陳金萍,葉順宏,李頌
(1.大連海洋大學(xué)應(yīng)用技術(shù)學(xué)院,遼寧 大連 116300;2.遼寧工程技術(shù)大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院,遼寧 阜新 123000;3.大同北方天力增壓技術(shù)有限公司,山西 大同 037036)
離心壓氣機(jī)是渦輪增壓器中使用最廣泛的空氣壓縮系統(tǒng),具有單級(jí)壓比高、結(jié)構(gòu)緊湊、生產(chǎn)成本低等特點(diǎn),但其穩(wěn)定工作范圍會(huì)隨著負(fù)荷提高而減小。因此,如何在不影響壓氣機(jī)工作效率的情況下拓寬其穩(wěn)定工作范圍成了多數(shù)研究者的研究方向。目前工程上應(yīng)用最廣泛的方法是進(jìn)行壓氣機(jī)機(jī)匣處理。離心壓氣機(jī)的自循環(huán)機(jī)匣處理最早于1988年被提出[1],此后國(guó)內(nèi)外學(xué)者均對(duì)此有進(jìn)一步深入研究??祫π鄣萚2]通過對(duì)離心壓氣機(jī)不同轉(zhuǎn)速下實(shí)壁機(jī)匣和處理機(jī)匣兩種狀態(tài)流場(chǎng)的數(shù)值模擬,研究了失速模式隨轉(zhuǎn)速的變化及不同失速模式下機(jī)匣處理作用機(jī)制的轉(zhuǎn)變。其他學(xué)者也對(duì)機(jī)匣處理的作用機(jī)理進(jìn)行了不同角度的分析與研究[3-4]。除作用機(jī)理外,不同結(jié)構(gòu)的機(jī)匣處理對(duì)壓氣機(jī)性能擴(kuò)穩(wěn)影響等問題也被陸續(xù)提出和分析[5-7]。在這些結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)中,最簡(jiǎn)單也是最常用的方法是對(duì)機(jī)匣進(jìn)行槽處理。張航等[8]的研究表明,帶進(jìn)氣回流的機(jī)匣處理是一種簡(jiǎn)易而有效的拓穩(wěn)方案。
上述研究中,多數(shù)為對(duì)單一情況的分析,將處理機(jī)匣與未處理機(jī)匣進(jìn)行對(duì)比,涉及的結(jié)構(gòu)參數(shù)多為某一約值,鮮有對(duì)具體參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化的案例。這主要是由于離心壓氣機(jī)內(nèi)部流動(dòng)過于復(fù)雜,泄漏渦、邊界層、激波等相互作用,難以定量描述[9]。李文嬌等[10]研究表明,壓氣機(jī)對(duì)開槽位置比較敏感,適當(dāng)?shù)淖游巛S向位置能改善壓氣機(jī)內(nèi)部流動(dòng),但對(duì)其具體位置著墨較少。參考軸流壓氣機(jī)機(jī)匣處理方面的研究,張皓光等[11]研究了不同軸向位置對(duì)機(jī)匣處理擴(kuò)穩(wěn)能力的影響,結(jié)果表明:機(jī)匣處理噴氣裝置離葉頂前緣最近且在葉頂前緣上游時(shí)擴(kuò)穩(wěn)能力最強(qiáng)。楚武利等[12]通過詳細(xì)地分析凹槽槽寬變化對(duì)壓氣機(jī)頂部區(qū)域流場(chǎng)結(jié)構(gòu)的影響,揭示了周向槽槽寬對(duì)壓氣機(jī)性能影響的流動(dòng)機(jī)理。以上二者皆僅對(duì)某個(gè)單一參數(shù)的優(yōu)化進(jìn)行了研究,對(duì)離心壓氣機(jī)機(jī)匣處理有一定的借鑒作用。但離心壓氣機(jī)機(jī)匣處理結(jié)構(gòu)并非由單一參數(shù)決定,因此,需要考慮如何實(shí)現(xiàn)機(jī)匣處理結(jié)構(gòu)參數(shù)的多目標(biāo)優(yōu)化問題。實(shí)現(xiàn)這一問題的難點(diǎn)在于如何建立優(yōu)化模型。
離心壓氣機(jī)內(nèi)部流動(dòng)復(fù)雜,難以定量描述,更難以將結(jié)構(gòu)參數(shù)融入其中,因此需另辟蹊徑。在其他旋轉(zhuǎn)機(jī)械研究中,已存在部分可行研究方法將參數(shù)與性能結(jié)合起來(lái)。謝心喻等[13]在對(duì)燃?xì)廨啓C(jī)性能仿真的研究中,采用了三種方法進(jìn)行預(yù)測(cè)應(yīng)用,指出BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)結(jié)果較優(yōu)。劉永葆等[14]綜合運(yùn)用了一種改進(jìn)的遺傳算法(Genetic Algorithm,GA)和自適應(yīng)建模技術(shù)對(duì)燃?xì)廨啓C(jī)的精確特性進(jìn)行了尋優(yōu)獲取。這表明,在旋轉(zhuǎn)機(jī)械性能預(yù)測(cè)與優(yōu)化問題中,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遺傳算法是可行的。
本研究通過結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與第二代非支配排序遺傳算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm Ⅱ,NSGA-Ⅱ),以一部分仿真結(jié)果作為樣本建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,通過NSGA-Ⅱ算法對(duì)建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型尋優(yōu),實(shí)現(xiàn)離心壓氣機(jī)機(jī)匣處理槽結(jié)構(gòu)參數(shù)的優(yōu)化。
本研究?jī)?yōu)化對(duì)象為某型渦輪增壓器壓氣機(jī)機(jī)匣處理的槽參數(shù),而優(yōu)化過程需要以仿真得到的結(jié)果為基礎(chǔ),因此,首先建立該型壓氣機(jī)的數(shù)值計(jì)算模型。離心葉輪的三維模型由ProE建立,計(jì)算網(wǎng)格利用NUMECA軟件中的AutoGrid5模塊生成。該型離心壓氣機(jī)葉輪的具體參數(shù)如表1所示,葉輪三維模型與開槽處理示意如圖1所示。通過AutoGrid生成的葉輪網(wǎng)格如圖2所示。
表1 壓氣機(jī)主要參數(shù)
圖1 葉輪三維模型與開槽處
圖2 葉輪計(jì)算網(wǎng)格
采用Numeca Fine軟件包中的Euranus求解器對(duì)再循環(huán)機(jī)匣槽處理結(jié)構(gòu)的壓氣機(jī)轉(zhuǎn)子內(nèi)部流場(chǎng)進(jìn)行數(shù)值模擬。數(shù)值計(jì)算采用Jameson有限體積中心差分格式并結(jié)合Spalart Allmaras湍流模型對(duì)相對(duì)坐標(biāo)系下的RNS(Reynolds averaged Navier-Strokes)方程進(jìn)行求解,采用顯式四階Runge-Kutta法時(shí)間推進(jìn)以獲得定常解。求解定常黏性的RNS方程通用控制方程,見式(1)。
(1)
計(jì)算過程中邊界條件給定如下:在輪轂、機(jī)匣以及葉片等固壁上給定絕熱無(wú)滑移邊界條件,初始進(jìn)口壓力設(shè)置為101 325 Pa,進(jìn)口溫度設(shè)置為293 K。在大流量情況下給定出口背壓,依次增大出口背壓,至小流量時(shí),改為按流量進(jìn)行計(jì)算。
在全自動(dòng)渦輪增壓器試驗(yàn)工作臺(tái)進(jìn)行了渦輪增壓器壓氣機(jī)性能試驗(yàn)。試驗(yàn)原理如圖3所示,由燃燒室燃燒排出的廢氣驅(qū)動(dòng)渦輪,帶動(dòng)壓氣機(jī)完成空氣壓縮過程,壓縮空氣與燃料混合進(jìn)入燃燒室,模擬柴油機(jī)渦輪增壓器的工作狀態(tài)。其中在監(jiān)測(cè)點(diǎn)1和2分別測(cè)量壓氣機(jī)進(jìn)、出口的壓力與溫度值。通過加工更換蝸殼部分進(jìn)行不同開槽結(jié)構(gòu)的試驗(yàn),經(jīng)過加工的蝸殼件與全自動(dòng)試驗(yàn)臺(tái)如圖4所示。
圖3 壓氣機(jī)試驗(yàn)原理
圖4 蝸殼加工件與增壓器試驗(yàn)工作臺(tái)
取部分試驗(yàn)結(jié)果與模擬結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,此處取在導(dǎo)風(fēng)輪中段位置開槽3 mm寬度機(jī)匣處理的結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,轉(zhuǎn)速分別為80 000 r/min與100 000 r/min,對(duì)比結(jié)果見圖5。從圖中可以看出,仿真結(jié)果與試驗(yàn)結(jié)果具有一致的趨勢(shì),在相近流量下,壓比相差最大約為6%,效率相差最大約為3.5%??紤]到試驗(yàn)環(huán)境的影響以及各類管道沿程損失,可以認(rèn)為,試驗(yàn)結(jié)果與模擬結(jié)果基本保持一致,模擬結(jié)果是可信的。
圖5 試驗(yàn)驗(yàn)證
以壓氣機(jī)進(jìn)氣旁通再循環(huán)槽為優(yōu)化對(duì)象。如圖6所示,該優(yōu)化對(duì)象由以下參數(shù)確定:槽處理寬度(a)以及槽中心位置與導(dǎo)風(fēng)輪中段位置的距離(b)。其中,設(shè)定b值以導(dǎo)風(fēng)輪中段位置為0,向進(jìn)口端為正,向出口端為負(fù)。
圖6 優(yōu)化對(duì)象參數(shù)示意
根據(jù)現(xiàn)有研究,槽處理最佳位置在導(dǎo)風(fēng)輪中心位置附近,而槽處理的寬度也并不是越寬越好[12]。因此,需對(duì)兩個(gè)參數(shù)的范圍進(jìn)行約束,如表2所示。
Strategy Guided Enterprise Group to Use Them……………HAN Yi, WANG Yinyu, YANG Wei(3·72)
表2 優(yōu)化參數(shù)及約束條件
進(jìn)氣旁通再循環(huán)槽處理會(huì)對(duì)離心壓氣機(jī)性能產(chǎn)生一定的影響,不同寬度與位置的槽處理對(duì)壓氣機(jī)效率、喘振裕度等均有一定程度的影響。基于已有模擬結(jié)果,結(jié)合工程實(shí)際經(jīng)驗(yàn),壓氣機(jī)性能的變化更明顯地表現(xiàn)為效率和喘振裕度的變化,故以壓氣機(jī)等熵效率和喘振裕度作為本研究的優(yōu)化目標(biāo)。
等熵效率定義為壓氣機(jī)等熵功率與實(shí)際壓縮工質(zhì)所需功率之比,其計(jì)算公式為
(2)
式中:Tin為進(jìn)口溫度;Tout為出口溫度;π為壓氣機(jī)壓比。
喘振裕度計(jì)算公式為
(3)
式中:πs為近失速點(diǎn)壓比;πd為設(shè)計(jì)點(diǎn)壓比;ms為近失速點(diǎn)流量;md為設(shè)計(jì)點(diǎn)流量。
在現(xiàn)有研究中,尚未有以再循環(huán)槽處理寬度或位置為變量的壓氣機(jī)性能理論模型。考慮到離心壓氣機(jī)內(nèi)部流場(chǎng)的復(fù)雜性,需要建立較為合適的模型以實(shí)現(xiàn)對(duì)壓氣機(jī)性能的逼近,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)槽處理參數(shù)的優(yōu)化。參考已有的文獻(xiàn)與工程實(shí)例,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有的并行處理、信息儲(chǔ)存、自學(xué)習(xí)等能力可以較好地逼近優(yōu)化參數(shù)對(duì)優(yōu)化目標(biāo)的映射關(guān)系。本研究擬通過建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建壓氣機(jī)機(jī)匣槽處理的優(yōu)化模型。
建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),需要有一定的初始樣本。為了使創(chuàng)建的網(wǎng)絡(luò)具有更高的擬合度,選取的樣本應(yīng)具有代表性,需要較為完整地包含多種情況。根據(jù)2.1節(jié)中設(shè)定的參數(shù)范圍,選取部分點(diǎn)建立數(shù)值模型,得到的結(jié)果如表3所示。
表3 初始樣本
對(duì)于多目標(biāo)優(yōu)化的問題,NSGA-Ⅱ算法是目前比較常用且成熟的解決方法,該算法在選擇算子執(zhí)行之前根據(jù)個(gè)體之間的支配關(guān)系進(jìn)行了分層,是一種基于Pareto最優(yōu)概念的遺傳算法。故采用NSGA-Ⅱ算法進(jìn)行優(yōu)化,整體優(yōu)化方案如圖7所示。
圖7 優(yōu)化方案流程
在壓氣機(jī)的性能參數(shù)中,喘振裕度是比較重要且直觀的一個(gè)參數(shù),它能直接反映出壓氣機(jī)的工作范圍,對(duì)壓氣機(jī)機(jī)匣槽處理參數(shù)的優(yōu)化結(jié)果有重要的參考意義。同時(shí)也需要兼顧壓氣機(jī)的效率,避免使效率出現(xiàn)過多的降低。因此,優(yōu)化算法的適應(yīng)度值選用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)結(jié)果,即神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的喘振裕度與效率。對(duì)于工程實(shí)際,壓氣機(jī)喘振裕度越大,工作范圍越廣,故而本研究的優(yōu)化過程旨在尋找到更優(yōu)的喘振裕度與效率對(duì)應(yīng)的結(jié)構(gòu)參數(shù)。
圖8a、圖8b分別示出了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)壓氣機(jī)效率和喘振裕度的預(yù)測(cè)結(jié)果。由圖可知,基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立的預(yù)測(cè)模型對(duì)測(cè)試樣本的預(yù)測(cè)有較高的擬合度。在對(duì)效率的預(yù)測(cè)中,即便是偏差較大的樣本3和樣本6,其誤差百分比也均在1%以內(nèi);對(duì)喘振裕度的預(yù)測(cè)結(jié)果,其最大誤差也僅為2.3%。因此,該網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果可信。
圖8 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)結(jié)果
優(yōu)化得到的Pareto解集如圖9所示。從解的變化趨勢(shì)上可以看出,隨著喘振裕度的提升,壓氣機(jī)效率有所降低,這與實(shí)際情況是相符合的。對(duì)于本輪優(yōu)化得到的結(jié)果,大致可分為兩個(gè)部分:一部分為圖中左上端喘振裕度提高而效率相對(duì)降低,另一部分為圖中右下端效率提高而喘振裕度相對(duì)減小。從圖中可以看出,優(yōu)化解集得到的結(jié)果更多地集中在左上端,即效率相對(duì)較低而喘振裕度較大的區(qū)域內(nèi)。
圖9 優(yōu)化得到的Pareto解集
上述Pareto前沿解集所對(duì)應(yīng)的優(yōu)化參數(shù)分布如圖10所示??梢钥闯?,對(duì)應(yīng)的槽寬主要分布在3.5~4.2 mm,與導(dǎo)風(fēng)輪中心距離主要分布在+1.45~+1.50 mm,且集中于1.5 mm附近??紤]到工程實(shí)際,槽處理的加工受到實(shí)際刀具、操作等的限制,故將上述優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行整取,整取為a=4 mm,b=1.5 mm。根據(jù)優(yōu)化得到的參數(shù),在NUMECA中建立網(wǎng)格模型,設(shè)置邊界條件,考察內(nèi)部流動(dòng)情況。
圖10 Pareto解對(duì)應(yīng)的優(yōu)化參數(shù)分布
為進(jìn)一步驗(yàn)證優(yōu)化結(jié)果的準(zhǔn)確性與優(yōu)化后性能的提升,選取部分優(yōu)化結(jié)果附近的參數(shù)作為對(duì)照組,將優(yōu)化得到的參數(shù)與其附近參數(shù)進(jìn)行對(duì)比,比較其壓比、效率、內(nèi)部流動(dòng)情況等。考慮到位置與寬度兩個(gè)因素的影響,各取其中一個(gè)參數(shù)變化進(jìn)行對(duì)照,設(shè)置如表4所示的不同參數(shù)。其中A為優(yōu)化得到的參數(shù)值,B和C為設(shè)置的對(duì)照組的參數(shù)值(均不在優(yōu)化結(jié)果的解集中)。
表4 優(yōu)化結(jié)果與對(duì)照組參數(shù)設(shè)置
3.2.1 特性曲線分析
對(duì)上述建立的算例A,B,C進(jìn)行數(shù)值計(jì)算,分別選取60 000,80 000,100 000 r/min轉(zhuǎn)速作為計(jì)算對(duì)象,得到各算例的性能曲線,如圖11所示。從圖中可以看出,算例A在80 000 r/min時(shí)最小流量達(dá)到了0.197 kg/s,略小于算例B與C的0.22 kg/s,且三者最大流量基本一致。比較不同轉(zhuǎn)速下的流量-壓比曲線,隨著轉(zhuǎn)速的提高,算例A的喘振線略向左偏,即算例A流量范圍有所擴(kuò)展,在80 000 r/min轉(zhuǎn)速下擴(kuò)展幅度為6.8%,100 000 r/min轉(zhuǎn)速下幅度為2.8%。同等流量下,A的效率與壓比均略高于B,C。這表明,通過NSGA-Ⅱ算法得到的優(yōu)化結(jié)果在流量范圍上得到了擴(kuò)大,性能曲線也有一定的改善。下面取80 000 r/min轉(zhuǎn)速進(jìn)一步分析不同工況的內(nèi)部流動(dòng)情況。
圖11 優(yōu)化前后性能對(duì)比
3.2.2 內(nèi)部流動(dòng)分析
3.2.2.1 最高效率點(diǎn)工況
圖12示出了算例A,B,C在最高效率點(diǎn)時(shí)95%葉高處馬赫數(shù)情況。三種情況在主葉片前緣均有激波產(chǎn)生,且主要位于吸力面。而在流動(dòng)區(qū)域內(nèi),可以清晰地看到,分流葉片兩端分布有大量低能流團(tuán),相對(duì)于算例B,算例A和C的低能流團(tuán)區(qū)域面積更小,這一面積的減小在主葉片吸力面與分流葉片壓力面之間表現(xiàn)得尤為明顯,這是由于算例A與C在開槽位置上相對(duì)于算例B更靠近于主葉片前緣,葉輪通道內(nèi)氣體流向旁通通道時(shí)形成的低速區(qū)域相對(duì)前移,與主通道內(nèi)低速流團(tuán)的相互影響相對(duì)減小,改善了主通道內(nèi)的流動(dòng)情況。
圖12 最高效率點(diǎn)95%葉高馬赫數(shù)分布
3.2.2.2 近失速工況
在前述性能曲線中,算例B與C的近喘振流量為0.22 kg/s,而A的近喘振流量為0.197 kg/s,故選取0.22 kg/s流量工況點(diǎn)進(jìn)行對(duì)比分析。從圖13中各算例在0.22 kg/s流量下主葉片表面靜壓分布情況可以看出,三個(gè)算例的表面靜壓分布具有相同的趨勢(shì),即從前緣至尾緣靜壓逐漸上升。從總體分布來(lái)看,算例A與B(開槽寬度均為4 mm)在壓力面尾緣附近的靜壓值相對(duì)較高,而由NSGA-Ⅱ算法得到的優(yōu)化算例A則具有更高的靜壓值。沿軸向位置從前緣向尾緣位置觀察可以發(fā)現(xiàn),A與B在葉輪中段也保持了較高的一致性,但在開槽位置處,算例B的壓降范圍略寬于算例A,且壓降較大。因此可以判斷,雖然具有相同的開槽寬度,但由于開槽位置的不同,算例A提升壓比的能力更強(qiáng)。
圖13 主葉片表面靜壓分布
圖14示出了近失速工況下三者子午通道截面的速度矢量分布情況。其中,在靠近葉輪根部區(qū)域,三者均具有較高的速度,且從前緣逐步延續(xù)到尾緣附近;而在葉輪上端均出現(xiàn)了一定范圍的回流區(qū)域,但該回流區(qū)域并未從出口處延續(xù)至進(jìn)口,而是僅擴(kuò)展至葉輪中段,這是由于開槽處理將葉尖泄漏流動(dòng)引向旁通通道,改善了葉輪通道的內(nèi)部流動(dòng)。對(duì)比三個(gè)算例開槽位置附近的速度矢量可以看出,相對(duì)于A,算例B與C在開槽位置處具有更高的速度,這表明算例A在開槽位置處的流動(dòng)速度較小,其流動(dòng)損失也更小,亦表明其引流范圍還有進(jìn)一步擴(kuò)展的能力,可以進(jìn)一步拓寬壓氣機(jī)穩(wěn)定工作范圍,這也與前述性能曲線的結(jié)果保持了一致。
圖14 子午流道速度矢量分布
進(jìn)一步探究算例A流量范圍擴(kuò)大以及流動(dòng)情況改善的原因。圖15示出了近失速工況下95%葉高處相對(duì)速度矢量圖。主葉片吸力面通道阻塞較弱,而在壓力面通道存在較多反流,導(dǎo)致區(qū)域內(nèi)流速較低,阻塞較為嚴(yán)重。同時(shí),在主葉片前緣吸力面的流團(tuán)相對(duì)速度也較低,但該低速流團(tuán)并未進(jìn)一步擴(kuò)張延伸至主通道內(nèi),其原因是開槽處理隔絕了這兩個(gè)區(qū)域的聯(lián)系,旁通槽處于導(dǎo)葉輪位置,對(duì)該區(qū)域的低能流體產(chǎn)生抽吸作用。進(jìn)一步對(duì)比可以看出,開槽位置對(duì)前緣吸力面低速區(qū)域侵入主通道的范圍有所影響,在開槽寬度的綜合影響下,主通道內(nèi)的流速明顯增大,通道通流能力增強(qiáng)。
圖15 95%葉高相對(duì)速度矢量分布
a)由BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和NSGA-Ⅱ算法得到優(yōu)化參數(shù),優(yōu)化方案的處理結(jié)果優(yōu)于一般開槽處理結(jié)果,流量范圍最大提升6.8%,而最高效率基本保持一致,喘振邊界明顯向小流量偏移;
b)在最高效率點(diǎn)處,由于優(yōu)化得到的參數(shù)值相對(duì)靠近葉輪前緣,使低速區(qū)域相對(duì)前移,改善了主通道內(nèi)的流動(dòng)情況;
c)在近失速工況,優(yōu)化的槽處理結(jié)構(gòu)提升壓比的能力更強(qiáng),且具有進(jìn)一步拓寬壓氣機(jī)穩(wěn)定工作范圍的能力。