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摘要:
气动外形的全局优化设计会产生大量的过程数据,其中隐含的设计知识具有较高的挖掘价值.数据挖掘有助于获取直观、可定性描述的设计知识.本文采用基于本征正交分解的数据挖掘方法从气动优化设计的过程数据中获取设计知识,数据挖掘对象为跨音速压气机转子叶片NASA Rotor 37的优化过程数据,该数据由基于粒子群方法的绝热效率最大化优化设计产生.结果表明:基于本文数据挖掘方法获取的设计知识能够直接反映气动外形的变化规律,为叶片的气动外形设计提供参考;数据挖掘的设计知识成功地验证了优化设计结果的有效性.
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文献信息
篇名 基于本征正交分解的气动优化设计外形数据挖掘
来源期刊 物理学报 学科
关键词 数据挖掘 本征正交分解 气动优化设计 跨音速
年,卷(期) 2017,(22) 所属期刊栏目 总论
研究方向 页码范围 119-128
页数 10页 分类号
字数 语种 中文
DOI 10.7498/aps.66.220203
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 范召林 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力学研究所 47 330 11.0 15.0
2 吴文华 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力学研究所 7 80 6.0 7.0
3 段焰辉 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力学研究所 7 40 4.0 6.0
4 罗佳奇 北京大学工学院 7 20 3.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
数据挖掘
本征正交分解
气动优化设计
跨音速
研究起点
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研究去脉
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相关学者/机构
期刊影响力
物理学报
半月刊
1000-3290
11-1958/O4
大16开
北京603信箱
2-425
1933
chi
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