[發明專利]基于多項式混沌的渦輪葉頂氣熱性能不確定性量化系統有效
| 申請號: | 202110078964.8 | 申請日: | 2021-01-21 |
| 公開(公告)號: | CN112765746B | 公開(公告)日: | 2023-04-07 |
| 發明(設計)人: | 李軍;黃明;李志剛;白波 | 申請(專利權)人: | 西安交通大學 |
| 主分類號: | G06F30/17 | 分類號: | G06F30/17;G06F30/18;G06F18/2413;G06F111/02;G06F111/08;G06F111/10 |
| 代理公司: | 西安智大知識產權代理事務所 61215 | 代理人: | 段俊濤 |
| 地址: | 710049 陜*** | 國省代碼: | 陜西;61 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 多項式 混沌 渦輪 葉頂氣熱 性能 不確定性 量化 系統 | ||
1.一種基于多項式混沌的渦輪葉頂氣熱性能不確定性量化系統,其特征在于,包括:
參數化幾何造型模塊,以葉頂中弧線起點與終點的坐標和葉高作為葉頂幾何造型的關鍵參數,建立葉頂幾何造型;
采樣點生成模塊,以隨機變量的個數和概率密度分布函數為輸入,使用Symolyak稀疏網格技術根據所述葉頂幾何造型對樣本點空間進行采樣,生成建立多項式混沌展開式所需要的樣本點分布數據;
多項式混沌展開式模型構建模塊,根據所述隨機變量的個數和概率密度分布函數,使用多項式混沌理論進行數學建模,生成待求解的多項式混沌展開式,將系統的不確定性特征映射到多項式混沌展開式系數上;
樣本點初場分配模塊,接收所述樣本點分布數據,使用K最近鄰分類算法的自動搜索,計算完成樣本空間內與待計算樣本物理特征最相近的樣本的初場,作為待計算樣本的初場;
渦輪葉頂氣熱性能全自動前處理模塊,接收所述樣本點分布數據和所述待計算樣本的初場,基于Perl語言和Python語言混合編程技術,完成葉頂的自動建模、結構化網格自動劃分工作,最終生成待計算樣本的前處理文件;
多核異地異步分布式計算模塊,接收所述前處理文件,將不確定性量化的數值計算邏輯與結果處理邏輯分割,達到多核異地異步分布式計算的目的,進行葉頂氣熱特性數值計算;
多項式混沌展開式系數的求解模塊,接收所述多核異地異步分布式計算模塊的計算結果,使用Galerkin投影法求解所述多項式混沌展開式系數;
敏感度分析模塊,接收所述多核異地異步分布式計算模塊的計算結果,根據SobolIndice方法獲得各變量的主效應和交互效應對系統不確定性的貢獻;
結果文件采樣與分析模塊,接收所述多項式混沌展開式系數的計算結果和敏感度分析的結果,根據實際需求對結果文件進行任意精度的采樣,最終生成不確定性量化計算數據,并提取隨機輸入與系統不確定性映射關系;
其中,所述渦輪葉頂氣熱性能全自動前處理模塊中,基于Perl語言完成不同葉頂間隙樣本前處理,流程如下:
1),接收間隙參數,根據間隙參數修改幾何文件;
2),重新生成幾何文件中的surface、edge、point這三個變量;
3),重新生成結構化網格;
4),將結構化網格轉換為非結構化網格;
5),輸出前處理文件;
基于Python語言完成不同葉頂間隙樣本前處理的流程如下:
1),接收間隙參數,根據間隙修改邊界條件文件
2),將下一個樣本的間隙值傳入Perl程序
3),將Perl程序產生的過程文件刪除,完成計算環境的初始化;
所述結果文件采樣與分析模塊中,使用Perl與Python的混合編程技術根據實際需求對結果文件進行任意精度的采樣功能,生成不確定性量化計算數據。
2.根據權利要求1所述基于多項式混沌的渦輪葉頂氣熱性能不確定性量化系統,其特征在于,還包括:計算進度實時反饋模塊,在葉頂氣熱特性數值計算過程中實時訪問計算過程的線程池,并將結果輸出到進度條上,實現隨時監控計算進度功能。
3.根據權利要求1所述基于多項式混沌的渦輪葉頂氣熱性能不確定性量化系統,其特征在于,所述參數化幾何造型模塊中,使用ICEM軟件生成葉頂氣熱性能分析前處理所需要的幾何文件和網格文件,提取中弧線的起點與終點的坐標和葉高,在不確定性量化計算時即可描述任意尺寸和任意形式葉頂的幾何特征。
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