航空发动机高推重比、高效率和低燃油消耗率的目标对压气机的性能提出了更高的要求。民用航空发动机在使用过程中,不可避免地会吸入灰尘颗粒,风沙,甚至火山灰和昆虫等,将使得压气机和涡轮部件内的叶片表面粗糙度增大。因此,研究叶片积垢前后压气机内部流场变化、气动性能参数变化具有重要实用价值。本文以小型涡扇发动机DGEN380离心压气机为研究对象,利用定常数值模拟方法完成网格的无关性校验,并验证了压气机计算模型的准确性。研究压气机叶片在不同均匀表面粗糙度下的气动特性变化发现叶片表面粗糙度ks从0增加到270μm时,峰值效率点的效率降低了4.0%,压比相对光滑条件降低7.7%;粗糙度的增加会使得边界层变厚,吸力面出现流动分离,叶片尾缘的尾迹范围增大,加强了流动损失。为减小叶片表面粗糙度的增加引起的离心压气机气动性能衰退,利用高阶贝塞尔曲线拟合离心叶轮叶片积叠线,通过控制叶片积叠线参数完成叶片周向弯和轴向掠改型;以压气机峰值效率点总压比和等熵效率为目标函数,结合人工神经网络和遗传算法,在设置ks为150μm条件下完成离心叶轮叶片弯掠自动优化。优化叶片调整了静压分布,降低了通道内叶顶泄漏流以及径向二次流强度,提升了离心叶轮的气动性能。优化后压气机设计点等熵效率提高了0.42%,工作裕度提升了2.5%,有效降低了ks对于离心压气机气动特性的影响。