The prediction method of the present invention discloses a flat film cooling flow coefficient, which comprises the following steps: selecting a prediction model input parameters, and determine the change of interval parameters; varying condition of numerical experiments, made prediction of training samples and testing samples of the training sample model; support vector machine prediction model is established based on support vector; experience coefficient is optimized by chaos optimization algorithm; test the optimized support vector machine prediction model using the test sample, verify the generalization capability of the prediction model. The invention overcomes the shortcomings of the traditional empirical formula that requires a large number of samples, and provides a flow coefficient prediction method with high prediction accuracy, strong generalization ability and high robustness.
【技术实现步骤摘要】
一种平板气膜冷却结构流量系数的预测方法
本专利技术涉及强化冷却
,具体涉及一种适合于平板气膜冷却结构流量系数的预测方法。
技术介绍
提高热力循环的最高温度是改善航空涡轮发动机性能的基本技术途径之一。目前推重比为10的航空发动机涡轮进口燃气温度已达到1900K;根据美国高性能涡轮发动机技术综合计划和欧洲先进军用发动机技术计划,下一代航空燃气涡轮发动机推重比将达到15-20,涡轮进口燃气温度也将高达2200K~2300K。高性能航空涡轮发动机的发展对涡轮叶片强化冷却的技术指标提出了越来越苛刻的要求,在减少冷却用气量的前提下实现综合冷却效率的提高,已成为高性能航空燃气涡轮发动机关键支撑技术和重大基础问题之一。在众多冷却方式中,气膜冷却是最为直接也最为有效的方式。流量系数是评价气膜冷却综合性能的重要指标之一,反映了流体流经气膜孔前后的压力损失;流量系数越大,则说明气膜冷却结构压损越小。如何实现气膜冷却结构流量系数的准确预测具有重要的现实意义。支持向量机方法以统计学习中的VC维理论和结构风险最小原理为基础,根据样本信息在模型的复杂性和学习能力之间寻求最佳折中,尤其适合于具有小样本特征的非线性关系拟合。混沌优化算法是一种利用混沌模型的遍历性搜索最优解的方法,可以有效避免传统优化算法在求解多极点问题时易陷入局部极值的缺陷。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是一种基于支持向量机和混沌优化算法的平板气膜冷却结构流量系数预测方法,克服传统经验公式预测的不足,提供一种预测精度高,泛化能力强,具有高鲁棒性的流量系数预测方法。技术方案:一种平板气膜冷却结构流量系数的预测 ...
【技术保护点】
一种平板气膜冷却结构流量系数的预测方法,其特征在于:包括步骤:步骤1,选择预测模型的输入参数,并确定输入参数的变化区间;选择流量系数作为预测模型的输出参数;步骤2,进行变工况数值实验,得到预测模型的训练样本和检测样本;步骤3,基于步骤2得到的预测模型的训练样本建立支持向量机预测模型;步骤4,利用混沌优化算法对步骤3建立的支持向量机预测模型经验系数进行优化,得到优化后的支持向量机预测模型;步骤5,利用步骤2得到的检测样本对步骤4得到的优化后的支持向量机预测模型进行泛化能力测试。
【技术特征摘要】
1.一种平板气膜冷却结构流量系数的预测方法,其特征在于:包括步骤:步骤1,选择预测模型的输入参数,并确定输入参数的变化区间;选择流量系数作为预测模型的输出参数;步骤2,进行变工况数值实验,得到预测模型的训练样本和检测样本;步骤3,基于步骤2得到的预测模型的训练样本建立支持向量机预测模型;步骤4,利用混沌优化算法对步骤3建立的支持向量机预测模型经验系数进行优化,得到优化后的支持向量机预测模型;步骤5,利用步骤2得到的检测样本对步骤4得到的优化后的支持向量机预测模型进行泛化能力测试。2.根据权利要求1所述的预测方法,其特征在于:所述步骤1中选择的输入参数为:气膜孔倾斜角、孔径及节距比;变化区间分别为倾斜角变化范围为30-60°,孔径的变化范围为0.5-1.6mm,节距比变化范围为3-6。3.根据权利要求1所述的预测方法,其特征在于:所述步骤2的变工况数值实验具体为:基于正交分析方法针对气膜孔倾斜角、孔径及节距比进行组合,进行32组变工况数值实验,同时计算得到每组实验数据的流量系数,所得数据作为训练样本;对气膜孔倾斜角、孔径及节距比进行随机组合,进行8组变工况数值实验,同时计算得到每组实验数据的流量系数,所得数据作为检测样本。4.根据权利要求1所述的预测方法,其特征在于:所述步骤3建立的支持向量机模型为:其中,X为训练样本中的输入矢量,y为训练样本中的输出量,下标i和j表示训练样本的编号,ker(·)为核函数,N=40;系数ai*通过求解下列最优化问题确定:式中,c为惩罚因子,b*与a*的数值关系为:
【专利技术属性】
技术研发人员:王春华,黄莺,张靖周,
申请(专利权)人:南京航空航天大学,
类型:发明
国别省市:江苏,32
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