一种基于机器学习的光滑篦齿密封结构的优化设计方法技术

本发明专利技术公开了一种基于机器学习的光滑篦齿密封结构的优化设计方法，旨在解决传统篦齿密封设计方法中存在的效率低下和优化精度不高的问题，通过构建基于设计变量的参数化几何模型、基于该模型生成适用于CFD分析的计算网格并执行CFD数值模拟获取性能数据、设计采样与数据库构建、机器学习模型的构建与训练、设计变量优化以及最优设计的验证等步骤，实现对篦齿密封结构的优化设计效率的提升并保证其密封性能和可靠性。本发明专利技术通过整合机器学习技术于篦齿密封的设计优化中，克服了传统设计方法的局限，提高了设计的精度和效率，从而为篦齿密封的研究和设计提供了强有力的技术支持，满足了现代航空发动机设计中对高性能、高可靠性的严苛要求。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于航空发动机密封，涉及篦齿密封结构的优化设计，具体为一种基于机器学习的光滑篦齿密封优化设计方法，能够提高篦齿密封结构设计的效率和精度。

技术介绍

1、篦齿密封(labyrinth seal)作为航空发动机最常用的密封结构之一，其密封性能间接影响航空发动机的效率。已有的研究表明，密封泄漏量每减少1％，航空发动机推力增加1％，耗油率降低0.1％。同时，与改进发动机的三大部件(压气机、燃烧室、涡轮)相比，通过优化密封结构来提升发动机性能的成本要低5-6倍，因此改进篦齿密封结构有利于提升航空发动机效率。

2、传统的篦齿密封设计方法主要依赖于经验和试凑法，涵盖了参数化设计和经验模型两种主要方法。参数化设计的基本思路是根据经验选择初始参数，然后通过数值模拟或实验测试进行验证，并不断调整参数直到满足设计要求。这种方法具有较强的灵活性和适用性，然而这种基于不断尝试和调整的方法导致了设计流程的效率较低，且难以找到全局最优解。经验模型则是基于历史数据和经验，通过总结归纳篦齿密封的性能与设计参数之间的关系，建立篦齿密封的性能预测模型，然后利用该模型进行优本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于机器学习的光滑篦齿密封结构的优化设计方法，其特征在于，所述优化设计方法至少包括如下实施步骤：

2.根据权利要求1所述的基于机器学习的光滑篦齿密封结构的优化设计方法，其特征在于，上述步骤SS1中，所述参数化建模方法通过在所述基准结构的表面建立由设定数量的控制点组成的三维控制网格来实现对基准结构几何外形的参数化描述，并允许通过移动各控制点的位置以灵活调整篦齿密封结构的几何形状并保持其整体结构的连续性和光滑性。

3.根据权利要求1所述的基于机器学习的光滑篦齿密封结构的优化设计方法，其特征在于，上述步骤SS1中，所述若干关键几何参数至少包括篦齿的齿高、齿宽、齿...

【技术特征摘要】

1.一种基于机器学习的光滑篦齿密封结构的优化设计方法，其特征在于，所述优化设计方法至少包括如下实施步骤：

2.根据权利要求1所述的基于机器学习的光滑篦齿密封结构的优化设计方法，其特征在于，上述步骤ss1中，所述参数化建模方法通过在所述基准结构的表面建立由设定数量的控制点组成的三维控制网格来实现对基准结构几何外形的参数化描述，并允许通过移动各控制点的位置以灵活调整篦齿密封结构的几何形状并保持其整体结构的连续性和光滑性。

3.根据权利要求1所述的基于机器学习的光滑篦齿密封结构的优化设计方法，其特征在于，上述步骤ss1中，所述若干关键几何参数至少包括篦齿的齿高、齿宽、齿间距、齿倾角和/或齿根的圆角半径，每一参数均定义为一个设计变量，并针对每一设计变量设定一变化范围，以确保设计的多样性和实用性，同时避免非现实的设计方案。

4.根据权利要求1所述的基于机器学习的光滑篦齿密封结构的优化设计方法，其特征在于，上述步骤ss2中，所述网格变形方法采用逆距离权重插值算法，根据控制点到空间网格节点的距离的倒数进行权重分配以实现空间网格的平滑变形，使得空间网格能够适应由于控制点移动引起的表面网格变化，继而实现空间网格的变形更新。

5.根据权利要求1所述的基于机器学习的光滑篦齿密封结构的优化设计方法，其特征在于，上述步骤ss3中，所述设计采样方法采用拉丁超立方方法，通过在由各设计变量形成的多维参数设计空间内均匀且随机地选取篦齿密封结构设计的参数组合，以保证在每一设计变量的全部范围内均匀地选择样本，确保候选篦齿密封结构设计的参数组合可有效覆盖整个设计空间，确保收集到的数据能够全面评估不同设计变量对篦齿密封结构性能的影响。

6.根据权利要求1所述的基于机器学习的光滑篦齿密封结构的优化设计方法，其特征在于，上述步骤ss3中，制作一对应步骤ss2的编程脚本，所述编程脚本针对每一候选篦齿密封结构设计的参数组合，自...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘浩，李国庆，李辉，李昂，卢新根，
申请(专利权)人：中国科学院工程热物理研究所，
类型：发明
国别省市：