公开(公告)号：CN119720810A

公开(公告)日：2025-03-28

申请号：CN202510221159.4

申请日：2025-02-27

Applicant: 上海理工大学

Inventor： 赵嘉毅 ,  林舒宇 ,  李逸飞 ,  刘欣 ,  闫若鹏 ,  殷海东 ,  黄典贵

IPC: G06F30/27 ,  G06F30/17 ,  G06F119/02

Abstract: 本发明公开了燃气轮机涡轮性能多维度预测优化数字孪生系统，涉及燃气轮机涡轮性能预测领域，包括数据获取分类模块：所述数据获取模块用于获取初始数据并对初始数据进行剔除并分类得到样本数据；数据分析预测模块：所述数据处理模块用于对数据进行识别并分析处理得到结果数据；结果生成输出模块：所述结果生成模块用于输出燃气轮机涡轮性能多维度预测报告。本发明提到的燃气轮机涡轮性能多维度预测优化数字孪生系统采用数字孪生的方式融合神经网对燃气轮机涡轮性能进行预测全面支持燃气轮机性能分析，大幅降低计算时间，显著提高设计迭代效率。

公开(公告)号：CN117910128A

公开(公告)日：2024-04-19

申请号：CN202311763157.5

申请日：2023-12-21

Applicant: 上海理工大学

Inventor： 赵嘉毅 ,  李波 ,  闫若鹏 ,  林舒宇 ,  黄典贵

IPC: G06F30/15 ,  G06F30/27 ,  G06F30/28 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06F119/14 ,  G06F113/28 ,  G06F111/10

Abstract: 本发明公开了一种基于深度算子网络的翼型设计方法及装置，涉及神经网络领域，其中，该方法包括：在第一神经网络输入需要求解的设定翼型的几何信息；在第二神经网络输入需要获得的气动位置点的几何信息；根据预先训练得到的基于深度算子网络的翼型气动替代模型，通过设定算法对第一神经网络的设定翼型的几何信息、第二神经网络的气动位置点的几何信息组成的多层神经网络计算获得到对应的气动预测值以实现快速的翼型气动计算，本发明的方法及装置，有效实现了对各类翼型不同工况下的气动预测，精度、泛化性、效率相较于传统神经网络替代模型都有了长足的改善，能够有效助力各类翼型设计优化工作的持续良性发展。