[发明专利]基于人工神经网络的多级轴流压气机一维设计方法在审
| 申请号： | 201811175442.4 | 申请日： | 2018-10-10 |
| 公开（公告）号： | CN109446593A | 公开（公告）日： | 2019-03-08 |
| 发明（设计）人： | 王英锋 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06F17/50 | 分类号： | G06F17/50;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人： | 张耀文 |
| 地址： | 210016 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于人工神经网络的多级轴流压气机一维设计方法，包括步骤1：建立多级轴流压气机总体方案神经网络；步骤2：利用总体参数经验数据训练总体方案神经网络；步骤3：为训练后的总体方案神经网络提供不同的设计参数，直到得到满足要求的多级轴流压气机性能参数；步骤4：建立叶排模型神经网络；步骤5：利用叶排气动经验数据训练叶排模型神经网络；步骤6：为训练后的叶排模型神经网络提供叶排的几何特性和工作状态，得到叶排的流动损失和落后角。本发明提供的优点在于：降低了对设计者工作经验的依赖，避免设计的盲目性；在使用中能够不断的引入新的经验数据对人工神经网络进行训练，确保技术能够进行有效的积累和发展。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络 压气机 轴流 人工神经网络 经验数据 工作经验 几何特性 流动损失 设计参数 性能参数 排气 引入 积累 | ||
【主权项】：
1.基于人工神经网络的多级轴流压气机一维设计方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：建立多级轴流压气机总体方案神经网络；步骤2：利用多级轴流压气机总体参数经验数据训练总体方案神经网络；步骤3：为步骤2训练后的总体方案神经网络提供总体设计参数，得到多级轴流压气机性能参数，根据性能参数与多级轴流压气机的设计要求值的差异修正总体设计参数，直到得到满足要求的多级轴流压气机性能参数；步骤4：建立叶排模型神经网络；步骤5：利用叶排气动特性经验数据训练叶排模型神经网络；步骤6：为步骤5训练后的叶排模型神经网络提供叶排的几何特性和工作状态，得到叶排的流动损失和落后角。
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