涡轮丨北航邹正平教授：多源不确定性对航空发动机涡轮部件气动与换热性能的影响

1   研究背景

涡轮作为航空发动机的核心部件，其内部的多源不确定性对发动机整机实际性能的影响至关紧要。几何偏差与气动热力参数随机波动等客观不确定性的影响随涡轮负荷提升逐步加剧，可导致实际性能严重恶化甚至叶片损坏失效等极端情况，且该影响在当前确定性设计体系中难以考虑；设计研究人员的认知不确定性干扰涡轮设计和分析结果，同样影响其实际性能。精确量化多源不确定性对涡轮气动性能和换热性能的影响，探究其影响规律及机制，对于降低不确定性影响、提升涡轮部件全寿命周期的实际性能，具有重要的科学意义和工程价值。

     

     

     

     

2   解决的问题及创新点

针对当前涡轮气动和换热性能的不确定性研究现状，本文重点介绍多源不确定性对涡轮部件气动与换热性能影响的国内外研究进展。首先，总结了涡轮部件在设计-制造-运行-退役的全寿命周期中的不确定性来源与分布特征（见图1），包括制造误差、几何变形、几何退化等导致的几何不确定性，运行过程中气动热力参数不确定性，工具/方法的不确定性以及设计研究人员引入的认知不确定性；归纳了不确定性量化分析的一般流程和研究方法。在此基础上，阐述了多源不确定性通常引起涡轮气动与换热性能的随机波动，并明确了在超高负荷等极端情况下多源不确定性引起涡轮内流动的非线性变化（见图2），导致性能的剧烈波动、显著偏移甚至“黑天鹅”事件。进一步，探讨了如何发展计及不确定性影响的鲁棒性设计方法、制造工艺及运行-维护策略，以在涡轮全寿命周期中考虑不确定性影响。最后，总结当前涡轮部件不确定性研究面临的挑战与并展望了今后涡轮不确定性研究的关键内容和方向（见图3）。

3   总结与展望

本文详细介绍了多源不确定性对涡轮部件气动与换热性能影响的研究进展，研究总结如下：

1）识别不确定性来源并明确其分布特征、发展高精度的量化方法是不确定性研究的重要基础。

2）量化多源不确定性对涡轮气动与换热性能的影响并探究其影响机制是高鲁棒性涡轮研制的关键。通过精确识别不确定性引起流动非线性变化的临界点，揭示其非线性作用机制，能够为抑制不确定性影响提供关键指导。

3）通过提炼计及不确定性影响的设计参数选取准则/规范、制造工艺及运行-控制规律的制定策略，可在涡轮全寿命周期中抑制不确定性影响，提升实际性能鲁棒性。

4）未来仍需不断增强对多源不确定性的认知水平，同时开发稀疏高精度的量化分析技术，进而精确量化极端情况下不确定性影响和其中的非线性作用机制，发展计及不确定性影响的设计方法、制造工艺及运行-维护策略，提升涡轮全寿命周期的实际性能。

4   近几年相关论文

[1]  WANG X J, ZOU Z P, FU C, et al. Nonlinear uncertainty impact of geometric variations on aerodynamic performance of low-pressure turbine blades with ultra-high loading under extreme operational conditions[J]. Chinese Journal of Aeronautics, 2024, 37(5):281-300.

[2]  CHEN Y C, ZOU Z P, YAO L C, et al. Uncertainty quantification of geometric variations in transonic high-pressure turbine with different trailing edge and throat area distribution[J]. Aerospace Science and Technology, 2024, 147:109009.

[3]  ZOU Z P, XU P C, CHEN Y M, et al. Application of artificial intelligence in turbomachinery aerodynamics: progresses and challenges[J]. Artificial Intelligence Review, 2024, 57(8):222.

[4]  WANG X J, DU P C, YAO L C, et al. Uncertainty analysis of measured geometric variations in turbine blades and impact on aerodynamic performance[J]. Chinese Journal of Aeronautics, 2023, 36(6):140-160.

[5]  WANG X J, YAO L C, ZOU Z P. Effect of loading level and axial distribution on uncertainty performance of turbine blade with geometric variations[J]. Aerospace Science and Technology, 2022, 129:107851.

[6]  WANG X J, ZOU Z P. Uncertainty analysis of impact of geometric variations on turbine blade performance[J]. Energy, 2019, 176:67-80.