燃气轮机设计的多学科优化
最优化与控制
2014-02-04 v1 神经与进化计算
摘要
最先进的航空低压燃气轮机 (LPTs) 已具备高质量标准，因此其改进空间非常有限。典型的设计流程始于概念设计 (CD) 阶段，该阶段使用平均线一维工具及其他低阶工具进行定义，随后演进至初步设计 (PD) 阶段，从而实现几何细节的定义。在此框架下，多学科优化是妥善处理设计复杂特性的唯一途径。作者提出了不同的策略和算法，利用 PD 阶段作为类真实设计基准来展示结果。本文旨在描述优化技术、其参数设置以及如何在多学科环境中有效实施它们。从基本的梯度法和半随机二阶方法出发，作者引入了一种类人工蜂群优化器、一种多目标遗传多样性进化算法 [1] 以及一种基于人工神经网络的多目标响应面方法，并针对燃气轮机研究对这些方法进行了并行化和定制。此外，加速与改进机制被嵌入到不同的混合策略中，旨在为该领域出现的不同类型问题寻找最佳解。
引用
@article{arxiv.1402.0420,
title = {Multidiscipinary Optimization For Gas Turbines Design},
author = {Francesco Bertini and Lorenzo Dal Mas and Luca Vassio and Enrico Ampellio},
journal= {arXiv preprint arXiv:1402.0420},
year = {2014}
}
备注
12 pages, 6 figures. Presented at the XXII Italian Association of Aeronautics and Astronautics Conference (2013)