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基于机器学习的进口导流叶片损失与落后角预测
基于机器学习的进口导流叶片损失与落后角预测
作者:
程兰兰
李怡
黄秀全
王丁喜
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
进口导流叶片
大攻角
正反预旋
代理模型
损失
落后角
摘要:
准确预测进口导流叶片的损失与落后角对设计优化压气机性能,提升压气机稳定性至关重要.本文使用叶型设计程序与MISES求解器耦合成的计算模型,创建了进口导流叶片样本数据库.通过支持向量回归搭建了损失及落后角代理模型,对比代理模型预测结果与经验模型计算结果,发现此代理模型能准确预测正反预旋大攻角下进口导流叶片的性能.
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篇名
基于机器学习的进口导流叶片损失与落后角预测
来源期刊
风机技术
学科
关键词
进口导流叶片
大攻角
正反预旋
代理模型
损失
落后角
年,卷(期)
2021,(2)
所属期刊栏目
气动设计优化|Aerodynamic Design and Optimization
研究方向
页码范围
21-28
页数
8页
分类号
TH453|TK05
字数
语种
中文
DOI
10.16492/j.fjjs.2021.02.0003
五维指标
传播情况
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研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
风机技术
主办单位:
沈阳豉风机研究所(有限公司)
出版周期:
双月刊
ISSN:
1006-8155
CN:
21-1167/TH
开本:
大16开
出版地:
沈阳市经济技术开发区开发大路16号甲
邮发代号:
8-71
创刊时间:
1959
语种:
chi
出版文献量(篇)
2551
总下载数(次)
8
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