基于POD降维和机器学习结合的航空发动机内场预测方法

本发明提出了基于POD降维和机器学习结合的航空发动机内场预测方法。该方法通过POD方法对航空发动机整机三维数值模拟结果进行降维，提取主要特征模态，生成时间模态矩阵和空间模态矩阵。然后利用机器学习模型对时间模态矩阵进行训练，预测测试工况的时间模态矩阵，并结合空间模态矩阵重构预测的场值矩阵。本发明的方法在降低数据维度、提高计算效率和预测精度方面取得了显著成效，适用于航空发动机整机的马赫数场、总温场和总压场的快速预测。