热能动力工程

作者：刘金江,韩泽涛,黄 鑫,张 辉,周乐平,张润生

单位：南阳师范学院 人工智能与软件工程学院；河南省数字图像大数据发展创新实验室,,南阳师范学院 人工智能与软件工程学院；河南省数字图像大数据发展创新实验室,,南阳师范学院 人工智能与软件工程学院；河南省数字图像大数据发展创新实验室,,华北电力大学 能源动力与机械工程学院,,华北电力大学 能源动力与机械工程学院,,华北电力大学 能源动力与机械工程学院,

关键词：气膜冷却;锯齿状槽道;条件生成对抗网络;麻雀搜索算法;冷却效率预测

基金：国家自然科学基金资助项目(52306082, 62502243);中国博士后科学基金资助项目(2024T170268, GZC20230789); 河南省研究生教育改革与质量提升工程项目(YJS2026YBGZZ46)

气膜冷却是提升涡轮叶片热防护能力的关键技术，其冷却效率受结构参数与工况条件影响。针对锯齿状槽道气膜冷却结构多参数优化面临建模复杂、计算成本高的挑战，在锯齿夹角(22.5–60°)、槽道高度(0.0127–9.525 mm)和吹风比(0.5–2.0)的取值范围内生成660组CFD工况样本，获取冷却效率数据。利用条件生成对抗网络（CGAN）建立输入参数与冷却效率分布之间的映射关系，实现快速预测，预测相对误差在各工况下均小于5.5%。结合麻雀搜索算法(SSA)进行结构优化，得到最优设计参数组合为锯齿夹角(42.562°)、槽道高度(4.118 mm)、吹风比(2.0)，面积平均冷却效率达到65.6%，较原始工况提高20.3%。实验结果表明，CGAN-SSA框架在复杂气膜冷却结构的快速建模与智能优化中表现出高精度与高效率，为气膜冷却结构设计提供了一种可行的技术路径。

来源：2026年第2期

《热能动力工程》期刊编辑部

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