一种鲁棒的数据驱动不确定性量化方法及在压气机叶栅中的应用
收稿日期: 2022-10-26
修回日期: 2022-11-25
录用日期: 2023-01-03
网络出版日期: 2023-01-12
基金资助
国家自然科学基金(51790512);西北工业大学博士创新种子基金(CX2021075)
发展了一种基于预处理矩阵的数据驱动不确定性量化算法，以解决实际工程中面临的实测数据稀缺及分布形式复杂的不确定性量化问题。通过鲁棒性分析、正交基函数的重构、非线性测试函数验证了所发展方法的有效性和精度。基于实测的叶片前缘半径和来流攻角随机波动数据，以某高亚声速压气机叶栅为研究对象，采用自主发展的不确定性量化方法定量评估了不确定性因素对叶栅气动性能的影响。结果表明：在设计攻角和大攻角下叶栅真实的总压损失系数高于名义值的概率分别为83.6%和69.9%；大攻角工况下叶栅总压损失的分散度约是设计工况下的2.4倍；前缘半径耦合来流攻角的不确定性引起前缘绕流发生较大波动，是导致叶栅总体性能退化及性能分散的主要原因。
王浩浩 , 高丽敏 , 杨光 , 吴宝海 . 一种鲁棒的数据驱动不确定性量化方法及在压气机叶栅中的应用[J]. 航空学报, 2023 , 44(17) : 128169 -128169 . DOI: 10.7527/S1000-6893.2023.28169
| 1 | CAO Z Y， GAO X， LIU B. Control mechanisms of endwall profiling and its comparison with bowed blading on flow field and performance of a highly-loaded compressor cascade［J］. Aerospace Science and Technology， 2019， 95： 105472. |
| 2 | 刘佳鑫， 于贤君， 孟德君， 等. 高压压气机出口级叶型加工偏差特征及其影响［J］. 航空学报， 2021， 42（2）： 423796. |
| LIU J X， YU X J， MENG D J， et al. State and effect of manufacture deviations of compressor blade in high-pressure compressor outlet stage［J］. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica， 2021， 42（2）： 423796 （in Chinese）. | |
| 3 | XIA Z H， LUO J Q， LIU F. Performance impact of flow and geometric variations for a turbine blade using an adaptive NIPC method［J］. Aerospace Science and Technology， 2019， 90： 127-139. |
| 4 | 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. |
| 5 | 郑新前， 王钧莹， 黄维娜， 等. 航空发动机不确定性设计体系探讨［J］. 航空学报， 2023， 44（7）： 6-23. |
| ZHENG X Q， WANG J Y， HUANG W N， et al. Uncertainty-based design system for aeroengines［J］. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica， 2023， 44（7）： 6-23 （in Chinese）. | |
| 6 | MA C， GAO L M， WANG H H， et al. Influence of leading edge with real manufacturing error on aerodynamic performance of high subsonic compressor cascades［J］. Chinese Journal of Aeronautics， 2021， 34（6）： 220-232. |
| 7 | SCHNELL R， LENGYEL-KAMPMANN T， NICKE E. On the impact of geometric variability on fan aerodynamic performance， unsteady blade row interaction， and its mechanical characteristics［J］. Journal of Turbomachinery， 2014， 136（9）： 091005. |
| 8 | 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. |
| 9 | GARZON V E， DARMOFAL D L. Impact of geometric variability on axial compressor performance［J］. Journal of Turbomachinery， 2003， 125（4）： 692-703. |
| 10 | LUO J Q， LIU F. Statistical evaluation of performance impact of manufacturing variability by an adjoint method［J］. Aerospace Science and Technology， 2018， 77： 471-484. |
| 11 | XIU D B， KARNIADAKIS G E. The Wiener： Askey polynomial chaos for stochastic differential equations［J］. SIAM Journal on Scientific Computing， 2002， 24（2）： 619-644. |
| 12 | 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. New York： ASME， 2015. |
| 13 | WANG T S， HE X F， WANG J Y， et al. Detail fatigue rating method based on bimodal Weibull distribution for DED Ti-6.5Al-2Zr-1Mo-1V titanium alloy［J］. Chinese Journal of Aeronautics， 2022， 35（4）： 281-291. |
| 14 | DER KIUREGHIAN A， LIU P L. Structural reliability under incomplete probability information［J］. Journal of Engineering Mechanics， 1986， 112（1）： 85-104. |
| 15 | OLADYSHKIN S， NOWAK W. Incomplete statistical information limits the utility of high-order polynomial chaos expansions［J］. Reliability Engineering & System Safety， 2018， 169： 137-148. |
| 16 | OLADYSHKIN S， CLASS H， HELMIG R， et al. A concept for data-driven uncertainty quantification and its application to carbon dioxide storage in geological formations［J］. Advances in Water Resources， 2011， 34（11）： 1508-1518. |
| 17 | OLADYSHKIN S， SCHR?DER P， CLASS H， et al. Chaos expansion based bootstrap filter to calibrate CO2 injection models［J］. Energy Procedia， 2013， 40： 398-407. |
| 18 | WANG F G， XIONG F F， JIANG H A， et al. An enhanced data-driven polynomial chaos method for uncertainty propagation［J］. Engineering Optimization， 2018， 50（2）： 273-292. |
| 19 | AHLFELD R， BELKOUCHI B， MONTOMOLI F. SAMBA： Sparse approximation of moment-based arbitrary polynomial chaos［J］. Journal of Computational Physics， 2016， 320： 1-16. |
| 20 | WANG X T， LIU R P， WANG X Z， et al. A data-driven uncertainty quantification method for stochastic economic dispatch［J］. IEEE Transactions on Power Systems， 2022， 37（1）： 812-815. |
| 21 | GUO L， LIU Y L， ZHOU T. Data-driven polynomial chaos expansions： A weighted least-square approximation［J］. Journal of Computational Physics， 2019， 381： 129-145. |
| 22 | WIENER N. The homogeneous chaos［J］. American Journal of Mathematics， 1938， 60（4）： 897. |
| 23 | HOSDER S， WALTERS R， BALCH M. Efficient sampling for non-intrusive polynomial chaos applications with multiple uncertain input variables［C］∥ Proceedings of the 48th AIAA/ASME/ASCE/AHS/ASC Structures， Structural Dynamics， and Materials Conference. Reston： AIAA， 2007. |
| 24 | CHUANG-STEIN C. Sample size and the probability of a successful trial［J］. Pharmaceutical Statistics， 2006， 5（4）： 305-309. |
| 25 | RAZALI N M， WAH Y B. Power comparisons of Shapiro-Wilk， Kolmogorov-Smirnov， Lilliefors and Anderson-Darling tests［J］. Journal of Statistical Modeling and Analytics， 2011， 2（1）： 21-33. |
| 26 | 蔡明， 高丽敏， 刘哲， 等. 不同条件下平面叶栅风洞流场品质的实验研究［J］. 推进技术， 2021， 42（5）： 1162-1170. |
| CAI M， GAO L M， LIU Z， et al. Experimental study on flow field quality of linear cascade wind tunnel under different conditions［J］. Journal of Propulsion Technology， 2021， 42（5）： 1162-1170 （in Chinese）. | |
| 27 | 蔡明， 高丽敏， 刘哲， 等. 基于抽吸的亚声速平面叶栅风洞流场品质控制研究［J］. 推进技术， 2021， 42（9）： 1985-1992. |
| CAI M， GAO L M， LIU Z， et al. Flow field quality control of subsonic linear cascade wind tunnel based on suction［J］. Journal of Propulsion Technology， 2021， 42（9）： 1985-1992 （in Chinese）. | |
| 28 | LI R Y， GAO L M， ZHAO L， et al. Dominating unsteadiness flow structures in corner separation under high Mach number［J］. AIAA Journal， 2019， 57（7）： 2923-2932. |
| 29 | GOODHAND M N， MILLER R J. Compressor leading edge spikes： A new performance criterion［J］. Journal of Turbomachinery， 2011， 133（2）： 1. |
/
| 〈 |
|
〉 |
CJA