[發(fā)明專利]一種平板氣膜冷卻結(jié)構(gòu)流量系數(shù)的預(yù)測(cè)方法在審
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 201611120613.4 | 申請(qǐng)日: | 2016-12-08 |
| 公開(公告)號(hào): | CN106777642A | 公開(公告)日: | 2017-05-31 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 王春華;黃鶯;張靖周 | 申請(qǐng)(專利權(quán))人: | 南京航空航天大學(xué) |
| 主分類號(hào): | G06F17/50 | 分類號(hào): | G06F17/50 |
| 代理公司: | 南京瑞弘專利商標(biāo)事務(wù)所(普通合伙) 32249 | 代理人: | 唐紹焜 |
| 地址: | 210016 江*** | 國(guó)省代碼: | 江蘇;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 平板 冷卻 結(jié)構(gòu) 流量 系數(shù) 預(yù)測(cè) 方法 | ||
本發(fā)明公開一種平板氣膜冷卻結(jié)構(gòu)流量系數(shù)的預(yù)測(cè)方法,包括以下步驟:選擇預(yù)測(cè)模型的輸入?yún)?shù),并確定參數(shù)的變化區(qū)間;進(jìn)行變工況數(shù)值實(shí)驗(yàn),制成預(yù)測(cè)模型的訓(xùn)練樣本和檢測(cè)樣本;基于訓(xùn)練樣本建立支持向量機(jī)預(yù)測(cè)模型;利用混沌優(yōu)化算法對(duì)支持向量機(jī)經(jīng)驗(yàn)系數(shù)進(jìn)行優(yōu)化;利用檢測(cè)樣本對(duì)優(yōu)化后的支持向量機(jī)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行測(cè)試,驗(yàn)證預(yù)測(cè)模型的泛化能力。本發(fā)明克服了傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)公式方法需要大量樣本的缺點(diǎn),提供了一種預(yù)測(cè)精度高,泛化能力強(qiáng),具有高魯棒性的流量系數(shù)預(yù)測(cè)方法。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及強(qiáng)化冷卻技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種適合于平板氣膜冷卻結(jié)構(gòu)流量系數(shù)的預(yù)測(cè)方法。
背景技術(shù)
提高熱力循環(huán)的最高溫度是改善航空渦輪發(fā)動(dòng)機(jī)性能的基本技術(shù)途徑之一。目前推重比為10的航空發(fā)動(dòng)機(jī)渦輪進(jìn)口燃?xì)鉁囟纫堰_(dá)到1900K;根據(jù)美國(guó)高性能渦輪發(fā)動(dòng)機(jī)技術(shù)綜合計(jì)劃和歐洲先進(jìn)軍用發(fā)動(dòng)機(jī)技術(shù)計(jì)劃,下一代航空燃?xì)鉁u輪發(fā)動(dòng)機(jī)推重比將達(dá)到15-20,渦輪進(jìn)口燃?xì)鉁囟纫矊⒏哌_(dá)2200K~2300K。高性能航空渦輪發(fā)動(dòng)機(jī)的發(fā)展對(duì)渦輪葉片強(qiáng)化冷卻的技術(shù)指標(biāo)提出了越來越苛刻的要求,在減少冷卻用氣量的前提下實(shí)現(xiàn)綜合冷卻效率的提高,已成為高性能航空燃?xì)鉁u輪發(fā)動(dòng)機(jī)關(guān)鍵支撐技術(shù)和重大基礎(chǔ)問題之一。在眾多冷卻方式中,氣膜冷卻是最為直接也最為有效的方式。流量系數(shù)是評(píng)價(jià)氣膜冷卻綜合性能的重要指標(biāo)之一,反映了流體流經(jīng)氣膜孔前后的壓力損失;流量系數(shù)越大,則說明氣膜冷卻結(jié)構(gòu)壓損越小。如何實(shí)現(xiàn)氣膜冷卻結(jié)構(gòu)流量系數(shù)的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。
支持向量機(jī)方法以統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)中的VC維理論和結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小原理為基礎(chǔ),根據(jù)樣本信息在模型的復(fù)雜性和學(xué)習(xí)能力之間尋求最佳折中,尤其適合于具有小樣本特征的非線性關(guān)系擬合。混沌優(yōu)化算法是一種利用混沌模型的遍歷性搜索最優(yōu)解的方法,可以有效避免傳統(tǒng)優(yōu)化算法在求解多極點(diǎn)問題時(shí)易陷入局部極值的缺陷。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是一種基于支持向量機(jī)和混沌優(yōu)化算法的平板氣膜冷卻結(jié)構(gòu)流量系數(shù)預(yù)測(cè)方法,克服傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)公式預(yù)測(cè)的不足,提供一種預(yù)測(cè)精度高,泛化能力強(qiáng),具有高魯棒性的流量系數(shù)預(yù)測(cè)方法。
技術(shù)方案:
一種平板氣膜冷卻結(jié)構(gòu)流量系數(shù)的預(yù)測(cè)方法,包括步驟:
步驟1,選擇預(yù)測(cè)模型的輸入?yún)?shù),并確定輸入?yún)?shù)的變化區(qū)間;選擇流量系數(shù)作為預(yù)測(cè)模型的輸出參數(shù);
步驟2,進(jìn)行變工況數(shù)值實(shí)驗(yàn),得到預(yù)測(cè)模型的訓(xùn)練樣本和檢測(cè)樣本;
步驟3,基于步驟2得到的預(yù)測(cè)模型的訓(xùn)練樣本建立支持向量機(jī)預(yù)測(cè)模型;
步驟4,利用混沌優(yōu)化算法對(duì)步驟3建立的支持向量機(jī)預(yù)測(cè)模型經(jīng)驗(yàn)系數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,得到優(yōu)化后的支持向量機(jī)預(yù)測(cè)模型;
步驟5,利用步驟2得到的檢測(cè)樣本對(duì)步驟4得到的優(yōu)化后的支持向量機(jī)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行泛化能力測(cè)試。
所述步驟1中選擇的輸入?yún)?shù)為:氣膜孔傾斜角、孔徑及節(jié)距比;變化區(qū)間分別為傾斜角變化范圍為30-60°,孔徑的變化范圍為0.5-1.6mm,節(jié)距比變化范圍為3-6。
所述步驟2的變工況數(shù)值實(shí)驗(yàn)具體為:基于正交分析方法針對(duì)氣膜孔傾斜角、孔徑及節(jié)距比進(jìn)行組合,進(jìn)行32組變工況數(shù)值實(shí)驗(yàn),同時(shí)計(jì)算得到每組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的流量系數(shù),所得數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本;對(duì)氣膜孔傾斜角、孔徑及節(jié)距比進(jìn)行隨機(jī)組合,進(jìn)行8組變工況數(shù)值實(shí)驗(yàn),同時(shí)計(jì)算得到每組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的流量系數(shù),所得數(shù)據(jù)作為檢測(cè)樣本。
所述步驟3建立的支持向量機(jī)模型為:
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