一种基于量纲相似原理的叶轮机械设计优化方法及系统技术方案

技术编号:46497529 阅读:12 留言:0更新日期:2025-09-26 19:14
本发明专利技术提供一种基于量纲相似原理的叶轮机械设计优化方法及系统,包括:基于叶轮机械流场物理量参数建立量纲矩阵,通过求解约束方程,获得缩放参数的标准正交基,生成缩放参数;基于所述缩放参数生成增强数据样本并训练神经网络:基于训练后的神经网络对目标叶轮机械的几何参数、工况参数及空间坐标进行训练,完成优化。本发明专利技术通过深度学习模型与量纲相似数据增强方法的结合,在较少样本条件下亦可获得高准确度的物理场预测,因而能够显著缩短叶轮机械等工程领域的迭代设计周期。该方法在跨工况和跨设计变量组合的泛化能力上有明显优势,有效降低对海量数值模拟数据的依赖,大幅提升优化设计的整体效率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于动力机械领域,特别涉及一种基于量纲相似原理的叶轮机械设计优化方法及系统


技术介绍

1、叶轮机械作为能源、航空等领域的核心动力装置,其优化设计是涉及气动、传热强度的复杂多学科问题。传统设计方法主要依赖计算流体力学(cfd)仿真与实验验证,但存在显著局限性:首先,cfd仿真需高精度网格划分与长时间迭代计算,尤其在多工况、高维参数优化中计算资源消耗巨大,单次仿真耗时长达数小时甚至数天;其次,基于代理模型和进化算法的优化技术虽加速了设计空间探索,但其精度受限于样本数量,且难以直接处理相关流场信息。

2、现有基于深度学习的物理场预测模型多采用完全监督学习,依赖大量标注数据且对分布外(ood)样本预测误差显著。例如,涡轮设计中的工况参数(如转速、工质属性)变化易导致模型泛化能力下降,需反复重新训练。


技术实现思路

1、本专利技术的目的在于提供一种基于量纲相似原理的叶轮机械设计优化方法及系统,以解决上述问题。

2、为实现上述目的,本专利技术采用以下技术方案:>

3、第一方面本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于量纲相似原理的叶轮机械设计优化方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的一种基于量纲相似原理的叶轮机械设计优化方法,其特征在于,所述量纲矩阵的行向量对应各物理场的量纲系数,列向量对应质量、长度、时间和温度四个基本量纲。

3.根据权利要求2所述的一种基于量纲相似原理的叶轮机械设计优化方法,其特征在于,具体的:

4.根据权利要求1所述的一种基于量纲相似原理的叶轮机械设计优化方法,其特征在于,所述通过求解约束方程,获得缩放参数的标准正交基,生成缩放参数,包括:

5.根据权利要求4所述的一种基于量纲相似原理的叶轮机械设计优化方法...

【技术特征摘要】

1.一种基于量纲相似原理的叶轮机械设计优化方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的一种基于量纲相似原理的叶轮机械设计优化方法,其特征在于,所述量纲矩阵的行向量对应各物理场的量纲系数,列向量对应质量、长度、时间和温度四个基本量纲。

3.根据权利要求2所述的一种基于量纲相似原理的叶轮机械设计优化方法,其特征在于,具体的:

4.根据权利要求1所述的一种基于量纲相似原理的叶轮机械设计优化方法,其特征在于,所述通过求解约束方程,获得缩放参数的标准正交基,生成缩放参数,包括:

5.根据权利要求4所述的一种基于量纲相似原理的叶轮机械设计优化方法,其特征在于,基于所述缩放参数生成增强数据样本并训练神经网络,包括:

6.根据权利要求5所述的一种基于量纲相似原理的叶轮机械设计优化方法,其特征在于,具体的:

...

【专利技术属性】
技术研发人员:汪祺能彭礼明蒲太平宋立明王超
申请(专利权)人:西安交通大学
类型:发明
国别省市:

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