【壓縮機網(wǎng)】近日，西安交通大學(xué)席光教授課題組成功將人工智能三維圖像識別技術(shù)應(yīng)用于離心壓縮機的優(yōu)化工作中，并與沈陽鼓風(fēng)機集團股份有限公司合作完成了國際上首個完全三維離心葉輪的優(yōu)化設(shè)計及試驗驗證工作。該全三維葉輪造型包括了自由曲面主葉片、非一致分流葉片以及非軸對稱輪盤面，在人工智能技術(shù)的支持下，優(yōu)化總控制參數(shù)的數(shù)量高達(dá)114個，實現(xiàn)了對離心葉輪流道氣動型面更加全面地精細(xì)化控制。經(jīng)試驗驗證，相較于原型葉輪，在設(shè)計轉(zhuǎn)速下最高效率提升達(dá)3%以上，驗證了新發(fā)展的優(yōu)化設(shè)計方法具有重要的工程應(yīng)用價值。

　　

　　三維模型圖

　　

　　實驗裝置圖

　　離心壓縮機廣泛應(yīng)用于石油化工、航空發(fā)動機、渦輪增壓器等眾多領(lǐng)域，對于提高其節(jié)能及安全運行水平一直是流體機械裝備研究的熱點問題。近年來，隨著計算機技術(shù)、信息技術(shù)以及計算流體力學(xué)的快速發(fā)展，基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等代理模型的離心壓縮機優(yōu)化設(shè)計理論與方法得到了快速發(fā)展并在工程中應(yīng)用。但是，目前普遍采用的優(yōu)化理論及算法，將復(fù)雜的物理流動現(xiàn)象視為黑箱，對優(yōu)化的控制變量與氣動宏觀性能進(jìn)行單一的關(guān)聯(lián)，模型的預(yù)測精度過度依賴樣本的數(shù)量且無法預(yù)測葉輪完整的全工況性能曲線，當(dāng)這類方法處理優(yōu)化變量數(shù)量超過40個以上后，優(yōu)化的效能與作用大大下降。

　　席光教授課題組根據(jù)離心壓縮機內(nèi)部流場具有非結(jié)構(gòu)化、高度復(fù)雜、數(shù)據(jù)量巨大的特征，提出了采用基于點云識別的三維視覺理論框架體系進(jìn)行流場數(shù)據(jù)的識別與處理。在新發(fā)展的優(yōu)化設(shè)計系統(tǒng)中，應(yīng)用計算機3D視覺領(lǐng)域的成果RandLA-Net構(gòu)建了流場信息編碼器RandLA-encoder，該方法采用隨機采樣（Random Samples,RS）結(jié)合擴張殘差模塊（DRB）提取點云中數(shù)據(jù)的信息，數(shù)據(jù)處理能力提升了2個數(shù)量級，使幾十萬點規(guī)模的點云學(xué)習(xí)成為可能，也為構(gòu)建全三維、全工況、多參數(shù)、多目標(biāo)的壓縮機氣動優(yōu)化方法奠定了理論與技術(shù)基礎(chǔ)。

　　課題組基于RandLA-encoder的ANN子模型訓(xùn)練框架建立的離心葉輪全三維優(yōu)化平臺，實現(xiàn)了包含自由曲面葉片、非一致分流葉片和非軸對稱輪盤面的全三維離心葉輪自動化優(yōu)化方案，總控制參數(shù)可達(dá)127個，理論成果已在美國機械工程師會刊《Journal of Turbomachinery》,2022年第9期發(fā)表，西安交大博士研究生姬成為第一作者，王志恒副教授為第二作者，席光教授為聯(lián)系作者。

　　

　　不同葉高處馬赫數(shù)云圖

　　

　　試驗性能對比

　　本次優(yōu)化設(shè)計及實驗驗證工作是對人工智能輔助支持的離心葉輪全三維優(yōu)化方法的初次驗證，試驗件的加工由沈鼓完成，試驗測試在西安交大-沈鼓研究院800kW試驗臺上進(jìn)行。優(yōu)化所使用的原型葉輪是經(jīng)過試驗驗證的大流量系數(shù)高性能離心壓氣機模型級，包括進(jìn)出口管路、葉輪、無葉擴壓器及蝸殼，原型葉輪在設(shè)計轉(zhuǎn)速下壓縮機整機級效率可達(dá)83%。在對離心葉輪進(jìn)行全三維優(yōu)化后，在保持壓比不低于原型級的情況下，設(shè)計轉(zhuǎn)速下的最高級效率提升至86%。這一結(jié)果充分表明了基于人工智能輔助的全三維設(shè)計優(yōu)化體系的優(yōu)越性以及潛在價值。

　　本次的研究工作也是國際上首次系統(tǒng)地完成具有全三維造型的離心葉輪的氣動設(shè)計優(yōu)化及試驗驗證工作，表明我國的研究團隊已經(jīng)有能力將更加靈活、魯棒及上限更高的優(yōu)化方法應(yīng)用于工程實際，提高各種設(shè)計條件下產(chǎn)品的國際競爭力。