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    葉片彎、扭、掠造型規(guī)律對(duì)透平級(jí)氣動(dòng)性能的影響

    2023-10-18 12:38:52邱慶輝付亞瑋黃典貴
    動(dòng)力工程學(xué)報(bào) 2023年10期
    關(guān)鍵詞:靜葉動(dòng)葉總壓

    邱慶輝, 付亞瑋, 李 博, 黃典貴

    (上海理工大學(xué) 能源與動(dòng)力工程學(xué)院,上海 200093)

    葉片作為透平中的能量轉(zhuǎn)換裝置,其三維造型對(duì)透平的氣動(dòng)性能有重要影響。隨著計(jì)算機(jī)的發(fā)展,透平全三維優(yōu)化設(shè)計(jì)方法逐漸進(jìn)入學(xué)者視野,而彎、扭、掠葉片技術(shù)作為提高透平效率、改善透平氣動(dòng)性能的重要手段,得到了廣泛的研究與應(yīng)用。

    20世紀(jì)60年代,Filippov等[1]提出了一種新的葉片成型方法——葉片彎扭聯(lián)合氣動(dòng)成型,可以使葉柵中的能量損失下降30%~50%。黃影虹等[2]通過(guò)所開(kāi)發(fā)的彎扭葉片程序發(fā)現(xiàn)彎扭葉片能有效改善葉柵流道內(nèi)的流動(dòng)情況。鄒正平等[3]從葉片氣動(dòng)負(fù)荷分布角度入手,通過(guò)解析方法對(duì)葉片三維造型中各參數(shù)的位勢(shì)影響進(jìn)行模擬與分析。陳波等[4]利用NURBS對(duì)葉片截面和積疊線進(jìn)行彎、傾、扭、掠參數(shù)化改型,優(yōu)化結(jié)果表明葉片能量損失降低了0.85%。Karrabi等[5]研究了扭曲、傾斜和彎曲葉片對(duì)漢諾威軸流透平性能的影響,結(jié)果表明扭曲葉片的影響更顯著。

    眾多學(xué)者在維持動(dòng)葉一定扭轉(zhuǎn)規(guī)律的前提下,研究了靜葉片的彎、扭、掠不同改型對(duì)透平氣動(dòng)性能的影響[6-10]。然而靜葉片造型改變后,其出口處的流場(chǎng)也會(huì)發(fā)生變化,勢(shì)必導(dǎo)致動(dòng)葉來(lái)流條件的變化。對(duì)處于最佳匹配狀態(tài)的動(dòng)、靜葉而言,靜葉或動(dòng)葉的單獨(dú)改型會(huì)使透平級(jí)的氣動(dòng)性能下降。因此,對(duì)靜葉進(jìn)行不同程度的彎、扭、掠改型時(shí)應(yīng)尋求與其相互匹配的動(dòng)葉扭轉(zhuǎn)規(guī)律,這樣才能使得透平的性能得到最大的提升。

    筆者基于動(dòng)、靜葉的最佳匹配原則對(duì)葉片進(jìn)行參數(shù)化改型:利用正交優(yōu)化方法,對(duì)靜葉進(jìn)行彎、扭、掠改型時(shí)也對(duì)動(dòng)葉進(jìn)行扭改型,使得改型后動(dòng)、靜葉處于新的相互匹配狀態(tài)。通過(guò)流場(chǎng)分析研究葉片彎、扭、掠造型規(guī)律對(duì)透平級(jí)氣動(dòng)性能的影響,為后續(xù)的耦合造型規(guī)律研究提供重要參考。

    1 計(jì)算模型與方法

    1.1 研究對(duì)象

    本文研究對(duì)象為某高壓透平首級(jí)[11],為排除該級(jí)靜葉彎扭因素和端壁型線的影響,對(duì)原始靜葉進(jìn)行消彎、消扭改型,對(duì)原始動(dòng)葉進(jìn)行延伸。改型后得到葉高均為80 mm的等高直靜葉和等高扭動(dòng)葉,且均為軸對(duì)稱(chēng)端壁。對(duì)改型后的動(dòng)葉進(jìn)行扭轉(zhuǎn)優(yōu)化,使之與等高直靜葉處于最佳匹配狀態(tài),此時(shí)透平級(jí)總總效率為92.49%,將該級(jí)作為本文的初始透平級(jí)進(jìn)行研究,其初始直靜葉和初始扭動(dòng)葉如圖1所示。最終所得透平的轉(zhuǎn)速為8 279 r/min,靜葉葉片數(shù)為46,動(dòng)葉葉片數(shù)為76。

    圖1 初始直靜葉和初始扭動(dòng)葉

    1.2 網(wǎng)格劃分及邊界條件

    本文數(shù)值模擬采用穩(wěn)態(tài)雷諾時(shí)均方法,湍流模型選擇SST模型,近壁面第一層網(wǎng)格高度為1.0×10-6m,y+≤1。進(jìn)口總溫為709 K,總壓為344 740Pa,出口平均靜壓為149 800 Pa,動(dòng)葉葉頂間隙為0.4 mm。計(jì)算域入口距靜葉前緣2倍靜葉軸向弦長(zhǎng),出口距動(dòng)葉尾緣3倍靜葉軸向弦長(zhǎng),計(jì)算域網(wǎng)格采用O4H型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),網(wǎng)格劃分細(xì)節(jié)如圖2所示。

    圖2 三維網(wǎng)格劃分

    選取3套網(wǎng)格對(duì)透平進(jìn)行數(shù)值模擬,網(wǎng)格具體參數(shù)如表1所示。綜合結(jié)果的穩(wěn)定性與計(jì)算成本,選擇第2套網(wǎng)格作為后續(xù)計(jì)算的網(wǎng)格規(guī)模。

    表1 不同網(wǎng)格的具體參數(shù)

    1.3 參數(shù)化造型方法

    借助三維建模軟件對(duì)葉片進(jìn)行參數(shù)化建模和彎、掠改型。選取多個(gè)截面,采用重心積疊的形式構(gòu)建三維葉片,彎曲積疊線和掠積疊線參數(shù)化控制方法分別如圖3和圖4所示,其中參數(shù)化控制點(diǎn)1、6分別與葉片根部截面、頂部截面葉型的重心重合,控制點(diǎn)2、3、4、5處于點(diǎn)2、點(diǎn)5的連線上,α1、α2、α3分別表示參數(shù)化控制點(diǎn)2、4、5與展向的夾角,P1×C1、C1分別表示控制點(diǎn)2、3距根部的相對(duì)高度,C2、P2×C2分別表示控制點(diǎn)4、5距頂部的相對(duì)高度。本文中規(guī)定:靜葉壓力面與端壁的夾角≤90°為正彎,反之為反彎;葉片在軸向上朝來(lái)流方向偏移為前掠,反之為后掠。

    圖3 彎造型參數(shù)化控制方法

    圖4 掠造型參數(shù)化控制方法

    使用自編程序?qū)θ~片進(jìn)行扭轉(zhuǎn)改型,如圖5所示。均勻選取多個(gè)截面,每個(gè)截面繞其質(zhì)心旋轉(zhuǎn)過(guò)的角度為該截面的扭角y,不同葉高截面的扭角滿足y=kx+b,k、b為扭角的參數(shù)化變量,逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)時(shí)扭角為正,稱(chēng)為正扭,反之為反扭;x的取值采用線性插值的方法,葉根處的值為0,葉頂處的值為2。彎、扭、掠參數(shù)化造型所涉及的影響因子如表2所示,其中C1、C2、P1、P2、α1、α3控制靜葉彎造型,k1、b1控制靜葉扭造型,k2、b2控制動(dòng)葉扭造型,參數(shù)β控制靜葉掠造型。

    表2 彎、扭、掠參數(shù)化造型控制變量

    圖5 扭造型控制方法

    2 計(jì)算結(jié)果與分析

    透平葉片的三維造型對(duì)其內(nèi)部的流場(chǎng)結(jié)構(gòu)有重要影響,為了改善流場(chǎng)結(jié)構(gòu),減小流動(dòng)損失,提升透平的性能,本節(jié)對(duì)初始透平葉片進(jìn)行彎、扭、掠造型優(yōu)化并分析不同造型對(duì)透平流場(chǎng)的影響。靜葉、動(dòng)葉出口總壓損失系數(shù)ω的定義[12]為:

    (1)

    2.1 彎造型的應(yīng)用

    以靜葉彎造型的6個(gè)影響因子和動(dòng)葉扭造型的2個(gè)影響因子為自變量,以透平總總效率為因變量,設(shè)計(jì)了49組正交優(yōu)化試驗(yàn),其中各因子水平的取值如表3所示。正交優(yōu)化后所得最佳總靜效率和總總效率分別提升了0.22百分點(diǎn)和0.29百分點(diǎn),彎靜葉匹配優(yōu)化后的扭動(dòng)葉的總總效率高于靜葉單獨(dú)彎曲優(yōu)化,對(duì)比結(jié)果如表4所示。表5為利用極差分析法得到的靜葉彎曲與動(dòng)葉扭轉(zhuǎn)各因子最佳取值,此時(shí)靜葉正彎,動(dòng)葉正扭且扭角沿展向增大。

    表3 彎造型影響因子水平取值

    表4 彎靜葉匹配扭動(dòng)葉的正交優(yōu)化結(jié)果

    表5 靜葉彎曲與動(dòng)葉扭轉(zhuǎn)各因子的最佳取值

    圖6為彎造型靜葉吸力面徑向壓力梯度分布圖,深色區(qū)域表征葉片表面存在由葉頂指向葉根方向的正壓力梯度,淺色區(qū)域表征的壓力梯度方向則相反。如圖6(a)所示,原始靜葉吸力面前緣至30%弦長(zhǎng)區(qū)域主要為負(fù)壓力梯度區(qū)域,沿展向負(fù)壓力梯度區(qū)域減小;30%弦長(zhǎng)至尾緣區(qū)域主要為正壓力梯度區(qū)域,且在葉頂存在2個(gè)壓力梯度摻混的區(qū)域,說(shuō)明流體流經(jīng)該區(qū)域時(shí)會(huì)出現(xiàn)徑向上的碰撞并伴隨著能量的消耗。如圖6(b)和圖6(c)所示,彎靜葉葉頂前緣正壓力梯度明顯變大,有利于葉頂端區(qū)的低能流體逐漸向下遷移,以至于在靠近葉頂區(qū)域形成一段徑向壓力梯度為0 kg/(m2·s2)的流動(dòng)區(qū)域,且葉片中部徑向壓力梯度為0 kg/(m2·s2)的區(qū)域明顯變大,有利于減弱葉片中部通道內(nèi)的二次流強(qiáng)度。

    (a) case 1靜葉

    圖7為彎造型靜葉出口熵增沿展向的分布圖。如圖7(a)所示,由葉頂至葉根方向,原始靜葉出口熵增逐漸增大,且集中在靜葉尾跡區(qū),這是尾跡區(qū)低速流體與通道內(nèi)高速主流、端區(qū)邊界層低能流體相互摻混的結(jié)果。如圖7(b)和圖7(c)所示,彎靜葉出口熵增主要集中在葉頂、葉根尾跡區(qū),在出口中部區(qū)域熵增比原始靜葉小,尤其在15%~50%葉高處,表明彎靜葉出口中部區(qū)域的混亂程度有所減弱。

    (a) case 1靜葉

    圖8為彎造型靜葉所匹配的動(dòng)葉通道內(nèi)以及出口處的熵增沿展向的分布圖。如圖8(a)所示,原始動(dòng)葉的熵增主要集中在葉頂區(qū)域且沿著下游逐漸增大,這是葉頂泄漏流與吸力面?zhèn)戎髁?、葉片上部通道渦相互摻混向下游發(fā)展并與動(dòng)葉尾跡流相互干擾的結(jié)果;葉片下部的熵增也較為明顯,這是葉片下部通道渦沿著下游逐漸發(fā)展并在出口處與動(dòng)葉尾跡流相互干擾的結(jié)果。如圖8(b)所示,彎靜葉所匹配的初始動(dòng)葉頂部熵增較圖8(a)所示動(dòng)葉變化不大,而在葉根至80%葉高區(qū)域,熵增大于520 J/(kg·K)的面積明顯變大,且動(dòng)葉出口沿展向的熵增有所增大,表明該動(dòng)葉內(nèi)的流動(dòng)損失較大。如圖8(c)所示,彎靜葉所匹配的優(yōu)化動(dòng)葉頂部熵增較圖8(a)所示動(dòng)葉略有減小,而在葉片下部的熵增削弱較為明顯,表明優(yōu)化后的動(dòng)葉內(nèi)流動(dòng)損失較小,這也是其效率升高的原因。

    (a) case 1動(dòng)葉

    圖9為彎造型靜葉、動(dòng)葉出口總壓損失系數(shù)沿展向的分布圖。對(duì)于靜葉出口,case 1的原始靜葉總壓損失系數(shù)均值為0.057 0,在靠近葉根、葉頂區(qū)域由于受到端區(qū)二次流的影響,總壓損失系數(shù)明顯增大;在10%~80%葉高處,總壓損失系數(shù)沿展向遞減,而在葉片上部由于徑向二次流的影響,總壓損失系數(shù)較大,呈現(xiàn)先增后減的趨勢(shì)。case 2和case 3的彎靜葉總壓損失系數(shù)均值分別為0.055 6和0.055 9,相較case 1分別減小2.46%和1.93%;葉片中部總壓損失系數(shù)比較均勻,在60%葉高以下,彎靜葉總壓損失較原始靜葉小,而在60%葉高以上,彎靜葉的總壓損失有所增大。

    對(duì)于動(dòng)葉出口,case 1的原始動(dòng)葉總壓損失系數(shù)均值為0.236,葉片下部由于受到下部通道渦的影響,總壓損失系數(shù)較大;葉片上部在上部通道渦以及葉頂泄漏渦的雙重影響下,總壓損失系數(shù)明顯增大,而在葉片中部總壓損失系數(shù)比較均勻。case 2和case 3的葉片總壓損失系數(shù)均值分別為0.252和0.231,相較case 1分別增大6.78%和減小2.12%;葉片上部總壓損失系數(shù)較原始動(dòng)葉變化不大;而在65%葉高以下,case 2的動(dòng)葉總壓損失比原始動(dòng)葉大,case 3的動(dòng)葉總壓損失比原始動(dòng)葉小,case 1~case 3的動(dòng)葉總壓損失沿展向的變化趨勢(shì)基本一致。

    2.2 扭造型的應(yīng)用

    以靜葉扭造型的2個(gè)影響因子和動(dòng)葉扭造型的2個(gè)影響因子為自變量,以透平總總效率為因變量,設(shè)計(jì)了25組正交試驗(yàn),各因子水平的取值如表6所示。正交優(yōu)化后所得最佳總靜效率和總總效率分別提升了0.25百分點(diǎn)和0.57百分點(diǎn),扭靜葉匹配優(yōu)化后的扭動(dòng)葉的總總效率高于靜葉單獨(dú)扭轉(zhuǎn)優(yōu)化,對(duì)比結(jié)果如表7所示。表8為利用極差分析法得到的靜葉扭轉(zhuǎn)與動(dòng)葉扭轉(zhuǎn)各因子的最佳取值,此時(shí)靜葉反扭且扭角沿展向減小,動(dòng)葉正扭。

    表6 扭造型影響因子水平取值

    表7 扭靜葉匹配扭動(dòng)葉的正交優(yōu)化結(jié)果

    表8 靜葉扭轉(zhuǎn)與動(dòng)葉扭轉(zhuǎn)各因子的最佳取值

    圖10為扭造型靜葉吸力面徑向壓力梯度分布圖。如圖10(b)所示,扭靜葉頂部30%~70%弦長(zhǎng)區(qū)域正負(fù)壓力梯度摻混的面積變大且在尾緣處出現(xiàn)新的摻混區(qū)域,使得靜葉出口尾緣處的流動(dòng)變得更加不均勻。靜葉中部壓力梯度有所減小,隨著向葉根方向發(fā)展,不同方向壓力梯度摻混的強(qiáng)度呈現(xiàn)遞增的趨勢(shì),流體流經(jīng)葉片中下部時(shí)的能量損耗增大,流速降低,使得靜葉出口該區(qū)域主流流速下降。如圖10(c)所示,扭靜葉頂部正負(fù)壓力梯度摻混的面積比圖10(a)所示原始靜葉大,葉片中部存在較大的壓力梯度減小的區(qū)域,減弱了通道內(nèi)的二次流強(qiáng)度。在50%~80%葉高區(qū)域,圖10(c)所示靜葉沿尾緣方向的徑向壓力梯度均比圖10(a)、圖10(b)所示靜葉小,這也削弱了靜葉出口主流區(qū)流體與尾跡區(qū)流體相互干擾的強(qiáng)度。

    (a) case 1靜葉

    圖11為扭造型靜葉出口熵增沿展向的分布圖。如圖11(b)所示,扭靜葉出口熵增主要集中在尾跡區(qū)上部與下部,在中部區(qū)域沿展向的變化不大。葉片上部由于靜葉尾緣區(qū)域存在不同方向的壓力梯度摻混作用,其熵增比圖11(a)所示原始靜葉大;而在葉片下部,葉片前段不同方向壓力梯度摻混的作用使得出口處主流速度下降,該區(qū)域熵增較原始靜葉有所減小。如圖11(c)所示,扭靜葉出口熵增較原始靜葉明顯減小,10%~80%葉高的尾跡熵增削弱最為顯著,紊亂程度下降。

    (a) case 1靜葉

    圖12為扭造型靜葉所匹配的動(dòng)葉通道內(nèi)以及出口處的熵增沿展向的分布圖。如圖12(b)所示,扭靜葉所匹配的初始動(dòng)葉通道內(nèi)以及出口處的熵增大于590 J/(kg·K)的面積較圖12(a)所示動(dòng)葉有所減小,而熵增大于520 J/(kg·K)的面積有所增大,說(shuō)明由渦系結(jié)構(gòu)引起的紊亂強(qiáng)度有所下降,但紊亂范圍有所增加。如圖12(c)所示,扭靜葉所匹配的優(yōu)化扭動(dòng)葉頂部熵增相比圖12(a)所示動(dòng)葉變化不大,而在葉片下部熵增削弱較為明顯,尤其在靠近葉根尾跡區(qū),說(shuō)明扭靜葉匹配優(yōu)化后的動(dòng)葉流動(dòng)情況有所好轉(zhuǎn)。

    (a) case 1動(dòng)葉

    圖13為扭造型靜葉、動(dòng)葉出口總壓損失系數(shù)沿展向的分布圖。對(duì)于靜葉出口,case 4和case 5的葉片總壓損失系數(shù)均值分別為0.053 3和0.051 8,相較case 1分別減小6.49%和9.12%。如case 4所示扭靜葉,葉片中部總壓損失較為均勻,總體而言較原始靜葉有所減小,但在葉片上部總壓損失增大;case 5的扭靜葉在10%~80%葉高處的總壓損失較原始靜葉有所減小,說(shuō)明其流動(dòng)情況有所改善。對(duì)于動(dòng)葉出口,case 4和case 5的葉片總壓損失系數(shù)均值分別為0.254和0.222,相較case 1分別增大7.63%和減小5.93%;case 4的動(dòng)葉在10%~30%葉高處的總壓損失系數(shù)變化較大,其峰值位置較原始動(dòng)葉上移了約5%葉高,與上文動(dòng)葉出口熵增分布所表現(xiàn)的情況一致;case 5的動(dòng)葉下部總壓損失比原始動(dòng)葉小。

    (a) 靜葉總壓損失系數(shù)

    2.3 掠造型的應(yīng)用

    以靜葉掠造型的1個(gè)影響因子和動(dòng)葉扭造型的2個(gè)影響因子為自變量,以透平總總效率為因變量,設(shè)計(jì)了25組正交試驗(yàn),各因子水平的取值如表9所示。正交優(yōu)化后所得最佳總靜效率和總總效率分別提升了0.19百分點(diǎn)和0.25百分點(diǎn),掠靜葉匹配優(yōu)化后的扭動(dòng)葉的總總效率高于靜葉單獨(dú)掠優(yōu)化,對(duì)比結(jié)果如表10所示。表11為利用極差分析法得到的靜葉掠與動(dòng)葉扭轉(zhuǎn)各因子的最佳取值,此時(shí)靜葉后掠,動(dòng)葉正扭且扭角沿展向增大。

    表9 掠造型影響因子水平取值

    表10 掠靜葉匹配扭動(dòng)葉的正交優(yōu)化結(jié)果

    表11 靜葉掠與動(dòng)葉扭轉(zhuǎn)各因子的最佳取值

    圖14為掠造型靜葉吸力面徑向壓力梯度分布圖。如圖14(b)所示,前掠靜葉前段負(fù)方向壓力梯度區(qū)域較圖14(a)所示原始靜葉明顯增大,葉片中后段徑向壓力梯度有所減小,有利于減弱靜葉出口流動(dòng)紊亂程度;靜葉頂部2個(gè)方向的壓力梯度摻混面積有所增大,在靜葉出口處存在較小的摻混區(qū)域。如圖14(c)所示,后掠靜葉中部前緣處存在較大的徑向壓力梯度為0 kg/(m2·s2)的區(qū)域,削弱了靜葉進(jìn)口處徑向二次流強(qiáng)度;葉片中后段徑向壓力梯度較圖14(a)所示靜葉也有所減小;靜葉頂部2個(gè)方向的壓力梯度摻混面積相比圖14(b)所示靜葉變化不大。

    (a) case 1靜葉

    圖15為掠造型靜葉出口熵增沿展向的分布圖。如圖15(b)所示,前掠靜葉出口熵增主要集中在葉根尾跡區(qū),沿展向尾跡區(qū)的熵增呈現(xiàn)減小的趨勢(shì),在30%~50%葉高處?kù)卦鲚^圖15(a)所示原始靜葉有所減小。如圖15(c)所示,后掠靜葉出口熵增主要集中在葉根尾跡區(qū),熵增大于590 J/(kg·K)的面積比原始靜葉、前掠靜葉小;沿展向尾跡區(qū)的熵增呈現(xiàn)減小的趨勢(shì),在20%~50%葉高處?kù)卦鲚^原始靜葉削弱明顯;葉片上部尾緣處出現(xiàn)正負(fù)壓力梯度摻混的區(qū)域,后掠靜葉出口熵增略有增大。

    (a) case 1靜葉

    圖16為掠造型靜葉所匹配的動(dòng)葉通道內(nèi)以及出口處的熵增沿展向的分布圖。如圖16(b)所示,前掠靜葉所匹配的初始動(dòng)葉上部通道內(nèi)的熵增相比圖16(a)所示動(dòng)葉變化不大,出口處?kù)卦龃笥?80 J/(kg·K)的面積有所增大;葉片下部熵增大于580 J/(kg·K)的面積亦有所增大,而大于520 J/(kg·K)的面積有所減小,說(shuō)明該動(dòng)葉內(nèi)紊亂強(qiáng)度有所上升,但紊亂范圍有所減小。如圖16(c)所示,后掠靜葉所匹配的動(dòng)葉頂部熵增較圖16(b)所示動(dòng)葉有所減小,而在葉片下部動(dòng)葉出口處?kù)卦鱿魅趺黠@,說(shuō)明后掠靜葉所匹配的動(dòng)葉下部二次流損失下降。

    (a) case 1動(dòng)葉

    圖17為掠造型靜葉、動(dòng)葉出口總壓損失系數(shù)沿展向的分布圖。對(duì)于靜葉出口,case 6和case 7的葉片總壓損失系數(shù)均值分別為0.055 2和0.054 9,相較case 1分別減小3.16%和3.68%;葉片中部總壓損失較為均勻,在60%葉高以下小于原始靜葉,而在60%葉高以上較原始靜葉略有增大。對(duì)于動(dòng)葉出口,case 6和case 7的葉片總壓損失系數(shù)均值分別為0.248和0.233,相較case 1分別增大5.08%和減小1.27%;case 6的動(dòng)葉總壓損失系數(shù)沿展向均略有增大,而case 7的動(dòng)葉總壓損失系數(shù)在40%葉高以下較小。

    (a) 靜葉總壓損失系數(shù)

    3 結(jié) 論

    (1) 對(duì)靜葉分別進(jìn)行彎、扭、掠改型優(yōu)化并匹配優(yōu)化后的扭動(dòng)葉,總靜效率分別提升了0.22百分點(diǎn)、0.25百分點(diǎn)和0.19百分點(diǎn),總總效率分別提升了0.29百分點(diǎn)、0.57百分點(diǎn)和0.25百分點(diǎn);對(duì)于初始透平,靜葉的單獨(dú)改型優(yōu)化會(huì)降低透平級(jí)效率。

    (2) 對(duì)于彎造型,最佳匹配狀態(tài)下的靜葉正彎,動(dòng)葉正扭且扭角沿展向增大。正彎靜葉葉頂前緣徑向正壓力梯度增大,葉片中部壓力梯度減小;靜葉出口熵增集中在葉片上、下部,動(dòng)葉下部熵增有所減小,靜葉、動(dòng)葉總壓損失系數(shù)分別減小1.93%和2.12%。

    (3) 對(duì)于扭造型,最佳匹配狀態(tài)下的靜葉反扭且扭角沿展向減小,動(dòng)葉正扭。反扭靜葉中后段徑向壓力梯度減小;靜葉、動(dòng)葉出口熵增均有所減小,靜葉、動(dòng)葉總壓損失系數(shù)分別減小9.12%和5.93%。

    (4) 對(duì)于掠造型,最佳匹配狀態(tài)下的靜葉后掠,動(dòng)葉正扭且扭角沿展向增大。后掠靜葉中部徑向壓力梯度較小;靜葉出口中下部熵增有所減小,動(dòng)葉出口下部熵增削弱明顯,靜葉、動(dòng)葉總壓損失系數(shù)分別減小3.68%和1.27%。

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