[发明专利]基于深度学习的透平机械叶片型线自动参数化生成方法有效
| 申请号： | 202011212336.6 | 申请日： | 2020-11-03 |
| 公开（公告）号： | CN112541298B | 公开（公告）日： | 2022-12-09 |
| 发明（设计）人： | 张荻;杜秋晚;杨立克;刘天源;谢永慧 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F30/17;G06F30/15;G06N3/04 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 闵岳峰 |
| 地址： | 710049 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的透平机械叶片型线自动参数化生成方法，包括采用生成式对抗神经网络生成翼型型线与透平机械叶片型线变换两个步骤。采用生成式对抗神经网络生成翼型型线具体包括获取翼型型线数据、翼型数据预处理、构建生成式对抗神经网络、训练生成式对抗神经网络四个子步骤。透平机械叶片型线变换具体包括翼型型线轴向拉伸、生成叶型中弧线、生成叶型上下表面曲线、叶片型线前缘尾缘光滑化和叶片型线旋转五个子步骤。本发明基于生成方便、性能优良的翼型型线数据，构建生成式对抗神经网络学习其造型特征并迁移应用至透平机械领域，使用较少的造型参数和变换参数即可自动参数化生成新的透平机械叶片型线。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 透平 机械 叶片 自动 参数 化生 成方 | ||
【主权项】：
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