基于神经网络的航空发动机压气机转子叶片的反设计方法

    公开(公告)号:CN112800663A

    公开(公告)日:2021-05-14

    申请号:CN202110000466.1

    申请日:2021-01-03

    Applicant: 复旦大学

    Abstract: 本发明属于机械设计技术领域,具体为基于神经网络的航空发动机压气机转子叶片的反设计方法。本发明对于压气机转子叶片给定等熵马赫数分布条件进行反设计,具体步骤包括:利用Hicks‑Henne型函数参数化方法,得到叶片数据库及对应的几何参数数据库;利用计算流体力学进行流场模拟,获得叶片数据库对应的气动参数数据库;采用人工神经网络,将几何参数数据库作为输入,训练人工神经网络;将训练所得的人工神经网络用于预测变形叶片的等熵马赫数分布;应用模式搜索方法,使等熵马赫数分布逼近目标分布,最终得到符合目标等熵马赫数分布的转子叶片。本发明方法对于提高航空发动机设计水平、完善航空发动机设计体系也具有重要的工程意义。

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