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利用长短期记忆神经网络的改进POD-Galerkin降阶模型及其在流场预测中的应用

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西安交通大学学报 2024年第2期58卷 12-21页

作者：张译文王志恒邱睿贤席光西安交通大学能源与动力工程学院西安710049

针对标准POD-Galerkin降阶模型在流场快速预测中存在误差而导致精度不高的问题,提出了一种利用长短期记忆神经网络的改进POD-Galerkin降阶模型。使用本征正交分解对流场进行降维,投影得到低维降阶模型,引入两个长短期记忆神经网络,建立... 详细信息

针对标准POD-Galerkin降阶模型在流场快速预测中存在误差而导致精度不高的问题,提出了一种利用长短期记忆神经网络的改进POD-Galerkin降阶模型。使用本征正交分解对流场进行降维,投影得到低维降阶模型,引入两个长短期记忆神经网络,建立从POD-Galerkin降阶模型到实际POD模态时间系数之间的修正映射、低阶模态时间系数与高阶模态时间系数之间的扩展映射,分别用于消除标准POD-Galerkin降阶模型的误差累积和扩展降阶模型的阶数,从而实现物理驱动与数据驱动混合的流动降阶模型的构建。将改进POD-Galerkin降阶模型应用于二维圆柱绕流的流场预测,通过与原始标准POD-Galerkin降阶模型的对比,分析了所提模型的精度和计算速度。结果表明:添加神经网络修正项后的降阶模型相较于标准POD-Galerkin降阶模型,有效提升了降阶模型的精度,预测各阶模态时间系数的均方根误差能够减小1~2个数量级,预测的流场更接近原始流场;在预测相同阶数的情况下,计算时间显著减小,基于4阶和6阶扩展的8阶改进降阶模型相较于原始8阶POD-Galerkin降阶模型预测速度分别提高了约56%和25%。

关键词：本征正交分解降阶模型神经网络流场预测

不同气压下银纳米粒子增强激光诱导等离子体信号

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电机与控制学报 2024年第4期28卷 1-10页

作者：刘佳琪柯伟袁欢杨爱军王小华荣命哲西安交通大学电气工程学院陕西西安710049

基于激光诱导击穿光谱技术实现带电检测真空开关真空度亦成为趋势,该技术可以达到10^(-3)Pa的检测能力。然而,现有激光诱导击穿光谱技术(LIBS)存在检测限较高、灵敏度较低等问题,因此提出一种基于金属纳米粒子的增强技术来提高真空开关... 详细信息

基于激光诱导击穿光谱技术实现带电检测真空开关真空度亦成为趋势,该技术可以达到10^(-3)Pa的检测能力。然而,现有激光诱导击穿光谱技术(LIBS)存在检测限较高、灵敏度较低等问题,因此提出一种基于金属纳米粒子的增强技术来提高真空开关真空度带电检测精度。通过在样品表面涂覆银纳米粒子层,降低激光击穿阈值,提升信号谱线强度。研究了不同气压下激光诱导等离子体信号随延迟时间以及试剂浓度的变化规律,研究结果表明,银纳米粒子在常气压下对信号增强可达1~2个数量级,且浓度越高,增强效果越好。在低气压下,银纳米粒子的信号增强达到1~2倍,随着气压降低,增强倍数先增大后减小,且等离子体被激发时间早于大气压下。银纳米粒子对背景噪声辐射强度没有显著影响,因此使用银纳米粒子可以有效提高等离子体信号的信噪比,对真空开关真空度带电检测起到一定优化作用。

关键词：激光诱导等离子体真空度激光诱导击穿光谱技术纳米粒子增强带电检测等离子体

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基于复合神经网络的多源气动数据建模

西北工业大学学报 2024年第2期42卷 328-334页

作者：朱星谕梅立泉西安交通大学数学与统计学院陕西西安710049

将深度学习方法应用至气动数据建模,能够解决传统建模方法效率低、代价高的问题,具有重要的现实意义。基于复合神经网络模型对多源气动数据进行学习,利用低精度数据辅助高精度数据进行预测。与不同网络模型进行对比,验证了文中提出的复... 详细信息

将深度学习方法应用至气动数据建模,能够解决传统建模方法效率低、代价高的问题,具有重要的现实意义。基于复合神经网络模型对多源气动数据进行学习,利用低精度数据辅助高精度数据进行预测。与不同网络模型进行对比,验证了文中提出的复合神经网络在气动数据建模中表现优良,且泛化能力较好。

关键词：气动数据建模深度神经网络复合神经网络

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双肩壁凹槽叶顶冷却传热性能的优化研究

西安交通大学学报 2024年第1期58卷 68-80页

作者：秦正何坤晏鑫西安交通大学能源与动力工程学院西安710049

为改善航空发动机透平第一级凹槽叶顶的冷却传热性能,利用自编程序搭建了凹槽叶顶的优化设计平台。采用三阶多项式响应面模型和Hooke-Jeeves模式搜索算法的组合优化策略,获得了一种具有优良气热性能的透平级双肩臂凹槽叶顶结构,并将优... 详细信息

为改善航空发动机透平第一级凹槽叶顶的冷却传热性能,利用自编程序搭建了凹槽叶顶的优化设计平台。采用三阶多项式响应面模型和Hooke-Jeeves模式搜索算法的组合优化策略,获得了一种具有优良气热性能的透平级双肩臂凹槽叶顶结构,并将优化结果与传统凹槽叶顶、4种典型双肩臂凹槽叶顶的传热和冷却性能进行了对比,分析了内肩臂的几何参数对凹槽叶顶流场结构和冷却传热性能的影响,评估了双肩臂凹槽叶顶冷却传热性能对设计变量的敏感性。结果表明:优化后的内肩臂分为上下两层;合理的内肩臂几何参数可有效降低泄漏流的冲击作用,有利于冷却流在内外凹槽区域形成良好的覆盖;与传统凹槽叶顶相比,优化后的双肩臂凹槽叶顶的平均传热系数下降了24.96%,平均气膜冷却效率上升了5.38%;叶顶平均传热系数对内肩臂下层的高度最为敏感,叶顶平均气膜冷却效率对内肩臂上层的起始位置更加敏感,而内肩臂上层的高度对双肩臂凹槽叶顶的冷却传热性能影响相对较小。

关键词：航空发动机凹槽叶顶双肩壁优化传热冷却

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电解铝工业园区的源荷协同优化配置方法

电力自动化设备 2024年第7期44卷 132-140页

作者：王越谢海鹏祝昊西安交通大学电气工程学院陕西西安710049

随着风电和光伏并网容量的不断增加,其固有的波动性与间歇性特征加剧了火电机组调峰的难度。电解铝负荷具有耗电量大、调节速度快等特点,可作为负荷侧灵活性资源参与系统规划。分析了电解铝负荷的生产原理与供电方式,推导了电解铝负荷... 详细信息

随着风电和光伏并网容量的不断增加,其固有的波动性与间歇性特征加剧了火电机组调峰的难度。电解铝负荷具有耗电量大、调节速度快等特点,可作为负荷侧灵活性资源参与系统规划。分析了电解铝负荷的生产原理与供电方式,推导了电解铝负荷的功率与产量的关系,进而建立了电解铝负荷的多阶段需求响应模型。针对电解铝工业园区,以新能源场站的建设成本与工业园区电力系统的运行成本最小为目标,计及电解铝负荷的调节时间、调节深度等特性,建立了考虑电解铝负荷需求响应的源荷协同优化配置模型,促进电解铝负荷与火电机组、可再生能源的协调互补。在求解时,使用变量替换、大M法对模型中的非线性约束进行线性化,将原问题转化为混合整数二次规划问题,从而实现利用商业求解器快速求解。采用实际算例进行仿真计算,结果表明所提方法可以同时兼顾系统经济性与新能源利用率,实现电力系统经济优质运行的目标。

关键词：电解铝负荷源荷协调新能源消纳优化配置需求响应

带矩形重入腔的直肋微通道内流动沸腾换热特性

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西安交通大学学报 2024年第7期58卷 39-49页

作者：吴越张子涛何坤晏鑫西安交通大学能源与动力工程学院西安710049

为揭示矩形重入腔强化直肋微通道内流动沸腾换热的机理,采用实验方法研究了带矩形重入腔的直肋微通道内的流动沸腾换热特性,获得了不同质量流率(200~500 kg·m^(-2)·s^(-1))和不同热流密度(0~78.16 W·cm^(-2))条件下微通道内的传热系... 详细信息

为揭示矩形重入腔强化直肋微通道内流动沸腾换热的机理,采用实验方法研究了带矩形重入腔的直肋微通道内的流动沸腾换热特性,获得了不同质量流率(200~500 kg·m^(-2)·s^(-1))和不同热流密度(0~78.16 W·cm^(-2))条件下微通道内的传热系数和压降,并与无矩形重入腔的直肋微通道内的流动换热性能进行了对比。结合流态可视化测量结果,对微通道内流动沸腾过程中的流态进行了分析。实验结果表明:相比无矩形重入腔的直肋微通道,带矩形重入腔的直肋微通道内表现出更好的传热特性,尤其是在高质量流率G>400 kg·m^(-2)·s^(-1)条件下,各流态下带矩形重入腔的直肋微通道的传热性能均有所提升,G=500 kg·m^(-2)·s^(-1)时提升了14.8%;重入腔结构对液相工质的毛细牵引效应,提高了直肋微通道在高热流密度下的换热能力和临界热流密度;带矩形重入腔的直肋微通道的临界热流密度比无重入腔直肋微通道提升了15.2%;在单相区,带矩形重入腔的直肋微通道内的压降损失略高于无重入腔直肋微通道;G=500 kg·m^(-2)·s^(-1)时,在两相区带矩形重入腔的直肋微通道内的压降损失相比无重入腔直肋微通道下降了约48%。

关键词：直肋微通道换热流动沸腾重入腔流态可视化

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透平级小翼-凹槽叶顶耦合传热性能研究

工程热物理学报 2024年第7期45卷 1960-1969页

作者：吴琛琦李浩玉何坤晏鑫西安交通大学能源与动力工程学院西安710049

采用耦合传热方法研究了透平级小翼-凹槽叶顶的冷却传热性能,分析了耦合传热对两种凹槽叶顶(传统凹槽叶顶和带压力侧小翼凹槽叶顶)和动叶表面的传热系数、净热量减小量和气膜冷却效率分布的影响。结果表明:耦合传热对凹槽叶顶和动叶表... 详细信息

采用耦合传热方法研究了透平级小翼-凹槽叶顶的冷却传热性能,分析了耦合传热对两种凹槽叶顶(传统凹槽叶顶和带压力侧小翼凹槽叶顶)和动叶表面的传热系数、净热量减小量和气膜冷却效率分布的影响。结果表明:耦合传热对凹槽叶顶和动叶表面的冷却传热性能有显著影响。与纯流动区域计算结果相比:考虑耦合传热时传统凹槽叶顶面积平均传热系数增大了6.26%、带压力侧小翼凹槽叶顶面积平均传热系数减小了1.67%;考虑耦合传热时带压力侧小翼凹槽叶顶的动叶压力面平均传热系数增大了23.73%、吸力面平均传热系数增大了2.18%。叶顶结构对叶片表面的冷却传热性能影响较小。

关键词：凹槽叶顶小翼耦合传热气膜冷却

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竖直肋柱通道氟碳工质过冷沸腾实验研究

工程热物理学报 2024年第7期45卷 2085-2093页

作者：王爽齐迪林梅西安交通大学能源与动力工程学院西安710049

为改进大功率电子设备冷却系统,对竖直五边形肋柱通道进行了氟碳工质过冷沸腾实验,热流密度、进口流速、过冷度分别为50~400 k W·m^(-2)、0.1~0.9 m·s^(-1)、14~29℃。研究发现:随着热流密度的增大,平均传热系数和压降总体上增大,传... 详细信息

为改进大功率电子设备冷却系统,对竖直五边形肋柱通道进行了氟碳工质过冷沸腾实验,热流密度、进口流速、过冷度分别为50~400 k W·m^(-2)、0.1~0.9 m·s^(-1)、14~29℃。研究发现:随着热流密度的增大,平均传热系数和压降总体上增大,传热因子在进口流速大于0.5 m·s^(-1)时增大;随着进口流速的增大,平均传热系数在中高热流密度下先减小后增大,传热因子均减小;随着过冷度的增大,加热壁面均温总体上降低,平均传热系数均减小,传热因子在进口流速大于0.5 m·s^(-1)时减小。

关键词：过冷沸腾实验竖直通道双直角五边形肋柱传热与压降

应用不同深度学习代理模型的灯笼型扰流柱通道换热性能分布预测方法比较

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西安交通大学学报 2024年第2期58卷 31-42页

作者：高尚鸿张韦馨杨克峰汪翔宇丰镇平西安交通大学能源与动力工程学院西安710049

为提高对灯笼型扰流柱通道端壁面的换热分布预测能力,构建并比较了几种深度学习代理模型的预测性能。应用数据驱动的思想,建立了多项式响应面模型(RSM)、径向基函数模型(RBF)、径向基神经网络模型(RBFNN)、Kriging模型和总体平均近似模... 详细信息

为提高对灯笼型扰流柱通道端壁面的换热分布预测能力,构建并比较了几种深度学习代理模型的预测性能。应用数据驱动的思想,建立了多项式响应面模型(RSM)、径向基函数模型(RBF)、径向基神经网络模型(RBFNN)、Kriging模型和总体平均近似模型(Ensemble)共5种传统代理模型以及5种基于生成对抗网络的深度学习代理模型,包括有残差网络的pix2pix模型、pix2pixHD模型、CycleGAN模型、StarGAN模型以及单一无残差网络的pix2pix模型,以扰流柱截面参数为设计变量,通过拉丁超立方抽样分别得到了样本数为50、25、12、6和3的训练集,并根据扰流柱尾迹高换热区分布特点,将训练样本数为50的数据集分为宽样本数据集和窄样本数据集,比较了不同代理模型对端壁面换热性能的预测精度、计算成本和泛化能力。结果表明:有残差网络的pix2pix模型相比于无残差网络的pix2pix模型,预测精度得到有效提高,在样本数为50的情况下,面平均值预测误差从0.68%降低到0.32%,平均相对误差从6.89%降低到6.41%,而且当训练样本数减少时,有残差网络的模型预测能力更加突出;传统代理模型的时间成本可忽略不计,但深度学习模型的单卡训练时间较长,且增加残差网络后的模型计算成本更高;当训练样本数为50时,传统代理模型和深度学习模型之间预测精度差异不大;当训练样本数逐渐减少时,深度学习代理模型展示出更高的预测精度和泛化能力;Kriging模型虽然泛化能力强,但是预测结果趋同;RSM模型、RBF模型和Ensemble模型泛化能力最差,训练样本数较少时,预测结果严重失真。可见在换热性能预测方面,深度学习模型在预测精度与泛化能力上均有显著优势,尤其适合于小样本问题,对提高灯笼型扰流柱截面设计效率具有参考价值。

关键词：燃气轮机代理模型深度学习扰流柱换热性能预测