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申请/专利权人：复旦大学

摘要：本发明属于增材制造技术领域，具体涉及一种功能梯度涡轮整体叶盘优化设计方法，其中，包括功能梯度材料材料参数计算、功能梯度涡轮整体叶盘有限元仿真、代理模型建模和材料成分梯度优化。本发明的有益效果：节约试验成本；基于有限元仿真技术和代理模型技术，提高优化效率；通过合理设计优化区域和设计变量，结合遗传算法，实现复杂问题的降维，将局部最优解转化为全局最优解，缩短研发周期。

主权项：1.一种功能梯度涡轮整体叶盘优化设计方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：功能梯度材料材料参数计算，假设功能梯度涡轮整体叶盘由基材A和基材B组成，沿径向基材A所占体积分数逐渐增大，基材B所占体积分数随之减小，体积分数分布函数为： 其中，Va和Vb分别是基材A和基材B的体积分数，h是功能梯度材料厚度，p是材料成分梯度分布指数，根据复合材料参数计算模型求得基材A和基材B在不同体积分数混合比例下的材料参数，即A-B功能梯度材料的材料参数为： 其中，Pabz是A-B功能梯度材料的材料参数，Pa和Pb分别是基材A和基材B的材料参数，P表示热膨胀系数、比热、热导率、弹性模量和泊松比；S2：功能梯度涡轮整体叶盘有限元仿真，建立涡轮整体叶盘三维模型，选择其中一个叶片及其对应的部分轮盘作为仿真对象，称为涡轮整体叶盘仿真模型，将步骤S1中求得的材料参数赋予涡轮整体叶盘仿真模型，进行流-热-固耦合仿真计算，获取功能梯度涡轮整体叶盘的应力场分布；S3：代理模型建模，不断改变梯度分布指数p，实现过渡区过渡方式的改变，重复步骤S1和S2获得不同材料成分梯度分布指数p下功能梯度涡轮整体叶盘的应力场分布，分别抽取至少10组不同材料成分梯度分布指数p所对应的最大应力作为训练样本和检验样本，基于训练样本构建径向基函数代理模型，建立输入材料成分梯度分布指数p与输出响应最大应力之间的非线性关系，径向基函数表达式为： 其中，wi为权系数，为径向基函数，ri=||x-xi||表示采样点x与中心点xi的欧氏距离，将检验样本代入所构建的径向基函数代理模型，通过决定系数R2和相对均方误差RMSE检验代理模型的精度和泛化能力，决定系数R2计算公式为： 其中，n是样本数量，yi是第i个观测值的实际输出，是第i个观测值的模型预测输出，是观测值的平均值，相对均方误差RMSE计算公式为： 其中，n是样本数量，yi是第i个观测值的实际输出，是第i个观测值的模型预测输出，重复抽取训练样本和检验样本并构建对应的径向基函数代理模型，直至R20.99且RMSE0.01，使所构建的径向基函数代理模型满足精度要求；S4：材料成分梯度优化，将涡轮整体叶盘仿真模型整体作为优化区域，即功能梯度材料从盘心沿径向过渡到叶尖，以材料成分梯度分布指数p作为单一设计变量，定义最小化功能梯度涡轮整体叶盘最大应力为优化指标Q，定义适应度函数，使得功能梯度涡轮整体叶盘最大应力越小，适应度越大，表达式为： 其中，Fit表示适应度，S表示功能梯度涡轮整体叶盘的最大应力，使用遗传算法优化设计变量，直至优化后的材料成分梯度分布指数p在步骤S3中对应的最大应力S小于最大应力优化指标Q，输出最优材料成分梯度分布指数。

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