基于Kriging近似模型的軌道主冷葉輪多目標(biāo)遺傳優(yōu)化

屈小章　韓　旭　畢仁貴　譚　艷

1.湖南大學(xué)汽車車身先進(jìn)設(shè)計制造國家重點實驗室，長沙，4100822.株洲聯(lián)誠集團(tuán)有限責(zé)任公司，株洲，412001

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基于Kriging近似模型的軌道主冷葉輪多目標(biāo)遺傳優(yōu)化

屈小章1韓旭1畢仁貴1譚艷2

1.湖南大學(xué)汽車車身先進(jìn)設(shè)計制造國家重點實驗室，長沙，4100822.株洲聯(lián)誠集團(tuán)有限責(zé)任公司，株洲，412001

為最大限度地減小葉輪質(zhì)量，通過反求模型和網(wǎng)格密度精度的分析，對葉輪結(jié)構(gòu)進(jìn)行數(shù)值計算，并構(gòu)造了拉丁超立方試驗設(shè)計模型和Kriging近似模型，得到葉輪結(jié)構(gòu)的采樣空間和高精度的近似模型用來代替數(shù)值分析，提出了軌道軸流風(fēng)機(jī)葉輪結(jié)構(gòu)多目標(biāo)遺傳優(yōu)化方法。采用該方法分析了主要技術(shù)參數(shù)對葉輪結(jié)構(gòu)受力的靈敏性，并找出了對葉輪結(jié)構(gòu)應(yīng)力影響最大的參數(shù)。葉輪結(jié)構(gòu)通過優(yōu)化后，質(zhì)量減小了31.7%，大大節(jié)省了材料的成本，最大應(yīng)力值也由初始方案的21.5 MPa變?yōu)?6.5 MPa，有效地提高了葉輪的力學(xué)性能。優(yōu)化后通過滑環(huán)引電器和動靜態(tài)應(yīng)變測試系統(tǒng)對風(fēng)機(jī)葉輪進(jìn)行動靜態(tài)試驗，并設(shè)計了葉輪旋轉(zhuǎn)機(jī)械的工藝工裝和試驗方案，試驗結(jié)果與計算結(jié)果十分吻合，且動應(yīng)力相對很小，因此，葉輪具有良好的力學(xué)和振動性能，在工程應(yīng)用中具有較高的價值。

葉輪；多目標(biāo)遺傳優(yōu)化；數(shù)值分析；Kriging模型；軸流風(fēng)機(jī)

0　引言

軌道軸流風(fēng)機(jī)主要應(yīng)用于火車的通風(fēng)系統(tǒng)，是軌道裝備的主要零部件之一。目前軌道軸流風(fēng)機(jī)還采用傳統(tǒng)的設(shè)計方法，仍較為笨重，噪聲也大。隨著國家對節(jié)能降噪的倡導(dǎo)及社會對新一代裝備輕量化技術(shù)的要求，軌道交通裝備的輕量化是社會發(fā)展的必然趨勢。

多目標(biāo)優(yōu)化技術(shù)在工程應(yīng)用中處于非常重要的地位，多目標(biāo)優(yōu)化方法[1]主要分為三類：多目標(biāo)合成單目標(biāo)方法、非Pareto方法和Pareto方法。遺傳算法隱含著并行性、隨機(jī)性和高度魯棒性，在基于Pareto方法的實現(xiàn)上應(yīng)用最廣泛，出現(xiàn)了一系列經(jīng)典算法并獲得了較成功的應(yīng)用。

多目標(biāo)遺傳算法在風(fēng)機(jī)系統(tǒng)的應(yīng)用越來越廣泛[2-5]。本文基于高效的數(shù)值計算方法和高精度的Kriging近似模型，提出了軌道主冷風(fēng)機(jī)葉輪多目標(biāo)遺傳優(yōu)化方法，通過試驗驗證，得到了滿意的結(jié)果。

1　葉輪結(jié)構(gòu)描述及數(shù)值分析

1.1葉輪結(jié)構(gòu)描述

葉輪結(jié)構(gòu)是軌道軸流風(fēng)機(jī)的主要零部件之一，它主要由輪芯、輪轂及葉片組成，輪芯主要和電機(jī)軸連接，實現(xiàn)高速旋轉(zhuǎn)的傳遞；輪轂是葉輪的主體結(jié)構(gòu)，是葉輪結(jié)構(gòu)主體承載件，占葉輪結(jié)構(gòu)質(zhì)量的70%～80%，為結(jié)構(gòu)優(yōu)化的主體部分。本文研究葉輪結(jié)構(gòu)主要的性能參數(shù)和材料組成，靜壓為1540 Pa(標(biāo)準(zhǔn)大氣壓，20℃狀態(tài)下)，轉(zhuǎn)速為1760 r/min，葉輪結(jié)構(gòu)總重為50.797 kg，葉片和輪轂由鑄鋁ZL104鑄造一體成型，輪芯由鑄鐵HT200鑄造而成。

1.2葉輪結(jié)構(gòu)數(shù)值分析

(1)幾何模型。由于工程制圖和實物往往存在一定的差異，本文采用實物三維掃描反求工程方法[6]對葉輪進(jìn)行三維幾何參數(shù)化建模，找出實際物體和工程制圖的差異，保證幾何模型的真實性和可靠性。反求工程方法下的葉輪結(jié)構(gòu)參數(shù)化分析模型如圖1所示。

圖1　葉輪結(jié)構(gòu)三維幾何參數(shù)化模型

(2)網(wǎng)格密度的確定。本文所研究的葉輪結(jié)構(gòu)須考慮細(xì)節(jié)應(yīng)力的問題,且最大尺寸和最小尺寸差異不大,結(jié)構(gòu)較復(fù)雜,因此采用四面體高階單元離散,實體單元對模型網(wǎng)格節(jié)點數(shù)量具有較高的要求，但由于有限元分析是用作多目標(biāo)遺傳優(yōu)化的離散樣本空間采集，需要在不同的參數(shù)下進(jìn)行多次的有限元循環(huán)分析，網(wǎng)格密度劃分效率對時間成本影響非常大。選用適當(dāng)?shù)木W(wǎng)格參數(shù)和恰當(dāng)重點的細(xì)化部分，對數(shù)值分析效率及精度的保障非常重要。在常態(tài)工況下葉輪試驗時的最大應(yīng)力值是22.83 MPa，位于葉輪的葉根處。通過和試驗應(yīng)力數(shù)據(jù)的對比，確定網(wǎng)格劃分的密度和細(xì)化部位，表1列出了葉輪結(jié)構(gòu)在不同網(wǎng)格密度下最大應(yīng)力值及比較，其中方案1和3是均勻網(wǎng)格，方案2和4是在方案1和3的基礎(chǔ)上重點細(xì)化網(wǎng)格，方案5是整體結(jié)構(gòu)細(xì)化網(wǎng)格。

表1　葉輪不同網(wǎng)格密度下最大應(yīng)力值比較

從表1可以看出，方案1和2由于節(jié)點數(shù)較少，與試驗值相差較大；方案5的精度最接近試驗值(變化率僅為3.2%，差值僅為0.72 MPa),但是運(yùn)行時間相對較長，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過其他方案的時間。方案4具有較好的精度，且計算時間也非常短，從精度和效率來看，方案4性價比最高，因此，本文選用方案4作為有限元數(shù)值處理方法。

2　葉輪結(jié)構(gòu)近似模型構(gòu)造及分析

由于軌道軸流風(fēng)機(jī)葉輪結(jié)構(gòu)缺少傳統(tǒng)的理論計算方法，故需要采用試驗設(shè)計方法對其數(shù)值仿真分析進(jìn)行樣本空間采集，通過近似數(shù)學(xué)模型對離散仿真分析結(jié)果構(gòu)建連續(xù)性數(shù)學(xué)模型方程，再進(jìn)行多目標(biāo)遺傳優(yōu)化分析。

2.1試驗設(shè)計

綜合考慮葉輪結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計的精確性和成本問題，本文選用拉丁超立方試驗設(shè)計[7-8]。

本文研究的葉輪結(jié)構(gòu)主要有5個參數(shù)設(shè)計點，如圖2所示。

圖2　葉輪結(jié)構(gòu)優(yōu)化主要技術(shù)參數(shù)

合理地選擇設(shè)計參數(shù)對葉輪結(jié)構(gòu)優(yōu)化非常重要，圖2中，w1為葉輪卸風(fēng)面翼緣板厚度，葉輪卸風(fēng)面翼緣板主要對葉片卸風(fēng)面起穩(wěn)定性作用；w2是葉輪進(jìn)風(fēng)翼緣板厚度，葉輪進(jìn)風(fēng)翼緣板對葉片穩(wěn)定性起重要作用；w3為輪轂腹板厚度，輪轂腹板支撐整個葉輪受力及穩(wěn)定性；w4為輪轂腹板定位尺寸，對腹板受力具有較大影響；w5為輪芯長度，對葉輪的整體穩(wěn)定性有一定影響。以上5個參數(shù)為葉輪結(jié)構(gòu)主要設(shè)計參數(shù)，本文選取它們作為主要參數(shù)優(yōu)化設(shè)計點。

2.2近似模型構(gòu)造及分析

建立葉輪結(jié)構(gòu)近似模型主要有以下幾個過程：①選擇合適的試驗設(shè)計方法，布置合理的樣本點，在樣本點上產(chǎn)生設(shè)計變量和設(shè)計目標(biāo)所對應(yīng)的樣本數(shù)據(jù)；②選擇合理的模型函數(shù)來表示樣本數(shù)據(jù)；③選擇恰當(dāng)?shù)姆椒?，用以上所選擇的模型函數(shù)擬合樣本數(shù)據(jù)[9]建立近似模型技術(shù)。通過分析葉輪結(jié)構(gòu)的模型和CAE數(shù)值分析結(jié)果，本文選取拉丁超立方試驗設(shè)計和Kriging近似方法進(jìn)行分析。在Kriging方法[10]中，近似響應(yīng)模型形式表示為

(1)

其中，g(U)是關(guān)于U的已知函數(shù)，提供了全部設(shè)計空間全局模擬，在許多情況下取常數(shù)ζ；Z(U)用于實現(xiàn)均值為0和方差為σ2隨機(jī)過程，主要描述局部偏差。

(2)

其中，v是所有樣本數(shù)據(jù)真實響應(yīng)值構(gòu)成的列向量；f是一個與v同維的單位列向量；rT(U)是未試驗點U和樣本數(shù)據(jù){U(1),U(2),…U(nS)}之間的相關(guān)向量；R是由相關(guān)函數(shù)R(Ui,Uj)組成的對角線對稱的相關(guān)矩陣。只要確定了相關(guān)的函數(shù)，就可確定Kriging插值模型。

2.3主要參數(shù)靈敏性分析

通過近似模型的構(gòu)造和多目標(biāo)遺傳優(yōu)化計算，葉輪結(jié)構(gòu)的各個主要的設(shè)計變量對葉輪最大應(yīng)力靈敏性變化影響如圖3所示。

圖3　設(shè)計變量對最大應(yīng)力靈敏性影響

從圖3可以看出，葉輪結(jié)構(gòu)w4的設(shè)計變量對葉輪結(jié)構(gòu)最大應(yīng)力值影響最大，其次為w3，其余參數(shù)影響均較小。圖4是設(shè)計變量w3和w4對葉輪結(jié)構(gòu)最大應(yīng)力靈敏性情況。

從圖4中可以分析出，葉輪結(jié)構(gòu)的主要設(shè)計變量w4的變化對應(yīng)力變化的跨度達(dá)到7MPa，而設(shè)計變量w3對應(yīng)力變化的跨度為1.5MPa，因此，w4對葉輪結(jié)構(gòu)的受力影響很大，在工程設(shè)計中要重視此參數(shù)的設(shè)計，以提高葉輪結(jié)構(gòu)的力學(xué)性能，使得葉輪結(jié)構(gòu)更優(yōu)化。

(a)w3對應(yīng)力靈敏性

(b)w4對應(yīng)力靈敏性圖4　主要設(shè)計變量對最大應(yīng)力靈敏性影響

3　葉輪結(jié)構(gòu)多目標(biāo)遺傳優(yōu)化

多目標(biāo)遺傳算法[11-13]是根據(jù)問題的目標(biāo)函數(shù)構(gòu)造一個適值函數(shù)，對一個或多個解構(gòu)成種群進(jìn)行評估分析，它可以通過一次運(yùn)算找到一組Pareto最優(yōu)化解，適用于求解多目標(biāo)優(yōu)化問題。由于遺傳算法本身就是基于群體進(jìn)行操作的，多解集和單一解集的求解目的是一致的，所以采用遺傳算法求解多目標(biāo)問題是可行的。

軸流風(fēng)機(jī)葉輪結(jié)構(gòu)的多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計問題可表示為以下數(shù)學(xué)優(yōu)化模型：

式中，f為目標(biāo)函數(shù)，使葉輪應(yīng)力最小和變形最?。籑為目標(biāo)函數(shù)，使葉輪質(zhì)量最小；w為設(shè)計變量；gi為約束條件,即最大應(yīng)力不超過材料的某一限定值為15MPa，結(jié)構(gòu)變形不超過某一值為0.04mm，質(zhì)量不超過35kg。

葉輪結(jié)構(gòu)的主要尺寸參數(shù)w1、w2、w3、w4、w5的取值范圍見表2。

表2　葉輪結(jié)構(gòu)設(shè)計變量范圍　mm

軌道裝備軸流風(fēng)機(jī)葉輪結(jié)構(gòu)多目標(biāo)遺傳優(yōu)化流程如圖5所示。

圖5　葉輪結(jié)構(gòu)多目標(biāo)遺傳優(yōu)化流程圖

4　葉輪的優(yōu)化結(jié)果及驗證分析

4.1優(yōu)化結(jié)果及分析

葉輪結(jié)構(gòu)的主要技術(shù)參數(shù)通過多目標(biāo)遺傳算法進(jìn)行優(yōu)化，選取樣本數(shù)為1000，最大迭代數(shù)為1000，優(yōu)化計算獲取的前9個候選分析結(jié)果見表3。

表3　葉輪結(jié)構(gòu)多目標(biāo)遺傳優(yōu)化結(jié)果

從表3可以看出，葉輪結(jié)構(gòu)的9個優(yōu)化結(jié)果很接近，但是結(jié)果很難實現(xiàn)工程設(shè)計，必須進(jìn)行參數(shù)圓整方可實現(xiàn)工程應(yīng)用。綜合考慮表3的優(yōu)化參數(shù)和實際工藝，葉輪結(jié)構(gòu)的主要技術(shù)參數(shù)圓整方案結(jié)果見表4。

表4　圓整后的方案結(jié)果

從表4可以看出，葉輪結(jié)構(gòu)圓整后的質(zhì)量和受力狀態(tài)都比優(yōu)化的9種方案中略大，符合最優(yōu)化設(shè)計的思路。圓整后的葉輪結(jié)構(gòu)方案不僅符合材料力學(xué)性能要求，而且比原方案的受力狀態(tài)較好，表5列出了原始方案和優(yōu)化圓整后方案的對比。

表5　優(yōu)化前后技術(shù)參數(shù)對比

從表5可以看出,通過大量調(diào)整參數(shù)w4，參數(shù)w3和w1減小一半，w2也由20mm減為15.5mm，使得葉輪的質(zhì)量大幅減小，由50.8kg變?yōu)?4.7kg，減小了31.7%，因此，大大降低了材料的成本。最大應(yīng)力值由初始方案的21.5MPa變?yōu)?6.5MPa，大大提高了葉輪結(jié)構(gòu)的力學(xué)性能。葉輪結(jié)構(gòu)的最大變形也由原始方案的0.058mm變?yōu)?.04mm，大幅提高了葉輪的振動性能。

4.2試驗驗證分析

4.2.1試驗方案

為了驗證葉輪優(yōu)化后結(jié)構(gòu)力學(xué)性能能否滿足實際工程應(yīng)用的要求，對葉輪結(jié)構(gòu)進(jìn)行模態(tài)和動靜應(yīng)力測試試驗，分析其實際工作狀態(tài)下的力學(xué)性能和計算分析結(jié)果是否一致。試驗平臺及設(shè)備系統(tǒng)包括：軌道裝備軸流主冷風(fēng)機(jī)系統(tǒng)及滑環(huán)引電器工藝工裝系統(tǒng)，應(yīng)變適配器，多功能靜態(tài)應(yīng)變測試系統(tǒng)，計算機(jī)及軟件系統(tǒng)等。試驗原理和試驗現(xiàn)場分別如圖6和圖7所示。

圖6　風(fēng)機(jī)葉輪動靜態(tài)應(yīng)變試驗原理圖

圖7　風(fēng)機(jī)葉輪動靜態(tài)應(yīng)變試驗現(xiàn)場

動靜應(yīng)力和應(yīng)變測試是在正常工作情況下測量結(jié)構(gòu)表面上不同測點位置的應(yīng)力和應(yīng)變值，其本質(zhì)是測量應(yīng)變，通過AVD測量軟件可實時得到應(yīng)力值。對于旋轉(zhuǎn)機(jī)械的動靜態(tài)應(yīng)變測試，通常需要滑環(huán)引電裝置將信號引出來進(jìn)行測試。工程測試中常用電刷式引電裝置，其工作性能較好，可用于較高轉(zhuǎn)速下的動應(yīng)變測量，為了保證電刷與滑環(huán)接觸良好，減少接觸電阻，在每條滑道上應(yīng)對稱配置多個并接在一起的電刷，且使各電刷用彈簧壓緊滑道，其壓緊力應(yīng)適當(dāng)。軌道軸流風(fēng)機(jī)葉輪應(yīng)變測量大致方案如下。

(1)確定滑環(huán)引電裝置在風(fēng)機(jī)系統(tǒng)的工藝工裝，以及其在風(fēng)機(jī)葉輪結(jié)構(gòu)的滑環(huán)連接工藝。

(2)確定測點位置。通常應(yīng)變測量位置應(yīng)選擇應(yīng)力較大或易破損等位置進(jìn)行測量。本文采用有限元數(shù)值方法計算葉輪結(jié)構(gòu)受力狀態(tài)，并考慮葉輪結(jié)構(gòu)優(yōu)化重點部位，確定風(fēng)機(jī)葉輪結(jié)構(gòu)測量點，如圖8所示。

圖8　葉輪結(jié)構(gòu)試驗主要測量點

(3)確定貼應(yīng)變片還是應(yīng)變花。不同位置結(jié)構(gòu)的應(yīng)力狀態(tài)不同，就需要考慮是貼片還是貼花的問題。通常，如果明確知道主應(yīng)力方向的話可以貼片，或者結(jié)構(gòu)只受單方向應(yīng)力也可以貼片。其他的情況應(yīng)考慮貼花。由于本文應(yīng)變測試時葉輪結(jié)構(gòu)受力比較明確，故在該處貼應(yīng)變片。

(4)粘貼應(yīng)變片。由于應(yīng)變片粘貼質(zhì)量直接影響測量精度，因此，在粘貼時要確定無氣泡、無虛焊等情況出現(xiàn)，以確保貼質(zhì)量，為獲得高精度測量做準(zhǔn)備。

(5)導(dǎo)線連接。由于應(yīng)變片多采用電阻式，因此，測量時盡量要求所使用的導(dǎo)線電阻要盡量小，以保證能在應(yīng)變調(diào)理儀平衡能力內(nèi)平衡。以減少電阻上電壓分配，影響精度。

(6)正式測量。設(shè)置合理的采樣頻率，通過虛擬通道擴(kuò)展技術(shù)，實時得到對應(yīng)測點位置的應(yīng)力。

4.2.2試驗結(jié)果

通過上述試驗，得到了軌道軸流風(fēng)機(jī)葉輪結(jié)構(gòu)不同頻率轉(zhuǎn)速下的動應(yīng)力和靜應(yīng)力結(jié)果。圖9所示為不同測點下葉輪結(jié)構(gòu)試驗結(jié)果和理論數(shù)值計算結(jié)果對比。

(a)測試點1應(yīng)力值比較

(b)測試點2應(yīng)力值比較

(c)測試點3應(yīng)力值比較

(d)測試點4應(yīng)力值比較圖9　葉輪結(jié)構(gòu)試驗結(jié)果和理論計算結(jié)果對比

由圖9可以分析出，隨著工作頻率的增大，各個測點的應(yīng)力均增大，從理論數(shù)值分析結(jié)果來看，變化相對較均勻，其中葉輪結(jié)構(gòu)中測試點1試驗應(yīng)力最大。在各測試點中，靜態(tài)理論數(shù)值計算結(jié)果和靜應(yīng)力試驗結(jié)果各頻率下的最大值基本一致，在頻率58.6Hz時最大相差6.3%，是由于葉輪的工作頻率和外界變頻電源相互干涉，引起了一定試驗數(shù)據(jù)處理的變化差異；在頻率60Hz時各測試點中最大相差5.5%，完全符合數(shù)值計算的誤差要求。動態(tài)試驗的最大動應(yīng)力值相對較小，因此，風(fēng)機(jī)葉輪結(jié)構(gòu)具有良好的振動性能，符合葉輪結(jié)構(gòu)優(yōu)化的思路和要求。整個風(fēng)機(jī)系統(tǒng)還經(jīng)歷了性能、噪聲、超速、環(huán)境和長壽命隨機(jī)沖擊試驗等，性能參數(shù)均滿足工程應(yīng)用的要求。

5　結(jié)論

(1)本文采用高效精確的數(shù)值分析方法、拉丁超立方試驗設(shè)計和Kriging近似模型，構(gòu)建了一種應(yīng)用于軌道主冷風(fēng)機(jī)葉輪高精度的多目標(biāo)遺傳優(yōu)化方法，并建立了詳細(xì)優(yōu)化分析流程圖，大大節(jié)省了葉輪結(jié)構(gòu)材料成本。最大應(yīng)力值由初始方案的21.5MPa變?yōu)?6.5MPa，最大變形也由原始方案的0.058mm變?yōu)?.04mm，提高了葉輪的力學(xué)性能和振動性能，因此，葉輪結(jié)構(gòu)優(yōu)化得到了較好的結(jié)果。

(2)通過反求模型和網(wǎng)格密度精度的分析，建立了快速高效精確的葉輪結(jié)構(gòu)數(shù)值計算方法，使得分析結(jié)果和試驗結(jié)果相差5.7%，符合理論計算誤差要求，且計算時間較短，為實現(xiàn)高效的葉輪結(jié)構(gòu)多目標(biāo)遺傳優(yōu)化奠定了良好的基礎(chǔ)。

(3)通過構(gòu)建拉丁超立方和Kriging近似模型，分析了葉輪結(jié)構(gòu)主要設(shè)計變量對葉輪力學(xué)性能影響靈敏度的問題，得出輪轂腹板定位尺寸w4為影響葉輪最大受力的主要參數(shù)，影響的靈敏跨度達(dá)7MPa，為優(yōu)化和改進(jìn)設(shè)計提供了思路。

(4)通過旋轉(zhuǎn)的滑環(huán)引電器和動靜態(tài)應(yīng)變測試系統(tǒng)對風(fēng)機(jī)葉輪進(jìn)行了應(yīng)力測試試驗，并設(shè)計了工藝工裝和試驗方案。由試驗數(shù)據(jù)分析可知，數(shù)值分析結(jié)果和葉輪結(jié)構(gòu)靜態(tài)試驗應(yīng)力結(jié)果基本一致(在頻率60Hz下各測試點中最大相差5.5%)，符合數(shù)值計算誤差要求，且葉輪結(jié)構(gòu)動應(yīng)力值很小，因此，優(yōu)化后的葉輪結(jié)構(gòu)具有良好的力學(xué)性能和振動性能，可實現(xiàn)工程應(yīng)用。

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(編輯陳勇)

Multi-objective Genetic Optimization of Impeller of Rail Axial Fan Based on Kriging Model

Qu Xiaozhang1Han Xu1Bi Rengui1Tan Yan2

1.State Key Laboratory of Advanced Design and Manufacturing for Vehicle Body,Hunan University,Changsha,410082 2.Zhuzhou Lince Group Co.,Ltd.,Zhuzhou,Hunan,412001

In order to reduce the weight of impeller, a multi-objective genetic optimization method and process of the impeller of rail axial fan was established by analyzing the impeller of the numerical calculation method and constructing Kriging model. The numerical calculation method was established by the reverse analysis model and mesh density accuracy. The sampling space of impeller was obtained by Latin hypercube experimental design model. Kriging model of impeller with sufficient accuracy could replace the numerical analysis. The sensitivity of the main technical parameters of the force on the impeller structure was analyzed by the method and the most influential parameters on the impeller structural stress were identified. The weight of impeller is reduced by 31.7% by optimization and save the cost of materials. The maximum stress value is also changed from the initial 21.5 MPa to 16.5 MPa, which effectively improve the mechanical performance of the impeller. After optimization, dynamic and static experiments were used to the impeller by the slip ring electric and dynamic and static strain testing system, and the impeller rotating machinery equipment and the technology of testing plan was designed. Experimental results and calculation results are very close and the dynamic stress is relatively small, so the impeller has a good mechanics and vibration performance, and has high value in engineering applications.

impeller；multi-objective genetic optimization；numerical analysis；Kriging model；axial fan

2014-04-16

國家自然科學(xué)基金資助重大項目(11232004)；裝備預(yù)先研究項目(62501036012)；國家自然科學(xué)基金資助項目(51175160)

TH313DOI：10.3969/j.issn.1004-132X.2015.14.017

屈小章，男，1983年生。湖南大學(xué)汽車車身先進(jìn)設(shè)計制造國家重點實驗室博士研究生。主要研究方向為計算力學(xué)、降噪和風(fēng)機(jī)技術(shù)。韓旭，男，1968年生。湖南大學(xué)機(jī)械與運(yùn)載工程學(xué)院教授、博士研究生導(dǎo)師。畢仁貴，男，1985年生。湖南大學(xué)汽車車身先進(jìn)設(shè)計制造國家重點實驗室博士研究生。譚艷，女，1976年生。株洲聯(lián)誠集團(tuán)有限責(zé)任公司高級工程師。