一种基于NURBS曲面造型的大小叶片机器学习优化设计方法技术

本发明专利技术提供了一种基于NURBS曲面造型的大小叶片机器学习优化设计方法，通过获取飞机发动机涡轮叶片的理论数据，以NURBS曲面造型方法确定大叶片型值点和控制顶点；以缩放的方法得到小叶片的叶型确定型值和控制顶点；对大小叶片三维流道的模型网格划分；提取涡轮大小叶片叶型设计参数以及目标参数的数据，建立由叶片NURBS曲面控制顶点到叶片气动参数的数据集；数据降维；创建涡轮叶片优化问题设计的模型，搭建神经网络；寻求最优的设计参数数据。本发明专利技术能够提高叶片的气动性能并且得到叶片的三维设计参数，同时，该基于NURBS曲面造型的大小叶片机器学习优化设计方法还具有压缩计算量，节省计算资源的优点。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及涡轮叶片优化设计，尤其涉及一种基于nurbs曲面造型的大小叶片机器学习优化设计方法。

技术介绍

1、高效率的涡轮气动设计可以有效降低发动机质量，提升发动机效率，增强发动机性能。常规涡轮造型方法发展至今已经比较成熟，开发了多种不同的造型工具，无论何种方法，基本思想都是将叶型几何进行参数化表征，并结合光滑曲线完成造型。过渡段支板与低压涡轮导向叶片一体化的大、小叶片组合叶栅设计与常规叶型设计有所不同，在设计中要考虑大、小叶片的流动匹配，同时要满足结构设计对大叶片几何尺寸和积叠形式等要求。由于存在大、小两种不同叶型，无法像常规叶片一样采用统一的造型参数表示。

2、相关技术中，在给定涡轮叶片目标气动参数后，通常采用传统的高精度数值模拟方法，不断改变叶片几何，进行仿真计算，其计算精度高，但计算量大，计算时间长；低精度仿真虽然能快速获得计算结果，但无法用于准确流场分析；实验测量能反映流场实际情况，但人力物力时间成本高，且会收到测量与制造技术误差的影响。

3、并且传统的叶型设计方法需要推导出各个型值点的迭代关系式，并依次进行迭代计算，过程本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于NURBS曲面造型的大小叶片机器学习优化设计方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于NURBS曲面造型的大小叶片机器学习优化设计方法，其特征在于，所述获取待设计飞机发动机大小叶片的理论数据，以NURBS曲面造型方法确定大叶片的叶型值点和控制顶点，包括：

3.根据权利要求2所述的基于NURBS曲面造型的大小叶片机器学习优化设计方法，其特征在于，通过缩放，得到小叶片的叶型值点和控制顶点，包括：

4.根据权利要求1所述的基于NURBS曲面造型的大小叶片机器学习优化设计方法，其特征在于，对所述原始涡轮大小叶片的三维流道模型进行网格划分...

【技术特征摘要】

1.一种基于nurbs曲面造型的大小叶片机器学习优化设计方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于nurbs曲面造型的大小叶片机器学习优化设计方法，其特征在于，所述获取待设计飞机发动机大小叶片的理论数据，以nurbs曲面造型方法确定大叶片的叶型值点和控制顶点，包括：

3.根据权利要求2所述的基于nurbs曲面造型的大小叶片机器学习优化设计方法，其特征在于，通过缩放，得到小叶片的叶型值点和控制顶点，包括：

4.根据权利要求1所述的基于nurbs曲面造型的大小叶片机器学习优化设计方法，其特征在于，对所述原始涡轮大小叶片的三维流道模型进行网格划分，是对原始涡轮大小叶片的三维流道模型，采用o4h型网格拓扑进行网格划分。<...

【专利技术属性】
技术研发人员：杜巍，杨紫扬，罗磊，闫晗，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学，
类型：发明
国别省市：