[发明专利]一种基于机器学习的涡轮气动-动态响应智能优化设计方法在审
| 申请号： | 202010647225.1 | 申请日： | 2020-07-07 |
| 公开（公告）号： | CN111814272A | 公开（公告）日： | 2020-10-23 |
| 发明（设计）人： | 王星;张雪辉;李文;朱阳历;陈海生 | 申请（专利权）人： | 中国科学院工程热物理研究所 |
| 主分类号： | G06F30/17 | 分类号： | G06F30/17;G06F30/28;G06F30/27;G06F119/14 |
| 代理公司： | 北京锺维联合知识产权代理有限公司 11579 | 代理人： | 原春香 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习的涡轮气动性能‑动态响应智能优化设计方法，主要步骤如下：(1)获得涡轮的几何参数，气动性能和动态过程中转速超调量数据集；(2)基于机器学习数据降维方法提取涡轮设计变量主因素，采用智能学习算法形成训练样本和测试样本集，构建涡轮性能预测模型；(3)基于性能预测模型、经主因素筛选后变量以及多目标加权优化函数，进行涡轮优化设计；(4)获得多目标最优化方案，形成涡轮设计准则函数关系式。本发明同时考虑涡轮的气动性能和动态调节特性，并采用机器学习方法开展优化设计，不但可以获得涡轮最优设计结果，还能够获得性能与几何变量之间的函数关系式，最终为同类新涡轮的设计提供设计准则。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 涡轮 气动 动态 响应 智能 优化 设计 方法 | ||
【主权项】：
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