一种机器学习增强多节流气浮导轨CFD设计方法

一种机器学习增强多节流气浮导轨CFD设计方法，涉及气浮导轨优化设计技术领域。选取设计参数建立多节流气浮导轨的设计参数库；根据设计方案进行三维模型建立，将设计参数库转化为能够用于数值模拟的三维模型库；建立不同设计方案对应的网格库；构建包含性能特性的多节流气浮导轨的二维CFD仿真数据库；采用机器学习方法建立设计参数‑性能特性参数库；基于机器学习选择最佳的设计方案；迭代优化设计参数，直至获得最佳设计参数。通过流体力学软件Fluent对三维导轨模型的流场进行模拟，并结合CFD进行仿真验证，能够有效预测多节流气浮导轨的性能表现，优化设计方案，从而减少实验成本并提高设计效率。