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基于CNN的超临界二氧化碳叶轮机械跨临界区预测及控制方法

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本发明公开了一种基于CNN的超临界二氧化碳叶轮机械跨临界区预测及控制方法，包括步骤：1、型线参数化，考虑各边界条件进行数值模拟拉丁超立方采样；2、后处理得到各工况的功率、效率、叶片表面压力、温度、相对速度；3、归一化数据，划分训练集、验证集，训练CNN建立代理模型；4、采用代理模型预测跨临界区位置、调整型线或运行工况参数；5、算法维护。本发明能够快速预测和控制设计工况及变工况下的跨临界范围，提升超临界二氧化碳透平机械的气动效率和运行安全性，具有重要的工程意义及广阔的应用前景。

著录项

公开/公告号CN112052621A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-12-08

原文格式PDF
申请/专利权人西安交通大学;
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申请/专利号CN202010711945.X
发明设计人张荻;王雨琦;谢永慧;
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申请日2020-07-22
分类号G06F30/27(20200101);G06F30/17(20200101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06Q10/04(20120101);G06F111/10(20200101);
代理机构61200 西安通大专利代理有限责任公司;
代理人闵岳峰
地址 710049 陕西省西安市咸宁西路28号
入库时间 2023-06-19 09:09:01

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