[發明專利]一種基于遺傳算法的噴嘴優化設計方法

在審

• 申請號: 202210143848.4
• 申請日: 2022-02-17
• 公開（公告）號: CN114462165A
• 公開（公告）日: 2022-05-10
• 發明（設計）人: 莫妲;劉一雄
• 申請（專利權）人: 中國航發沈陽發動機研究所
• 主分類號: G06F30/17
• 分類號: G06F30/17;G06F30/20;G06N3/12
• 代理公司: 北京航信高科知識產權代理事務所(普通合伙) 11526
• 代理人: 劉傳準

1.一種基于遺傳算法的噴嘴優化設計方法，其特征在于，包括：

步驟S1：確定噴嘴的需求，所述需求包括霧化粒徑SMD、燃油流量Wf和噴霧錐角θ；

步驟S2：基于所述需求，確定所述噴嘴的待優化變量，所述變量包括：槽數n、槽寬b、槽深h、旋流室直徑Ds、噴口直徑d₀、噴口長度L₀；

步驟S3：確定所述噴嘴的優化的約束條件以及所述需求的目標，所述約束條件包括：包括旋流槽數量n的范圍、噴口長徑比L0/d0的范圍、旋流半徑Rs與噴口半徑r0比的范圍、旋流槽寬度b與深度h比的范圍、旋流槽長度L與寬度b比的范圍，所述需求的目標為噴嘴達到預設收斂值；

步驟S4：根據所述需求的目標與所述變量，編制所述噴嘴基于遺傳算法的優化設計程序；

步驟S5：根據所述約束條件，基于所述優化設計程序確定所述需求的最佳參數以及其對應的所述變量的參數。

2.如權利要求1所述的基于遺傳算法的噴嘴優化設計方法，其特征在于，所述優化設計程序在獲得所述需求后與所述需求的目標對比，優選出Fitness最接近0對應的所述變量參數。

3.如權利要求1所述的基于遺傳算法的噴嘴優化設計方法，其特征在于，所述步驟S5之后還具有步驟S6：將所述變量的所述參數對應的所述噴嘴進行燃燒室的溫升與效率實驗驗證，將所述實驗驗證的結果與預設指標比對，所述實驗驗證的結果符合所述預設指標，則輸出所述變量的所述參數，所述實驗驗證的結果不符合所述預設指標，則返回所述步驟S5。

4.如權利要求1所述的基于遺傳算法的噴嘴優化設計方法，其特征在于，步驟S5中所述的編制所述噴嘴基于遺傳算法的優化設計程序，其具體為：在所述約束條件下，所述優化設計程序將所述變量通過雜交、突變及篩選的方法迭代。

5.如權利要求4所述的基于遺傳算法的噴嘴優化設計方法，其特征在于，所述優化設計程序依據如下公式：

Optimum(ΔP_L,Wf,SMD,θ)＝f_search(n,b,h,d_0,Ds)

ΔP為噴嘴進出口壓力差。

6.如權利要求1所述的基于遺傳算法的噴嘴優化設計方法，其特征在于，步驟S5中所述優化設計程序確定所述需求的最佳參數以及其對應的所述變量的參數，具體為：所述優化設計程序通過等間隔遞增方法進行所述變量的搜索。

7.如權利要求6所述的基于遺傳算法的噴嘴優化設計方法，其特征在于，所述等間隔遞增方法具體為：間隔大小由最大值減去最小值除以每一次所述迭代的個體數量獲得。

8.如權利要求2所述的基于遺傳算法的噴嘴優化設計方法，其特征在于，所述Fitness對應的公式為：

Fitness＝abs((Freal-Ftarget)/Ftarget)。