【摘 要】
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基于Kriging代理模型,提出了适用于多维、不同概率分布的不确定性量化方法.耦合自适应多目标差分进化算法和RANS方程求解技术,建立了鲁棒性优化设计框架.在数值验证基础上,考
【机 构】
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西安交通大学叶轮机械研究所,西安,710049
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基于Kriging代理模型,提出了适用于多维、不同概率分布的不确定性量化方法.耦合自适应多目标差分进化算法和RANS方程求解技术,建立了鲁棒性优化设计框架.在数值验证基础上,考虑进口雷诺数和倒角半径的不确定性,以综合换热性能的均值最大、方差最小为目标,完成了内冷通道三角形涡发生器强化换热鲁棒性优化设计.最优设计的平均综合换热性能提升超过11.5％,且性能对不确定性变量的敏感度显著降低.最后,通过流场分析揭示了最优设计换热性能提升的主要原因.
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