摘要
本发明公开了一种基于聚类模态簇能量瞬态增长率调控的压气机扩稳方法,包括以下步骤:通过离心压气机非定常数值模拟获取流场数据,进行动力模态分解提取模态特征,利用聚类分析得到模态簇并计算能量,定义模态簇能量瞬态增长率,确定设计变量及变化范围,生成样本集并计算其模态簇能量瞬态增长率,构建代理模型,采用非支配排序遗传算法进行多目标优化,最终获得最优设计方案。本发明通过基于聚类模态簇能量瞬态增长率调控的优化方法,实现了离心压气机在不同工况下的性能提升,显著提高了压气机的等熵效率和总压比,同时增强了其运行稳定性。
技术关键词
广义神经网络
失速工况
变量
遗传算法
样本
离心压气机叶轮
拉丁超立方采样
模态分解方法
出口边界条件
数值模拟方法
结构化网格
关系
聚类
数据
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