CN108763690B - 一种水轮机固定导叶叶型智能优化方法 - Google Patents
一种水轮机固定导叶叶型智能优化方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN108763690B CN108763690B CN201810476707.8A CN201810476707A CN108763690B CN 108763690 B CN108763690 B CN 108763690B CN 201810476707 A CN201810476707 A CN 201810476707A CN 108763690 B CN108763690 B CN 108763690B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- fixed guide
- guide vane
- blade profile
- water turbine
- establishing
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/10—Geometric CAD
- G06F30/17—Mechanical parametric or variational design
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Geometry (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Hydraulic Turbines (AREA)
- Control Of Water Turbines (AREA)
Abstract
本发明公开了一种水轮机固定导叶叶型智能优化方法,包括:根据原始水轮机固定导叶的叶型参数,建立固定导叶的参数化几何模型;基于固定导叶的参数化几何模型建立固定导叶的三维CFD流场仿真模型,进而对不同叶型的固定导叶进行CFD模拟计算,得到各个叶型参数对流场特性的影响;利用各个叶型参数对流场特性的影响建立训练样本集,采用极限学习机的方法拟合神经网络,得到叶型参数与性能指标的对应关系;根据叶型参数与性能指标的对应关系,建立目标函数,利用目标函数结合遗传算法在神经网络中对叶型参数寻优,得到最优叶型参数。本发明的智能优化方法能够根据实际工程需求有效提升水轮机固定导叶的性能,并减少设计时间,降低设计成本。
Description
技术领域
本发明属于水轮机固定导叶叶型优化设计领域,更具体地,涉及一种水轮机固定导叶叶型智能优化方法。
背景技术
在大型水轮机运行过程中,水力因素是导致水力发电机组振动的主要原因之一。水力因素通常被分为三种:部分载荷下尾水管中的低频压力脉动;偏离最优工况时转轮内由叶道涡引起的压力脉动;由卡门涡引起的发生在固定导叶、活动导叶、转轮叶片末端的高频压力脉动。其中卡门涡对物体的周期作用力会造成周期性振动,尤其在旋涡脱落频率接近叶片固有频率时,这种振动将引发共振,导致更加剧烈的振动,使叶片萌生裂纹。卡门涡引起的共振不仅会影响下游水流,降低效率,导致叶道涡出现,还会对机组部件造成严重损伤。因此,对大型水轮机上由卡门涡引发的共振开展研究具有重要意义。
采用数值方法能够有效地对湍流现象进行研究。但对于优化设计,由于具备更强的实用性,并且能够突破实验条件的限制,计算流体动力学(CFD)是一种更合适的方法。CFD与试验结合的方法已被广泛应用于由漩涡引起的水翼振动研究上,但这些研究缺少对不同固定导叶叶型的影响的***性综合分析,也没有提出科学严谨的减振措施。
由此可见,现有技术存在固定导叶发生共振,疲劳寿命较短,能量损失较大,水轮发电机组的安全稳定性较差和水力效率较低的技术问题。
发明内容
针对现有技术的以上缺陷或改进需求,本发明提供了一种水轮机固定导叶叶型智能优化方法,由此解决现有技术存在固定导叶发生共振,疲劳寿命较短,能量损失较大,水轮发电机组的安全稳定性较差和水力效率较低的技术问题。
为实现上述目的,本发明提供了一种水轮机固定导叶叶型智能优化方法,包括:
(1)根据原始水轮机固定导叶的叶型参数,建立固定导叶的参数化几何模型;
(2)基于固定导叶的参数化几何模型建立固定导叶的三维CFD流场仿真模型,进而对不同叶型的固定导叶进行CFD模拟计算,得到各个叶型参数对流场特性的影响;
(3)利用各个叶型参数对流场特性的影响建立训练样本集,采用极限学习机的方法拟合神经网络,得到叶型参数与性能指标的对应关系;
(4)根据叶型参数与性能指标的对应关系,以水轮机运行时无共振、涡致振动振幅最小、水力效率最高为优化目标,建立目标函数,利用目标函数结合遗传算法在神经网络中对叶型参数寻优,得到最优叶型参数。
进一步地,叶型参数包括叶片厚度、倾角、圆角半径和出水边型式。
进一步地,步骤(2)包括:
对固定导叶的参数化几何模型进行网格划分,得到固定导叶的三维CFD流场仿真模型,采用正交试验法在固定导叶的三维CFD流场仿真模型中对不同叶型的固定导叶进行CFD模拟计算,得到各个叶型参数对流场特性的影响。
进一步地,性能指标包括尾迹压力脉动幅值、旋涡脱落频率、尾迹长度、能量损失以及旋涡尺寸。
进一步地,目标函数为:
其中,p表示平均动压,e表示计算域入口与出口之间的能量损失;l表示固定导叶的尾迹长度,p0、l0、e0分别表示原始水轮机固定导叶的平均动压、尾迹长度、能量损失;wp、wl、we分别表示平均动压、尾迹长度、能量损失的权重因子。
进一步地,能量损失为:
其中,Pin表示进水边平均压力,Pout表示出水边平均压力,ρ表示水的密度,Vin表示进水边平均速度,Vout表示出水边平均速度,g表示重力加速度。
进一步地,目标函数的约束为旋涡脱落频率与固定导叶固有频率之差大于20%。
进一步地,步骤(4)包括:
(4-1)根据叶型参数与性能指标的对应关系,以水轮机运行时无共振、涡致振动振幅最小、水力效率最高为优化目标,建立目标函数,利用目标函数结合遗传算法在神经网络中对叶型参数寻优,得到最优叶型参数;
(4-2)根据最优叶型参数建立新的几何模型,基于新的几何模型建立新的三维CFD流场仿真模型,进而对最优叶型参数的固定导叶进行CFD模拟计算,得到固定导叶性能评估结果,如果固定导叶性能评估结果未满足要求,则将固定导叶性能评估结果加入训练样本集后执行步骤(3);如果固定导叶性能评估结果满足要求,则此时最优叶型参数对应的叶型为固定导叶的最优叶型。
总体而言,通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比,能够取得下列有益效果:
本发明根据固定导叶的参数化几何模型建立的固定导叶的三维CFD流场仿真模型具有较高的精度,能够准确反映固定导叶处的流场特性。参数化固定导叶叶型,将叶型参数作为设计变量,采用神经网络对性能指标进行预测,减少了CFD模拟计算量,提高了优化设计效率。引入极限学习机和遗传算法对叶型参数进行优化,提高了计算精度。本发明所述的水轮机固定导叶优化方法能够减小涡致振动振幅,缩短尾迹长度,改善应力分布,降低能量损失,防止共振发生,有效地改进了水轮机性能,加强了固定导叶强度,提高疲劳寿命,提升水轮发电机组的安全稳定性和水力效率。
附图说明
图1是本发明实施例提供的一种水轮机固定导叶叶型智能优化方法的流程图;
图2是本发明实施例提供的神经网络的结构图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。此外,下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
如图1所示,本发明提供了一种水轮机固定导叶叶型智能优化方法,由此解决现有技术存在固定导叶发生共振,疲劳寿命较短,能量损失较大,水轮发电机组的安全稳定性较差和水力效率较低的技术问题。
为实现上述目的,本发明提供了一种水轮机固定导叶叶型智能优化方法,包括:
(1)根据原始水轮机固定导叶的叶型参数,叶型参数包括叶片厚度、倾角、圆角半径和出水边型式,建立固定导叶的参数化几何模型;
(2)对固定导叶的参数化几何模型进行网格划分,得到固定导叶的三维CFD流场仿真模型,采用正交试验法在固定导叶的三维CFD流场仿真模型中对不同叶型的固定导叶进行CFD模拟计算,得到各个叶型参数对流场特性的影响。
由于固定导叶出水边边界层厚度对卡门涡街有很大影响,为获得良好的边界层分辨率,得到准确的预测结果,本发明选用SST k-ω模型和大涡模拟(LES)两种不同的湍流模型来逼近实际情况。其中SST k-ω模型保留了k-ω模型在近壁面和k-ε模型在主流区域的特性,适用于研究流动分离现象,其流动方程如下:
式中:Gk表示湍流动能;Gω表示ω方程;Γk、Γω分别表示k、ω的有效扩散项;Yk、Yω分别表示k、ω的发散项;Dω表示正交发散项;Sk、Sω为用户定义项。
大涡模拟能够捕捉非稳态流动时的微位移,并能克服采用直接数值模拟(DNS)时计算成本太大的缺陷。采用大涡模拟过滤不可压缩N-S方程得到下式:
(3)利用各个叶型参数对流场特性的影响建立训练样本集,采用极限学习机的方法拟合神经网络,得到叶型参数与性能指标的对应关系;性能指标包括尾迹压力脉动幅值、旋涡脱落频率、尾迹长度、能量损失以及旋涡尺寸。
(4)根据叶型参数与性能指标的对应关系,以水轮机运行时无共振、涡致振动振幅最小、水力效率最高为优化目标,建立目标函数,利用目标函数结合遗传算法在神经网络中对叶型参数寻优,得到最优叶型参数。
目标函数为:
其中,p表示平均动压,e表示计算域入口与出口之间的能量损失;l表示固定导叶的尾迹长度,p0、l0、e0分别表示原始水轮机固定导叶的平均动压、尾迹长度、能量损失;wp、wl、we分别表示平均动压、尾迹长度、能量损失的权重因子。
能量损失为:
其中,Pin表示进水边平均压力,Pout表示出水边平均压力,ρ表示水的密度,Vin表示进水边平均速度,Vout表示出水边平均速度,g表示重力加速度。
为避免共振,目标函数的约束为旋涡脱落频率与固定导叶固有频率之差大于20%:
式中:f表示CFD模拟计算得到的旋涡脱落频率;fn1、fn2、fn3表示固定导叶的前三阶固有频率。
如图2所示为本发明神经网络结构,待优化参数为叶片厚度、倾角、圆角半径、出水边型式等叶型参数,性能指标包括尾迹压力脉动幅值、旋涡脱落频率、尾迹长度、能量损失以及旋涡尺寸。本发明选择极限学习机(ELM)来确定神经网络的结构。对于一个由N个样本(xi,yi)组成的样本集(i=1,2,...,N,xi=[xi1,xi2,...,xim]T∈Rm,yi=[yi1,yi2,...,yin]T∈Rn),ELM的输出如下式所示:
式中:L表示ELM隐藏节点数;wi=[wi1,wi2,...,win]T表示输入权向量;βi=[βi1,βi2,...,βim]T表示输出权向量;bi表示偏置;g(x)表示激励函数。
将上式简化:
Hβ=T
式中:H表示隐含层输出矩阵;β表示输出权矩阵;T表示期望输出矩阵。
一旦输入权重wi和隐含层偏置bi被随机确定,隐含层输出矩阵是唯一确定的。将神经网络的训练转化为求解下列线性***方程:
步骤(4)包括:
(4-1)根据叶型参数与性能指标的对应关系,以水轮机运行时无共振、涡致振动振幅最小、水力效率最高为优化目标,建立目标函数,利用目标函数结合遗传算法在神经网络中对叶型参数寻优,得到最优叶型参数;
(4-2)根据最优叶型参数建立新的几何模型,基于新的几何模型建立新的三维CFD流场仿真模型,进而对最优叶型参数的固定导叶进行CFD模拟计算,得到固定导叶性能评估结果,如果固定导叶性能评估结果未满足要求,则将固定导叶性能评估结果加入训练样本集后执行步骤(3);如果固定导叶性能评估结果满足要求,则此时最优叶型参数对应的叶型为固定导叶的最优叶型。
本领域的技术人员容易理解,以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种水轮机固定导叶叶型智能优化方法,其特征在于,包括:
(1)根据原始水轮机固定导叶的叶型参数,建立固定导叶的参数化几何模型;
(2)基于固定导叶的参数化几何模型建立固定导叶的三维CFD流场仿真模型,进而对不同叶型的固定导叶进行CFD模拟计算,得到各个叶型参数对流场特性的影响;
(3)利用各个叶型参数对流场特性的影响建立训练样本集,采用极限学习机的方法拟合神经网络,得到叶型参数与性能指标的对应关系;
(4)根据叶型参数与性能指标的对应关系,以水轮机运行时无共振、涡致振动振幅最小、水力效率最高为优化目标,建立目标函数,利用目标函数结合遗传算法在神经网络中对叶型参数寻优,得到最优叶型参数;
所述步骤(4)包括:
(4-1)根据叶型参数与性能指标的对应关系,以水轮机运行时无共振、涡致振动振幅最小、水力效率最高为优化目标,建立目标函数,利用目标函数结合遗传算法在神经网络中对叶型参数寻优,得到最优叶型参数;
(4-2)根据最优叶型参数建立新的几何模型,基于新的几何模型建立新的三维CFD流场仿真模型,进而对最优叶型参数的固定导叶进行CFD模拟计算,得到固定导叶性能评估结果,如果固定导叶性能评估结果未满足要求,则将固定导叶性能评估结果加入训练样本集后执行步骤(3);如果固定导叶性能评估结果满足要求,则此时最优叶型参数对应的叶型为固定导叶的最优叶型。
2.如权利要求1所述的一种水轮机固定导叶叶型智能优化方法,其特征在于,所述叶型参数包括叶片厚度、倾角、圆角半径和出水边型式。
3.如权利要求1或2所述的一种水轮机固定导叶叶型智能优化方法,其特征在于,所述步骤(2)包括:
对固定导叶的参数化几何模型进行网格划分,得到固定导叶的三维CFD流场仿真模型,采用正交试验法在固定导叶的三维CFD流场仿真模型中对不同叶型的固定导叶进行CFD模拟计算,得到各个叶型参数对流场特性的影响。
4.如权利要求1或2所述的一种水轮机固定导叶叶型智能优化方法,其特征在于,所述性能指标包括尾迹压力脉动幅值、旋涡脱落频率、尾迹长度、能量损失以及旋涡尺寸。
7.如权利要求5所述的一种水轮机固定导叶叶型智能优化方法,其特征在于,所述目标函数的约束为旋涡脱落频率与固定导叶固有频率之差大于20%。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201810476707.8A CN108763690B (zh) | 2018-05-17 | 2018-05-17 | 一种水轮机固定导叶叶型智能优化方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201810476707.8A CN108763690B (zh) | 2018-05-17 | 2018-05-17 | 一种水轮机固定导叶叶型智能优化方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN108763690A CN108763690A (zh) | 2018-11-06 |
CN108763690B true CN108763690B (zh) | 2021-04-20 |
Family
ID=64006939
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201810476707.8A Active CN108763690B (zh) | 2018-05-17 | 2018-05-17 | 一种水轮机固定导叶叶型智能优化方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN108763690B (zh) |
Families Citing this family (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109977593A (zh) * | 2019-04-09 | 2019-07-05 | 重庆水轮机厂有限责任公司 | 超大单位流量轴流定浆式水轮机组增容提效设计方法 |
CN110889218B (zh) * | 2019-11-20 | 2023-09-01 | 天生桥二级水力发电有限公司天生桥水力发电总厂 | 基于神经网络的水轮机非线性建模方法 |
CN111539153B (zh) * | 2020-04-07 | 2023-12-08 | 长江水利委员会长江科学院 | 一种基于预构泥沙信息库的水沙联合优化调度方法 |
CN111581870B (zh) * | 2020-06-04 | 2023-04-07 | 重庆水轮机厂有限责任公司 | 一种用于轴流转浆式水轮机固定导叶设计方法 |
CN112163288B (zh) * | 2020-08-18 | 2023-09-19 | 中国船舶重工集团公司第七0四研究所 | 基于大涡模拟的流体机械叶片优化设计方法 |
CN112084589B (zh) * | 2020-08-31 | 2021-12-17 | 西安理工大学 | 基于轴面流速控制的轴贯流式水轮机转轮叶片优化方法 |
CN112594111B (zh) * | 2020-12-17 | 2022-10-11 | 东方电气集团东方电机有限公司 | 一种降低固定导叶根部应力的方法 |
CN117242408A (zh) * | 2021-03-04 | 2023-12-15 | 西门子工业软件公司 | 预测电机的行为的***和方法 |
CN114970003B (zh) * | 2022-04-14 | 2024-07-09 | 哈尔滨工业大学 | 一种基于转速水头比控制的导叶关闭规律优化方法、装置及可读存储介质 |
CN114856902A (zh) * | 2022-05-12 | 2022-08-05 | 华能澜沧江水电股份有限公司 | 水轮机调速***优化方法及***、电子设备和存储介质 |
CN114997073B (zh) * | 2022-07-29 | 2022-12-09 | 浙江大学 | 冲击式水轮机喷嘴结构参数优化方法及*** |
CN114997084B (zh) * | 2022-08-01 | 2022-12-13 | 浙江大学 | 一种冲击式水轮机斗叶型线优化方法 |
CN115434925A (zh) * | 2022-09-22 | 2022-12-06 | 哈尔滨工程大学 | 一种无轴式管道泵分段可调式导叶智能调控方法 |
CN116910427B (zh) * | 2023-09-14 | 2023-12-12 | 清华大学 | 同时考虑尾迹扫掠和尾迹脉动的强迫共振计算方法 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103853884A (zh) * | 2014-02-24 | 2014-06-11 | 昆明理工大学 | 一种水轮机活动导叶振动特性预测方法 |
CN106227967A (zh) * | 2016-08-01 | 2016-12-14 | 杭州汽轮机股份有限公司 | 工业汽轮机低压级组叶片型线优化方法 |
CN107066712A (zh) * | 2017-03-31 | 2017-08-18 | 国家电网公司 | 基于导叶开度—功率特性的水轮机模型参数辨识方法及装置 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US9119540B2 (en) * | 2010-09-16 | 2015-09-01 | Siemens Aktiengesellschaft | Method and system for non-invasive assessment of coronary artery disease |
-
2018
- 2018-05-17 CN CN201810476707.8A patent/CN108763690B/zh active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103853884A (zh) * | 2014-02-24 | 2014-06-11 | 昆明理工大学 | 一种水轮机活动导叶振动特性预测方法 |
CN106227967A (zh) * | 2016-08-01 | 2016-12-14 | 杭州汽轮机股份有限公司 | 工业汽轮机低压级组叶片型线优化方法 |
CN107066712A (zh) * | 2017-03-31 | 2017-08-18 | 国家电网公司 | 基于导叶开度—功率特性的水轮机模型参数辨识方法及装置 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN108763690A (zh) | 2018-11-06 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN108763690B (zh) | 一种水轮机固定导叶叶型智能优化方法 | |
Xiao et al. | Dynamic stresses in a Francis turbine runner based on fluid-structure interaction analysis | |
Shehata et al. | Passive flow control for aerodynamic performance enhancement of airfoil with its application in Wells turbine–under oscillating flow condition | |
Han et al. | LES method of the tip clearance vortex cavitation in a propelling pump with special emphasis on the cavitation-vortex interaction | |
Wang et al. | Design and prediction hydrodynamic performance of horizontal axis micro-hydrokinetic river turbine | |
CN104298869A (zh) | 一种弹性水翼的流固耦合特性数值预测方法 | |
Sick et al. | Recent developments in the dynamic analysis of water turbines | |
Shehata et al. | Enhancement of performance of wave turbine during stall using passive flow control: First and second law analysis | |
Dai et al. | Hydrodynamic analysis models for the design of Darrieus-type vertical-axis marine current turbines | |
Ye et al. | Investigation on stall characteristics of marine centrifugal pump considering transition effect | |
Zhang et al. | Pressure pulsation reduction in the draft tube of pump turbine in turbine mode based on optimization design of runner blade trailing edge profile | |
CN110083938B (zh) | 一种确定汽轮机低压缸最小安全流量的方法 | |
Simao Ferreira et al. | Airfoil optimization for stall regulated vertical axis wind turbines | |
Li et al. | Optimal design of horizontal axis tidal current turbine blade | |
Qi et al. | A comparative study on the reducing flow rate design method for a desalination energy recovery pump as turbine | |
Peng et al. | Optimization design of multistage pump impeller based on response surface methodology | |
Boselli et al. | An inverse design based methodology for rapid 3D multi-objective/multidisciplinary optimization of axial turbines | |
Pinelli et al. | Aeroelastic investigation of an open 3D steam turbine test case and blade shape optimization with improved flutter behavior | |
Zhu et al. | Optimization design of the internal structural support of marine turbine blade for weight reduction: A preliminary study | |
Ivanell et al. | Numerical analysis of the tip and root vortex position in the wake of a wind turbine | |
Shrestha et al. | Suppression of flow instabilities in the stay vane passage of the Francis hydro turbine model by design optimization | |
Feng et al. | Research on effects of incidence to turbine guide cascade aerodynamic performance | |
Barsi et al. | A new compact hydraulic propeller turbine for low heads | |
Lin et al. | DDES Analysis of Wake Vortex Related Unsteadiness and Losses in the Environment of High-Pressure Turbine Stage | |
Reising | Steady and unsteady performance of a transonic compressor stage with non-axisymmetric end walls |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |