【技术实现步骤摘要】
一种基于深度学习的气膜冷却温度场数字孪生方法及系统
[0001]本专利技术涉及热防护
,尤其涉及一种基于深度学习的气膜冷却温度场数字孪生方法及系统。
技术介绍
[0002]设计、制造、检测、运维的智能化是热防护技术的发展趋势。对于关联/经验模型,其缺点是高维低、精度低;而对于实验/CFD(计算流体动力学)方法,其缺点是成本高,耗时长;因此,建立可靠的高维、高精度预测模型,实现多物理场的快速预测,对航空航天热防护的设计和优化十分必要。
[0003]燃气轮机系统对更高效率要求更高的运行温度。目前燃气轮发动机的涡轮入口温度远远超出了并行高温合金材料的可容忍范围。因此,开发高温合金/陶瓷材料以及应用主动冷却技术来保护燃气轮机系统的热段变得至关重要。目前实施的冷却技术一般集成了各种内部冷却方法和外部冷却方法。在这些方法中,气膜冷却是应用最广泛的外部冷却方法之一。冷却剂空气通过槽或离散孔排出,在热部件的外表面形成冷却剂空气薄膜,避免了高温气体对涡轮叶片的热侵蚀,达到了冷却保护的目的。
[0004]绝热壁面冷却效果是评价气膜冷却的主要标准。气膜冷却效率受吹气比、密度比、主流湍流强度、孔形和孔位等多种因素的影响。为了达到更高的冷却性能,需要准确预测局部温度细节,优化气膜冷却参数。然而,由于冷却剂射流与主流流动之间的复杂相互作用,很难理解气膜冷却流场及其相应的冷却效率分布。目前对气膜冷却的可行性评价,仍是在实验的基础上,借助成熟的非接触测量技术,如压敏涂料、红外热成像和液晶。为了缓解上面提到的挑战,获得高保真和快 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的气膜冷却温度场数字孪生方法,其特征在于,所述方法包括如下步骤:S101:构建气膜冷却实验装置,所述实验装置包括传感器、测量和数据采集系统,所述实验装置完成实验数据的测量和采集;S103:采集实验数据,使用红外相机拍摄残缺的孔板温度图像并保存,所述实验数据用于对预训练模型进行微调,生成迁移模型;S105:训练所述预训练模型,采用CFD结果作为预训练数据源,生成所述预训练模型;S107:同化数值数据,使用基于迭代神经算子的迁移学习方法来同化所述数值数据,所述数值数据包括来自不同图像大小和图像层的数据;S109:分别进行空间、结构和工况推演,更新物理
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虚拟同步模型。2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述步骤S101中,所述气膜冷却实验装置包括风洞、压力容器、流量计、低温恒温器、红外热成像仪、测量和数据采集系统;其中,所述风洞截面为矩形,在所述风洞的测量区域上游安装蜂巢,以提供均匀的气流;所述压力容器为主流流和二次流提供驱动力;所述流量计安装在所述风洞中部,测量所述主流流的速度;所述二次流在进行压力和温度的测量之前由所述低温恒温器将所述二次流冷却到
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5℃;所述红外热成像仪记录射流冷却板外表面温度分布,所述测量和数据采集系统采用热电偶对所述主流流和二次流的温度进行实时测量,并进行数据采集,所述主流流和所述二次流的混合物最终从所述风洞出口排放到环境中。3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述步骤S103中,所述实验数据在预定实验条件获得,所述预定实验条件包括:实验在常温常压下进行,所述主流流和所述二次流的背压为1atm,所述主流流的温度为299.60K,所述二次流的温度为273.15K;实验样品材料为增材制造材料,所述增材制造材料为不饱和聚酯树脂,所述材料的导热系数为0.1W/m/K。4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述步骤S105中,所述训练预训练模型包括如下步骤:S1051:使用CFD结果作为预训练数据源;S1052:利用五折交叉验证选出合适的超参数;S1053:训练过程中的学习率设置为1e
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3;S1054:采用Adam优化器更新所述预训练模型权重;S1055:将所述数值数据样本转换为图像进行机器学习,得到具有泛化精度的所述预训练模型。5.如权利要求4所述的方法,其特征在于,在所述步骤S1051中,通过在等温条件下模拟一个随机分布的渗出孔穿过的平板,来获取气膜几何图形,利用所述气膜几何图形进行CFD模拟生成CFD数值数据。6.如权利要求5所述的方法,其特征在于,所述CFD模拟的计算域只包含流体域,计算单元为非结构化多面体,边界层区域生成棱柱网格;所述气膜几何图形在预设的约束条件下生成,所述约束条件为在等温条件下随机分布的渗出孔模拟穿过平板,所述渗出孔分布区域长度为40mm,所述渗出孔直径为1mm,所述渗出孔数量为10~15个,所述渗出孔按照预定条件分布;其中,所述预定条件包括:所述孔不重叠,所述孔中心距离不小于所述孔直径的2倍;所述孔的孔洞构型...
【专利技术属性】
技术研发人员:杨力,李晓鹏,王子奕,余鸿乾,陈启悦,
申请(专利权)人:上海交通大学,
类型:发明
国别省市:
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