[发明专利]基于机器学习的性能退化后涡轮叶尖间隙快速预估与调控方法在审
| 申请号： | 202211261725.7 | 申请日： | 2022-10-14 |
| 公开（公告）号： | CN115577632A | 公开（公告）日： | 2023-01-06 |
| 发明（设计）人： | 杨悦;毛军逵;王飞龙;陈娉婷;郭纳贤 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F30/17;G06F119/08 |
| 代理公司： | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人： | 秦秋星 |
| 地址： | 210016 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习的性能退化后涡轮叶尖间隙快速预估与调控方法。涡轮叶尖间隙与航空发动机性能、安全性、寿命等息息相关，需对多工况下叶尖间隙进行预估与调控。目前常用方法无法兼顾计算精度与效率，难以满足叶尖间隙工程计算需求。本发明基于航空发动机涡轮部件数值仿真获得的二维叶尖间隙数据库，采用机器学习的方法，建立了发动机使用时间、涡轮热力学边界条件与叶尖间隙之间的映射关系，构建了涡轮叶尖间隙快速预估模型，能够在毫秒级时间内获得高精度的叶尖间隙。基于此快速预估模型，针对性能退化对叶尖间隙的影响，发展了叶尖间隙快速调控方法，能够评估不同冷却策略对叶尖间隙的影响，快速恢复叶尖间隙。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 学习 性能 退化 涡轮 叶尖 间隙 快速 预估 调控 方法 | ||
【主权项】：
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