摘要 | 第3-4页 |
abstract | 第4-5页 |
主要符号对照表 | 第9-12页 |
第1章 引言 | 第12-30页 |
1.1 研究背景 | 第12-13页 |
1.2 压气机内部流动与损失特性 | 第13-14页 |
1.3 压气机气动性能分析方法 | 第14-21页 |
1.3.1 理论方法 | 第15-17页 |
1.3.2 实验方法 | 第17页 |
1.3.3 性能预测模型的有关研究 | 第17-21页 |
1.4 压气机的气动优化设计 | 第21-26页 |
1.4.1 优化方法的研究 | 第22-23页 |
1.4.2 优化技术在压气机气动设计中的应用 | 第23-26页 |
1.5 半封闭式布雷顿循环燃气轮机系统 | 第26-28页 |
1.6 本文的主要工作 | 第28-30页 |
第2章 一维平均流线分析方法的建立 | 第30-53页 |
2.1 本章引论 | 第30-31页 |
2.2 平均流线计算方法 | 第31-33页 |
2.2.1 基本原理 | 第31-32页 |
2.2.2 程序框架与运行流程 | 第32-33页 |
2.3 性能预测模型 | 第33-52页 |
2.3.1 最小损失攻角 | 第33-36页 |
2.3.2 攻角范围 | 第36-37页 |
2.3.3 参考工况落后角 | 第37-40页 |
2.3.4 非设计工况落后角修正 | 第40-42页 |
2.3.5 适用于进口导叶的落后角模型 | 第42-43页 |
2.3.6 型面损失 | 第43-45页 |
2.3.7 端壁损失 | 第45页 |
2.3.8 二次流损失 | 第45-46页 |
2.3.9 泄漏损失 | 第46-48页 |
2.3.10 激波损失 | 第48-49页 |
2.3.11 适用于进口导叶的损失模型 | 第49-50页 |
2.3.12 级失速判断 | 第50-51页 |
2.3.13 气体热力学参数 | 第51-52页 |
2.4 本章小结 | 第52-53页 |
第3章 一维平均流线分析方法的验证与应用 | 第53-74页 |
3.1 本章引论 | 第53页 |
3.2 计算方法的验证 | 第53-62页 |
3.2.1 某单级压气机 | 第54-55页 |
3.2.2 普惠3S1三级压气机 | 第55-59页 |
3.2.3 GEE3十级核心压气机 | 第59-62页 |
3.3 某五级轴流压气机气动性能分析 | 第62-73页 |
3.3.1 总体性能计算 | 第63-64页 |
3.3.2 级间参数对比 | 第64-67页 |
3.3.3 部分转速下流场的进一步分析 | 第67-73页 |
3.4 本章小结 | 第73-74页 |
第4章 压气机气动优化体系介绍 | 第74-96页 |
4.1 本章引论 | 第74-75页 |
4.2 人工神经网络介绍 | 第75-80页 |
4.2.1 人工神经网络的原理与结构 | 第75-78页 |
4.2.2 人工神经网络的学习 | 第78-80页 |
4.3 人工神经网络的应用 | 第80-85页 |
4.3.1 训练数据集的生成 | 第80-82页 |
4.3.2 训练过程与结果验证 | 第82-85页 |
4.4 遗传算法介绍 | 第85-93页 |
4.4.1 遗传算法的基本原理 | 第85-90页 |
4.4.2 标准遗传算法存在的问题 | 第90页 |
4.4.3 本文针对标准遗传算法的改进策略 | 第90-93页 |
4.5 组合优化体系的验证 | 第93-94页 |
4.6 本章小结 | 第94-96页 |
第5章 某五级轴流压气机气动优化研究 | 第96-107页 |
5.1 本章引论 | 第96页 |
5.2 设计转速 | 第96-99页 |
5.2.1 总体性能优化结果 | 第96-97页 |
5.2.2 气动布局分析 | 第97-98页 |
5.2.3 CFD方法分析与验证 | 第98-99页 |
5.3 部分转速 | 第99-105页 |
5.3.1 总体性能优化结果 | 第99-100页 |
5.3.2 气动布局分析 | 第100-103页 |
5.3.3 CFD方法分析与验证 | 第103-105页 |
5.4 本章小结 | 第105-107页 |
第6章 多级压气机在半封闭式布雷顿循环中的气动性能研究 | 第107-121页 |
6.1 本章引论 | 第107页 |
6.2 通流计算方法 | 第107-111页 |
6.2.1 基本原理 | 第107-109页 |
6.2.2 气动性能验证 | 第109-110页 |
6.2.3 计算设置 | 第110-111页 |
6.3 结果分析 | 第111-120页 |
6.3.1 恒定特征转速 | 第111-116页 |
6.3.2 恒定绝对转速 | 第116-120页 |
6.4 本章小结 | 第120-121页 |
第7章 结论与展望 | 第121-124页 |
7.1 本文工作总结 | 第121-122页 |
7.2 创新点 | 第122-123页 |
7.3 未来工作展望 | 第123-124页 |
参考文献 | 第124-135页 |
致谢 | 第135-137页 |
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第137页 |