数据驱动稳健优化压气机叶片

平均性能提升10.9%

该压气机叶片采用数据驱动稳健优化设计，在真实安装角误差下同时提升平均气动性能并降低性能波动。

Wang, Haohao · 高丽敏 · Yang, Guang · 吴宝海

Physics of Fluids 2023

参数信息

总压损失系数偏离名义值超过1%的概率

47.55 %

平均性能提升幅度

10.9 %

性能波动降低幅度

19.0 %

技术优势

样本需求少

仅利用稀缺数据的前几阶统计矩即可量化不确定性，避免了概率方法对大量样本的依赖。

稳健性验证充分

所发展的不确定性量化方法的计算稳健性和精度均经过验证，确保后续优化可信。

优化效率高

训练高斯过程回归模型代替耗时的数值模拟，显著提升稳健优化效率。

应用场景

• 压气机设计：用少量试验数据即可获得对安装角误差稳健的叶片设计，减少迭代次数。
• 航空发动机叶片：提升叶片在真实制造误差下的气动稳健性，降低性能波动风险。
• 气动稳健设计：同时优化平均性能和波动，给出对不确定性不敏感的几何形状。