇省航空動(dòng)力系統(tǒng)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，南京航空航天大學(xué) 能源與動(dòng)力學(xué)院，江蘇 南京，210016；2. 先進(jìn)航空發(fā)動(dòng)機(jī)協(xié)同創(chuàng)新中心，北京，100191)

為了提高氣膜冷卻效率，采用三維雷諾時(shí)均(RANS)和代理優(yōu)化模型，對(duì)渦輪葉片吸力面特定位置的扇形氣膜孔結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化；將孔間距與直徑比(/)和孔厚徑比(/)分別固定為4.5和2.5，僅將扇形孔的傾角、側(cè)向擴(kuò)展角和前向擴(kuò)展角作為設(shè)計(jì)變量；選取氣膜孔下游流向距離與氣膜孔直徑的比值/=12區(qū)域內(nèi)的面積平均氣膜絕熱冷卻效率作為目標(biāo)函數(shù)，通過(guò)徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RBFNN)構(gòu)建代理模型，并采用遺傳算法搜索最優(yōu)設(shè)計(jì)點(diǎn)，從而獲得吹風(fēng)比=1.5時(shí)的扇形氣膜孔優(yōu)化結(jié)構(gòu)，并結(jié)合流場(chǎng)計(jì)算結(jié)果，對(duì)優(yōu)化前后的扇形孔氣膜冷卻性能進(jìn)行分析。研究結(jié)果表明：較大的氣膜孔傾角和側(cè)向擴(kuò)展角以及較小的前向擴(kuò)展角有利于改善氣膜冷卻性能；與基準(zhǔn)參考扇形孔相比，優(yōu)化結(jié)構(gòu)面積平均絕熱氣膜冷卻效率提高18%。

渦輪葉片；氣膜冷卻；吸力面；扇形孔；優(yōu)化；代理模型

隨著航空發(fā)動(dòng)機(jī)技術(shù)的發(fā)展，渦輪進(jìn)口燃?xì)鉁囟炔粩嗵岣撸瑢?duì)熱端部件的強(qiáng)化冷卻提出了更高要求[1]。氣膜冷卻作為一種高效的表面冷卻方式，在熱端部件冷卻中具有重要的作用，其孔型的優(yōu)化及其創(chuàng)新設(shè)計(jì)已成為國(guó)內(nèi)外研究人員關(guān)注的熱點(diǎn)問(wèn)題之一[2?6]。研究表明，成型孔(shaped hole)可以有效地抑制離散孔氣膜射流與主流相互作用誘導(dǎo)的反向旋轉(zhuǎn)渦對(duì)，從而大幅度提高氣膜冷卻效率。扇形孔作為一種典型的擴(kuò)張型面氣膜孔，國(guó)內(nèi)外研究者已開(kāi)展大量實(shí)驗(yàn)和數(shù)值研究。由于氣膜孔出口的擴(kuò)展型面，導(dǎo)致氣膜出流平均速度降低和擴(kuò)散能力增強(qiáng)，降低了氣膜射流向主流的穿透能力并增加了展向擴(kuò)展面積[7?11]。鑒于扇形孔的幾何參數(shù)較常規(guī)圓形氣膜孔更多，因此，影響氣膜冷卻性能的規(guī)律也更加復(fù)雜。SAUMWEBER等[12]通過(guò)研究發(fā)現(xiàn)扇形孔的擴(kuò)張角、傾斜角以及靠近氣膜孔入口的圓柱段長(zhǎng)度是影響氣膜冷卻性能最重要的幾何參數(shù)。COLBAN等[13]通過(guò)對(duì)大量平板表面扇形孔氣膜冷卻效率進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有的一些氣膜絕熱冷卻效率準(zhǔn)則關(guān)聯(lián)式之間存在很大偏差。LEE等[14?16]采用單目標(biāo)優(yōu)化代理模型，以氣膜冷卻效率為目標(biāo)函數(shù)，對(duì)平板表面扇形孔結(jié)構(gòu)進(jìn)行了優(yōu)化，并采用多目標(biāo)優(yōu)化代理模型，以氣膜冷卻效率和氣動(dòng)損失為目標(biāo)函數(shù)，對(duì)扇形孔結(jié)構(gòu)進(jìn)行了優(yōu)化。WANG等[17]采用徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法，針對(duì)吹風(fēng)比=0.5和=1.5這2種情況，以平板扇形孔傾斜角、側(cè)向擴(kuò)展角和孔長(zhǎng)為設(shè)計(jì)變量，對(duì)扇形孔結(jié)構(gòu)進(jìn)行了優(yōu)化分析。表面曲率以及主流通道壓力梯度對(duì)于氣膜冷卻性能有很大影 響[18?19]。與相對(duì)單一的順、逆壓梯度主流相比，渦輪葉柵通道主流的流場(chǎng)結(jié)構(gòu)更為復(fù)雜，渦輪葉片表面的氣膜冷卻與平板表面存在很大差異，因此，針對(duì)渦輪葉片的真實(shí)工作狀態(tài)開(kāi)展氣膜孔型的結(jié)構(gòu)優(yōu)化是十分必要的。為此，本文作者以某渦輪導(dǎo)向葉片為研究對(duì)象，在模擬葉柵通道真實(shí)主流氣動(dòng)參數(shù)的條件下，開(kāi)展渦輪葉片吸力面上特定位置上單排扇形氣膜孔的結(jié)構(gòu)優(yōu)化研究。

1 計(jì)算模型

1.1 計(jì)算域和邊界條件

參考文獻(xiàn)[5]選取葉型，基于葉柵的周期性特征，只選取1個(gè)葉柵通道作為計(jì)算域，如圖1所示。葉片柵距為53.6 mm，葉片弦長(zhǎng)為74.4 mm，軸向弦長(zhǎng)x為42.3 mm，進(jìn)氣角為90°，安裝角為35.7°。在葉片吸力側(cè)對(duì)應(yīng)于69%弦長(zhǎng)位置處設(shè)置氣膜孔，氣膜孔直徑為0.6 mm，孔間距與膜孔直徑之比(/)為4.5。為減少計(jì)算網(wǎng)格，在葉片徑向僅選取2個(gè)氣膜孔節(jié)距進(jìn)行數(shù)值模擬，冷卻氣流采用容腔兩端進(jìn)氣方式。

計(jì)算域邊界條件如下：葉柵通道主流入口為質(zhì)量流量入口，其質(zhì)量流量、總溫和壓力分別為0.112 kg/s，2 100 K和2 MPa，對(duì)應(yīng)的葉柵通道主流入口雷諾數(shù)(，以葉片弦長(zhǎng)為特征尺寸) 為400 000；混合氣體出口為壓力出口，取為1.3 MPa；冷氣腔入口為質(zhì)量流量進(jìn)口，質(zhì)量流量由吹風(fēng)比()確定，冷氣總溫和壓力分別為900 K和2 MPa；葉柵通道兩側(cè)面采用對(duì)稱性邊界條件；葉柵通道上下面采用周期性壁面條件；所有壁面均采用絕熱、無(wú)滑移速度條件；冷熱流體均采用理想空氣。在利用Fluent軟件進(jìn)行計(jì)算時(shí)，比熱容和導(dǎo)熱率的計(jì)算基于動(dòng)力學(xué)理論；黏性基于Sutherland算法。

(a) 葉柵通道；(b) 葉型剖面

考慮到氣膜孔出口形狀改變將導(dǎo)致氣膜出流平均速度變化，同時(shí)在氣膜孔出口以及葉柵通道中的氣動(dòng)參數(shù)也不均勻，因此，在吹風(fēng)比的定義中，以氣膜孔進(jìn)口和葉柵通道進(jìn)口的平均參數(shù)作為基準(zhǔn)，即

式中：∞和∞分別為葉柵進(jìn)口主流的密度和速度；c和c分別為氣膜孔進(jìn)口的冷卻氣流平均密度和速度。考慮到渦輪葉片吸力面?zhèn)鹊臍饽こ隽魍幱谥髁骷铀賲^(qū)域，氣膜出流速度較大，故選擇吹風(fēng)比=1.5。

1.2 設(shè)計(jì)變量和目標(biāo)函數(shù)

扇形氣膜孔選用前側(cè)擴(kuò)結(jié)構(gòu)[15]，其結(jié)構(gòu)示意圖如圖2所示?？紤]到渦輪葉片的壁厚為固定值，本文設(shè)定氣膜孔的厚徑比(/)為2.5，選取氣膜孔傾角、側(cè)向擴(kuò)展角和前向擴(kuò)展角作為設(shè)計(jì)變量，規(guī)定側(cè)向擴(kuò)展段2=2，前向擴(kuò)展段3=。氣膜孔主要參數(shù)及設(shè)計(jì)變量范圍如表1所示。

(a) 俯視圖；(b) 正視圖

表1 扇形氣膜孔主要參數(shù)及設(shè)計(jì)變量范圍

參考文獻(xiàn)[15]，選取氣膜孔下游特定區(qū)域的面積平均氣膜絕熱冷卻效率(ad,av)作為目標(biāo)函數(shù)。記扇形孔出口尾緣為/=0，沿主流方向選取/=0至/=12區(qū)域。面積平均氣膜絕熱冷卻效率(ad,av)定義為

式中：為氣體在渦輪葉片吸力面的流動(dòng)距離；ad,avs為沿流向的展向面積平均氣膜絕熱冷卻效率；ad為局部氣膜絕熱冷卻效率。

式中：為展向距離；T為主流進(jìn)口溫度；c為冷氣進(jìn)口溫度；aw為絕熱壁面溫度。

優(yōu)化問(wèn)題可表述為

式中：(，，)為適應(yīng)度函數(shù)。

2 計(jì)算方法

2.1 基于RANS的氣膜冷卻效率計(jì)算

氣膜冷卻流場(chǎng)和氣膜冷卻效率計(jì)算采用商業(yè)Fluent軟件，基于雷諾時(shí)均(RANS)方法進(jìn)行穩(wěn)態(tài)求解。HARRISON等[20]研究發(fā)現(xiàn)可實(shí)現(xiàn)?模型能很好地預(yù)測(cè)氣膜冷卻效率，故本文采用可實(shí)現(xiàn)?湍流模型進(jìn)行數(shù)值模擬。為了進(jìn)一步驗(yàn)證該模型的合理性，對(duì)標(biāo)準(zhǔn)?湍流模型和重整化群(RNG)?湍流模型也進(jìn)行了相應(yīng)計(jì)算。近壁面網(wǎng)格質(zhì)心到壁面的量綱一距離+約為1，所以，壁面函數(shù)選用增強(qiáng)型壁面函數(shù)。壓力的離散格式為標(biāo)準(zhǔn)格式，密度、動(dòng)量、湍流動(dòng)能、湍流耗散率和能量的離散格式均采用二階迎風(fēng)格式；解的收斂標(biāo)準(zhǔn)是各項(xiàng)殘差精度小于10?5，收斂曲線趨于平直并且吸力面面平均溫度變化不大。

葉片表面氣膜冷卻網(wǎng)格劃分如圖3所示。為了消除網(wǎng)格數(shù)目對(duì)計(jì)算結(jié)果的影響，對(duì)網(wǎng)格數(shù)目為16× 105~40×105的網(wǎng)格進(jìn)行網(wǎng)格實(shí)驗(yàn)，當(dāng)計(jì)算網(wǎng)格數(shù)量達(dá)到32×105時(shí)，網(wǎng)格數(shù)量對(duì)計(jì)算結(jié)果的影響很小。

圖3 葉片表面氣膜冷卻網(wǎng)格劃分

為了驗(yàn)證計(jì)算方法，選取2個(gè)驗(yàn)證模型：其一為導(dǎo)向葉片表面壓力測(cè)試模型[21]，其二為導(dǎo)向葉片扇形孔氣膜絕熱冷卻效率測(cè)試模型[22]。圖4(a)所示為數(shù)值模擬得到的葉柵通道內(nèi)的馬赫數(shù)分布云圖。由于葉柵通道的流動(dòng)彎角，主流在葉片吸力面?zhèn)瘸尸F(xiàn)顯著的流動(dòng)加速；而在壓力面?zhèn)龋髁鲀H在鄰近葉片尾緣出形成較為顯著的流動(dòng)加速。圖4(b)所示為數(shù)值模擬與測(cè)試模型所得葉片表面靜壓分布對(duì)比。由圖4(b)可知：可實(shí)現(xiàn)?湍流模型數(shù)值模擬結(jié)果與實(shí)驗(yàn)測(cè)試結(jié)果較吻合。圖4(c)所示為不同模型中導(dǎo)向葉片扇形孔氣膜絕熱冷卻效率對(duì)比。由圖4(c)可知：當(dāng)/較小時(shí)，可實(shí)現(xiàn)?湍流模型與測(cè)試模型的展向平均氣膜絕熱冷卻效率相對(duì)誤差較大，當(dāng)吹風(fēng)比=1.5時(shí)，最大偏差為14%；但就整體而言，可實(shí)現(xiàn)?湍流模型數(shù)值模擬結(jié)果與實(shí)驗(yàn)測(cè)試結(jié)果較吻合。

(a) Ma分布云圖；(b) 葉片表面靜壓分布；(c) 扇形孔氣膜絕熱冷卻效率

2.2 基于RBFNN的優(yōu)化方法

優(yōu)化過(guò)程采用徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RBFNN)建立代理模型。RBFNN包括輸入層、隱藏層和輸出層3層結(jié)構(gòu)，有很強(qiáng)的非線性擬合能力，可映射任意復(fù)雜非線性關(guān)系，并且具有很強(qiáng)的魯棒性、記憶能力以及學(xué)習(xí)能力[23]。RBFNN借助于Matlab軟件通過(guò)命令‘newrbe’實(shí)現(xiàn)代理模型的構(gòu)建?；赗BFNN的優(yōu)化流程如圖5所示。首先，確立優(yōu)化問(wèn)題，選擇3個(gè)設(shè)計(jì)變量，并規(guī)定其范圍。針對(duì)3個(gè)設(shè)計(jì)變量，采用拉丁超立方設(shè)計(jì)方法設(shè)計(jì)25組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，采用隨機(jī)方法選取8組數(shù)據(jù)作為測(cè)試樣本，見(jiàn)表2和表3。利用訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本訓(xùn)練和測(cè)試徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RBFNN)；輸出RBFNN預(yù)測(cè)ad,av和測(cè)試樣本ad,av最小誤差下的擴(kuò)展速度；最后利用RBFNN耦合遺傳算法搜索最優(yōu)設(shè)計(jì)點(diǎn)，得到優(yōu)化結(jié)果。其中遺傳算法借助于Matlab軟件通過(guò)遺傳算法工具箱實(shí)現(xiàn)。遺傳算法選用的種群類型為雙精度型向量，按照適者生存和優(yōu)勝劣汰的原則，經(jīng)過(guò)交叉和變異，最終產(chǎn)生代表新的解集的最優(yōu)種群。

圖5 優(yōu)化流程圖

表2 RBFNN訓(xùn)練樣本(M=1.5)

表3 RBFNN測(cè)試樣本

RBFNN的預(yù)測(cè)性能取決于RBFNN的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和擴(kuò)展速度[24]。為了驗(yàn)證訓(xùn)練樣本數(shù)的合理性，分析訓(xùn)練樣本數(shù)對(duì)RBFNN預(yù)測(cè)結(jié)果的影響，其結(jié)果如表4所示。由表4可知：當(dāng)訓(xùn)練樣本數(shù)達(dá)到25和36時(shí)，RBFNN預(yù)測(cè)誤差已經(jīng)在2%以內(nèi)，并且兩者預(yù)測(cè)誤差接近，因此，訓(xùn)練樣本數(shù)25是合理的。圖6所示為測(cè)試樣本的RBFNN預(yù)測(cè)ad,av與計(jì)算流體動(dòng)力學(xué)(CFD)計(jì)算ad,av對(duì)比。從圖6可見(jiàn)：在吹風(fēng)比=1.5時(shí)，最優(yōu)擴(kuò)展速度為0.8，RBFNN預(yù)測(cè)ad,av與CFD計(jì)算ad,av的相對(duì)誤差小于2%。

表4 訓(xùn)練樣本數(shù)對(duì)RBFNN預(yù)測(cè)結(jié)果的影響

圖6 RBFNN預(yù)測(cè)的ηad,av與CFD計(jì)算的ηad,av對(duì)比

3 優(yōu)化結(jié)果與分析

3.1 優(yōu)化結(jié)果

根據(jù)LEE等[15]的研究，扇形氣膜孔的參考基準(zhǔn)參數(shù)ref，ref和ref分別選取為30°，14°和15°。

利用本文構(gòu)建的RBFNN代理模型，設(shè)定設(shè)計(jì)變量初始值ini，ini和ini分別為40°，15°和15°，然后通過(guò)遺傳算法搜索最優(yōu)設(shè)計(jì)點(diǎn)。圖7所示為適應(yīng)度函數(shù)隨遺傳迭代步數(shù)變化的收斂曲線。從圖7可見(jiàn)：當(dāng)吹風(fēng)比=1.5，遺傳迭代步數(shù)超過(guò)20時(shí)，適應(yīng)度函數(shù)不再有明顯變化，適應(yīng)度函數(shù)最小值從2.90降到2.67，此時(shí)獲取的扇形氣膜孔優(yōu)化結(jié)構(gòu)參數(shù)opt，opt和opt分別為50.3°，19.5°和9.8°。

針對(duì)扇形氣膜孔參數(shù)，和的參考基準(zhǔn)值30°，14°和15°以及優(yōu)化結(jié)果50.3°，19.5°和9.8°，運(yùn)用RANS?CFD方法進(jìn)行計(jì)算，得到參考結(jié)構(gòu)和優(yōu)化結(jié)構(gòu)的面積平均氣膜絕熱冷卻效率ad,av對(duì)比如表5所示。由表5可見(jiàn)：扇形氣膜孔優(yōu)化結(jié)構(gòu)RBFNN預(yù)測(cè)ad,av與CFD計(jì)算ad,av相對(duì)誤差僅為1.1%，優(yōu)化結(jié)構(gòu)的面積平均氣膜絕熱冷卻效率相對(duì)參考基準(zhǔn)結(jié)構(gòu)提高18%左右。

圖7 遺傳優(yōu)化收斂曲線

表5 參考結(jié)構(gòu)和優(yōu)化結(jié)構(gòu)ηad,av對(duì)比(M=1.5)

3.2 流場(chǎng)特征分析

從圖8還可以看出：在氣膜孔內(nèi)存在著容腔進(jìn)氣的“射流效應(yīng)(jetting effect)”和“分離泡(separation bubble)”等復(fù)雜的流動(dòng)現(xiàn)象。扇形孔內(nèi)流動(dòng)結(jié)構(gòu)示意圖如圖9所示。從圖9可見(jiàn)：隨著氣膜孔傾斜角的增加，冷卻氣流在進(jìn)口附近的偏轉(zhuǎn)減弱，使得源于射流效應(yīng)的孔內(nèi)分離泡有所削弱，而大的側(cè)向擴(kuò)展角則誘導(dǎo)冷卻氣流向氣膜孔兩側(cè)流動(dòng)。圖10所示為優(yōu)化前后扇形氣膜孔出口的法向(方向)和展向(方向)速度分量分布。由圖10可見(jiàn)：優(yōu)化后的扇形氣膜孔在兩側(cè)的速度明顯比基準(zhǔn)扇形孔型的速度高。

(a) 參考結(jié)構(gòu)；(b) 優(yōu)化結(jié)構(gòu)

圖9 扇形孔內(nèi)流動(dòng)結(jié)構(gòu)示意圖[12]

圖11所示為扇形孔參考結(jié)構(gòu)和優(yōu)化結(jié)構(gòu)在氣膜孔下游/=2截面上溫度場(chǎng)分布及流線圖。由圖11可知：扇形孔參考結(jié)構(gòu)在/=2截面上依然可觀察到反向旋轉(zhuǎn)的腎形渦對(duì)，而優(yōu)化結(jié)構(gòu)由于側(cè)擴(kuò)角增加，冷卻氣流在孔內(nèi)被導(dǎo)向至氣膜孔兩側(cè)，因而在對(duì)應(yīng)截面形成的腎形渦對(duì)較小，而且位置更偏向于兩側(cè)，更有利于氣膜的展向覆蓋。優(yōu)化結(jié)構(gòu)量綱一溫度等值線分布在展向覆蓋更均勻，具有更好的冷卻效果。

(a) y方向速度分布；(b) z方向速度分布

(a) 參考結(jié)構(gòu)；(b) 優(yōu)化結(jié)構(gòu)

3.3 局部氣膜冷卻效率分析

圖12所示為渦輪葉片吸力面氣膜孔下游局部氣膜絕熱冷卻效率分布。由圖12可知：相對(duì)于基準(zhǔn)參考結(jié)構(gòu)，優(yōu)化后的扇形氣膜孔在展向上具有更好的氣膜覆蓋能力和冷卻效果。此外，在緊鄰氣膜孔下游，2種氣膜孔型在展向上的分布均呈現(xiàn)中央低、氣膜孔兩側(cè)邊高的特征，這是扇形氣膜孔內(nèi)冷卻氣流的流動(dòng)結(jié)構(gòu)特征所致。這一分布特征在優(yōu)化的扇形孔氣膜冷卻上表現(xiàn)尤為顯著，即在氣膜孔下游維系的流動(dòng)距離更遠(yuǎn)。

圖13所示為氣膜孔下游吸力面不同流向位置處的氣膜絕熱冷卻效率展向分布。由圖13可知：當(dāng)吹風(fēng)比=1.5時(shí)，在/=4截面處，優(yōu)化結(jié)構(gòu)的氣膜絕熱冷卻效率比參考結(jié)構(gòu)的高；在氣膜孔下游較遠(yuǎn)距離的截面上，除/=8和/=12外，雖然參考結(jié)構(gòu)在氣膜孔中心線附近的氣膜冷卻比優(yōu)化扇形孔的高，但后者具有更好的展向覆蓋，因而，總體冷卻效果優(yōu)于基準(zhǔn)參考孔型的冷卻效果。

(a) 參考結(jié)構(gòu)；(b) 優(yōu)化結(jié)構(gòu)

1—參考結(jié)構(gòu)(x/d=4)；2—優(yōu)化結(jié)構(gòu)(x/d=4)；3—參考結(jié)構(gòu)(x/d=8)；4—優(yōu)化結(jié)構(gòu)(x/d=8)；5—參考結(jié)構(gòu)(x/d=12)；6—優(yōu)化結(jié)構(gòu)(x/d=12)；

圖14所示為參考結(jié)構(gòu)與優(yōu)化結(jié)構(gòu)展向面積平均氣膜絕熱冷卻效率對(duì)比。由圖14可知：在1≤/≤12范圍內(nèi)，與參考結(jié)構(gòu)相比，優(yōu)化結(jié)構(gòu)的展向面積平均氣膜絕熱冷卻效率均明顯提高；隨著/增加，由于主流和氣膜不斷摻混，優(yōu)化結(jié)構(gòu)的展向面積平均氣膜絕熱冷卻效率逐漸降低；當(dāng)吹風(fēng)比=1.5，1≤/≤12時(shí)，與參考結(jié)構(gòu)相比，優(yōu)化結(jié)構(gòu)的展向面積平均氣膜絕熱冷卻效率提高11.3%~26.8%。

1—參考結(jié)構(gòu)；2—優(yōu)化結(jié)構(gòu)。

4 結(jié)論

1) 采用徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RBFNN)構(gòu)建代理模型，并采用遺傳算法搜索最優(yōu)結(jié)構(gòu)，對(duì)渦輪葉片吸力面?zhèn)壬刃慰變A斜角()、側(cè)向擴(kuò)展角()和前向擴(kuò)展角()在給定孔節(jié)距比和厚徑比下進(jìn)行了優(yōu)化研究，獲得了吹風(fēng)比=1.5 下以氣膜孔下游/=12區(qū)域內(nèi)的面積平均氣膜絕熱冷卻效率作為目標(biāo)函數(shù)的優(yōu)化結(jié)構(gòu)參數(shù)。

2) 相對(duì)于基準(zhǔn)參考扇形孔，優(yōu)化的扇形孔具有較大的氣膜孔傾角、側(cè)向擴(kuò)展角和較小的前向擴(kuò)展角。較大的氣膜孔傾斜角有利于削弱冷卻氣流在氣膜孔進(jìn)口附近的流動(dòng)偏轉(zhuǎn)及其引起的孔內(nèi)分離泡；而大的側(cè)向擴(kuò)展角則誘導(dǎo)冷卻氣流向氣膜孔兩側(cè)流動(dòng)，有利于削弱腎形渦對(duì)和增強(qiáng)氣膜的展向覆蓋。相對(duì)參考基準(zhǔn)結(jié)構(gòu)，優(yōu)化結(jié)構(gòu)的面積平均氣膜絕熱冷卻效率提高了18%左右。

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(編輯 伍錦花)

Optimization of fan-shaped holes on turbine blade suction surface to improve film cooling performance

HUANG Ying1, ZHANG Jingzhou1, 2, WANG Chunhua1

(1. Jiangsu Province Key Laboratory of Aerospace Power System, College of Energy and Power Engineering, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing 210016, China; 2. Collaborative Innovation Center of Advanced Aero-Engine, Beijing 100191, China)

To improve film cooling performance, three-dimensional Reynolds-averaged navier-stokes (RANS) analysis and surrogate approximation model were used for shape optimization of single-row laidback fan-shaped holes at the suction side of turbine blade. The ratio of the hole-to-hole distance to diameter(/) and the ratio of hole thickness to diameter(/) were fixed at 4.5 and 2.5, respectively. The inclination angle(), lateral expansion angle() and forward expansion angle() were selected as the design variables. The area-averaged adiabatic film cooling efficiency within the range of/=12 (represents stream wise-direction distance) was taken as the objective function. The surrogate model was constructed by RBFNN, and the genetic algorithm was used to search for the optimal design point. The optimal geometry of laidback fan-shaped hole was obtained under a typical blowing ratio of=1.5. Based on flow field simulation results, film cooling performance of laidback fan-shaped hole before and after optimization was analyzed. The results show that the film cooling performance can be improved by larger film hole inclination angle and lateral expansion angle and smaller lateral expansion. Compared with traditional fan-shaped holes, area-averaged adiabatic film cooling effectiveness of the optimized laidback fan-shaped hole can be improved by 18%.

turbine blade; film cooling; suction side; fan-shaped hole; optimization; surrogate model

V231.1

A

1672?7207(2018)11?2868?09

2017?11?19；

2018?02?08

國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(U1508212)；航空科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2015ZB52019) (Project(U1508212) supported by the National Natural Science Foundation of China; Project(2015ZB52019)supported by the Aeronautical Science Foundation of China)

張靖周，博士，教授，從事傳熱與傳質(zhì)研究；E-mail: zhangjz@nuaa.edu.cn