冲压发动机再生冷却通道形态流热力耦合拓扑优化方法.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN116011145A(43)申请公布日2023.04.25(21)申请号202310035237.2(22)申请日2023.01.10(71)申请人西北工业大学地址710072陕西省西安市友谊西路127号(72)发明人景婷婷张挺秦飞孙星赵征何国强(74)专利代理机构西安维赛恩专利代理事务所(普通合伙)61257专利代理师刘春(51)Int.Cl.G06F30/17(2020.01)G06F30/20(2020.01)G06F119/08(2020.01)G06F119/14(2020.01)G06F111/04(2020.01)权利要求书2页说明书7页附图1页(54)发明名称冲压发动机再生冷却通道形态流热力耦合拓扑优化方法(57)摘要本发明公开了一种冲压发动机再生冷却通道形态流热力耦合拓扑优化方法，选择需要优化的冲压发动机结构；建立流热力耦合拓扑优化的控制方程，选择目标函数和约束条件；建立拉格朗日函数；推导拉格朗日乘子的伴随方程；求解伴随方程和控制方程；对拉格朗日函数进行求导得到设计变量对目标和约束的灵敏度；对每个网格上的设计变量的灵敏度进行过滤和投影；使用移动渐近线法更新设计变量分布，更新后设计变量的残差小于1×10‑4则终止迭代；对优化结果进行提取，即得到选定冲压发动机结构的再生冷却通道形态。其解决了现有的冲压发动机再生冷却通道设计方法无法考虑真实热环境，导致局部超温以及在异形特殊结构处无法快速设计冷却通道的问题。CN116011145ACN116011145A权利要求书1/2页1.冲压发动机再生冷却通道形态流热力耦合拓扑优化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、选择需要优化的冲压发动机结构作为拓扑优化方法的设计域，指定再生冷却通道的出入口；步骤2、根据所述步骤1选择的需要优化的冲压发动机结构的工作特点，建立流热力耦合拓扑优化的控制方程，选择合适的目标函数和约束条件将物理问题抽象为优化问题；步骤3、基于拉格朗日乘子法，根据所述步骤2中的控制方程、目标函数和约束条件建立拉格朗日函数；步骤4、基于连续伴随方法、推导拉格朗日乘子的伴随方程；步骤5、划分网格对所述设计域进行离散，使用共轭梯度或多重网格方法求解所述步骤4中的伴随方程，得到拉格朗日乘子的数值解，同时求解所述步骤2中的控制方程；步骤6、对步骤3中建立的所述拉格朗日函数进行求导，得到设计变量对目标和约束的灵敏度；步骤7、对每个网格上的设计变量的灵敏度进行过滤和投影；步骤8、使用移动渐近线法更新所述设计变量分布，当更新后所述设计变量的残差小于1×10‑4则终止迭代，即得到所述设计变量分布的优化结果；步骤9、迭代终止后，对所述优化结果进行提取，即得到选定冲压发动机结构的再生冷却通道形态。2.如权利要求1所述的冲压发动机再生冷却通道形态流热力耦合拓扑优化方法，其特征在于，所述控制方程包括能量守恒方程、质量守恒方程、动量守恒方程、线弹性方程；所述目标函数是温度相关目标、流动相关目标、强度相关目标或二者的加权平均；所述约束条件数量不限，根据实际应用场景选择温度相关约束或流动相关约束；所述优化问题表示为：其中，γ为设计变量，Ψ为目标函数，J和V是广义上的约束，u、p、T分别代表速度、压力和温度，ρ为流体的密度，c为热容，k为导热系数，Q为热源强度。3.如权利要求2所述的冲压发动机再生冷却通道形态流热力耦合拓扑优化方法，其特征在于，所述步骤3中，所述拉格朗日函数是拉格朗日乘子与约束条件乘积、再与目标函数的加和，即：L＝Ψ+<λ,G>，其中，λ＝(λ1,λ2,λ3，······)为拉格朗日乘子，G＝(G1,G2,G3，······)为控制方程和约束条件。2CN116011145A权利要求书2/2页4.如权利要求3所述的冲压发动机再生冷却通道形态流热力耦合拓扑优化方法，其特征在于，所述步骤4中伴随方程的推导方式为拉格朗日方程对设计变量进行求导，然后根据KKT准则得到伴随方程，即：根据KKT准则有：5.如权利要求1所述的冲压发动机再生冷却通道形态流热力耦合拓扑优化方法，其特征在于，所述步骤7中使用的过滤与投影方式为：其中，是过滤前的设计变量，γ是过滤后的设计变量，是投影后的设计变量，是过滤后的设计变量，β是投影强度，η是阈值，过滤半径r取网格尺度的五倍。3CN116011145A说明书1/7页冲压发动机再生冷却通道形态流热力耦合拓扑优化方法技术领域[0001]本发明属于冲压发动机冷却技术领域，尤其涉及一种冲压发动机再生冷却通道形态流热力耦合拓扑优化方法。背景技术[0002]吸气式高超声速发动机是未来重复使用空天飞行器的理想形式，但是，随着发动机工作马赫数的增加燃烧室温度升高，必须对发动机壁面进行可靠热防护。再生冷却使在冲压发动