全局叶型扭转角误差对轴流压气机性能影响的不确定性量化分析方法

翟益琛; 楚武利; 刘铠烨; 莫喻钦; 申轶豪

doi:10.7652/xjtuxb202503011

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全局叶型扭转角误差对轴流压气机性能影响的不确定性量化分析方法

更新时间：2026-01-06

- 全局叶型扭转角误差对轴流压气机性能影响的不确定性量化分析方法
- Uncertainty Quantification Method on the Influence of Global Blade Twist Angle Errors on Axial Compressor Performance
- 西安交通大学学报 2025年59卷第3期页码：110-123
- 作者机构：
  
  西北工业大学动力与能源学院，西安， 710129
- 作者简介：
  
  翟益琛（2000—），男，硕士生；
  楚武利（通信作者），男，教授，博士生导师。
- 基金信息：
  
  国家科技重大专项资助项目(J2019-I-0011-0011)
- DOI：10.7652/xjtuxb202503011
  中图分类号： V231.3
- 收稿：2024-05-08，
  
  网络首发：2024-11-28，
  
  纸质出版：2025-03-10
- 稿件说明：
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翟益琛, 楚武利, 刘铠烨, 等. 全局叶型扭转角误差对轴流压气机性能影响的不确定性量化分析方法[J]. 西安交通大学学报, 2025,59(3):110-123.

ZHAI Yichen, CHU Wuli, LIU Kaiye, et al. Uncertainty Quantification Method on the Influence of Global Blade Twist Angle Errors on Axial Compressor Performance[J]. Journal of Xi’an Jiaotong University, 2025, 59(3): 110-123.
翟益琛, 楚武利, 刘铠烨, 等. 全局叶型扭转角误差对轴流压气机性能影响的不确定性量化分析方法[J]. 西安交通大学学报, 2025,59(3):110-123. DOI： 10.7652/xjtuxb202503011.

ZHAI Yichen, CHU Wuli, LIU Kaiye, et al. Uncertainty Quantification Method on the Influence of Global Blade Twist Angle Errors on Axial Compressor Performance[J]. Journal of Xi’an Jiaotong University, 2025, 59(3): 110-123. DOI： 10.7652/xjtuxb202503011.

摘要

为了研究全局叶型扭转角误差对跨声速压气机叶片性能参数及流场结构的影响，以Rotor37为研究对象提出了一种不确定性量化流程及方法。首先基于主成分分析方法构建几何不确定性三维降阶模型，然后基于非嵌入式混沌多项式中三维正态分布变量的选取方法，用数值方法求解需求样本点上的全三维Reynolds-averaged Navier-Stokes方程以构建非嵌入式混沌多项式，借以评估大样本量下的性能响应，结果显示性能参数的统计结果服从正态分布，其平均水平不受影响，但存在约1%的波动。利用Spearman相关性分析得到影响流场的关键展向截面位置，结果表明效率与70%~100%叶高范围内的扭转角误差负相关性最强，加工时应着重提高此区域的加工精度。通过分析统计学意义下流场的波动情况和具有极端效率叶型的流场特征以探究扭转角误差对性能的影响机理，结果表明在间隙泄漏流与激波位置处的流场波动程度最剧烈，扭转角误差通过影响激波位置与泄漏流强度从而影响二者的相互干扰作用，继而影响下游的堵塞程度，最终对效率产生影响。由此可见，全局扭转角误差对叶片性能及流场的影响已不容忽视，在稳健性设计中应根据流场特征着重考虑。

Abstract

To investigate the impact of global twist angle errors on performance parameters and flow field structure of transonic axial compressor blades

an uncertainty quantification process and method are being proposed for studying Rotor37. A three-dimensional reduced-order model of geometric uncertainty is being constructed based on the principal component analysis method. By selecting three-dimensional normal distribution variables in a non-intrusive chaotic polynomial

numerical methods are used to solve the full three-dimensional Reynolds-averaged Navier-Stokes equations at required sample points to construct a non-intrusive chaotic polynomial for evaluating performance responses with a large sample size. The findings reveal that the statistical results of performance parameters show a normal distribution with an unaffected mean level but with around 1% fluctuation. Through Spearman correlation analysis

critical spanwise section positions influencing the flow field are identified

indicating the strongest negative correlation between efficiency and twist angle errors in the 70% to 100% blade height range. This emphasizes the need to improve machining accuracy in this region. Analysis of flow field fluctuations under statistical significance and flow field characteristics of blades with extreme efficiency reveals the mechanism of twist angle errors on performance. The results show that the most severe flow field fluctuations occur at the tip clearance leakage flow and shock wave positions

where twist angle errors affect both positions and the intensity of their mutual interference

thus influencing downstream blockage and ultimately affecting efficiency. It is evident that the influence of global twist angle errors on blade performance and flow field cannot be ignored

and should be carefully considered in robust design based on flow field characteristics.

关键词

Keywords

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