一种基于流场重构的透平机械变工况性能预测方法

摘要

本发明公开了一种基于流场重构的透平机械变工况性能预测方法，包括：确定透平机械几何参数、工作流体及变工况性能预测输入参数；对样本点进行CFD计算，获得初始流场数据；对CFD结果预处理，获得真实流场数据及性能数据；构建流场重构网络，利用流场重构损失函数训练反卷积神经网络；构建性能预测网络，利用性能预测损失函数训练卷积神经网络；基于训练好的流场重构网络和性能预测网络预测透平机械变工况性能。本发明利用深度卷积神经网络，实现了透平机械变工况参数与流场信息、性能之前的直接转换，具有准确、快速、通用、灵活、易于实现、无需人为干预等优点，在透平机械实时控制和设计优化方面具有良好的应用前景。