典型文献
神经网络模型在压气机通流特性分析中的应用
文献摘要：
为了解决通流特性分析程序中原始模型对压气机性能预测精度不足的问题,提高压气机通流特性分析过程的可靠性,基于对大量多圆弧叶栅的数值模拟结果建立了压气机叶栅性能数据库,并以该数据库为依托,采用神经网络建模方法建立了压气机叶栅基准损失系数和基准落后角模型.结果显示:两模型对叶栅基准损失系数和基准落后角的预测精度均满足工程应用要求,其精度分别为±0.002和±1°.在对采用神经网络模型的通流特性分析程序校验过程中发现,其无论对压气机整机性能还是对流动细节的预测精度上都获得了显著提高,尤其是在主流区.此外从压气机整体特性上看,基准损失系数和基准落后角精度的提高对非设计工况损失系数和落后角的预测精度影响是积极的.
文献关键词：
压气机;通流特性分析;神经网络;损失系数;落后角
中图分类号：
作者姓名：
费腾;季路成;周玲
作者机构：
北京理工大学宇航学院,北京100081;清华大学航空发动机研究院,北京100084
文献出处：
引用格式：
[1]费腾;季路成;周玲-.神经网络模型在压气机通流特性分析中的应用)[J].航空动力学报,2022(06):1260-1272
A类：
程序校验
B类：
通流特性分析,分析程序,压气机性能,性能预测,圆弧,压气机叶栅,网络建模,损失系数,落后角模型,应用要求,整机性能,非设计工况,精度影响
AB值：
0.143436
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