摘要
基于稀疏测量数据的涡轮叶栅试验边界条件反算方法及装置,属于燃气轮机涡轮试验数据处理技术领域,尤其涉及叶栅试验的边界条件的反算;解决了现有技术所存在的计算量大、只关注低雷诺数流动或较为简单的三维甚至二维流动模式,只能应对传感器数量不变且位置固定的场景的问题;所述方法包括以下步骤:用于获取基于自注意力单元和Transformer编码器搭建空间分析网络结构的步骤;用于将归一化后的稀疏测量数据输入训练后空间分析网络结构,获得对应的试验边界条件的步骤。所述的基于稀疏测量数据的涡轮叶栅试验边界条件反算方法及装置,适用于反算涡轮叶栅试验边界条件。
技术关键词
反算方法
网络结构
注意力
多层感知器
涡轮叶片表面
监督学习模型
编码器
模型超参数
传感器布置
捕获特征
编码模块
采样点
燃气轮机涡轮
Adam算法
计算机存储介质
网格
数据处理技术
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活体人脸识别方法
卷积网络模型
网约车
司机
输出特征
深度学习分类
卷积神经网络深度学习模型
实时数据处理
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数据特征提取
误差补偿方法
电信号
融合神经网络
多头注意力机制