针对燃料电池离心空压机工况多变、过高压比导致燃料电池系统寄生功率过大的问题,基于参数化建模、拉丁超立方抽样、径向基函数神经网络和多目标灰狼优化算法,提出了多目标多工况带约束的燃料电池空压机叶轮气动优化设计方法,自主开发数值程序实现了气动优化的完整设计流程。以某两级燃料电池离心空压机叶轮为优化对象,采用拉丁超立方抽样获得叶轮关键设计变量的样本空间,基于自主流场分析程序计算叶轮样本对应的气动性能目标参数,在此基础上运用神经网络程序建立流场分析代理模型,以设计工况效率及非设计工况效率和压比为目标、设计压比为约束,运用多目标灰狼算法程序进行了叶轮气动设计的多工况多目标全局寻优。计算结果表明,拉丁超立方抽样实现了样本点在设计变量空间的均匀分布,运用神经网络建立的代理模型能够准确描...

为提升离心压缩机气动性能以满足燃料电池系统的需求,以某燃料电池离心压缩机叶轮为研究对象,选取叶轮进口倾角、叶片数、子午流道等型线控制点和叶片安装角分布控制点等关键构型参数作为优化变量,采用数值计算方法对离心压缩机叶轮气动性能进行模拟和优化。结合拉丁超立方抽样与BP神经网络拟合叶轮构型参数与气动性能的映射关系,以叶轮等熵效率最大为优化目标、总压比和功率等参数为约束,运用遗传算法对上述叶轮关键构型参数进行多参数寻优,并对优化前后叶轮的气动性能及其内部流动特性进行了对比分析。结果表明在设计工况下,优化后叶轮等熵效率提高了3.90%,总压比为1.742,功率为8.53 kW,满足设计要求;叶轮的稳定运行工况范围变宽,并且在整个工况范围内叶轮的等熵效率也均得到提升;从流场分析可以发现,优化后叶轮轮盖侧高熵值区...