典型文献
基于POD-RBFN降阶模型的串列叶栅流场预测
文献摘要：
通过传统实验或CFD手段获取流场信息的方法往往需要耗费大量资源或时间,这在需要快速获取大量流场信息时产生的成本是无法接受的,发展比传统CFD更快速的流场预测方法具有重要意义.采用本征正交分解(POD)方法对样本流场进行模态分解,提取流场的主导模态;而后采用径向基函数神经网络(RBFN)响应POD基函数的系数,实现流场降阶预测模型的构建,并在模型中采用基于函数响应偏差的自适应抽样方法;通过某串列叶栅非定常流场数据对预测模型进行验证.结果表明:本文构建的POD-RBFN混合模型可以快速准确地预测出串列叶栅的流场参数分布;与静态采样相比,本文采用的自适应采样方法在采样效率上表现出明显优势,同样重构精度所需的样本数降低了25％左右.
文献关键词：
降阶模型;本征正交分解;径向基函数神经网络;自适应抽样;压气机串列叶栅
中图分类号：
作者姓名：
尚珣;刘汉儒;杜亦璨;胡之颉
作者机构：
西北工业大学 太仓长三角研究院,太仓 215400;西北工业大学 动力与能源学院,西安 710129
文献出处：
引用格式：
[1]尚珣;刘汉儒;杜亦璨;胡之颉-.基于POD-RBFN降阶模型的串列叶栅流场预测)[J].航空工程进展,2022(05):86-94
A类：
RBFN,压气机串列叶栅
B类：
POD,降阶模型,叶栅流场,流场预测,传统实验,CFD,耗费,本征正交分解,模态分解,径向基函数神经网络,数响,自适应抽样,抽样方法,非定常流场,混合模型,快速准确,预测出,流场参数,参数分布,自适应采样,采样方法,采样效率
AB值：
0.253122
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