摘要
本发明提供了一种代理模型的水平轴水轮机叶片物理场的构建方法,涉及数字孪生技术领域,本发明方法通过确定水轮机在不同流速条件下的转速数据,获取各个流速下对应的转速值;然后,结合实验数据,进行流固耦合模拟,进一步获取水轮机叶片在实际运行工况下的应力和变形数据;利用KNN算法对获取的叶片结构数据进行降阶处理,将多个网格点合并为代表性点,低计算复杂度,满足图形渲染软件在实时渲染过程中对数据量的处理要求采用联合克里金方法对降阶后的数据进行数字孪生代理模型的训练,实现叶片实时物理场的重构;根据遗传算法对数字孪生物理场代理模型进行迭代优化,解决代理物理场模型与真实物理模型之间存在偏差的问题;最后将数字孪生物理场代理模型部署到数字孪生系统中并实时求解物理场分布。
技术关键词
水轮机叶片
流固耦合模拟
物理
克里金方法
数字孪生系统
KNN算法
遗传算法
有限元分析方法
训练数据点
克里金模型
数字孪生技术
应力
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