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申请/专利权人：中国联合重型燃气轮机技术有限公司

摘要：本发明提出一种多级透平级间匹配周向位置优化方法和装置，涉及燃气轮机技术领域，方法包括：基于燃气轮机对应对应多级透平的优化变量构建的透平模型，求解出多级透平的总‑总效率和第二级静叶、第二级动叶的叶片平均温度，以表达优化变量和叶片平均温度之间的对应关系的BP神经网络为基础，使用GA遗传算法对优化变量进行多目标优化，以根据优化后的目标优化变量，预测总‑总效率和叶片平均预测温度；求解出目标总‑总效率和第二级静叶、第二级动叶的目标叶片平均温度；根据总‑总效率和叶片平均预测温度，与目标总‑总效率和目标叶片平均温度的差绝对值，完成优化，由此，实现多级透平级间匹配周向位置的快速精确优化，提升多级透平的气动性能。

主权项：1.一种多级透平级间匹配周向位置优化方法，其特征在于，所述多级透平应用于燃气轮机的静叶和动叶，所述方法包括：基于燃气轮机对应对应多级透平的优化变量，构建燃气轮机对应多级透平的透平模型，并基于所述透平模型，求解出多级透平的总-总效率和第二级静叶、第二级动叶的叶片平均温度，其中，优化变量包括燃气轮机的第一级静叶和热斑相对周向角度α1，第二级静叶和第一级静叶相对周向角度α2，第三级静叶和第二级静叶相对周向角度α3，第四级静叶和第三级静叶相对周向角度α4，第二级动叶和第一级动叶相对周向角度β1，第三级动叶和第二级动叶相对周向角度β2，第4级动叶和第三级动叶相对周向角度β3；构建BP神经网络表达所述优化变量和总-总效率，第二级静叶、第二级动叶的叶片平均温度之间的对应关系，并以所述BP神经网络为基础，使用GA遗传算法对所述优化变量进行多目标优化，以得到优化后的目标优化变量，预测总-总效率和第二级静叶、第二级动叶的叶片平均预测温度；基于所述目标优化变量，预测总-总效率和第二级静叶、第二级动叶的叶片平均预测温度，构建燃气轮机对应的预测透平模型，并基于所述预测透平模型，求解出多级透平的目标总-总效率和第二级静叶、第二级动叶的目标叶片平均温度；在所述预测总-总效率和叶片平均预测温度，与目标总-总效率和目标叶片平均温度的差绝对值小于预设的收敛值时，停止所述多级透平级间匹配周向位置优化。

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