热能动力工程

北大核心,CA,JST,CSCD扩展版,WJCI

国内刊号:23-1176/TK

国际刊号:1001-2060

热能动力工程杂志2024年第10期:基于神经网络的多参数气膜有效度模型研究

发布日期:

作者:胡家兴,任晓栋,胡博,顾春伟

单位:清华大学能源与动力工程系燃气轮机研究所,,清华大学能源与动力工程系燃气轮机研究所,,清华大学能源与动力工程系燃气轮机研究所,,清华大学能源与动力工程系燃气轮机研究所,

关键词:高温透平;气膜有效度;神经网络;多参数

基金:国家自然科学基金项目(No.52176039);国家科技重大专项(J2019-II-0017-0038, J2019-I-0009-0009)

气膜冷却是燃气轮机高温透平中重要的冷却方式,其冷却效果受到多参数的影响。本文采用BP及LSTM神经网络方法,建立了兼顾气膜孔的孔型、孔倾角、侧倾角、相对曲率强度、吹风比、孔位置以及相对流向位置等多参数影响的单排孔曲面气膜冷却系统侧向平均绝热气膜冷却效率(气膜有效度)预测模型。采用试验数据校核验证的CFD数值模拟方法,以燃气轮机透平叶片气膜冷却的实际运行工况为范围建立了数据库。模型预测结果表明:采用LSTM神经网络训练得到的模型在拟合精度上要优于BP神经网络,但训练时间成本较高;基于LSTM神经网络的多参数气膜有效度模型具有较强的预测能力和泛化能力,可为气膜冷却优化设计提供有效的工具。

来源:2024年第10期

《热能动力工程》期刊编辑部

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