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- 基于机器学习方法的压气机落后角与总压损失预测代理模型
- 2023年
- 为了提高压气机特性预测的精度,基于机器学习方法构建预测落后角与总压损失的代理模型。以一台两级压气机为研究对象,基于多个转速工况下的流场实验数据和叶片几何参数建立了基元叶型数据库。通过灵敏度分析方法筛选出对落后角和总压损失影响最大的输入参数,分别采用高斯过程回归和人工神经网络两种机器学习算法建立落后角与总压损失模型,并引入贝叶斯优化算法搜索最佳模型超参数。对于人工神经网络面临的优化问题和泛化问题,调整模型学习率和修正参数梯度以加速收敛,同时采用正则化方法增强模型泛化能力。模型训练过程采用交叉验证策略以降低过拟合风险,并将优化后的代理模型整合到通流程序中对压气机进行特性预测验证。对比表明,低转速工况代理模型的压比特性预测误差显著低于经验模型,其中人工神经网络建模改善最明显,相比经验模型预测误差降低了0.1。通过代理模型横向对比,基于人工神经网络建立的代理模型比基于高斯过程的代理模型预测精度更高且鲁棒性更强。
- 马博文巫骁雄于洋
- 关键词:落后角代理模型人工神经网络
- 一种流向拐角边界层总压损失系数估计方法及装置
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- 杨瑞赵玉新杨润泽
- 文献传递
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- 本发明属于航空发动机技术领域,具体为一种耦合微纳表面控制技术的扇叶型总压损失最小化设计方法。本发明方法是在传统优化叶型基础上,进行耦合表面结构设计,包括:建立微纳表面的结构几何数据库;根据传统设计的优化叶型边界空气动力学...
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- 文献传递
- 结构变形对滤清器加热级总压损失的影响研究被引量:1
- 2021年
- 本文利用ANSYS有限元软件,对滤清器加热级进行了耦合场分析,得到了结构变形对加热级总压损失的影响程度。结果表明:热阻力损失是加热级总压损失增大的主要原因,流道收窄是结构阻力损失的主要原因,但对总压损失的影响很小。本文为研究变形对滤清器阻力特性的影响做出了初步的探索。
- 韩芳明徐礼鹏
- 关键词:滤清器总压损失
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