申请/专利权人：杭州汽轮控股有限公司

申请日：2022-03-28

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN114841032B

主分类号：G06F30/23

分类号：G06F30/23;G06F30/27;G06F30/28;G06F111/06;G06F113/08;G06F119/04;G06F119/08;G06F119/14

优先权：["20210929 CN 2021111518508"]

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.22#授权;2023.08.18#著录事项变更;2022.08.19#实质审查的生效;2022.08.02#公开

摘要：本发明公开了燃气轮机热部件寿命稳健性的设计方法，具体涉及燃气轮机技术领域，包括步骤S1：采用流‑热‑固耦合分析方法获得温度场，并采用瞬态有限元分析方法获得燃机起机到停机过程中热部件考核点的循环应力‑应变曲线；步骤S2：采用响应面法建立热部件的低循环疲劳寿命代理模型；步骤S3：设定热部件的稳健性设计变量，建立低循环疲劳寿命的分位数优化模型和约束条件；步骤S4：采用SPEA‑II多目标优化算法对分位数优化模型进行求解，得到目标函数值。本发明在燃气轮机热部件的设计阶段，可在较大的设计空间中寻找使热部件寿命具有稳健性的设计变量，提高了热部件的设计寿命，减少了在整个生命周期中的维修成本。

主权项：1.一种燃气轮机热部件寿命稳健性的设计方法，其特征在于，包括步骤S1：采用流-热-固耦合分析方法获得温度场，并采用瞬态有限元分析方法获得燃机起机到停机过程中热部件考核点的循环应力-应变曲线；步骤S2：通过循环应力-应变曲线获得热部件考核点的应变幅，根据热部件材料的Manson-Coffin公式以及获得的应变幅，计算热部件的低循环疲劳寿命；且采用响应面法建立热部件低循环疲劳寿命代理模型；步骤S3：设定热部件的稳健性设计变量，包括可控变量和噪声变量，将热部件低循环疲劳寿命的最大均值和最小标准差设为设计目标，并确定约束条件，建立基于分位数的参数设计优化模型；步骤S4：采用SPEA-II多目标优化算法对基于分位数的参数设计优化模型进行求解，得到目标函数值及对应的设计变量；其中，步骤S1中的应力应变曲线获取步骤为：步骤1：通过热力学公式计算得到热部件温度场计算边界条件参数；步骤2：采用CFD软件对热部件的流场和固体温度场进行求解，获得热部件从起机到停机过程中温度场的分布；步骤3：将CFD计算中得到的固体域节点上的温度直接映射到ANSYS计算的热部件固体域节点上，进行热部件应力应变计算；步骤4：确定考核点，并得到热部件固体域考核点的循环应力-应变曲线；步骤S2中获取低循环疲劳寿命代理模型的步骤：步骤11：选取设计变量X，设定原始样本数量n，并采用正交试验获取原始样本，对热部件进行有限元分析，得到考核点的平均应力和应变幅值，并通过具有平均应力修正的Mason-Coffin公式进行计算:，得到低循环疲劳寿命Nf，将计算得出的低循环疲劳寿命Nf称为原始样本点；式中，为疲劳强度系数，为平均应力，为疲劳延性系数，为应变幅，b为疲劳强度指数，c为疲劳延性指数；步骤12：对设计变量进行变换：，其中xi为设计变量X的第i个样本，和为设计变量的均值和标准差，为空间尺寸变化后的初始样本点；步骤13：随机选取n1个初始样本点，通过响应面法进行机器学习，得出学习模型；步骤14：取剩余的n-n1个初始样本点作为检测样本点，监测学习模型的精度，若通过学习模型计算得到的低循环疲劳寿命与初始样本点之间的误差大于a%，重复步骤13和步骤14，若监测的学习模型的精度满足通过学习模型计算得到的低循环疲劳寿命与初始样本点之间的误差≤a%，则进行步骤15；步骤15：采用蒙特卡洛抽样法对代理模型进行抽样，得到考核点的低循环疲劳寿命分布曲线；步骤S3中的设定稳健性设计变量，并建立低循环疲劳的分位数优化模型和约束条件包括：热部件寿命N=fy,z，其中y，z为稳健性设计变量；设计目标为；约束条件为；gjy,z≤0； 为概率为0.5的下侧分位数，为概率为P2和P1的下侧分位数之差，为寿命均值优化目标，y为可控变量，yU为可控变量的上界限，yL为可控变量的下界限；1≤j≤m，gjy,z为m个约束中的第j个约束，z为噪声变量；步骤S4中的SPEA-II多目标优化算法的步骤包括：步骤（1）初始化：设定进化种群的规模N和归档集的规模M以及最大进化代数T，在满足约束条件最高温度TiT0，截面平均温度TavgT1的前提下，在由变量d，a，β，L1，L2，E，T，P组成的8维变量空间中随机初始化一个进化群体即点集P0和空归档集Q0，令进化代数t=0，设定最大进化代数T；步骤（2）适应度分配：将点集P0和Q0的并集中的点代入两个目标函数中，根据各点在由目标函数值组成的目标空间中的相对位置，区分支配解与非支配解；根据支配与被支配的关系，计算个体i的强度值Si，并且依据强度值Si初步计算出一个原始适应度值Ri，再通过计算点i在目标空间中与其他点的欧氏距离得到该点的密度值Di，计算当前进化群体Pt和当前归档集Qt中所有个体的适应度值Fi=Ri+Di；步骤（3）环境选择：用下一代归档集Qt+1保存Pt和Qt中所有的非支配个体；若Qt+1中的个体数超出M，利用个体在目标空间中的相对位置，逐一剔除Qt+1中与其他个体欧氏距离过近的个体，即在目标空间中的密集区域清除部分个体；若Qt+1中的个体数目比M小，则根据个体适应度值，从Pt和Qt中的支配个体顺位选取，填满Qt+1；步骤（4）结束条件：若t≥T，或达到其他结束条件，把Qt+1中的非支配个体保存到NDSet中，作为最终结果，进化过程结束NDSet为最终归档集，输出NDSet和对应的目标函数值；步骤（5）配对选择：对Qt+1进行二元锦标赛选择，即随机在Qt+1中选取两个个体，适应度好的个体进入配对库，反复执行选择操作，直到填满配对库;步骤（6）进化操作：对Qt+1中的个体，两两随机配对，采用二进制编码，通过执行交叉操作，个体也可以通过二进制数位上随机变异，执行变异操作，并将进化结果保存到Qt+1中，令t=t+1，转步骤（2）。

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