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基于物理神经网络的导热问题无网格计算方法

航空动力学报 2023年第7期38卷 1626-1636页

作者：王燕嘉邱璐朱剑琴北京航空航天大学能源与动力工程学院北京100191

建立了物理神经网络(PINNs)求解导热问题的通用框架,描述了三维非稳态问题、初始条件和三类边界条件及曲面边界的处理方法。使用PINNs求解了一个一维导热问题。求解结果与理论解的最大相对误差为0.001 7%,平均相对误差为0.001 1%。使用... 详细信息

建立了物理神经网络(PINNs)求解导热问题的通用框架,描述了三维非稳态问题、初始条件和三类边界条件及曲面边界的处理方法。使用PINNs求解了一个一维导热问题。求解结果与理论解的最大相对误差为0.001 7%,平均相对误差为0.001 1%。使用一个简化叶片的导热问题作为案例,将PINNs与传统有限元方法进行对比,探究了PINNs不同的网络架构和超参数对结果的影响。对于简化叶片的导热问题,有限元方法求解时间为11.7 s,PINNs平均求解时间为8.96 s,求解结果的最大误差为1.03%,平均误差为0.139%。微调实心叶片的内冷源强度,在训练收敛的PINNs基础上重新采样计算,新的计算收敛时间为1.41 s,证明了PINNs方法具有设计条件微调时的快速计算能力。

关键词：物理神经网络导热问题有限元无网格计算方法迁移学习

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基于卷积神经网络双层壁三维热应力预测方法

航空动力学报 2023年第7期38卷 1658-1667页

作者：黄俊杰朱剑琴程泽源北京航空航天大学能源与动力工程学院北京100191

为实现三维物理场的预测,提出一种利用卷积神经网络(CNN)对双层壁冷却结构外壁三维热应力快速评估方法。针对双层壁冷却结构外壁平板状的结构特征,沿壁厚方向将温度场切分为多个切片。将温度作为卷积网络输入张量的基本元素,不同厚度位... 详细信息

为实现三维物理场的预测,提出一种利用卷积神经网络(CNN)对双层壁冷却结构外壁三维热应力快速评估方法。针对双层壁冷却结构外壁平板状的结构特征,沿壁厚方向将温度场切分为多个切片。将温度作为卷积网络输入张量的基本元素,不同厚度位置的切片对应输入张量的通道维度,从而实现将三维温度场输入进网络,并输出在热载荷作用下的三维等效应力场。结果表明:训练收敛后的网络在测试集上的平均绝对误差为1.23 MPa,平均相对误差为15.10%,对峰值应力的平均绝对误差为16.10 MPa,平均相对误差为11.81%。对于双层壁冷却结构的热应力预测问题,CNN能够很好地完成温度到应力的映射。使用深度学习方法探究热弹性问题的潜在机理有望实现。

关键词：热应力预测三维物理场双层壁冷却结构卷积神经网络代理模型

插板进气畸变对多级压气机性能及稳定性影响研究

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工程热物理学报 2023年第7期44卷 1823-1831页

作者：张强顾本昊仵凯张明许登科孙大坤孙晓峰北京航空航天大学能源与动力工程学院北京100191

为研究插板进气畸变对压气机的影响,本文发展了一种可以在进气畸变条件下对压气机进行稳定性预测的周向非均匀二维稳定性模型。该模型将压气机进行周向分区并假设各分区满足平行压气机模型,并在轴向将叶片排视为激盘,利用小扰动理论将... 详细信息

为研究插板进气畸变对压气机的影响,本文发展了一种可以在进气畸变条件下对压气机进行稳定性预测的周向非均匀二维稳定性模型。该模型将压气机进行周向分区并假设各分区满足平行压气机模型,并在轴向将叶片排视为激盘,利用小扰动理论将稳定性问题转化为特征值问题进而进行稳定性分析。模型利用某型两级跨音风扇进行了相关验证证明了其准确性。针对插板进气畸变的模拟及稳定性预测结果主要得到以下结论:本文发展的模型能够比CFD更加准确地预测稳定边界;进气畸变使风扇稳定裕度大幅下降,且影响该风扇稳定裕度的主要因素为有无畸变,在有进气畸变的情况下,增大插板深度对稳定裕度的影响相对较小;本文模型在进气畸变条件下的预测结果较为保守。

关键词：插板畸变稳定性模型数值模拟多级压气机

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侧喷式一体化支板火焰稳定器液雾分布试验

航空动力学报 2023年第3期38卷 607-617页

作者：张权刘玉英谢奕高昭刘广海北京航空航天大学能源与动力工程学院北京100191

在常温常压、来流马赫数为0.182及液气动量比为10~70的条件下,以水为雾化介质,采用激光片光照相法开展了侧喷式一体化支板火焰稳定器的液雾分布特点研究,并探讨了液气动量比及喷射位置对液雾分布轨迹的影响规律。研究表明:侧喷式一体化... 详细信息

在常温常压、来流马赫数为0.182及液气动量比为10~70的条件下,以水为雾化介质,采用激光片光照相法开展了侧喷式一体化支板火焰稳定器的液雾分布特点研究,并探讨了液气动量比及喷射位置对液雾分布轨迹的影响规律。研究表明:侧喷式一体化支板火焰稳定器液雾分布的外轨迹与横向射流类似,内轨迹受稳定器回流区卷吸作用的影响而弯向回流区,且在低液气动量比条件下影响显著。液气动量比是影响一体化支板火焰稳定器喷雾内外轨迹的重要因素,液气动量比增加,液雾穿透深度增加。喷射位置对液雾外轨迹的影响较小,但对内轨迹影响显著;过近或过远的喷射距离均不利于回流区对液雾的卷吸,这与液雾喷射和稳定器的近距耦合有关。

关键词：一体化支板火焰稳定器液雾分布轨迹液气动量比喷射位置一体化设计

加力隔热屏及中心锥冷却对二元收扩排气系统红外抑制效果数值分析

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推进技术 2023年第5期44卷 196-206页

作者：郑晨奂王强胡海洋北京航空航天大学能源与动力工程学院北京100191

针对涡扇发动机二元收扩(2D C-D)排气系统,数值探究了加力隔热屏与中心锥气膜冷却对热部件温度的影响,并揭示了冷却措施对排气系统的红外抑制作用以及随之引起的推力系数变化。结果表明:对加力隔热屏开气膜孔可有效降低隔热屏温度,其峰... 详细信息

针对涡扇发动机二元收扩(2D C-D)排气系统,数值探究了加力隔热屏与中心锥气膜冷却对热部件温度的影响,并揭示了冷却措施对排气系统的红外抑制作用以及随之引起的推力系数变化。结果表明:对加力隔热屏开气膜孔可有效降低隔热屏温度,其峰值最大降低10.3%,且加力隔热屏结构、气膜孔倾角不同均会影响内外涵流量分配;加力隔热屏气膜冷却主要抑制30°~75°的红外辐射,辐射强度可降低8%~25%,但同时推力系数最高降低5.3×10^(-3)。对加力隔热屏与中心锥采取联合气膜冷却后,中心锥表面温度明显降低,0°~10°的红外抑制作用效果显著,辐射强度降幅最高达31.3%,随之引起的推力系数损失不超过3.0×10^(-3)。

关键词：涡扇发动机二元排气系统气膜冷却加力隔热屏冷却中心锥冷却红外抑制

典型涡扇发动机陶瓷基复合材料涡轮叶片概念设计

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航空动力学报 2023年第2期38卷 431-444页

作者：石多奇王振宇刘长奇张伟昊陈敏杨晓光北京航空航天大学能源与动力工程学院北京100191

为了推动先进航空发动机陶瓷基复合材料(CMCs)涡轮叶片设计技术进步,以典型涡扇发动机基准性能参数为原始数据,按照涡轮叶片正向设计流程,从气动设计,到结构设计,再到变形及强度分析,梳理出以材料强度为约束,发动机推力和耗油率为输入值... 详细信息

为了推动先进航空发动机陶瓷基复合材料(CMCs)涡轮叶片设计技术进步,以典型涡扇发动机基准性能参数为原始数据,按照涡轮叶片正向设计流程,从气动设计,到结构设计,再到变形及强度分析,梳理出以材料强度为约束,发动机推力和耗油率为输入值,涡轮叶片叶身模型为结果的概念设计方法。设计了一种陶瓷基复合材料低压涡轮转子叶片,该叶片实心无冷却,设计工况下的气动性能、强度和振动特性仿真结果满足设计要求。安全储备系数可达1.8,涡轮盘外载预估减少50%,验证了陶瓷基复合材料用于先进航空发动机热端部件的可行性。涡轮效率提高0.98%~1.17%表明陶瓷基复合材料具有提升先进航空发动机热端部件性能的潜力。

关键词：陶瓷基复合材料涡轮叶片气动设计结构设计变形及强度分析

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基于神经网络的扰流柱通道表面传热系数预测

航空动力学报 2023年第7期38卷 1668-1674页

作者：姚广宇邱璐朱剑琴北京航空航天大学能源与动力工程学院北京100191

针对扰流柱通道结构的流动传热过程进行了仿真研究,构建了该结构内部表面传热系数的快速预测模型。该预测模型首先构建了若干流阻元件用于冷气质量流量预测,之后根据质量流量预测结果计算通道内的流动雷诺数。将雷诺数与几何结构参数组... 详细信息

针对扰流柱通道结构的流动传热过程进行了仿真研究,构建了该结构内部表面传热系数的快速预测模型。该预测模型首先构建了若干流阻元件用于冷气质量流量预测,之后根据质量流量预测结果计算通道内的流动雷诺数。将雷诺数与几何结构参数组合并输入基于遗传算法优化的反向传播神经网络,分别预测通道内不同结构的平均表面传热系数。最后建立基于肋化传热模型的扰流柱导热等效表面传热系数换算方法,以便将预测模型应用于实际双层壁涡轮叶片的冷效预测。经数值仿真验证,该模型对通道内冷气质量流量和表面传热系数进行组合预测,相对误差控制在5%以内。

关键词：神经网络扰流柱通道表面传热系数肋化传热涡轮叶片冷却

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基于约束神经网络的气膜冷效分布预测方法

航空动力学报 2023年第7期38卷 1537-1545页

作者：朱剑琴李地科陶智邱璐程泽源北京航空航天大学能源与动力工程学院北京100191

为提高涡轮叶片气膜冷却设计效率,提出以高斯函数约束的单排气膜冷效分布神经网络预测方法,并结合修正叠加原理预测多排气膜冷效分布。针对平板单排气膜,以主流湍流度、密度比、吹风比、气膜入射角和长径比以及无量纲流向距离为输入预... 详细信息

为提高涡轮叶片气膜冷却设计效率,提出以高斯函数约束的单排气膜冷效分布神经网络预测方法,并结合修正叠加原理预测多排气膜冷效分布。针对平板单排气膜,以主流湍流度、密度比、吹风比、气膜入射角和长径比以及无量纲流向距离为输入预测高斯函数的3个系数,再将无量纲横向距离代入预测的高斯函数计算得到冷效。高斯函数约束的神经网络对测试集的面平均冷效预测误差仅为5.70%,比直接预测的误差低67%。基于单排气膜预测模型,再根据吹风比和无量纲坐标预测多排气膜叠加原理修正系数,从而计算多排气膜冷效。在吹风比为0.5和1时,多排叉排气膜的面平均冷效预测误差分别仅为6.19%和12.19%。结果说明该方法具有较强的气膜冷效分布预测能力。

关键词：平板气膜冷效分布神经网络高斯函数叠加原理

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基于迁移学习和物理约束的温度场重构方法

工程热物理学报 2023年第4期44卷 1088-1095页

作者：李地科刘忠信邱璐陶智朱剑琴北京航空航天大学能源与动力工程学院北京100191

通过少量离散的测点准确重构完整温度场可以方便快捷地大幅扩充测量数据,在航空航天等领域具有重要意义。本文以三维平板气膜冷却温度场重构问题为例,提出了一种基于迁移学习和物理约束(TL-PINN)的三维温度场重构方法。首先将导热方程... 详细信息

通过少量离散的测点准确重构完整温度场可以方便快捷地大幅扩充测量数据,在航空航天等领域具有重要意义。本文以三维平板气膜冷却温度场重构问题为例,提出了一种基于迁移学习和物理约束(TL-PINN)的三维温度场重构方法。首先将导热方程加入神经网络损失函数作为约束,并通过其他工况的丰富数据进行预训练,再迁移至目标域内,通过少量测点微调训练得到最终模型。基于数值仿真数据进行模型的训练和测试,结果显示,相比于常规前馈神经网络和物理约束神经网络,TL-PINN具有更低的温度场预测误差和更少的模型训练时间。并且考察了不同可训练层和源工况条件对最终模型温度预测能力的影响,发现仅训练部分隐藏层可节约训练时间,源工况条件对模型的影响较小。

关键词：温度场重构神经网络迁移学习物理约束