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基于遗传算法的轴流风机气动性能分析及优化研究
- 章珈彬, 江俊, 李语亭, 王利亚
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家电科技. 2024, 0(4):
110-115.
doi:10.19784/j.cnki.issn1672-0172.2024.04.018
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摘要
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多维度评价
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为降低风机气动噪声,以某轴流风机为研究对象,基于遗传算法,提出一种将叶片表面湍动能最小值作为寻优目标的降噪方法,并对优化后的叶型降噪机理及气动性能进行了分析。首先,通过对叶片结构参数化建模,实现了空间尺寸、形状的自动控制。其次,将风量不变作为约束目标,选取3个结构参数,即轴向弯曲参数、前缘点和后缘点的切线与弦线的夹角,结合敏感因子分析,建立叶片表面湍动能和叶片结构参数的响应关系。最后,利用NSGA-Ⅱ遗传算法确定最优的叶片结构,并对比了优化前后气动性能和噪声水平的差异,验证了该方法的可行性,结果表明:(1)不同的轴向弯曲形状对风量和噪声的影响权重不同;(2)选取了两种优化方案:叶片#1通过降低转速可以实现降噪,且保证风量和原始叶片持平;叶片#2相较于原始叶片风量基本持平,在保证转速不变的前提下最大降噪量达1.6 dB(A);(3)通过试验验证发现,风量对噪声的影响大于转速,在保证风量不变的前提下,通过叶型降噪的效果要优于降低转速的方案。