基于动态支持向量回归的叶片与端壁联合气动优化方法

摘要

本发明公开了一种基于动态支持向量回归的叶片与端壁联合气动优化方法，对于轴流叶轮，首先划分造型区域，建立造型区域与NURBS曲面的映射关系，在获取优化样本库后，采用机器学习支持向量机建立回归模型，通过在迭代过程中对模型局部进行动态加点，以及利用寻优算法对回归模型进行动态调参，保证模型寻优的准确性与高效性。相较于传统优化方法，本方法通过NURBS曲面的控制点可灵活控制端壁以及叶身造型，同时，因叶身控制变量的减少，以及动态支持向量回归模型的建立，可有效降低设计空间维度，提高优化效率，减小计算成本。