彎葉片優化的案例
渦輪壓縮機轉子葉片和定子葉片的形狀優化
在渦輪發電機中，葉輪的形狀對發電機的效率至關重要，如何通過優化葉輪形狀獲得高發電效率是渦輪發電機設計中重要的步驟。modeFRONTIER通過集成轉子葉片，定子葉片的CFD分析來優化葉片的剖面，提高了發電機的效率。
『分享』大型旋轉機械葉片-軸彎扭耦合振動問題的研究
摘 要: 隨著大型旋轉機械葉片長度的增加, 葉片彎曲振動與軸扭轉振動的耦合程度越來越強。目前人們大
多是將兩者分開來研究, 具有一定的局限性。為了深入研究葉片2軸耦合系統動力特性, 提出了改進阻抗匹配
方法, 這種方法可以分析具有任意多葉片數目的葉片2軸耦合系統動力特性。應用該方法研究了耦合振動對葉
片彎振和軸扭振固有頻率的影響, 得出了一些新結論。這些結論可以直接應用于機組的設計和故障診斷
大型旋轉機械葉片-軸彎扭耦合振動問題的研究.PDF
渦輪壓縮機轉子葉片和定子葉片的形狀優化
在渦輪發電機中，葉輪的形狀對發電機的效率至關重要，如何通過優化葉輪形狀獲得高發電效率是渦輪發電機設計中重要的步驟。modeFRONTIER通過集成轉子葉片，定子葉片的CFD分析來優化葉片的剖面，提高了發電機的效率。
水泵葉片形狀優化設計
參數（葉片的內外側高度，內外側的半徑），使得水泵的總壓比最大。采用拉丁方采樣方法，利用MOGA和RSM響應面法得到滿意的優解。
4/26 Ansys電子散熱風扇葉片優化
內容簡介
每個HFSS新版本，對高速SerDes和DDR仿真的求解精度、速度和功能上都有大量更新。妥善使用，可以大大提高仿真效率和研發效果，加快產品迭代，提高行業領先性。
面向受眾
芯片封裝PCB的SIPI仿真工程師，硬件設計工程師。
時間
2022年4月26日（周二）16:00-17:00
費用
免費
講師簡介
周小俠|Ansys
Ansys中國CPS團隊高級應用工程師。負責芯片封裝系統相關產品的支持和研究工作。本碩就讀于電子科技大學電磁場專業。先后就職于長虹、CST China，摩托羅拉和思科，分別從事雷達天線設計、電磁場仿真軟件支持
4/21 Ansys電子散熱風扇葉片優化
內容簡介
本課程將通過實際案例介紹Ansys Turbosystem產品在電子散熱風扇方面的優化功能。針對不同類型的散熱風扇，Ansys提供基于OptiSLang的參數化葉型優化方法和基于Fluent的無參伴隨求解優化方法，用戶可通過本次視頻課程了解這2種方法的基本使用流程和適合的風扇類型，初步掌握它們的核心方法和操作步驟。
時間
2022年4月21日（周四）16:00-17:00
費用
免費
講師簡介
姚翔|Ansys
獲北京航空航天大學飛行器動力專業學士及碩士學位；2019加入Ansys中國負責旋轉機械軟件產品的售前技術支持及咨詢工作。
12/9 案例分析：旋轉機械葉片多學科優化設計
本案例主要介紹了基于Ansys專門優化軟件optiSLang、旋轉機械氣動仿真軟件CFX和結構仿真軟件Mechanical對某軸流風扇葉片進行參數化優化的過程；優化目標為在固定轉速和背壓條件下，盡可能增大風扇流量并保證風扇的最大應力不超過限定值。通過該案例可掌握在Ansys軟件體系下進行風扇葉片設計、仿真和多學科優化的一般流程和方法。
航空發動機葉片振動可靠性分析及優化設計
按產生推進動力的原理不同飛行器的發動機又可分為間接反作用力發動機和直接反作用力發動機兩類
航空發動機葉片振動可靠性分析及優化設計.doc
基于計算流體動力學仿真的離心式人工心臟泵葉片參數優化
3.5 模型優化后的葉片結構參數和性能
在上述仿真實驗中，對葉片出口角度、葉片出口寬度、葉片厚度和分流葉片對離心式人工心臟泵的剪切應力分布、水力性能的影響進行了研究，得到了一組性能較好的葉片結構參數見表1。
表1 優化模型的葉片結構參數
圖10為優化后的葉輪三維模型與泵的裝配剖視圖。將優化模型與基礎模型的仿真結果進行對比可以發現，優化后模型葉輪表面的最大剪切應力為455Pa，基礎模型葉輪表面的最大剪切應力約為584.7Pa，優化后葉輪表面的最大剪切應力降低了22%。此外，優化后的葉輪揚程約為114.6mmHg，基礎模型葉輪的揚程約為119.1mmHg，兩者揚程均能滿足人工心臟泵的使用要求，且優化后的葉輪揚程更接近100mmHg，更符合設計的需求。
圖10
4 結論
本文基于計算流體動力學仿真分析，研究了不同葉片結構參數下的離心式心室輔助泵的剪切應力分布、水力性能變化，發現葉片形狀對泵的剪切應力分布、水力性能有較大影響。直葉片較后彎葉片有較大的揚程，但存在更大的剪切應力。當葉片出口角度較小時，葉片表面及泵內剪切應力較大；當葉片出口角度過大時，由于葉片前緣向前傾斜，不利于前緣處流體的運動，剪切應力反而增大。
葉片出口寬度與泵的揚程呈正相關的關系，在設計時需要配合蝸殼前后間隙綜合考慮，避免影響泵內血液流動狀態而發生溶血。葉片厚度較小時，葉片表面及泵內剪切應力較大，適當增大葉片厚度可以有效降低葉片緣剪切應力分布。
分流葉片在增加輔助泵的揚程的同時也會引起葉片表面的剪切應力增大，適用于低轉速下需要增加水力性能需求的葉輪設計。在本文研究范圍內，葉片出口角度β2=60°、葉片出口寬度b2=6mm、葉片厚度δ=2.5mm且沒有分流葉片的葉輪性能更好。
文章來源：工具技術
展開 AI神經網絡在旋轉機械葉片設計、仿真及優化中的應用。
本文介紹了使用AI神經網絡進行旋轉機械葉片設計、仿真和優化的方法。通過建立神經網絡模型，實現了對葉片性能的準確預測和優化。本文的研究結果表明，AI神經網絡能夠有效地應用于旋轉機械葉片的設計、仿真和優化過程，并可提高葉片的性能和效率。
旋轉機械葉片是各種動力設備的關鍵部件，如航空發動機、燃氣輪機、壓縮機等。這些設備的性能和效率往往受到旋轉機械葉片的設計和性能的影響。因此，如何提高旋轉機械葉片的性能和效率是當前研究的熱點問題。傳統的旋轉機械葉片設計方法通常基于經驗或試驗，不僅耗費大量時間和資源，而且不能保證設計的最優性。因此，研究人員嘗試利用人工智能技術，特別是神經網絡技術，對旋轉機械葉片進行設計和優化。
近年來，國內外研究者對旋轉機械葉片設計、仿真和優化方法進行了廣泛研究。傳統的旋轉機械葉片設計方法主要基于經驗公式和試驗方法，如采用流體力學、熱力學和結構力學等相關理論進行葉片設計和優化。然而，這些方法往往存在耗時長、成本高、無法保證最優性等問題，因此限制了其應用范圍。近年來，隨著人工智能技術的發展，特別是神經網絡技術的應用，為旋轉機械葉片的設計和優化提供了新的解決方案。
神經網絡是一種模擬人腦神經元網絡的結構和功能的計算模型，具有自學習、自組織和適應性等特點。在旋轉機械葉片設計、仿真和優化中，神經網絡可以用于建立模型，實現對葉片性能的預測和優化。本文采用深度學習框架下的卷積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）相結合的方法，建立了一個多層次、多尺度的神經網絡模型，用于旋轉機械葉片的設計、仿真和優化。
結合神經網絡進行葉片優化設計主要有以下幾方面內容：
1) 應用神經網絡模型：當模型經過足夠的訓練和驗證后，可以將其應用于新的旋轉機械葉片的設計。
展開 應用ISIGHT集成Gambit和Fluent優化大小葉片葉柵
應用ISIGHT集成Gambit和Fluent優化大小葉片葉柵
找了好久，綜于找到了！來分享一下
fluent.rar
應用ISIGHT集成Gambit和Fluent優化大小葉片葉柵.pdf
PIDO智能仿真 | 基于optiSLang的渦輪葉片多學科耦合優化設計
在此基礎之上提取輸入參數：3排氣膜孔各自的直徑、射流角度共6個參數；優化目標量：葉片表面最大溫度/平均溫度、葉片最大熱應力/應變共4個參數。
經過optiSLang的采樣計算、元模型構建，基于高精度的元模型自動對輸入/輸出參數進行參數敏感度分析并生成相關性矩陣。軟件會自動選擇對輸出結果影響較大的輸入參數作為后續優化對象，這里自動排除了對結果影響微弱的第二排氣膜孔角度和第三排氣膜角度，并生成了各個主要輸入參數與輸出參數間的元模型（MOP）。
基于生成的高精度元模型，軟件自動選擇適合于該問題的優化算法——遺傳優化算法（Evolutionary Algorithm）進行優化計算。下圖為以葉片表面最高溫度值和平均溫度值為最優先目標量的帕累托圖（Pareto），用戶可據此選擇合適的設計點作為最終優化結果。這里選擇帕累托邊緣曲線上葉片表面最高溫度值最小的點162號作為最終優化結果）。
根據元模型優化得到的設計點代入到初始仿真流程中進行計算驗證，并得到經過驗證確認的最終優化結果。可見基于元模型（MOP）所得優化結果與最終驗證結果非常接近（溫度誤差均小于0.5K），相比于初始設計，葉片表面最高溫度和平均溫度分別降低了1K和7K。
Ansys為渦輪設計工程師提供基于Workbench的葉片流熱固耦合解決方案，在此基礎上還可通過Ansys optiSLang進行設計參數的優化和穩健性分析。Ansys將助力用戶獲得性能最優的渦輪葉片冷卻設計結果！
展開 基于ANSYS Workbench19.2三點彎試驗及優化模擬流程 ￥10
三點彎模擬
幾何模型，1/2建模
約束和加載
結果
優化設置
有一個
Three Point Bending UsingANSYS Workbench.pdf里面提到5000N是有問題的。應該為2500N。
附件包括19.2版本的計算文件和一個pdf說明英語
渦輪葉片一維氣動方案多學科優化設計
渦輪葉片設計過程中涉及氣動、幾何、結構、材料、強度、溫度等多個學科需要用多學科優化設計方法進行渦輪葉片的設計。本文應用軟件和基于精化網格法的自編程序分別進行了渦輪葉片一維氣動方案設計。通過對軟件中不同算法的求解與對比分析為基于三維精確仿真的渦輪葉片多學科優化設計過程中的優化算法選擇提供了參考。應用精化網格法編制的多級渦輪葉片優化設計程序根據發動機總體提出的性能要求與約束條件計算得到了多級渦輪熱態子午流程通道以及渦輪葉片氣動三角形等參數為基于三維精確仿真的渦輪葉片多學科優化設計提供了初始的設計點
渦輪葉片一維氣動方案多學科優化設計.pdf
展開 PIDO智能仿真 | 基于optiSLang的渦輪葉片多學科耦合優化設計
基于生成的高精度元模型，軟件自動選擇適合于該問題的優化算法——遺傳優化算法（Evolutionary Algorithm）進行優化計算。下圖為以葉片表面最高溫度值和平均溫度值為最優先目標量的帕累托圖（Pareto），用戶可據此選擇合適的設計點作為最終優化結果。這里選擇帕累托邊緣曲線上葉片表面最高溫度值最小的點162號作為最終優化結果）。
根據元模型優化得到的設計點代入到初始仿真流程中進行計算驗證，并得到經過驗證確認的最終優化結果。可見基于元模型（MOP）所得優化結果與最終驗證結果非常接近（溫度誤差均小于0.5K），相比于初始設計，葉片表面最高溫度和平均溫度分別降低了1K和7K。
Ansys為渦輪設計工程師提供基于Workbench的葉片流熱固耦合解決方案，在此基礎上還可通過Ansys optiSLang進行設計參數的優化和穩健性分析。Ansys將助力用戶獲得性能最優的渦輪葉片冷卻設計結果！
來源于：Ansys官網
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