摘要
本发明提供了一种基于小样本学习的轴流压气机通流优化方法,包括以下步骤:设计基于AI/ML的优化算法;构建基于优化算法的模型;开发具备灵活调整优化参数的优化设计程序;实现轴流压气机通流优化功能。本发明的一种基于小样本学习的轴流压气机通流优化方法,通过对多目标多学科的元启发法及现代AI优化算法进行研究分析,筛选设计出最佳的算法或算法组合,实现以更少迭代次数找到全局优化方案,提高优化过程的效率和效果,利用高维模型、低质量数据建模和降阶模型来快速更新技术,实现利用有限样本点建立高精度代理模型、减小噪声干扰及样本质量对模型精度的影响,实现通流优化功能,利用该优化方法提升压气机设计的整体性能。
技术关键词
轴流压气机
样本
灰狼优化算法
变量
智能优化算法
多学科
程序
人工神经网络
启发式算法
降阶模型
灰狼算法
数据噪声
粒子群算法
评估算法
遗传算法
计算方法
参数
计算器