基于NIPC的非轴对称安装角不确定性分析

doi:10.7527/S1000-6893.2024.30145

航空发动机气动热不确定性专栏

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基于NIPC的非轴对称安装角不确定性分析

庄皓琬¹, 曹传军¹, 王琰², 滕金芳²(), 朱铭敏², 羌晓青²

^1.中国航发商用航空发动机有限责任公司，上海 200241
^2.上海交通大学航空航天学院，上海 200240

收稿日期:2024-01-12 修回日期:2024-02-01 接受日期:2024-03-12 出版日期:2024-03-21 发布日期:2024-03-19
通讯作者: 滕金芳 E-mail:tjf@sjtu.edu.cn
基金资助:
国家科技重大专项（2017-Ⅱ-0004-0017）;上海市教委专项（2023科技02-7）;中央高校基本科研业务费专项资金

Uncertainty analysis of non-axisymmetric stagger angle based on NIPC

Haowan ZHUANG¹, Chuanjun CAO¹, Yan WANG², Jinfang TENG²(), Mingmin ZHU², Xiaoqing QIANG²

^1.AECC Commercial Aircraft Engine CO. ，LTD，Shanghai 　200241，China
^2.School of Aeronautics and Astronautics，Shanghai Jiao Tong University，Shanghai 　200240，China

Received:2024-01-12 Revised:2024-02-01 Accepted:2024-03-12 Online:2024-03-21 Published:2024-03-19
Contact: Jinfang TENG E-mail:tjf@sjtu.edu.cn
Supported by:
National Science and Technology Major Project （2017-Ⅱ-0004-0017）;Shanghai Municipal Education Commission(2023-02-7);Fundamental Research Funds for the Central Universities

摘要/Abstract

摘要：

为评估叶片非轴对称安装角分布对压气机气动性能的影响，发展了一种基于非嵌入式多项式混沌法的不确定性量化方法。对具有非轴对称安装角的8通道高压压气机转子气动性能进行了不确定性量化分析，将转子性能变化定量地归因于安装角平均值变化和非均匀性的影响。结果表明，设计点处质量流量和等熵效率主要受到安装角非均匀性影响，占比分别达到65.6%和71.8%，压比则均等地受安装角平均值和非均匀性的影响。在小流量点，安装角非均匀性主要导致了质量流量和总压比的减小，占比分别达到88.2%和66.2%，等熵效率则均等地受安装角平均值和非均匀性的影响。等熵效率径向分布表明，20%以下叶高的等熵效率不确定性主要由安装角平均值变化引入，而30%左右叶高的等熵效率主要受非均匀性影响。对极端方案的性能及流场分析表明，在小流量下非轴对称安装角分布主要影响50%叶高以下的叶片等熵效率分布情况。

关键词: 非轴对称, 安装角, 压气机, 气动性能, 不确定性量化

Abstract:

An uncertainty quantification method based on the non-intrusive polynomial chaos is developed to assess the impacts of non-axisymmetric stagger angle distribution on the aerodynamic performance of compressors. Uncertainty quantification is carried out to analyze the aerodynamic performance of an eight-passage high-pressure compressor rotor with non-axisymmetric stagger angles. The changes of the rotor performance are quantificationally attributed to the variation of the average stagger angle and the nonuniformity. The results show that the mass flow rate and isentropic efficiency at the design point are mainly affected by the nonuniformity， which accounts for 65.6% and 71.8%， respectively， while the pressure ratio is evenly influenced by the average stagger angle and nonuniformity. At the small mass flow point， nonuniformity mainly leads to the decrease of mass flow rate and total pressure ratio， which account for 88.2% and 66.2%， respectively， while the isentropic efficiency is evenly influenced by the average stagger angle and nonuniformity. The radial distribution of isentropic efficiency shows that the uncertainty in isentropic efficiency of radial position below 20% span is mainly caused by the change of the average stagger angle， while the isentropic efficiency at about 30% span is mainly affected by the nonuniformity. The performance and flow field analysis of the extreme cases show that the non-axisymmetric stagger angle distribution mainly affects the isentropic efficiency below 50% span at the small flow rate.

Key words: non-axisymmetric, stagger angle, compressor, aerodynamic performance, uncertainty quantification

中图分类号:

V231.3

庄皓琬, 曹传军, 王琰, 滕金芳, 朱铭敏, 羌晓青. 基于NIPC的非轴对称安装角不确定性分析[J]. 航空学报, 2024, 45(19): 630145.

Haowan ZHUANG, Chuanjun CAO, Yan WANG, Jinfang TENG, Mingmin ZHU, Xiaoqing QIANG. Uncertainty analysis of non-axisymmetric stagger angle based on NIPC[J]. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica, 2024, 45(19): 630145.

图/表 20

图 1

图 2

图 3

表1

通道非轴对称安装角偏差分布

方案	$Δ γ 1$ /（°）	$Δ γ 2$ /（°）	$Δ γ 3$ /（°）	$Δ γ 4$ /（°）	$Δ γ 5$ /（°）	$Δ γ 6$ /（°）	$Δ γ 7$ /（°）	$Δ γ 8$ /（°）
1	-0.370 98	-0.370 98	-0.370 98	-0.370 98	-0.370 98	-0.370 98	-0.370 98	-0.370 98
2	0.370 98	-0.370 98	-0.370 98	-0.370 98	-0.370 98	-0.370 98	-0.370 98	-0.370 98
3	0.370 98	0.370 98	-0.370 98	-0.370 98	-0.370 98	-0.370 98	-0.370 98	-0.370 98
4	0.370 98	-0.370 98	0.370 98	-0.370 98	-0.370 98	-0.370 98	-0.370 98	-0.370 98
5	0.370 98	0.370 98	0.370 98	-0.370 98	-0.370 98	-0.370 98	-0.370 98	-0.370 98
6	0.370 98	-0.370 98	-0.370 98	0.370 98	-0.370 98	-0.370 98	-0.370 98	-0.370 98
7	0.370 98	0.370 98	-0.370 98	0.370 98	-0.370 98	-0.370 98	-0.370 98	-0.370 98
8	0.370 98	-0.370 98	0.370 98	0.370 98	-0.370 98	-0.370 98	-0.370 98	-0.370 98
9	0.370 98	-0.370 98	-0.370 98	-0.370 98	0.370 98	-0.370 98	-0.370 98	-0.370 98
10	0.370 98	0.370 98	-0.370 98	-0.370 98	0.370 98	-0.370 98	-0.370 98	-0.370 98
11	0.370 98	-0.370 98	0.370 98	-0.370 98	0.370 98	-0.370 98	-0.370 98	-0.370 98
12	0.370 98	-0.370 98	-0.370 98	0.370 98	0.370 98	-0.370 98	-0.370 98	-0.370 98
13	0.370 98	-0.370 98	0.370 98	-0.370 98	-0.370 98	0.370 98	-0.370 98	-0.370 98
14	-0.370 98	-0.370 98	-0.370 98	-0.370 98	-1.167 21	-0.370 98	-0.370 98	-0.370 98
15	0.370 98	-0.370 98	-0.370 98	-0.370 98	-1.167 21	-0.370 98	-0.370 98	-0.370 98
16	-0.370 98	0.370 98	-0.370 98	-0.370 98	-1.167 21	-0.370 98	-0.370 98	-0.370 98
17	-0.370 98	-0.370 98	0.370 98	-0.370 98	-1.167 21	-0.370 98	-0.370 98	-0.370 98
18	-0.370 98	-0.370 98	-0.370 98	0.370 98	-1.167 21	-0.370 98	-0.370 98	-0.370 98
19	-0.370 98	-0.370 98	-0.370 98	-0.370 98	1.167 21	-0.370 98	-0.370 98	-0.370 98
20	-0.370 98	-0.370 98	-0.370 98	-0.370 98	-1.167 21	0.370 98	-0.370 98	-0.370 98
21	-0.370 98	-0.370 98	-0.370 98	-0.370 98	-1.167 21	-0.370 98	0.370 98	-0.370 98
22	-0.370 98	-0.370 98	-0.370 98	-0.370 98	-1.167 21	-0.370 98	-0.370 98	0.370 98

表1

表2

方案2周向平移安装角偏差分布

方案	$Δ γ 1$ /（°）	$Δ γ 2$ /（°）	$Δ γ 3$ /（°）	$Δ γ 4$ /（°）	$Δ γ 5$ /（°）	$Δ γ 6$ /（°）	$Δ γ 7$ /（°）	$Δ γ 8$ /（°）
2-1	0.370 98	-0.370 98	-0.370 98	-0.370 98	-0.370 98	-0.370 98	-0.370 98	-0.370 98
2-2	-0.370 98	-0.370 98	-0.370 98	0.370 98	-0.370 98	-0.370 98	-0.370 98	-0.370 98

表2

表3

图 4

表4

随机方案非轴对称安装角分布

方案	$Δ γ 1$ /（°）	$Δ γ 2$ /（°）	$Δ γ 3$ /（°）	$Δ γ 4$ /（°）	$Δ γ 5$ /（°）	$Δ γ 6$ /（°）	$Δ γ 7$ /（°）	$Δ γ 8$ /（°）
随机1	-1.145 83	1.127 40	-0.008 81	0.497 95	0.098 96	0.592 43	-0.704 24	-0.573 94
随机2	-0.781 14	-0.451 79	-0.059 90	-0.459 79	-0.596 02	-1.059 33	-1.101 18	-0.567 22
随机3	-0.932 44	1.226 98	0.469 03	0.577 83	1.130 67	0.839 85	0.651 86	0.243 20
随机4	0.432 12	0.230 80	-0.120 95	0.182 42	0.465 79	-0.491 44	-0.486 73	0.006 85
随机5	0.056 21	0.004 93	-0.198 74	0.691 89	0.457 89	-0.283 13	0.061 35	0.022 02
随机6	-0.043 24	-0.397 90	0.619 95	-0.253 41	0.825 23	-0.445 84	0.119 75	-0.352 07
随机7	-0.373 01	-0.451 69	-0.866 25	0.174 72	0.523 08	-1.321 12	-0.517 36	-0.042 70
随机8	0.216 48	-0.221 40	0.852 71	0.322 99	0.380 93	-0.185 29	-0.321 06	0.262 95
随机9	0.673 03	0.154 94	-0.139 11	-0.163 61	-0.503 02	0.144 85	-0.371 28	0.035 94

表4

表5

图 5

表6

图 6

图 7

图 8

图 9

表7

极端方案的安装角偏差分布

方案	$Δ γ 1$ /（°）	$Δ γ 2$ /（°）	$Δ γ 3$ /（°）	$Δ γ 4$ /（°）	$Δ γ 5$ /（°）	$Δ γ 6$ /（°）	$Δ γ 7$ /（°）	$Δ γ 8$ /（°）
极端1	-0.432 89	-1.089 60	-1.152 39	-0.490 24	-1.092 17	0.067 75	-1.299 03	-0.902 26
极端2	0.453 32	1.340 31	1.364 86	0.131 04	0.694 63	0.927 00	1.257 91	0.660 69

表7

图 10

表8

图 11

图 12

参考文献 30

1	HE L， CHEN T， WELLS R G， et al. Analysis of rotor-rotor and stator-stator interferences in multi-stage turbomachines［J］. Journal of Turbomachinery， 2002， 124（4）： 564-571.
2	GOODHAND M N， MILLER R J， LUNG H W. The impact of geometric variation on compressor two-dimensional incidence range［J］. Journal of Turbomachinery， 2015， 137（2）： 021007.
3	METHEL J， SMITH N R， BERDANIER R A， et al. Effects of circumferential nonuniformity in compressor flow fields including vane wake variability［J］. Journal of Propulsion and Power， 2018， 34（4）： 1080-1089.
4	LANGE A， VOIGT M， VOGELER K， et al. Impact of manufacturing variability and nonaxisymmetry on high-pressure compressor stage performance［J］. Journal of Engineering for Gas Turbines and Power， 2012， 134（3）： 032504.
5	ZHENG S Y， TENG J F， WU Y， et al. Impact of nonuniform stagger angle distribution on high-pressure compressor rotor performance［C］∥Proceedings of ASME Turbo Expo 2018： Turbomachinery Technical Conference and Exposition. NewYork： ASME， 2018.
6	LEJON M， ANDERSSON N， ELLBRANT L， et al. The impact of manufacturing variations on performance of a transonic axial compressor rotor［C］∥Proceedings of ASME Turbo Expo 2018： Turbomachinery Technical Conference and Exposition. NewYork：ASME， 2018.
7	CLARK J P， BECK J A， KASZYNSKI A A， et al. The effect of manufacturing variations on unsteady interaction in a transonic turbine［J］. Journal of Turbomachinery， 2018， 140（6）： 061007.
8	SLADOJEVIĆ I. Forced response analysis of aeroelastically coupled mistuned bladed disks［D］. London： Imperial College， 2006.
9	SLADOJEVIC´ I， SAYMA A I， IMREGUN M. Influence of stagger angle variation on aerodynamic damping and frequency shifts［C］∥Proceedings of ASME Turbo Expo 2007： Power for Land， Sea， and Air. NewYork：ASME， 2009.
10	EKICI K， KIELB R E， HALL K C. Aerodynamic asymmetry analysis of unsteady flows in turbomachinery［J］. Journal of Turbomachinery， 2010， 132（1）： 011006.
11	LOU F Y， MATTHEWS D R， KORMANIK N J， et al. Accounting for circumferential flow nonuniformity in a multi-stage axial compressor［C］∥Proceedings of ASME Turbo Expo 2021： Turbomachinery Technical Conference and Exposition. NewYork： ASME， 2021.
12	GHISU T， PARKS G T， JARRETT J P， et al. Adaptive polynomial chaos for gas turbine compression systems performance analysis［J］. AIAA Journal， 2010， 48（6）： 1156-1170.
13	WUNSCH D， HIRSCH C， NIGRO R， et al. Quantification of combined operational and geometrical uncertainties in turbo-machinery design［C］∥Proceedings of ASME Turbo Expo 2015： Turbine Technical Conference and Exposition. NewYork：ASME， 2015.
14	MONTOMOLI F. Uncertainty quantification in computational fluid dynamics and aircraft engines［M］. Cham： Springer International Publishing， 2019.
15	PEPPER N， MONTOMOLI F， SHARMA S. Data fusion for uncertainty quantification with non-intrusive polynomial chaos［J］. Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering， 2021， 374： 113577.
16	WANG K， CHEN F， YU J Y， et al. Nested sparse-grid stochastic collocation method for uncertainty quantification of blade stagger angle［J］. Energy， 2020， 201： 117583.
17	李玉，楚武利，姬田园. 叶片安装角偏差对动叶性能影响的不确定性研究［J］. 西安交通大学学报， 2023， 57（4）： 49-59.
	LI Y， CHU W L， JI T Y. Uncertainty research of effects of blade stagger angle deviation on the performance of rotor［J］. Journal of Xi’an Jiaotong University， 2023， 57（4）： 49-59 （in Chinese）.
18	JI T Y， CHU W L， LIANG C Y， et al. Uncertainty quantification on the influence of blade thickness deviation at different rotational speeds based on flow dissipation analysis［J］. Physics of Fluids， 2023， 35（6）： 066126.
19	WANG J Y， ZHENG X Q. Review of geometric uncertainty quantification in gas turbines［J］. Journal of Engineering for Gas Turbines and Power， 2020， 142（7）： 070801.
20	PALAR P S， TSUCHIYA T， PARKS G T. Multi-fidelity non-intrusive polynomial chaos based on regression［J］. Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering， 2016， 305： 579-606.
21	GUO Z T， CHU W L， ZHANG H G. A data-driven non-intrusive polynomial chaos for performance impact of high subsonic compressor cascades with stagger angle and profile errors［J］. Aerospace Science and Technology， 2022， 129： 107802.
22	GUO Z T， CHU W L， ZHANG H G， et al. Aerodynamic evaluation of cascade flow with actual geometric uncertainties using an adaptive sparse arbitrary polynomial chaos expansion［J］. Physics of Fluids， 2023， 35（3）： 036122.
23	蔡宇桐，高丽敏，马驰，等. 基于NIPC的压气机叶片加工误差不确定性分析［J］. 工程热物理学报， 2017， 38（3）： 490-497.
	CAI Y T， GAO L M， MA C， et al. Uncertainty quantification on compressor blade considering manufacturing error based on NIPC method［J］. Journal of Engineering Thermophysics， 2017， 38（3）： 490-497 （in Chinese）.
24	夏志恒，罗佳奇. 涡轮叶片来流角扰动不确定性量化分析［J］. 航空动力学报， 2020， 35（3）： 519-531.
	XIA Z H， LUO J Q. Uncertainty quantification of inlet incidence angle variation for turbine blade［J］. Journal of Aerospace Power， 2020， 35（3）： 519-531 （in Chinese）.
25	REITZ G， SCHLANGE S， FRIEDRICHS J. Design of experiments and numerical simulation of deteriorated high pressure compressor airfoils［C］∥Proceedings of ASME Turbo Expo 2016： Turbomachinery Technical Conference and Exposition. NewYork： ASME， 2016.
26	SURIYANARAYANAN V， RENDU Q， VAHDATI M， et al. Effect of manufacturing tolerance in flow past a compressor blade［J］. Journal of Turbomachinery， 2022， 144（4）： 041005.
27	WIENER N. The homogeneous chaos［J］. American Journal of Mathematics， 1938， 60（4）： 897.
28	ASKEY R， WILSON J. Some basic hypergeometric orthogonal polynomials that generalize Jacobi polynomials［J］. Memoirs of the American Mathematical Society， 1985， 54（319）： 1-55.
29	庄皓琬，滕金芳，马宇晨，等. 非轴对称安装角对压气机转子叶片性能的影响［J］. 航空动力学报， 2021， 36（9）： 1999-2011.
	ZHUANG H W， TENG J F， MA Y C， et al. Impacts of non-axisymmetric stagger angle on performance of compressor rotor blade［J］. Journal of Aerospace Power， 2021， 36（9）： 1999-2011 （in Chinese）.
30	JOSLYN H D， DRING R P. Axial compressor stator aerodynamics［J］. Journal of Engineering for Gas Turbines and Power， 1985， 107（2）： 485-492.

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方案	P_t1/Pa	T_t1/K	P₁/Pa	P_t2/Pa	T_t2/K	P₂/Pa	q_mr	π_r	η_r
2-1	979 645	650.764	893 366	1 215 853	695.078	1 049 570	1.004 7	1.004 0	1.000 1
2-2	979 645	650.764	893 366	1 215 853	695.078	1 049 570	1.004 7	1.004 0	1.000 1

方案	预测值			模拟值			相对误差
方案	q_mr	π_r	η_r	q_mr	π_r	η_r	ε_qm/%	ε_pr/%	ε_η/%
随机1	0.998 8	1.000 0	0.998 7	0.999 1	0.999 9	0.998 6	-0.03	0.01	0.01
随机2	1.010 8	1.003 8	1.001 5	1.010 7	1.003 7	1.001 5	0.01	0.01	0
随机3	0.990 4	0.996 8	0.996 9	0.989 9	0.996 8	0.997 1	0.05	0	-0.02
随机4	0.999 1	0.999 6	0.998 3	0.998 9	0.999 6	0.998 1	0.02	0	0.02
随机5	0.997 4	0.998 8	0.998 6	0.997 4	0.998 9	0.998 5	0.01	-0.01	0.01
随机6	0.998 6	0.999 8	0.998 7	0.999 0	0.999 9	0.998 7	-0.04	-0.01	0
随机7	1.005 7	1.001 4	1.000 1	1.005 8	1.001 3	1.000 2	-0.01	0.01	-0.01
随机8	0.996 9	0.998 6	0.998 2	0.996 7	0.998 6	0.998 0	0.03	0	0.02
随机9	1.000 0	1.000 1	0.999 4	1.000 2	1.000 0	0.999 4	-0.02	0.01	0
原型	1.000 4	1.000 0	1.000 1	1.000 0	1.000 0	1.000 0	0.04	0	0.01

工况点	Δq_mr，load/%	Δq_mr，nu/%	Δπ_r，load/%	Δπ_r，nu/%	Δη_r，load/%	Δη_r，nu/%
设计点	34.4	65.6	52.5	47.5	18.2	71.8
小流量点	11.8	88.2	33.8	66.2	53.3	46.7

方案	工况	q_mr	π	η/%	SM/%
原型	DP	1.000 0	1.239 1	93.43	13.65
	NS1	0.936 0	1.269 0	93.61
	NS2	0.907 9	1.278 5	93.39
极端1	DP	1.000 9	1.251 3	93.67	8.78
极端1	NS1	0.939 0	1.277 1	93.61	8.78
极端2	DP	1.001 7	1.222 6	92.81	14.27
极端2	NS2	0.909 2	1.268 2	93.39	14.27

[1]	张卫国, 唐敏, 武杰, 彭先敏, 章贵川, 聂博文, 王亮权, 李超群. 倾转旋翼机风洞试验综述[J]. 航空学报, 2024, 45(9): 530114-530114.
[2]	陶言和, 郭勤涛, 周瑾, 马嘉倩, 李效法. 观测不确定性下变分贝叶斯高效模型修正[J]. 航空学报, 2024, 45(19): 229969-229969.
[3]	黄明, 张垲垣, 李志刚, 李军. 涡轮动叶气膜冷却结构的凹槽状叶顶气热性能不确定性量化[J]. 航空学报, 2024, 45(19): 629979-629979.
[4]	姬田园, 楚武利, 张皓光, 郭正涛, 孟德君. 基于数据驱动的扭转度偏差对压气机性能的影响[J]. 航空学报, 2024, 45(19): 629938-629938.
[5]	王子维, 范召林, 李彬, 曹杰, 邓亮, 王年华, 江雄. 压气机整机超大规模非定常模拟关键技术[J]. 航空学报, 2024, 45(18): 129865-129865.
[6]	余军杨, 傅文广, 孙鹏, 张韬, 王春雪, 赵伟. 进气畸变条件下非轴对称风扇设计及扩稳机理[J]. 航空学报, 2024, 45(16): 129725-129725.
[7]	汪松柏, 郝玉扬, 吴亚东, 陈勇, 余华蔚, 杜林. 航空发动机压气机旋转不稳定现象研究进展[J]. 航空学报, 2024, 45(16): 29851-029851.
[8]	张定华, 何智伟, 张学宝, 罗明. 叶片多尺度表面对压气机气动性能影响及其高性能制造研究进展[J]. 航空学报, 2024, 45(13): 629642-629642.
[9]	农历, 盛子帅, 冼军, 张怀宝. 基于高精度算法的结冰翼型分离流动数值模拟[J]. 航空学报, 2023, 44(S2): 729291-729291.
[10]	刘德龙, 郭海宁, 尹海宝, 孟德君. 单级跨音压气机第1级可调静子在退喘过程中的气动力矩分析[J]. 航空学报, 2023, 44(24): 128550-128550.
[11]	张健, 张敏, 杜娟, 黄伟亮, 聂超群. 自适应康达喷气控制在高负荷压气机中的试验研究[J]. 航空学报, 2023, 44(22): 128883-128883.
[12]	刘汝兵, 陈泽帆, 林瑞鑫, 林麒. 等离子体合成射流主动控制平面叶栅叶片流致振动[J]. 航空学报, 2023, 44(20): 128430-128430.
[13]	董杰忠, 楚武利, 张皓光, 罗波, 晏松. 基于因果网络分析的扩压叶栅波浪形前缘控制机理[J]. 航空学报, 2023, 44(19): 128336-128336.
[14]	胡汉铎, 宋彦萍, 俞建阳, 刘瑶, 陈浮, 高文秀. 翼型不确定性量化中正交匹配追踪的应用[J]. 航空学报, 2023, 44(18): 128327-128327.
[15]	汪松柏, 陈勇, 吴亚东, 张少平, 曹志鹏. 轴流压气机转子叶片非同步振动研究进展[J]. 航空学报, 2023, 44(17): 28044-028044.

基于NIPC的非轴对称安装角不确定性分析

Uncertainty analysis of non-axisymmetric stagger angle based on NIPC

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