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一种基于湍流建模机器学习的湍流模型修正方法

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一种基于湍流建模机器学习的湍流模型修正方法，属于航空发动机内部流动计算流体模拟软件领域。由于旋转部件内在的局部加速、复杂涡结构、分离、激波与附面层干扰、高空低雷诺数分离等复杂流动特征，基于RANS湍流模型的基本理论，发展旋转部件内流特点的湍流模型修正方法。首先基于机器学习的算法梳理现有国内外高精度模拟与试验数据库，得到叶轮机复杂流场主要流动特征，并采用湍流建模机器学习方法修正RANS湍流模型，其中重点考虑压力梯度、旋转、曲率与分离的影响，提升对叶尖泄露流等叶轮机模拟问题的精度，改进现有雷诺平均湍流模型的精度和适用性，经过验证精度提高10％以上。

著录项

公开/公告号CN113536709A

专利类型发明专利
公开/公告日2021-10-22

原文格式PDF
申请/专利权人厦门大学;
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申请/专利号CN202110844150.0
发明设计人黄玥;栾振业;蒋撼宇;
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申请日2021-07-26
分类号G06F30/28(20200101);G06F30/27(20200101);G06F30/15(20200101);G06F30/17(20200101);G06F16/21(20190101);
代理机构35200 厦门南强之路专利事务所(普通合伙);
代理人马应森
地址 361005 福建省厦门市思明区思明南路422号
入库时间 2023-06-19 12:57:44

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