基于POD-RBFN降阶模型的串列叶栅流场预测

V231.3; 通过传统实验或CFD手段获取流场信息的方法往往需要耗费大量资源或时间,这在需要快速获取大量流场信息时产生的成本是无法接受的,发展比传统CFD更快速的流场预测方法具有重要意义.采用本征正交分解(POD)方法对样本流场进行模态分解,提取流场的主导模态;而后采用径向基函数神经网络(RBFN)响应POD基函数的系数,实现流场降阶预测模型的构建,并在模型中采用基于函数响应偏差的自适应抽样方法;通过某串列叶栅非定常流场数据对预测模型进行验证.结果表明:本文构建的POD-RBFN混合模型可以快速准确地预测出串列叶栅的流场参数分布;与静态采样相比,本文采用的自适应采样方法在采样效率上表现出明显...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	航空工程进展 2022, Vol.13 (5), p.86-94
Hauptverfasser:	尚珣, 刘汉儒, 杜亦璨, 胡之颉
Format:	Artikel
Sprache:	chi
Online-Zugang:	Volltext
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Beschreibung
Zusammenfassung:	V231.3; 通过传统实验或CFD手段获取流场信息的方法往往需要耗费大量资源或时间,这在需要快速获取大量流场信息时产生的成本是无法接受的,发展比传统CFD更快速的流场预测方法具有重要意义.采用本征正交分解(POD)方法对样本流场进行模态分解,提取流场的主导模态;而后采用径向基函数神经网络(RBFN)响应POD基函数的系数,实现流场降阶预测模型的构建,并在模型中采用基于函数响应偏差的自适应抽样方法;通过某串列叶栅非定常流场数据对预测模型进行验证.结果表明:本文构建的POD-RBFN混合模型可以快速准确地预测出串列叶栅的流场参数分布;与静态采样相比,本文采用的自适应采样方法在采样效率上表现出明显优势,同样重构精度所需的样本数降低了25％左右.
ISSN:	1674-8190
DOI:	10.16615/j.cnki.1674-8190.2022.05.09