热能动力工程

作者：何中海,介石,吴亚东

单位：上海交通大学 机械与动力工程学院,,上海交通大学 机械与动力工程学院,,上海交通大学 机械与动力工程学院,

关键词：轴流压气机;正问题分析;神经网络;流动损失预测;流线曲率法

基金：航空发动机及燃气轮机基础科学中心项目（P2022-B-V-004-001)，国家科技重大专项(J2019-II-0004-0024).

轴流压气机的正问题分析过程中,传统经验模型对新叶型预测效果差,且其建立过程依赖风洞实验,更新难度大。为解决这个问题,根据以往积累的叶型仿真计算结果和叶栅、部件级实验中测得的流场参数,采用BP神经网络模型替代了轴流压气机中预测落后角和总压损失系数常用的经验模型,在原有的计算程序的基础上改进得到了新的压气机正问题分析程序,并对轴流压气机的正问题进行了求解分析。为提高神经网络模型的预测精度,利用一定范围内的流场参数作为数据集,训练出了从基本参数到落后角和总压损失系数的BP神经网络,并将预测相对误差控制在6%和2%之内。针对两台轴流压气机算例进行了计算校验,将该模型替代传统经验模型之后,用模型预测结果对比实验和替代之前的计算结果,发现该方法有效提高了正问题分析精度。

来源：2024年第11期

《热能动力工程》期刊编辑部

查看热能动力工程杂志2024年第11期