基于源项法的气膜冷却涡轮叶片多目标优化

以ge-e3高压涡轮第一级气冷导叶为研究对象,通过多目标遗传算法优化气膜孔布局以降低叶片表面温度。其中采用源项法模拟全场气膜冷却效果,该方法节省计算量的同时无需对气膜孔划分网格,通过对比实验结果后认为,源项法可以较好地模拟出冷气覆盖效果如表面动量损失等。在此基础上采用多目标遗传算法nsga-ii(nondominatedsortinggeneticalgorithmii),以气膜孔的出气角及流向位置为设计变量,以叶片表面最高温度及平均温度为优化目标。结果表明叶片表面温度分布有所改善,其中压力面优化效果要好于吸力面。