一种基于机器学习的叶轮机械非稳态流场高效预测方法

摘要

本发明涉及一种基于机器学习的叶轮机械变工况流场高效预测方法，包括：样本点数据库、样本点数据集成模块、人工智能非稳态流场代理模型、非稳态工况求解模块、结果后处理与可视化模块。本发明求解时间短、流场细节丰富、学习能力强，工况适应性强。