[发明专利]一种涡轮导叶片一维冷效的智能评估方法在审
| 申请号： | 202010934863.1 | 申请日： | 2020-09-08 |
| 公开（公告）号： | CN111914461A | 公开（公告）日： | 2020-11-10 |
| 发明（设计）人： | 陶智;姚广宇;朱剑琴;邱璐;解广源;王燕嘉 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06F30/23 | 分类号： | G06F30/23;G06F30/27;G06F111/10;G06F113/06;G06F119/08 |
| 代理公司： | 北京汇捷知识产权代理事务所(普通合伙) 11531 | 代理人： | 于鹏 |
| 地址： | 100191*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 一种涡轮导叶片一维冷效的智能评估方法，涉及航空发动机领域，解决双层壁涡轮导叶片外表面上的热分析问题，本发明使用神经网络建立几何参数与一维冷效预测参数的联系，使用大量数据训练神经网络，使用神经网络对叶片外表面冷却效果进行预测，首先依据设计经验提取出了凝练的冷却结构几何参数。将其作为神经网络的输入参数，与结构计算出的温度场信息相对应。在确定输入神经网络的几何参数后，对参数的取值进行选择，并建立各个取值方案所对应的叶片几何模型。对几何模型进行ANSYS数值模拟，得到各个模型对应的温度场。提取若干条线平均温度，将其作为神经网络的输出。本发明使用训练好的神经网络对新的几何参数进行一维冷效预测仅需几秒钟。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 涡轮 叶片 一维冷效 智能 评估 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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