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摘要:
针对高温叶片气热多学科优化设计问题中设计变量过多造成的维数灾难问题,提出了基于数据挖掘技术的显著变量识别方法。采用显著变量识别方法剔除了对高温叶片Mark II气热性能影响小的设计变量,使设计变量个数从36个减少为15个。通过耦合共轭换热分析方法、三维叶片及冷却系统参数化方法以及自适应多目标差分进化算法,建立了高温叶片多学科多目标设计优化系统。基于显著变量识别方法获得的设计变量,完成了Mark II型叶片的气热性能多学科设计优化。优化获得了9个Pareto解,典型Pareto解的气热分析结果表明,优化后叶片的气热性能明显优于原始叶片,验证了基于数据挖掘技术的高温叶片多学科设计方法的有效性。
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 显著变量识别与高温叶片多学科设计优化方法
来源期刊 推进技术 学科 航空航天
关键词 高温叶片 多学科优化 显著变量识别 数据挖掘 共轭换热
年,卷(期) 2016,(7) 所属期刊栏目 学术前沿
研究方向 页码范围 1215-1223
页数 9页 分类号 V232.4
字数 语种 中文
DOI 10.13675/j.cnki.tjjs.2016.07.003
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 丰镇平 西安交通大学能源与动力工程学院 221 2946 28.0 40.0
2 李军 西安交通大学能源与动力工程学院 263 2157 24.0 34.0
3 郭振东 西安交通大学能源与动力工程学院 10 15 2.0 3.0
4 宋立明 西安交通大学能源与动力工程学院 61 334 11.0 15.0
5 宋英杰 西安交通大学能源与动力工程学院 5 6 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
高温叶片
多学科优化
显著变量识别
数据挖掘
共轭换热
研究起点
研究来源
研究分支
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期刊影响力
推进技术
月刊
1001-4055
11-1813/V
大16开
北京7208信箱26分箱
1980
chi
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