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深度学习方法在涡轮冷却中的应用综述
文献摘要：
涡轮冷却技术是涡轮设计的关键技术之一.涡轮冷却结构的表面温度和压力均为复杂的三维分布,但目前的设计体系仍基于低保真度的一维管网,深度学习可能是提升涡轮冷却设计保真度的一种有效手段.本文总结了几种纯数据的神经网络模型和几种与物理规律结合的神经网络模型在涡轮冷却问题中的应用.通过巧妙地将涡轮冷却问题看待为图像、序列和参数的建模,神经网络模型可以实现不同保真度的拟合.尽管目前深度学习方法在涡轮冷却领域己取得一些进展,但本领域过小的数据量与神经网络方法的严重冗余特性阻碍了此类方法的发展.结合数据、物理规律、计算流体力学、分布式测量技术和偏微分方程理论的综合数学模型可能是涡轮冷却设计工具的未来.
文献关键词：
涡轮冷却;物理规律;神经网络;深度学习
中图分类号：
作者姓名：
汪奇;杨力;饶宇
作者机构：
上海交通大学机械与动力工程学院叶轮机械研究所,上海200240
文献出处：
引用格式：
[1]汪奇;杨力;饶宇-.深度学习方法在涡轮冷却中的应用综述)[J].工程热物理学报,2022(03):656-662
A类：
B类：
深度学习方法,涡轮冷却,应用综述,冷却技术,冷却结构,表面温度,温度和压力,三维分布,设计体系,低保真,保真度,维管,管网,冷却设计,物理规律,数据量,神经网络方法,计算流体力学,分布式测量,测量技术,偏微分方程,设计工具
AB值：
0.265205
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