一种未知时刻下叶栅非定常流场预测方法

AITNT
正文
推荐专利
一种未知时刻下叶栅非定常流场预测方法
申请号:CN202510865213
申请日期:2025-06-26
公开号:CN120706266A
公开日期:2025-09-26
类型:发明专利
摘要
本发明属于燃气轮机叶轮机械叶栅建模及仿真技术领域,具体涉及一种未知时刻下叶栅非定常流场预测方法。该方法能够实现对未知时刻下叶栅非定常流场的准确预测,该方法具体过程为:基于已知时刻下叶栅流场,建立流场降阶模型来选定表征流场主要流动结构的前阶模态,同时建立叶栅流场的时间系数模型;基于叶栅流场的时间系数模型构建流场预测模型;利用已知叶栅流场的时间系数对机器学习模型进行训练,利用训练机器学习模型进行未知时间系数预测;通过选定模态和预测的时间系数,基于所述流场预测模型获知未知时刻下叶栅非定常流场预测值。
技术关键词
训练机器学习模型 降阶模型 XGBoost模型 燃气轮机叶轮 快照 矩阵 复杂度 特征值 数据 样本 代表 网络 关系 机械
系统为您推荐了相关专利信息
1
一种基于大型语言模型协同小模型插件的人类流动性预测方法和装置
地点 生成提示词 人类 轨迹 时间段
2
用于训练机器学习模型以便确定用于操纵物体的多指夹持器的抓取的设备和方法
训练机器学习模型 物体 场景 数据处理设备 计算机
3
用于监测飞行器的起落架的制动器的温度的方法
预定义阈值 制动器 起落架 估计温度 飞行器
4
一种视觉检测系统的数据实时备份方法及相关装置
数据实时备份方法 视觉检测系统 分支 索引 参数
5
一种基于改进生成对抗网络与异质模型集成的通信用户流失预测系统及方法
生成对抗网络 流失预测方法 样本 预测模型训练 数据
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号