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【24h】

機械学習とCAEを利用したターボ機械の設計支援技術

机译:使用机器学习和CAE的Turbo机器设计支持技术

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摘要

機械学習とCAEによる設計支援を目的とし,性能予測としてDeep Neural Networkによる圧縮機のサージ流量予測,設計解探索としてDeep Q-NetworkによるLPT翼の圧力損失最小化を行った.その結果,性能予測では設計上流で用いられる一次元物理モデルと比較して高精度な予測ができることが確認できた.Deep Neural Networkは物理モデルを用いない一方で高精度な予測が可能であり,未解明な物理現象への適用が期待できる.また,設計解探索では幅広い条件で学習することにより汎用的に探索が可能なこと,設計解の根拠を可視化することにより設計者へのフィードバックが可能であることが確認できた.
机译:为了得到CAE的机器学习和设计支持,我们通过Deep Neural Network作为性能预测执行了压缩机的喘振流量预测,并通过Deep Q-Network作为设计解决方案搜索将LPT叶片的压力损失降至最低。结果,证实了与设计上游使用的一维物理模型相比,可以以更高的精度进行性能预测。深度神经网络可以在不使用物理模型的情况下进行高度准确的预测,并且有望应用于无法解释的物理现象。另外,已经确认可以通过在广泛的条件下学习来针对通用目的来搜索设计解决方案搜索,并且可以通过可视化设计解决方案的基础来向设计者反馈。

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