基于遗传算法的轴流风机后导叶匹配性优化*

凌杰达 王 军 丁炎炎 肖千豪 王 华

（1.华中科技大学能源与动力工程学院；2.广东肇庆德通有限公司）

0 引言

轴流风机后导叶在回收叶轮出口动能中起到重要作用。但在设计阶段对后导叶的重视程度远不及叶轮，设计出的后导叶因与转子不匹配，致使风机性能下滑。因此对后导叶进行匹配转子的优化设计具有重要意义。

不少研究人员使用各种优化技术对叶轮叶片进行改型优化，Lotfi 等人[1]针对二维透平叶栅的升阻比或损失系数，直接使用单目标遗传算法优化叶型。黄友根等人[2]和Kim 等人[3]均使用多目标遗传算法结合近似模型对轴流风机的叶片叶型进行优化，取得一定成果。Seo 等人[4]通过修改积叠线的方法改变叶片弯掠角，并使用响应面法（RSM）得到一低速轴流风机效率最优对应的叶片弯掠角，实现风机的优化。然而目前轴流风机后导叶匹配性优化的研究还不够全面，孟丽[5]通过单独变化后导叶的叶片数、叶间距离、叶型和安装角，一定程度提升了风机性能。肖云峰[6]利用DOE 方法优化的动调风机后导叶叶型，减小了动叶出口二次流损失。Lee[7]则在选定翼型的情况下调整后导叶积叠线，运用最速下降法和共轭梯度法寻找到一个最优弯掠叶型。但上述工作存在设计变量单一，或未考虑设计参数间的交互影响与参数空间连续性等不足。

本文以一款工业用R+S单级轴流风机为原型，基于EBF 神经网络模型和多岛遗传算法对其后导叶结构进行优化设计，获得的全局最优解提高了风机最大流量工况下的性能参数。……