[發明專利]一種融合實測數據的管道流場壓力分布評估方法及裝置

在審

• 申請號: 202011034085.7
• 申請日: 2020-09-27
• 公開（公告）號: CN112115654A
• 公開（公告）日: 2020-12-22
• 發明（設計）人: 曹光明;吳國東;李開宇;王玨;才鑫馨;李幸群;李勇
• 申請（專利權）人: 武漢第二船舶設計研究所（中國船舶重工集團公司第七一九研究所）
• 主分類號: G06F30/28
• 分類號: G06F30/28;G06F111/10;G06F113/08;G06F113/14;G06F119/14
• 代理公司: 武漢智權專利代理事務所(特殊普通合伙) 42225
• 代理人: 王江能

1.一種融合實測數據的管道流場壓力分布評估方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：

對預設的參數浮動閾值對應的參數浮動閾值范圍進行等差拆分處理，獲得多個參數浮動子閾值；

獲得多種經驗參數估計值，根據各種所述經驗參數估計值，結合各所述參數浮動子閾值，獲得對應各種所述經驗參數估計值的多個經驗參數修正值；

根據各種所述經驗參數估計值的多個所述經驗參數修正值，組合獲得多種經驗參數組合，各所述經驗參數組合均包括每種所述經驗參數修正值；

根據各所述經驗參數組合模擬獲得理論壓力分布情況；

在預設時間段內，將各所述經驗參數組合對應的理論壓力分布情況，與監測獲得的監測壓力分布情況進行比對，將兩者總誤差最小時對應的所述理論壓力分布情況作為實際壓力分布情況。

2.如權利要求1所述的融合實測數據的管道流場壓力分布評估方法，其特征在于：

所述理論壓力分布情況包括各監測點對應的理論壓力強度；

所述監測壓力分布情況包括在各監測點監測獲得的監測壓力強度。

3.如權利要求2所述的融合實測數據的管道流場壓力分布評估方法，其特征在于：

所述經驗參數估計值包括k方程普朗特數估計值、ε方程普朗特數估計值、第一經驗常量估計值、第二經驗常量估計值、第三經驗常量估計值以及湍流粘性經驗常量估計值；

所述經驗參數修正值包括k方程普朗特數修正值、ε方程普朗特數修正值、第一經驗常量修正值、第二經驗常量修正值、第三經驗常量修正值以及湍流粘性經驗常量修正值。

4.如權利要求3所述的融合實測數據的管道流場壓力分布評估方法，其特征在于，所述對預設的參數浮動閾值對應的參數浮動閾值范圍進行等差拆分處理，獲得多個參數浮動子閾值，具體包括以下步驟：

獲得參數浮動閾值對應的參數浮動閾值范圍的上限值和下限值，并設定各所述參數浮動子閾值之間的間隔值；

根據所述參數浮動閾值范圍的上限值和下限值以及所述參數浮動子閾值之間的間隔值，對所述參數浮動閾值范圍進行等差式步進式拆分，獲得多個所述參數浮動子閾值。

5.如權利要求4所述的融合實測數據的管道流場壓力分布評估方法，其特征在于：

所述參數浮動閾值為δ＝±n％，所述參數浮動子閾值的上限值為δ_上限＝+n％，所述參數浮動子閾值的下限值為δ_下限＝-n％；

相鄰兩個所述參數浮動子閾值之間的間隔值為1％，

多個所述參數浮動子閾值分別為-n％，-n+1％，…+n-1％,+n％。

6.如權利要求3所述的融合實測數據的管道流場壓力分布評估方法，其特征在于，獲得多種經驗參數估計值，根據各種所述經驗參數估計值，結合各所述參數浮動子閾值，獲得對應各種所述經驗參數估計值的多個經驗參數修正值中：

k方程普朗特數修正值σ_k＝σ_k′×(1+δ)；

ε方程普朗特數修正值σ_ε＝σ_ε′×(1+δ)

第一經驗常量修正值C_1ε＝C_1ε′×(1+δ)

第二經驗常量修正值C_2ε＝C_2ε′×(1+δ)

第三經驗常量修正值C_3ε＝C_3ε′×(1+δ)

湍流粘性經驗常量修正值C_μ＝C_μ′×(1+δ)；

其中，σ_k′為k方程普朗特數估計值，σ_ε′為ε方程普朗特數估計值，C_1ε′為第一經驗常量估計值，C_2ε′為第二經驗常量估計值，C_3ε′為第三經驗常量估計值，C_μ′為湍流粘性經驗常量估計值；

δ為所述參數浮動子閾值，從-n％到+n％，逐次遞增1％，共有2n+1種選擇。