(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211205462.8 (22)申请日 2022.09.30 (71)申请人 北京科技大 学 地址 100083 北京市海淀区学院路3 0号 (72)发明人 刘北英　刘基盛　杨文明　钱凌云　 (74)专利代理 机构 北京市广友专利事务所有限 责任公司 1 1237 专利代理师 张仲波 (51)Int.Cl. G06F 30/17(2020.01) G06F 30/20(2020.01) G06F 30/28(2020.01) F04D 29/28(2006.01) F04D 29/30(2006.01) (54)发明名称 基于分段精细寻优策略的叶轮多工况气动 优化方法及装置 (57)摘要 本发明公开了一种基于分段精细寻优策略 的叶轮多工况气动优化方法及装置， 涉及离心压 气机叶轮的气动设计技术领域。 包括： 获取待优 化的离心压气机叶轮的几何构型； 将待优化的离 心压气机叶轮的几何构型输入到构建好的叶轮 多工况气动优化模型； 其中， 叶轮多工况气动优 化模型包括全局多工况气动优化模型以及局部 多工况气动优化模型； 基于待优化的离心压气机 叶轮的几何构型、 全局多工况气动优化模型以及 局部多工 况气动优化模型， 得到多工况场景下离 心压气机叶轮优化后的最佳气动性能及叶片几 何外形。 本发 明通过两阶段寻优实现了离心压气 机叶轮复杂曲面叶片的多工况精细化高效构型。 权利要求书2页 说明书14页 附图9页 CN 115510583 A 2022.12.23 CN 115510583 A 1.一种基于分段精细寻优策略的叶轮多工况气动优化方法， 其特征在于， 所述方法包 括： S1、 获取待优化的离心压气机叶轮的几何构型； S2、 将所述待优化的离心压气机叶轮的几何构型输入到构建好的叶轮多工况气动优化 模型； 其中， 所述叶轮多工况气动优化模型包括全局多工况气动优化模型以及局部多工况 气动优化模型； S3、 基于所述待优化的离心压气机叶轮的几何构型、 全局多工况气动优化模型以及局 部多工况气动优化模型， 得到多工况场景下离心压气 机叶轮优化后的最佳气动性能及叶片 几何外形。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述S3 中的基于所述待优化的离心压气机 叶轮的几何构型、 全局多工况气动优化模型以及局部多工况气动优化模型， 得到多工况场 景下离心压气机叶轮优化后的最佳气动性能及叶片几何外形包括： S31、 对所述待优化的离心压气机叶轮的几何构型进行全局参数化建模， 得到叶轮 中叶 片吸力面与单位样条曲面的映射模型以及叶片压力面与单位样条曲面的映射模型； S32、 设定全局多工况气动优化模型的目标函数和约束条件， 基于所述全局多工况气动 优化模型的目标函数和约束条件、 叶轮中叶片吸力面与单位样条曲面的映射模型以及叶片 压力面与单位样条曲面的映射模型， 得到全局优化后的叶片几何构型和气动综合 性能； S33、 基于所述全局优化后的叶片几何构型和气动综合性能， 得到多个叶片的局部几何 区域； S34、 基于所述多个叶片的局部几何区域， 对所述全局优化后的叶片几何构型进行局部 参数化建模， 建立叶片局部几何构型与空间控制体的映射模型； S35、 基于所述全局优化后的叶片几何构型和气动综合性能， 设定局部多工况气动优化 模型的目标函数和 约束条件， 基于所述局部多工况气动优化模型的目标函数和 约束条件以 及叶片局部几何构型与空间控制体的映射模型， 得到多工况场景下离心压气机叶轮优化后 的最佳气动性能及叶片几何外形。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述S31中的对所述待优化的离心压气机 叶轮的几何构型进行全局参数化建模， 得到叶轮中叶片吸力面与单位样条曲面的映射模型 以及叶片压力面与单位样条曲面的映射模型包括： S311、 获取待优化的离心压气机叶轮的几何构型中叶片各截面型线； S312、 构建单位映射样条曲面； S313、 根据叶片各截面型线以及单位映射样条曲面， 得到叶片 吸力面与单位样条曲面 的映射模型以及叶片压力面与单位样条曲面的映射模型。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述S312中的单位映射样条曲面为基于伯 恩斯坦Bernstei n基函数的贝 塞尔Bezier曲面。 5.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述S312中的单位映射样条曲面的数学表 达式如下式(1)所示： 式中， 是贝塞尔Bez ier曲面上的点坐 标， Pk,l是Bezier曲面控制顶点， 控制点总数为(m权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115510583 A 2+1)×(n+1)， m为横轴布局点个数， n为纵轴布局点个数； v和 u是两个变化范 围为[0,1]的自 变量； 和 是伯恩斯 坦Bernstei n基函数。 6.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述S32中的基于所述全局多工况气动优 化模型的目标函数和 约束条件、 叶轮中叶片吸力面与单位样条曲面的映射模型以及叶片压 力面与单位样条曲面的映射模型， 得到全局优化后的叶片几何构型和气动综合 性能包括： 基于所述全局多工况气动优化模型的目标函数和约束条件、 叶轮中叶片吸力面与 单位 样条曲面的映射模型以及叶片压力面与单位样条曲面的映射模型， 采用多目标优化算法， 得到全局优化后的叶片几何构型和气动综合 性能。 7.根据权利要求6所述的方法， 其特征在于， 所述多目标优化算法为元启发式优化算法 或超启发式优化 算法。 8.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述S34中的对所述全局优化后的叶片几 何构型进行局部参数化建模， 建立叶片局部几何构型与空间控制体的映射模型包括： 基于B样条基函数的自由曲面变形FFD方法， 对所述全局优化后的叶片几何构型进行局 部参数化建模， 建立叶片局部几何构型与空间控制体的映射模型。 9.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述S34中的叶片局部几何构型与空间控 制体的映射模型的数 学表达式如下式(2)所示： 式中， 为叶片表面坐标， 为FFD控制框架上的控制顶点； (s,t,u)为 在控 制框架内的局部坐标； i,j,k为FFD控制框架三个方 向的标号； l,m,n为FFD控制框架在三个 方向上的划分数； Ni,d(s)， Nj,e(t)， Nk,f(u)分别对应于d,e,f阶的B样条基函数。 10.一种基于分段精细寻优策略的叶轮多工况气动优化装置， 其特征在于， 所述装置包 括： 获取模块， 用于获取待优化的离心压气机叶轮的几何构型； 输入模块， 用于将所述待优化的离心压气机叶轮的几何构型输入到构建好的叶轮多工 况气动优化模型； 其中， 所述叶轮多工况气动优化模型包括全局多工况气动优化模型以及 局部多工况气动优化模型； 输出模块， 用于基于所述待优化的离心压气机 叶轮的几何构型、 全局多工况气动优化 模型以及局部多工况气动优化模型， 得到多工况场景下离心压气 机叶轮优化后的最佳气动 性能及叶片几何外形。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115510583 A 3