【摘 要】
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提出了一种基于主动失谐优化的叶轮瞬态加减速振动抑制方法.首先建立了瞬态加减速激励下的叶轮降阶模型,获得了表征失谐对瞬态振幅影响的失谐放大因子.然后基于降阶模型,采用蒙特卡洛仿真快速计算了一系列瞬态激励下失谐放大因子的概率密度分布,结果表明:失谐放大因子在大多数瞬态激励下受到随机小失谐的影响大于在稳态激励下受到的影响,且在快加速激励时对小量级的失谐更加敏感.采用基于遗传算法的智能优化方法获得了最优主动失谐.采用最优主动失谐后的叶轮在受到1％随机失谐后失谐放大因子的均值及标准差相比于无主动失谐时分别降低了 2
【机 构】
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上海交通大学机械与动力工程学院,上海200240
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提出了一种基于主动失谐优化的叶轮瞬态加减速振动抑制方法.首先建立了瞬态加减速激励下的叶轮降阶模型,获得了表征失谐对瞬态振幅影响的失谐放大因子.然后基于降阶模型,采用蒙特卡洛仿真快速计算了一系列瞬态激励下失谐放大因子的概率密度分布,结果表明:失谐放大因子在大多数瞬态激励下受到随机小失谐的影响大于在稳态激励下受到的影响,且在快加速激励时对小量级的失谐更加敏感.采用基于遗传算法的智能优化方法获得了最优主动失谐.采用最优主动失谐后的叶轮在受到1％随机失谐后失谐放大因子的均值及标准差相比于无主动失谐时分别降低了 25.6％和85.2％,因此优化得到的最优主动失谐能有效地抑制瞬态加减速振动,并具有良好的鲁棒性.
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