[发明专利]一种叶轮机械叶片的三维反设计方法在审
| 申请号： | 201910877651.1 | 申请日： | 2019-09-17 |
| 公开（公告）号： | CN110580396A | 公开（公告）日： | 2019-12-17 |
| 发明（设计）人： | 黄典贵;杜雪菲;闫若鹏;崔致斐;王乃安 | 申请（专利权）人： | 上海理工大学 |
| 主分类号： | G06F17/50 | 分类号： | G06F17/50;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 31312 上海邦德专利代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 余昌昊 |
| 地址： | 200093 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种叶轮机械叶片的三维反设计方法，该方法为:对不同三维造型叶片在不同流量下或不同进口参数条件下的流场进行试验或数值模拟，获得其表面压力分布与阻力系数分布或损失系数分布，以此作为深度学习的样本。基于深度学习方法，使用卷积神经网络降低输入参数维数并提取不同的特征值，然后根据特征值建立与输出之间的联系，即构建出叶片几何数据与表面压力系数分布、阻力系数分布或损失系数分布的低维表示。实现了通过叶型的表面压力系数分布、阻力系数分布或损失系数分布预测叶型的几何形状及攻角；通过叶型的表面压力系数分布、阻力系数分布或损失系数分布预测叶片的几何参数。本发明让求解过程程式化，便于工程应用。 | ||
| 搜索关键词： | 损失系数 阻力系数 表面压力系数 叶型 叶片 卷积神经网络 叶轮机械叶片 表面压力 参数条件 工程应用 几何参数 求解过程 三维造型 输入参数 数值模拟 叶片几何 程式化 预测 低维 攻角 构建 流场 维数 三维 样本 输出 学习 试验 进口 | ||
【主权项】：
1.一种叶轮机械叶片的三维反设计方法，其特征在于，该方法为:对不同三维造型叶片在不同流量下或不同进口参数条件下的流场进行试验或数值模拟，获得其表面压力分布与阻力系数分布或损失系数分布，以此作为深度学习的样本。/n
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