一种涡轮叶片外部全气膜冷却参数化优化设计方法

    公开(公告)号:CN115828456A

    公开(公告)日:2023-03-21

    申请号:CN202211491849.4

    申请日:2022-11-25

    Abstract: 一种涡轮叶片外部全气膜冷却参数化优化设计方法,属于叶轮机械领域,解决了传统人工优化涡轮冷却结构耗时耗力、气膜冷却效率低、涡轮叶片表面的整体温度高、涡轮叶片的冷却效果不理想、由于不可逆换热导致的损失以及燃气轮机整体效率低的问题,本发明的要点为:将待优化的涡轮叶片分为三个部分,分别对所述三个部分进行优化,得到三个部分的最优结果,将所述三个部分的最优结果进行整合,得到高温涡轮外部气膜冷却全叶片的最优设计方案,完成所述涡轮叶片外部全气膜冷却参数优化设计方法。本发明适用于燃气轮机涡轮叶片外部气膜冷却结构的优化设计。

    基于数值模拟的涡轮导叶综合冷却效率预测方法及系统

    公开(公告)号:CN115630449A

    公开(公告)日:2023-01-20

    申请号:CN202211198344.9

    申请日:2022-09-29

    Abstract: 本发明公开了一种基于数值模拟的涡轮导叶综合冷却效率预测方法及系统,涉及燃气轮机领域,能实现在给定几何参数以及流动参数下对涡轮导叶的平均综合冷却效率进行计算,其中,该方法包括:提取影响涡轮导叶综合冷却效率的几何参数、气动参数,利用几何参数构造多个导叶模型,利用气动参数分别对多个导叶模型设置不同的边界条件,构造多种工况;根据多种工况进行数值模拟仿真计算,得到各工况下的综合冷却效率效率;将上述参数作为数据集,并将预设经验公式和待求解参数输入函数拟合软件中,设置函数拟合软件算法的预设项;执行各项设置好的函数拟合软件算法得到待求解参数,将待求解参数代入预设经验公式中,获得预测涡轮导叶综合冷却效率模型。

    一种涡轮叶片交叉肋冷却结构参数化优化设计方法及系统

    公开(公告)号:CN115935808A

    公开(公告)日:2023-04-07

    申请号:CN202211492457.X

    申请日:2022-11-25

    Abstract: 一种涡轮叶片交叉肋冷却结构参数化优化设计方法及系统,属于叶轮机械领域,解决了传统涡轮叶片交叉肋冷却结构优化设计过程中,需要人工进行有限次、重复性、经验性的设计试验方案来人为寻优导致工作量巨大且优化结果具有一定的离散性,很难寻得最优结果的问题,本发明的要点为:将涡轮叶片气膜分为四个区域,分别对四个区域进行优化设计,得到优化设计变量,根据优化设计变量对四个区域进行UG参数化建模,对模型进行自动网格划分,进行CFD计算及后处理,提取目标函数,对目标函数进行判断,输出优化结果,完成所述优化设计方法。本发明适用于燃气涡轮叶片内部交叉肋结构的优化设计。

    一种涡轮导叶平均气膜冷却效率预测方法及系统

    公开(公告)号:CN115577651A

    公开(公告)日:2023-01-06

    申请号:CN202211198363.1

    申请日:2022-09-29

    Abstract: 本发明提出了一种涡轮导叶平均气膜冷却效率预测方法及系统;首先提取了影响气膜冷却效率的主要影响参数作为自变量,涡轮叶片平均气膜冷却效率作为因变量;构造了不同结构、不同工况的计算方案进行了数值模拟,通过仿真得到各工况下所对应的平均气膜冷却效率;然后利用数值模拟得到的仿真结果以及自变量参数生成了相应的数据库;最后利用得到的数据库以及多变量非线性函数拟合建立预测导叶平均气膜冷却效率的公式,并对其预测误差进行分析;本发明通过涡轮导叶的几何参数以及气动参数得到预测的叶片平均气膜冷却效率,可用于燃气轮机涡轮导叶片平均气膜冷却效率的预测。

    一种涡轮导叶冷却空气量评估方法

    公开(公告)号:CN115630587A

    公开(公告)日:2023-01-20

    申请号:CN202211198553.3

    申请日:2022-09-29

    Abstract: 本发明公开一种涡轮导叶冷却空气量评估方法。从现有的半经验公式中提取影响涡轮冷却空气量的参数;作为拟合函数的输入参数,涡轮叶片冷却所需空气量作为拟合公式的输出参数;根据选取的影响参数构造不同的工况进行三维数值计算,得到涡轮叶片冷却空气量数据库;利用涡轮叶片冷却空气量数据库以及确定的输入—输出参数和确定的拟合函数形式建立涡轮导叶冷却空气量半经验评估公式;基于涡轮导叶冷却空气量半经验评估公式,得到特定几何结构以及流动参数下涡轮导叶所需的冷却空气量,即涡轮导叶冷却空气量评估方法。解决现有半经验公式对涡轮叶片冷却空气量进行预测时存在预测结果与实际误差较大,不能准确的预测涡轮叶片冷却所需空气量的问题。

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