摘要
本发明提出了一种涡轮叶片温度场和应力场降阶模型构建方法,包括:获取服役过程中涡轮叶片的流固传热仿真和静力学仿真所需的边界条件参数变化历程;采用基于动量的随机梯度下降优化算法训练Wasserstein变分自编码器;建立涡轮叶片的流固传热仿真模型、涡轮叶片静力学仿真模型;采用本征正交分解理论构建温度场样本集和应力场样本集的流场降阶模型,获取流场降阶模型的解空间基函数;采用径向基函数方法建立代理模型;服役过程中,以实际变化的参数作为代理模型输入,以获取降阶基函数系数,通过本征正交分解对基函数进行线性叠加,得到涡轮叶片温度场、应力场降阶模型。根据本发明技术方案,降低了降阶模型的离线构建成本。
技术关键词
涡轮叶片
降阶模型
应力场
仿真模型
径向基函数方法
参数
随机梯度下降
拉丁超立方采样
编码器训练
样本
变量
叶片冷却
解码器
表达式
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数据
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